AI-маркетинг: как нейросети помогают создавать эффективные email-кампании и повышать CTR

Нейросети прочно вошли в арсенал специалистов по digital-маркетингу, и их главная сила не в том, чтобы заменить креатив или стратегию, а в том, чтобы их многократно усилить. Они берут на себя рутину, освобождая время для более важных задач, и открывают двери для совершенно новых нестандартных механик. О том, как AI уже сегодня меняет правила игры в email-маркетинге, в своей авторской статье для портала Biz360.ru рассказал продакшн-директор digital-агентства Kinetica Артём Первухин.

Самое очевидное, но от этого не менее ценное применение AI – работа с контентом. От идеи до финальной вычитки нейросеть может стать вашим неутомимым помощником. 

Генерация идей и быстрый старт

Каждый, кто работает с текстами, знает чувство «чистого листа» или творческого ступора. AI отлично справляется с этой проблемой, создавая основу, которую затем можно доработать. Вместо того, чтобы часами искать вдохновение, вы получаете готовые черновики за секунды. 

Пример запроса для генерации идей: «Придумай 5 креативных идей для новогодней промо-рассылки интернет-магазина косметики. Цель – подчеркнуть ценность подарков как для близких, так и для себя, чтобы побаловать в конце года». 

Пример запроса для создания черновика: «Сгенерируй 3 варианта короткого welcome-письма для сервиса онлайн-обучения. Тональность должна быть дружелюбной и мотивирующей, с призывом начать первый урок». 

Инструменты: ChatGPT, Claude, Google Gemini, ЯндексGPT, DeepSeek Chat. 

Скриншот примера, как AI предлагает разные варианты тем для email-кампании

Пример интерфейса AI-инструмента, который улучшает тексты рассылок, предлагая варианты на основе принципов влияния

Редактирование и оптимизация текста 

Написанный текст – это только половина дела. Его нужно сделать читабельным, лёгким для восприятия и убедительным. Нейросети превосходно справляются с ролью беспристрастного редактора. 

Пример запроса на редактуру: «Проверь этот текст рассылки на стилистические ошибки, канцелярит и излишне сложные конструкции. Упрости, где это возможно, не теряя основной смысл».

Пример запроса на оптимизацию: «Сократи этот текст на 30%, сохранив ключевые сообщения и главный призыв к действию. Сделай его более удобным для чтения с мобильных устройств». 

Инструменты: тот же набор (ChatGPT, Claude и другие – см выше) плюс специализированные сервисы вроде Grammarly, которые уже давно и активно используют AI. 

Мы в агентстве Kinetica пошли дальше и автоматизировали этот процесс. Чтобы не тратить время на включение-выключение VPN или постоянное написание однотипных промптов, создали Telegram-бота. Маркетолог просто отправляет черновик письма на специальный email, а через несколько секунд получает в боте уже отредактированную и улучшенную версию. Это экономит часы работы каждую неделю. 

Скриншот примера редактуры текста рассылки

Отлично, продолжаем. Во второй части статьи переходим от базовой работы с текстом к более сложным и масштабным задачам, которые AI решает в email-маркетинге: масштабированию контента для каталогов, написанию кода и генерации визуалов. 

Когда рутинная работа с текстом автоматизирована, AI открывает возможности для решения новых задач. Например, тех, которые раньше требовали либо огромных временных затрат, либо привлечения дорогостоящих специалистов. 

Создание описаний товаров и услуг для больших каталогов 

Представьте, что вам нужно запустить в продажу новую коллекцию из сотен или тысяч товаров. Написание уникальных, продающих и стилистически единых описаний для каждого из них вручную – работа на месяцы. AI справляется с этим за дни. 

Пример запроса на основе данных (например, из CSV-файла): «На основе этих технических характеристик [вставить данные] сгенерируй короткие (до 70 символов) и продающие описания для карточек товаров в email-рассылке. Целевая аудитория – молодые семьи, поэтому подчеркни пользу, а не сухие факты». 

Пример запроса с поиском информации: «Найди технические характеристики и ключевые преимущества смартфона Samsung Galaxy S24 Ultra и напиши краткое описание для промо-письма. Сделай фокус на функциях камеры и возможностях AI». 

Инструменты: ChatGPT, Claude, DeepSeek с функцией поиска по сети. 

Пример: сеть магазинов товаров для дома. Нашему клиенту, сети магазинов декора, нужно было запустить летнюю коллекцию текстиля – 2 500 новых товарных позиций. Вручную команда редакторов справилась бы с этой задачей за 2-3 месяца. С помощью нейросети мы подготовили все описания за неделю. Но главное – мы смогли выдержать единый, узнаваемый «уютный» стиль бренда во всех текстах. Это укрепило образ «атмосферного» магазина, что стали отмечать сами покупатели. Итог: ускорение вывода новинок на рынок привело к более быстрым продажам, а рост лояльности – будущие повторные покупки и экономия на привлечении. 

Написание кода: от скриптов до интерактивных AMP-писем 

Ещё одна область, где AI совершил революцию, – код. Теперь маркетолог, не обладая навыками программирования, может решать технические задачи, которые раньше требовали постановки ТЗ разработчику и долгого ожидания. 

Пример запроса на создание скрипта: «Напиши PHP-скрипт, который будет парсить клики в AMP-письме и сохранять данные (ID кликнутого элемента, время) в SQL-таблицу 'amp_clicks_data'». 

Пример запроса на верстку: «Покажи, как на чистом CSS сделать, чтобы кнопка в письме плавно меняла цвет фона при наведении курсора и оставалась измененной после клика». 

Инструменты: ChatGPT (особенно GPT-4), Claude, Grok, специализированные ассистенты вроде Github Copilot. 

Пример: служба доставки еды. Команда хотела глубже анализировать поведение пользователей в промо-письмах: на какие именно баннеры, кнопки или товары они кликают. Стандартные инструменты не давали такой детализации. Для этого разработчикам пришлось бы писать кастомный парсер и интегрировать его с базой данных, что заняло бы 16-24 часа работы senior-специалиста. Вместо этого маркетолог, используя ChatGPT-4, сгенерировал рабочий прототип скрипта за 15 минут. Разработчик потратил ещё около часа на его проверку и адаптацию под инфраструктуру компании.

Итог: экономия 15-23 часов дорогостоящей разработки. Но главное – маркетологи получили детальную аналитику в реальном времени, что позволило им оптимизировать структуру писем и повысить CTR на 3,5%. При их объёмах рассылок это принесло около 700 000 рублей дополнительного дохода в месяц. 

Генерация уникальных изображений 

Визуальный контент – основа email-маркетинга. Но не всегда есть время и бюджет на дизайнера, особенно для шаблонных рассылок или тестирования гипотез. AI-генераторы изображений решают эту проблему. 

Что можно делать: 

• создавать фоны и абстрактные иллюстрации;

• генерировать иконки в едином стиле;

• быстро визуализировать концепции для A/B-тестов. 

Инструменты: Midjourney (для высокохудожественных иллюстраций), DALL-E 3 (встроен в ChatGPT Plus, отлично понимает запросы), Stable Diffusion (гибкость и контроль), Leonardo.ai, Recraft (удобен для выбора стиля). 

Когда рутина и масштабирование контента находятся под контролем AI, мы можем перейти на следующий уровень – сделать наши рассылки по-настоящему умными и вовлекающими. Искусственный интеллект становится не просто исполнителем, а партнёром в анализе и креативе. 

Глубокая персонализация тем и контента 

Персонализация – святой Грааль email-маркетинга. Но ручная сегментация имеет свои пределы. AI позволяет выйти на новый уровень, создавая гиперперсонализированный опыт для каждого подписчика на основе его поведения. 

Подбор тем писем: многие ESP-платформы (например, Stripo, DashaMail) уже внедряют AI-генераторы тем для A/B-тестирования. Но можно пойти дальше и создавать темы, основанные на данных о конкретном пользователе. 

Пример: интернет-магазин одежды. У нашего клиента, fashion-ритейлера, были стандартные, шаблонные темы промо-писем. Это давало средний Open Rate (процент открытых писем) в 18% и CTR (показатель кликабельности) в 2,1%. Мы внедрили механизм, где нейросеть генерировала темы на основе истории покупок и просмотров каждого пользователя. Например, если клиент часто смотрел кроссовки Nike, он получал письмо с темой «Новая коллекция Nike Air уже здесь. Ваш размер ещё в наличии!».

Результат: Open Rate вырос на 25% (до 22,5%), а CTR подскочил на 10% (до 2,31%). Качественная персонализация заголовка резко повысила интерес и вовлечённость. 

Умная аналитика и поиск гипотез 

Анализ данных – ещё одна сильная сторона AI. Нейросети способны обрабатывать большие объёмы информации, находить неочевидные закономерности и предлагать гипотезы для тестирования, освобождая маркетолога от рутинного перебора отчётов. 

Пример запроса: «Проанализируй эти данные по последней промо-кампании [вставить таблицу с Open Rate, CTR, конверсиями по сегментам] и предложи 3 гипотезы, почему сегмент "женщины 25-35" показал низкий CTR, и как это можно улучшить в следующей рассылке». 

Инструменты: ChatGPT (с функцией анализа данных), Claude (отлично работает с большими объёмами текста и таблиц), Gemini (с функцией Deep Research). 

Например, для одного из проектов мы используем функцию Deep Research в Gemini. Мы просто загружаем выгрузку с показателями по последним рассылкам, а в ответ получаем полноценный документ с анализом, ключевыми выводами и готовыми гипотезами для следующего спринта. Это экономит часы работы аналитика. 

Скриншот примера отчёта по email-кампаниям

Новые интерактивные механики в AMP-письмах 

AI не только помогает с кодом, но и вдохновляет на создание совершенно новых форматов взаимодействия внутри письма. AMP-письма позволяют превратить статичную рассылку в мини-приложение, а AI может стать «мозгом» этого приложения. 

Пример: внутренняя рассылка с Гномом Гнумбертом. В нашей внутренней рассылке агентства мы создали персонажа – Гнома Гнумберта. Чтобы сделать взаимодействие с ним интересным, мы задействовали AI. Сотрудник мог прямо в письме задать Гнумберту вопрос (например, «Какие у нас планы на квартал?» или «Расскажи анекдот про маркетологов»), и AI в реальном времени генерировал релевантный и забавный ответ, который тут же отображался в письме. Это превратило стандартную корпоративную рассылку в увлекательную игру и значительно повысило её читаемость. 

Скриншот внутренней рассылки с персонажем Гнумбертом 

Такие механики можно использовать и в коммерческих рассылках: 

• персональный консультант: AI подбирает товары прямо в письме на основе ответов пользователя;

• интерактивный квиз: пользователь отвечает на вопросы, а AI формирует для него персональную подборку или скидку;

• генератор идей: AI помогает пользователю придумать идею (например, «помоги придумать подарок для папы-рыбака»), а затем предлагает релевантные товары. 

Теория и кейсы вдохновляют, но для реальной работы нужен чёткий план и правильный набор инструментов. Давайте разберёмся, с чего начать и каких ошибок стоит избегать. 

Какие нейросети мы используем в работе? Рынок AI-инструментов огромен, но для большинства задач в email-маркетинге достаточно нескольких проверенных решений. 

Для текста (генерация, редактура, идеи): 

• ChatGPT и Grok: универсальные солдаты. Идеальны для черновиков, идей, перефразирования и проверки стиля;

• Claude: лучше всего работает с длинными документами и сложным контекстом. Отлично подходит для анализа и структурирования больших объёмов информации;

• Gemini (Google): силен за счёт интеграции с экосистемой Google, хорош для поиска актуальной информации и генерации идей на её основе;

• YandexGPT: незаменим для задач, требующих глубокого понимания российского контекста и языковых нюансов. 

Для кода (HTML, CSS, AMP, скрипты): 

• ChatGPT (GPT-4) и Claude: генерируют и, что важно, объясняют код, помогая маркетологу понять, как он работает;

• Github Copilot: это уже не просто генератор, а полноценный ассистент программиста, который встраивается в редактор кода и помогает писать его в реальном времени. 

Для изображений: 

• Midjourney: лидер по качеству и художественности. Идеален для создания уникальных, запоминающихся иллюстраций;

• DALL-E 3 (в ChatGPT Plus): самый простой в освоении, отлично понимает сложные текстовые запросы и умеет рисовать текст на картинках;

• Stable Diffusion (через Leonardo.ai и др.): даёт максимальную гибкость и контроль. Хорош для создания элементов интерфейса, фонов и кастомных моделей. 

Не стоит пытаться автоматизировать всё и сразу. Двигайтесь итерационно. 

• Шаг 1. Аудит и постановка цели (1-2 дня). Определите 2-3 самых трудоёмких процесса в вашей работе (например, написание welcome-серии, создание картинок для промо и т.д.) и точки, где метрики проседают (низкий Open Rate, высокий отток). Выберите одну конкретную, измеримую задачу для старта.
  
  Пример цели: «Сократить время создания еженедельной промо-рассылки на 50%» или «Увеличить Open Rate на 15% за счеё A/B-тестирования AI-сгенерированных тем». 
  
  

• Шаг 2. Тестирование на малом сегменте (1-2 недели). Выберите доступные инструменты (многие нейросети имеют бесплатные версии) и проведите эксперимент на небольшой части базы (например, 10%) или на одной конкретной рассылке (например, на новой welcome-цепочке). 
  
  

• Шаг 3. Масштабирование (1 месяц). Если тест показал положительный результат (вы сэкономили время или улучшили метрики), внедряйте процесс в регулярную работу. Рассмотрите возможность более глубокой автоматизации, например, через API для генерации описаний товаров напрямую из вашей CRM или PIM системы. 
  
  

• Шаг 4. Оценка и корректировка (постоянно). AI-технологии развиваются стремительно. Постоянно анализируйте результаты, оптимизируйте свои запросы (промпты), пробуйте новые инструменты и адаптируйте процессы контроля качества. 

Искусственный интеллект – мощный инструмент, но не волшебная палочка. Важно помнить о его ограничениях. 

1. Тон, нюансы и «душа» бренда. AI может написать формально правильный, но безликий текст (особенно это критично в B2B или нишах, где важна экспертность).
   
   Решение: используйте AI для создания черновика, но финальную редактуру, добавление уникального голоса и экспертизы всегда оставляйте за человеком.
   
   

2. «Галлюцинации» и фактчекинг. Нейросети могут выдумывать факты или использовать устаревшую информацию.
   
   Решение: всегда перепроверяйте ключевые данные: даты, цены, технические характеристики, имена.
   
   

3. Риски «автопилота». Полная автоматизация без надзора чревата отправкой писем с ошибками, неработающими ссылками или некорректной персонализацией.
   
   Решение: обязательный человеческий контроль на ключевых этапах: утверждение темы, финальная вычитка письма, тестирование верстки и функционала.
   
   

4. Шаблонность. Массовое использование одного и того же инструмента может привести к тому, что ваши письма станут похожи на письма конкурентов.
   
   Решение: комбинируйте разные нейросети, активно редактируйте сгенерированный контент и всегда добавляйте в него уникальные инсайты вашего бренда. 

AI в email-маркетинге – уже не эксперимент, а объективная реальность и мощное конкурентное преимущество. Он не заменит стратега или креативщика, но станет их лучшим помощником, который заберёт на себя рутину, поможет найти неочевидные решения и освободит время для самого главного – создания настоящей ценности для подписчиков. 

Те, кто освоит этот инструмент сегодня, завтра окажутся далеко впереди.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».