Искусственный интеллект в маркетинге: как использовать для продвижения бизнеса

Мы в агентстве часто сравниваем маркетинг с музыкой. Нужны креативность, слаженность и выигрывает тот, кто придумывает что-то выдающееся и нестандартное. Но как в современной музыке используется много автоматических процессов и электронных инструментов, так и маркетинг сегодня использует все больше новых технологий для упрощения рутинных или механических процессов. Главный тренд последних лет – искусственный интеллект.

В 2024 году всемирно известная консалтинговая компания Garter провела исследования с целью определить пользу от использования ИИ в маркетинге и получила интересные результаты: компании, которые грамотно используют искусственный интеллект, показывают увеличение конверсии на 30-35%, а стоимость привлечения клиента снижается на 25-35%.

Цифры звучат очень привлекательно. Но стоит обратить внимание на то, что речь идет именно о “грамотном” использовании ИИ. В этой статье мы поделимся своим опытом применения нейросетей, расскажем про тренды в ИИ для маркетинга и расскажем, как можно достичь хороших результатов и превратить искусственный интеллект в надежного партнера.

Анализ данных и персонализация контента

Маркетинг без персонализации работать может, но результат будет заметно хуже. Будто попытка достучаться до клиента через бетонную стену. И это раньше автоматизация, например, в персональных рассылках выглядела как “Здравствуйте, {имярек}”. Сегодня система должна работать точнее и лучше. Мы в команде используем предиктивную аналитику при поддержке AI, который анализирует поведение пользователей на сайте, историю покупок и взаимодействий, эмоциональные реакции на контент и предпочтения пользователей.

В чем нейросети действительно хороши и незаменимы это в статистических расчетах. При правильных запросах и понимании в целом, что именно нужно запросить, ИИ может выдавать большой объем аналитики, которую можно использовать для оптимизации кампаний. Вот что мы запрашиваем у искусственного интеллекта при работе с персонализацией:

• Проанализируй поведенческие паттерны второго порядка целевой аудитории.

Вместе с этим загружаем в ИИ имеющиеся у нас данные о ЦА и другую нужную информацию, которую собрали наши маркетологи. На выходе получаем от нейросети анализ микровзаимодействий (включая время задержки курсора, паттерны скролла, тепловые карты движения по странице), “точки когнитивного напряжения” (моменты, где пользователь сталкивается с непониманием или сложностью) и оценку вероятности отказа на основе паттернов движения мыши (например, резкое движение к крестику означает вероятный отказ с вероятностью 78%).

• Сделай контекстную адаптацию контента в зависимости от поведения пользователя.

Имея представление о том, в какой момент пользователь “отказывается” находиться на странице, можно при помощи ИИ внедрить динамическое изменение сложности текста в зависимости от поведения пользователя, автоматизировать адаптацию визуального ряда под психографический профиль и даже полностью изменить структуру страницы на основе предполагаемого уровня экспертизы посетителя.

То есть контент буквально подстраивается под каждого пользователя, пока тот изучает информацию на сайте, что гарантированно увеличивает процент удержания. Сам пользователь, как правило, даже не отдает себе отчет, что контент меняется. Звучит невероятно круто, на деле же это тонкий инструмент, который нужно использовать аккуратно. И тут еще стоит признать, что с англоязычным контентом он работает значительно лучше, чем с русскоязычным.

• Адаптируй tone of voice контента под каждый из сегментов целевой аудитории.

Далее мы загружаем, собственно, описание самих сегментов целевой аудитории и изначальный ToV.

Но стоит поставить жирный акцент на том, что для эффективности ИИ нужны достаточные вводные. Потому что без контекста и точной информации о том, что вы хотите получить от нейросети на выходе, результат будет сомнительный.

Полезные ИИ-инструменты:

• Adobe Sensei и Persado помогают анализировать собранные данные и персонализировать контент.
• Segment и HubSpot AI автоматически создают пользовательские сегменты на основе поведения и предпочтений.
• с Amazon Personalize можно настраивать персонализированные рекомендации, адаптируя предложения и контент под интересы каждого пользователя.

Генерация контента с ИИ: экономия времени и повышение эффективности

За каждой креативной идеей стоит суровый расчет. Нет смысла сочинять симфонию, если цифры не говорят вам, что аудитория устала от простых музыкальных композиций, верно? А раз так, то даже в такой творческой сфере, как креатив, можно найти место оптимизации процессов при помощи машины. Вот к какой модели пришли мы в своей работе:

1. Сначала генерируем базовый контент через ChatGPT или другой ИИ (еще используем Claude, Jasper AI, Writesonic, пока только тестируем DeepSeek и Grok ).
2. Затем просим другой ИИ проверить сгенерированный контент, выявить в нем слабые стороны или недостаточную проработку и исправить недочеты.
3. На финальном этапе привлекаем штатных специалистов для финальной проверки материалов или добавления финальных штрихов.

Такой подход экономит много времени, потому что вместо создания контента с нуля эксперты лишь дорабатывают сгенерированный контент. Такой подход применим не везде, конечно. Но дизайнер может сгенерировать себе нужную текстуру или элемент, который затем сможет оперативно добавить в свой макет. А копирайтер может получить заготовку текста для статьи и использовать ее в качестве образца или источника вдохновения.

Для создания шаблонов или даже самих изображений используем генеративные ИИ Midjourney, RunwayML и DALL·E, а с аудио работаем через Descript и Murf AI. Причем подход, описанный выше, хорошо применим в каждой из этих нейросетей.

Но не стоит ожидать, что ИИ выдаст вам идеальный результат по запросу “Придумай мне уникальный рекламный креатив”. Поделимся своими лайфхаками.

• Лучший способ создать рабочий промпт для получения лучших результатов – загрузить в ИИ уже существующий пример и попросить его описать промпт, по которому он сам сгенерировал бы такую единицу контента.
• Примерно в 85% случаев вы не получите лучший результат с первого запроса. Поэтому стоит разработать подходящую именно для ваших целей цепочку промптов, которые на выходе будут стабильно приводить к тем результатам, которые закрывают ваши потребности.
• Иногда нейросети лучше “скормить” несколько примеров материалов, чтобы получить нечто похожее.
• Самые эффективные промпты часто являются «металингвистическими» – они описывают не конкретный результат, а подход к самому процессу.

Например, “Действуя как профессиональный маркетолог, опиши портрет целевой аудитории стоматологической клиники с вот таким перечнем услуг: …”

Таргетинг и рекламные кампании: как ИИ повышает ROI

Сейчас мы активно внедряем ИИ-технологии в контекстную рекламу. Тут целое непаханое поле возможностей – начиная с ускорения тестирования и заканчивая автоматизацией бюджетирования кампаний.

На этапе A/B-тестирования нейросети могут генерировать сотни вариантов креативов для выявления наиболее эффективных. Причем визуалы могут адаптироваться даже под микросегменты ЦА. Со временем ИИ может накопить достаточно данных, чтобы самостоятельно прогнозировать результаты запуска различных креативов.

Представьте, что вы не запускаете новую итерацию тестов, а “скармливаете” креативы нейросети, которая мгновенно дает свои предположения о том, насколько такие креативы будут эффективны. Так можно сэкономить много времени и денег из рекламного бюджета.

Кроме того, ИИ может отслеживать стоимость кликов и конверсий в целом круглосуточно, а затем выдавать подробный анализ с точными рекомендациями, в какое время выгодно демонстрировать объявления, а в какое нет. Плюс к этому – ИИ может выдавать рекомендации по балансировке бюджета между каналами продвижения или даже заниматься самой балансировкой самостоятельно. В результате рекламный бюджет расходуется эффективнее, а ROI значительно повышается.

Еще одна сильная сторона искусственного интеллекта в рекламных кампаниях – глубокий анализ эффективности рекламы. AI-системы способны не только фиксировать традиционные метрики, но и анализировать поведение конкретного пользователя, а затем выдавать рекомендации по дальнейшей маркетинговой стратегии на основе изученных поведенческих паттернов.

Рассмотрим несколько популярных и несколько менее известных ИИ-инструментов для этих целей.

• Meta Advantage+ (Facebook Ads AI) – позволяет автоматически создавать рекламные кампании в Facebook, используя алгоритмы ИИ для оптимизации таргетинга и креативов.
• Google Performance Max – помогает оптимизировать объявления для контекстной рекламы, распределять бюджеты и достигать максимально возможных результатов.
• Adzooma, Pattern89 – прогнозируют успешность рекламных кампаний, анализируя данные в реальном времени и выдавая рекомендации для улучшения эффективности.

И вот еще несколько возможностей, которые могут быть закрыты при помощи ИИ:

• Демонстрация разных креативов в разное время.
• Автоматическая смена креативов в зависимости от поведения конкретного пользователя.
• Адаптация рекламных сообщений под контекст запроса пользователя.
• Автоматическая оптимизация лендингов под каждый рекламный креатив.

Chatbots и голосовые помощники: новый уровень коммуникации

Автоматизация диалогов с клиентами это уже давно известная практика, которая экономит время операторов. Но обычные автоматизированные решения не могут предоставить того уровня сервиса, который ожидают пользователи от живого человека. ИИ позволяет найти компромисс между эмпатией и рассудительностью оператора и скоростью компьютера. Сегодня чат-боты на базе нейросетей позволяют строить многоуровневую архитектуру диалогов, способную “читать” настроение клиента с помощью эмоциональных нейронных сетей и подстраивать стиль общения под индивидуальные психотипы. Система предсказывает, какие вопросы могут возникнуть у пользователя дальше, и уже заранее предлагает оптимальные варианты решения возможных проблем. Такие системы позволяют улучшить качество сервиса без необходимости найма дополнительных операторов.

Такой ИИ-агент может быть настроен специально для продаж: они квалифицируют лиды, оперативно направляют потенциального клиента к нужному специалисту и даже ведут первичные переговоры, освобождая время реальных менеджеров для решения более сложных задач. В них используются алгоритмы машинного обучения и предиктивной аналитики, так что они способны анализировать тонкие нюансы поведения посетителя, подстраивать тональность своего общения и даже предугадывать вопросы еще до того, как они возникнут. Результат – повышенная конверсия, сокращение времени на обработку запроса и значительное улучшение качества обслуживания.

Далее на сцену выходит омниканальный подход, когда чат-боты тесно интегрируются в CRM-системы, а компании получают возможность собрать полную картину взаимодействия с клиентом – от первого касания через социальные сети или мессенджеры до завершения сделки. Вся информация, собранная ботом, автоматически поступает в CRM, где она анализируется для дальнейшей персонализации маркетинговых и продажных стратегий.

Рассмотрим ИИ-инструменты, которые мы используем сами и рекомендуем нашим клиентам. Начнем с инструментов для разработки таких чат-ботов:

• ChatGPT API – движок от OpenAI, который помогает ботам “понимать” запросы пользователей и генерировать информативные и релевантные ответы.
• ManyChat – на этой платформе можно создавать, настраивать и автоматизировать чат-ботов для Фейсбука и других мессенджеров. Главное преимущество ManyChat в том, что у него есть ряд предустановленных шаблонов, так что своего бота можно запустить довольно быстро.
• Drift – позволяет встраивать чат-ботов в маркетинговые и продажные процессы.

Для создания голосовых помощников мы отдаем предпочтение следующим решениям:

• Twilio – набор инструментов для объединения распознавания и генерации в ответ голосовых и текстовых сообщений.
• Google Dialogflow – система для разработки голосовых ассистентов, которая поддерживает мультиязычность и сложную логику диалогов, делая взаимодействие с пользователем максимально естественным.

Также обязательно нужно отметить Zendesk AI и Freshdesk AI – ИИ-инструменты для автоматизации обработки запросов. Они помогают быстро анализировать проблемы пользователей, подбирать ответы и сокращать время ожидания, что напрямую повышает удовлетворенность клиентов.

Email-маркетинг и автоматизация воронок продаж

E-mail маркетинг это не просто рассылка персонализированных или даже просто обобщенных сообщений. Это полноценный инструмент для построения воронок продаж. А ИИ может помочь оптимизировать воронку.

Например, предсказательная аналитика помогает выявить идеальное время для отправки писем. Система анализирует время открытия писем и общие нюансы поведения пользователей, а в результате дает свои рекомендации о том, когда клиент максимально восприимчив к вашему сообщению. Это позволяет настроить воронку таким образом, что письма отправляются именно в то время, когда вероятность отклика достигает своего пика, и это заметно повышает конверсию.

Можно придумать хороший заголовок. Можно придумать 10 хороших заголовков. Но не получится придумать и протестировать пару сотен заголовков и протестировать каждый из них, если не использовать ИИ. То же касается и призывов к действию – даже самый опытный маркетолог или копирайтер может упустить возможность зацепить нужный сегмент аудитории. ИИ-алгоритмы же тестируют сотни вариантов, учитывая контекст, настроение и текущие тренды, чтобы выбрать самые привлекательные формулировки. Результат – многовариантное тестирование заголовков и CTR для выстроенной воронки.

Информация в открытых и закрытых источниках разнится, но в среднем исследования показывают, что ИИ-кампании в e-mail маркетинге имеют Open Rate на 32%, а CTR на 41% выше, чем при ручном подходе. Главное не забывать, что ИИ – не волшебная палочка, так что такой рост показателей возможен только при участии аналитика.

Системы на базе ИИ избавляют от рутины при запуске и мониторингу кампаний. Сами корректируют время отправки с учетом часовых поясов, сами тестируют гипотезы и сами выявляют неэффективные подходы. На выходе показатель открываемости писем растет, вместе с ним растет вовлеченность благодаря динамической персонализации контента. Маркетологу потом остается только проанализировать полученные данные и внести поправки в общую маркетинговую стратегию.

Рассмотрим несколько подобных ИИ-инструментов:

• Mailchimp AI, ActiveCampaign и Klaviyo AI позволяют автоматизировать весь процесс email-маркетинга – от сегментации аудитории до генерации креативов и анализа результатов.
• Seventh Sense и Phrasee специализируются на оптимизации заголовков и контента, подбирают наиболее эффективные формулировки и для заголовков, и для призывов к действию.
• GetResponse AI и Omnisend предлагают инструменты для предсказательной аналитики, то есть они анализируют поведение пользователей и на основе этого выдают точные рекомендации по времени отправки и структуре сообщений.

При помощи Mailchimp AI можно очень быстро запустить процесс автоматизации рассылки:

1. Создайте аккаунт на Mailchimp, войдите в систему и перейдите в раздел Audience, чтобы загрузить или создать базу контактов. Можно импортировать файл в формате CSV или интегрировать ИИ с CRM.
2. В главном меню выберите Campaigns и нажмите кнопку Create Campaign. Далее выберите тип кампании (например, Regular Email) и выберите один из шаблонов.
3. Адаптируйте шаблон под свои нужды и активируйте саму ИИ для автоматической оптимизации заголовков, CTA и контента. Система предложит нужные опции сама.
4. Добавьте текст и креативы через встроенный редактор. Можно задействовать рекомендации от самого ИИ (Content Recommendations).
5. Предиктивную аналитику можно включить в разделе настройки времени отправки сообщений.
6. Перед запуском кампании протестируйте рассылку – отправьте письмо на тестовый адрес и проверьте корректность отображения.
7. Если результат вас устраивает, запланируйте полноценную рассылку на оптимальное время.
8. Следите за аналитикой внутри Mailchimp и вносите корректировки при необходимости.

Социальные сети и влияние AI на SMM

Социальные сети стабильно генерируют лиды и популяризируют бренд. Тут ничего нового. Все новое определяется подходами. Сейчас бал правит вирусный контент и привязка к трендам. ИИ помогает отслеживать релевантные тренды и даже может предугадывать, какой контент потенциально станет вирусным. Нейросети создают карты эмоций аудитории, анализируют реакции пользователей на различные типы сообщений и помогают находить баланс между полезной информацией и привязкой к популярному контенту.

Кроме того, ИИ помогают анализировать аудиторию и на основе этого анализа автоматизируют постинг – предсказывают, какие посты получат максимальный отклик, и настраивают время публикаций так, чтобы охват был на пике активности пользователей.

Как и стоило ожидать, с приходом ИИ появились и полноценные роботы-инфлюенсеры. У аккаунта Lil Miquela больше 3 миллионов подписчиков, люди активно пишут комментарии, а посты из блога имеют большие охваты. Твист, конечно, в том, что никакой Lil Miquela на самом деле не существует, потому что это виртуальная личность. Но раз интерес к такой персоне настоящий, почему бы не использовать это в свою пользу? Коллаборации с ИИ-блогерами могут быть особенно эффективными просто благодаря тому, что ИИ отвечает на любые комментарии в постах автоматически, причем адаптировано под стиль комментатора.

Полезные ИИ-инструменты для социальных сетей:

• Hootsuite AI и Sprout Social AI автоматизируют публикацию материалов на разных платформах и анализируют вовлеченность в режиме реального времени.
• BuzzSumo и Brandwatch проводят глубокий анализ трендов и репутации и дают рекомендации о том, какой контент резонирует с аудиторией, а какой – нет.

SEO-оптимизация с ИИ

Пускай робот и не может написать симфонию. Зато он может стать отличным помощником в подготовке контента, который придется по душе и читателю, и другому роботу – поисковому.

Дополнительно ИИ делают свои прогнозы по поисковым трендам, определяя, какие запросы и темы станут популярными в ближайшее время.

Сами поисковые системы также активно используют ИИ для оптимизации ранжирования. Например, Яндекс внедрил нейропоиск, который формирует автоматические ответы с помощью нейросетей.

В Google, алгоритм BERT глубже анализирует контекст запросов, понимая смысл целых фраз вместо отдельных ключевых слов, то есть учится вникать в вопрос пользователя, а не просто выдавать похожий ответ. А RankBrain применяет машинное обучение для анализа поведения пользователей, адаптируя выдачу в реальном времени и улучшая релевантность контента.

Нейросети, которые отлично зарекомендовали себя в SEO-продвижении сайтов: ChatGPT, DALL·E, Midjourney.

Будущее ИИ в маркетинге: тренды и прогнозы

У всех на слуху метавселенные и NFT, а в это время настоящая революция происходит в глубине маркетинговых систем. Системы самообучения, кросс-канальная синергия и предиктивное бюджетирование – вот где искусственный интеллект переходит на качественно новый уровень. Мысль, которая одновременно вдохновляет и пугает – появление AGI (Artificial General Intelligence), что изменит не только маркетинг и бизнес, но и вообще всю нашу жизнь. Это что-то вроде Скайнета из фильма про Терминаторов – искусственный интеллект, который способен самостоятельно обучаться и совершенствоваться.

Но пока самосознание ИИ еще находится в области теорий, на практике мы видим, что все больше рутины и простых процессов проще поручить нейросетям, чем нанимать под эти задачи новых специалистов. В обозримом будущем это с высокой вероятностью приведет к исчезновению определенных профессий и ростом востребованности других профессий. Например, уже сегодня можно представить, как бухгалтерией компании занимается нейросеть. То же может ожидать и операционистов и младших аналитиков. Зато все больше компаний станут нуждаться в промпт-инженерах и экспертах, способных работать с нейросетями, анализируя их работу и настраивая ее.

И к этим изменениям нужно быть готовым. В идеале уже сегодня можно начать внедрять ИИ-инструменты в свои рабочие процессы. Главное не забывать, что бесплатные версии нейросетей отправляют информацию, которую вы им “скармливаете” на сервера своих разработчиков. Так что будьте аккуратны с данными.

Чтобы не проиграть в гонке технологий, любой компании стоит изучить возможности популярных моделей нейросетей. Например, GPT-5, Gemini AI и Claude AI. У каждой есть свои сильные и слабые стороны, но каждая может стать хорошим помощником при создании текстового, визуального контента, кода или при базовой аналитике.

А вот далее можно познакомиться с такими продуктами, как AutoGPT и BabyAGI, которые уже способны самостоятельно управлять маркетинговыми кампаниями и корректировать стратегии на лету. В результате больше свободного времени у специалистов и меньше затрат у компаний.

Но все-таки и про трендовые метавселенные и Web3-технологии забывать не стоит. Здесь ИИ становится ключевым инструментом для взаимодействия брендов взаимодействовать с аудиторией в виртуальном мире. Нейросети позволяют создавать полноценные цифровые копии своих клиентов для тестирования гипотез. Это открывает новые возможности для маркетинга.

Заключение

Да, искусственный интеллект это универсальный и эффективный инструмент, который может сохранить десятки трудочасов ваших сотрудников и значительно повысить вложения. Но при этом это далеко не самый простой механизм, он требует глубокого понимания. Чтобы адаптировать стратегию под AI-тренды, нужно интегрировать эти новые технологии не как замену человеческому опыту, а как его усиление. Результативность кампаний достигается через синергию: ИИ может анализировать огромные массивы данных и выявлять закономерности, но только человек способен уловить тонкие культурные нюансы, эмоциональный контекст и стратегические приоритеты.

Подведя итог, хочется привести полный список ИИ-технологий, которые мы рассмотрели в этой статье:

• Для анализа и персонализации контента: Adobe Sensei, Persado, Segment, HubSpot AI, Amazon Personalize.
• Для генерации контента: ChatGPT, Gemini AI, Claude AI, Jasper AI, Writesonic, Midjourney, RunwayML, DALL·E, Descript, Murf AI.
• Для рекламы: Meta Advantage+, Google Performance Max, Adzooma, Pattern89.
• Для общения с клиентами: ChatGPT API, ManyChat, Drift, Twilio, Google Dialogflow, Zendesk AI, Freshdesk AI.
• Для рассылок и воронок продаж: Mailchimp AI, ActiveCampaign, Klaviyo AI, Seventh Sense, Phrasee, GetResponse AI, Omnisend.
• Для социальных сетей: Hootsuite AI, Sprout Social AI, BuzzSumo, Brandwatch.
• Для SEO: ChatGPT, DALL·E, Midjourney.

Для управления маркетинговыми компаниями: AutoGPT, BabyAGI.

Наш опыт показывает, что наиболее успешные маркетинговые кампании создаются там, где передовые технологии дополняют, а не заменяют экспертизу профессионалов. В конце концов, даже самый продвинутый ИИ не может полностью понять человеческую природу – он может только помочь нам лучше обслуживать людей.

За годы работы с различными проектами мы убедились, что успех приходит к тем, кто находит правильный баланс между инновациями и проверенными методиками, между автоматизацией и человеческим подходом.

Будущее маркетинга – это не полная автоматизация, а умное сотрудничество человека и машины, где каждый играет свою уникальную роль. И чем раньше компании начнут выстраивать такое сотрудничество, опираясь на опыт профессионалов, тем более устойчивым будет их рост.