Меня зовут Геннадий Захаров, я занимаюсь цифровым маркетингом 9 лет. Я работаю с компаниями Казахстана, Центральной Азии, Европы. Являюсь маркетинговым консультантом Goethe-Institut по региону Центральная Азия и Восточная Европа. Моя специализация — построение маркетинговых команд и оптимизация процессов, проведение консультаций, позиционирование компании, аналитика маркетинговых данных. Я работал с такими компаниями как ERG, Verny Capital, Chocofamily, Philip Morris International, USAID. Меня можно найти тут.
В этой статье я расскажу о трендах в цифровом маркетинге, лучших AI-инструментах и выгодных маркетинговых стратегиях.
Алгоритмы искусственного интеллекта в таргетированной рекламе
Если говорить о самых распространённых алгоритмах, которые сегодня используются в работе с данными, то среди них можно выделить Random Forest, Collaborative Filtering и другие методы машинного обучения. Однако основной акцент сейчас делается на deep learning (глубокое обучение). Именно deep learning сделал возможными прорывы в искусственном интеллекте, поскольку он способен обрабатывать огромные массивы данных и выявлять сложные зависимости.
Существует два ключевых подхода к обучению AI моделей:
- Supervised learning (обучение с учителем). Это более традиционный метод, при котором модели обучаются на размеченных данных. Он требует значительных затрат ресурсов и использовался, например, при создании первых поколений ChatGPT, включая GPT-4.
- Reinforcement learning (обучение с подкреплением). Этот метод основан на том, что модель сама пробует разные стратегии, учится на ошибках и корректирует свои действия. Именно этот подход применяется, например, в Google Ads для адаптации ставок под конкретные аукционы в реальном времени и для персонализации рекламы.
Google Ads и Яндекс.Директ активно используют reinforcement learning для автоматического управления ставками в аукционах, которыми также управляют AI-модели. Благодаря этому рекламодатели получают возможность оптимизировать бюджет, снижая стоимость кликов и увеличивая их конверсию.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Как нейросети помогают повысить CTR и снизить стоимость клика
CTR (click-through rate) можно повысить несколькими способами, если использовать технологии AI:
- Глубокий анализ поведения пользователей. AI помогает выявить закономерности в действиях пользователей на сайтах и в приложениях, становится проще понимать их и предлагать более релевантные объявления.
- Персонализированные креативы. Использование Dynamic Creative Optimization (DCO) — еще удобнее, можно адаптировать рекламные объявления под индивидуальные предпочтения пользователей.
- Контентная релевантность. Чем лучше реклама соответствует интересам пользователя, тем выше вероятность клика.
Например, Coca-Cola активно использует DCO, создавая динамически изменяемые рекламные объявления в зависимости от аудитории и контекста.
- Выполним базовые задачи на российских нейросетях и посмотрим на результаты!
- PDF-инструкцию «Как сделать нейрофотосессию из своего фото бесплатно, без иностранных карт и прочих сложностей»
- 10 способов заработать на нейросетях: Посмотрим рынок вакансий и поймем, где навыки ИИ дадут наибольший профит
Снижение CPC (cost per click) достигается за счёт:
- Оптимизации ставок. AI анализирует эффективность различных стратегий и регулирует ставки в режиме реального времени.
- Более точного таргетинга. Чем лучше подобрана аудитория, тем меньше денег уходит на нерелевантные показы.
- Использования RTB (real-time bidding) с AI моделями. RTB-платформы, такие как Google Ads и Яндекс.Директ, применяют машинное обучение для прогнозирования оптимальной стоимости клика.
К тому же, всегда можно дать ссылку на свой сайт тому же ChatGPT и обсудить с ними, что можно улучшить. Иногда они неплохо помогают брейнштормить.
Как нейросети влияют на ключевые метрики рекламных кампаний
ИИ уже встроен в большинство современных рекламных инструментов. Его основные задачи:
- Оптимизация CTR. AI помогает тестировать различные креативы и анализировать их эффективность.
- Повышение CR (conversion rate). Точный таргетинг увеличивает вероятность конверсии.
- Рост ROI (return on investment). Оптимизированные рекламные кампании приводят к увеличению окупаемости.
Например, Facebook* утверждает, что использование AI-технологий позволяет увеличить эффективность рекламы на 30%, однако многие специалисты в области таргетированной рекламы спорят о реальности таких цифр.
Примеры успешного использования ИИ в таргетированной рекламе
Один из самых известных примеров — это, конечно же, Netflix. У него есть алгоритмы рекомендаций, которые изучают поведение пользователей. Если вы есть в базе Netflix, вам будут предлагать контент, который, вероятнее всего, вам понравится. Это повышает вовлеченность, как в таргетированной рекламе, так и внутри самой платформы. Почти все маркетплейсы работают по аналогичному принципу: показывают рекламу на основе данных о вашем поведении и предпочтениях.
Компания Alibaba также использует искусственный интеллект для динамической генерации рекламных объявлений, учитывая предпочтения аудитории в реальном времени. Кстати, о Coca-Cola я уже упоминал — они тоже используют ИИ для таргетинга.
Какие инструменты на основе ИИ вы рекомендуете для оптимизации рекламных кампаний?
Помимо очевидных инструментов, таких как Chat GPT, или новых нейросетей вроде DeepSeek и R1, которые можно запустить на локальной машине, существует огромный выбор технологий, которые могут помочь улучшить маркетинг. Это могут быть инструменты для улучшения текста, визуала, стратегии, анализа обратной связи и других аспектов.
Например, Albert AI специализируется на повышении CTR за счет более точного таргетинга. Он управляет большими рекламными кампаниями и автоматически распределяет бюджет. В Facebook Ads* также есть инструменты, такие как Lookalike Audiences, которые позволяют создавать аудиторию, похожую на вашу текущую по определенным характеристикам.
Но в целом, для различных специалистов на рынке существует огромное количество инструментов, поскольку искусственный интеллект — это сейчас настоящий хайп. Помимо ChatGPT, который, кстати, многие используют не по максимуму, есть и другие полезные инструменты. Например, Perplexity Pages — отличный инструмент для изучения информации на какую-то тему, или Claude Sonnet, который превосходит даже ChatGPT 4o по способности обрабатывать большие объемы информации. В Google Gemini тоже много полезных бесплатных функций, включая поиск по веб-сайтам в реальном времени.
Есть и инструменты для транскрибации, например, TurboScribe для больших объемов аудио, а также Whisper AI, встроенный в ChatGPT, который превращает аудио в текст. Для музыки или джинглов в рекламных кампаниях можно использовать Suno, а для генерации видео — Pika 3.0 и SORA от OpenAI.
Для подкастеров полезен Adobe Speech Enhancer, который помогает чистить звук. Похожая технология встроена в новые айфоны и самсунги, что тоже очень удобно для записи аудио.
Хочу отметить, что многие из этих инструментов существовали задолго до массового внедрения искусственного интеллекта в рекламу. ИИ активно используется в маркетинге с 2010-х годов.
Данные для эффективной работы алгоритмов в рекламе
Самое важное — это чистота данных, которые вы передаете в инструменты искусственного интеллекта. Обычно процесс работы с данными происходит в несколько итераций. Например, вы можете импортировать данные о своей рекламной кампании из Google Ads и передать их в ИИ для анализа. При этом можно провести первичную очистку данных прямо внутри самой модели ИИ. Например, в ChatGPT есть инструмент под названием Canvas, который позволяет в реальном времени переформатировать таблицы, объединять или удалять строки, генерировать новые данные и так далее. Такой инструмент очень полезен для предварительной обработки информации.
Для успешной работы алгоритмов необходимо собирать различные виды данных. В своем агентстве я собираю поведенческие данные: историю кликов, просмотров и покупок, а также демографические данные, такие как пол, возраст, местоположение пользователей. В зависимости от проекта собираем и контекстные данные, например, информацию о устройствах, которые используют пользователи, или время суток, когда они заходят на сайт.
Важно тщательно исключать лишнюю информацию при сборе данных, а также удалять дубли и ошибки, структурируя данные для дальнейшего использования.
Тренды в индустрии маркетинга
Сейчас DeepSeek у всех на слуху — это нейросеть, которую выпустила китайская компания буквально неделю назад. Она вызвала такой ажиотаж в мире искусственного интеллекта, что даже фондовые рынки в США пошатнулись. Все потому, что китайцам удалось натренировать эту модель за рекордно низкую сумму — около 7 миллионов долларов. Для сравнения, тренировка моделей вроде ChatGPT обошлась в 2 миллиарда долларов. И, что самое интересное, они сделали эту нейросеть доступной для всех абсолютно бесплатно, под коммерческой лицензией MIT. Это значит, что любой проект может использовать DeepSeek в своей работе, интегрировать, менять как угодно. Это просто сумасшествие!
DeepSeek
DeepSeek — это нейросеть почти на уровне O1 Pro, а O1 Pro — это особая категория нейросетей, называемых Reasoning Models, то есть модели, которые могут симулировать рассуждения человека, как он бы думал над задачей. Сейчас это настоящий прорыв. Многие инвесторы начинают задумываться, а нормально ли, что так много денег тратится на AI, если китайцы показывают, что всё можно сделать гораздо дешевле. Развитие будет продолжаться, и, возможно, здесь уже начнётся политическая борьба — Китай против США, США против Китая, но будущее нейросетей будет захватывающим.
Подробнее о DeepSeek и его популярности в 2025 году читайте в нашей статье.
Плюсы и минусы DeepSeek
Reasoning AI
Reasoning AI — это тренд номер один. Посмотрите на презентацию модели OpenAI o3, это тоже рассуждающая модель, но она невероятно дорогая. По слухам говорят, что она стоила 2000 долларов за то, чтобы собрать простое приложение на Python во время демонстрации. За эти деньги можно было бы нанять программиста, и тем не менее эта модель — огромный шаг вперёд. Да, она ещё не идеальна, она не может решить все логические задачи, но она уже может решать очень сложные задачи в области программирования, математики, физики, химии.
Так что, да, Reasoning AI — это не совсем AGI (General Intelligence), это не общий интеллект, но это очень близко. Модели не найдут нам лекарства от рака и не заменят нас полностью, но они могут стать невероятными помощниками для решения сложных задач.
Агенты
Агентный AI — это тоже тренд, который сейчас в центре внимания. Все большие компании вроде Microsoft, IBM и Amazon работают над созданием своих агентов, и они соревнуются, кто первым продаст своих AI-агентов в крупные компании, например, Philip Morris. Агентный AI — это специализированные модели, которые решают задачи внутри корпораций. Это может быть не человек с другой стороны, а искусственный интеллект. Ты общаешься с ним через платформы вроде Teams, и он выполняет функции бухгалтера, дизайнера, программиста — или, например, охранника.
Это сейчас настоящий хайп в мире диджитал. Агентный AI — это то, за чем нужно следить.
Кроме того, есть множество других трендов. Например, бытовые роботы, которые всё чаще появляются на выставках. CES (Consumer Electronics Show) недавно показал массу новинок, но рынок IT всё ещё в состоянии неопределенности: будет ли он развиваться дальше или останется в стагнации? К примеру, биотехнологии развиваются очень сильно, Нейролинк успешно установил первый чип в мозг в прошлом году.
AR и VR
Про AR и VR тоже стоит сказать — здесь ситуация не совсем ясная. Например, Apple Vision Pro — это, конечно, круто, но куда дальше его развивать, пока непонятно. А вот квантовые компьютеры — это огромный шаг вперёд в решении задач, которые слишком сложны для обычных компьютеров. В прошлом году Google показал свой проект Willow — систему, которая минимизирует ошибки в квантовых вычислениях. Это был важный шаг к созданию эффективных квантовых компьютеров.
Не забываем и о криптовалютах и антиоблачных настроениях. В маркетинге также есть свои тренды, например, автоматизация рекламных кампаний с помощью генеративного искусственного интеллекта, гиперперсонализация рекламы до уровня микротаргетинга и развитие предиктивной аналитики. Всё это поможет прогнозировать поведение пользователей с высокой точностью при помощи тех самых reasoning-моделей.
Так что, да, ближайшие годы будут очень интересными для AI. Мы увидим значительный рост и в области агентов, и в разработке рассуждающих моделей, и в автоматизации бизнес-процессов.
Присоединяйся к онлайн-вебинару.
- Выполним базовые задачи на российских нейросетях и посмотрим на результаты!
- PDF-инструкцию «Как сделать нейрофотосессию из своего фото бесплатно, без иностранных карт и прочих сложностей»
- Покажем 10+ способов улучшить свою жизнь с ИИ каждому — от ребенка и пенсионера до управленца и предпринимателя
- Возможность получить Доступ в Нейроклуб на целый месяц
- Как AI ускоряет работу и приносит деньги
- За 2 часа вы получите четкий план, как начать работать с AI прямо сейчас!
*Компания Meta признана экстремистcкой организацией и запрещена в России.
- Освой Python и нейросети и узнай, как гарантированно получить первые 10 заказов
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Создай и прокачай собственного чат-бота
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
