Искусственный интеллект в маркетинге: от хайпа к экономике эффективности

На волне бума искусственного интеллекта его начали внедрять в некоторые процессы многие компании, но мало кто задумался и задумывается – а это вообще окупается? Руководитель группы продуктового маркетинга агентства Demis Group Денис Чуприн считает, что использование ИИ оправдано только в том случае, если есть доказанный экономический эффект. О том, как и зачем использовать искусственный интеллект в маркетинге, эксперт рассказал в своей авторской статье для портала Biz360.ru.

Когда ИИ вошёл в маркетинг, он многими предпринимателями и маркетологами воспринимался как волшебная таблетка: напишет тексты, настроит кампании, проанализирует аудиторию – и всё чуть ли не бесплатно. Компании спешили внедрять генераторы, чат-боты и автоматизированные воронки, не задаваясь вопросом «А зачем?». 

Сегодня эта эйфория сошла на нет, а рынок вошёл в фазу трезвого расчёта. Бюджеты сжимаются, требования к окупаемости растут – и вопрос «окупается ли ИИ?» встал особенно остро. 

Искусственный интеллект стал частью финансовой модели маркетинга, где каждый рубль на автоматизацию должен приносить измеримый возврат: снижение стоимости лида, рост LTV, сокращение времени на рутинные операции. В противном случае он превращается из актива в статью убытков. 

Период, когда ИИ воспринимался как панацея от всех маркетинговых болей, завершился, и сегодня, в условиях жёсткой экономии ресурсов, важно чётко понимать: ИИ – не замена мышлению, а инструмент его усиления. 

Иллюзия первая: «ИИ заменит копирайтера» 

На пике хайпа казалось: зачем платить человеку, если нейросеть выдаст текст в 10 000 знаков за 30 секунд? Практика же показала: ИИ отлично имитирует «человеческий» текст, но не понимает контекста, болей, культурных кодов, речевых оборотов, актуальных инфоповодов, модных цепляющих фраз. 

В результате мы получаем шаблонные материалы, лишённые голоса бренда, доверия и конкретики. В B2B такие тексты не вызывают отклика, а в YMYL-нишах (медицина, финансы и ряд других) они становятся юридическим риском: алгоритмы Google и «Яндекса» всё чаще понижают в поисковой выдаче сайты с «машинным» контентом, не подтверждённым экспертом. 

Ирония в том, что редактура ИИ-текста часто требует больше времени, чем написание с нуля, ведь человек не только исправляет грамматику, но и вкладывает смысл, который ИИ не в состоянии сгенерировать. Кроме того, ИИ использует машинные речевые обороты, которые бросаются в глаза человеку при прочтении. 

Иллюзия вторая: «ИИ сам оптимизирует кампании» 

Многие платформы обещают: «Доверьтесь алгоритмам! Они найдут лучшие решения». Однако ИИ не обладает интуицией, стратегическим видением или пониманием бизнес-целей, и полностью полагаться на него нельзя. 

Иллюзия третья: «ИИ = бесплатная автоматизация» 

Бесплатные генераторы, встроенные в SaaS-платформы ИИ-модули, облачные решения без явной стоимости – все они дружно создают иллюзию, что автоматизация обходится дёшево. Но на деле стоимость скрыта в другом:

• во времени на настройку и обучение;

• в рисках юридической некорректности;

• в необходимости держать «человеческий фильтр» на выходе. 

Истинная выгода ИИ кроется не в «бесплатности», а в снижении стоимости единицы результата. Но чтобы это посчитать, нужно перестать думать об ИИ как о «фиче» и начать воспринимать его как часть системы. 

ИИ не утратил доверия и ценности, а просто перешёл в новую фазу: от демонстрации возможностей к измеримому вкладу в экономику маркетинга. Сегодня он эффективен не везде, но в трёх ключевых зонах, где автоматизация напрямую снижает стоимость операций, повышает точность решений и делает рост предсказуемым. 

Точка №1. Внутренняя автоматизация: снижение стоимости операций 

ИИ наиболее оправдан там, где речь идёт о рутине, а не о стратегии. Анализ отчётов, генерация медиапланов, ежедневные правки в рекламных кабинетах, обработка первичных лидов – всё это требует времени, но не креатива. 

Пример: автоматическая корректировка ставок в «Яндекс Директ» на основе целевой стоимости лида (CPL), синхронизированная с данными из CRM. Раньше это требовало ежедневного вмешательства специалиста, а сегодня алгоритм делает всё в реальном времени, удерживая CAC в рамках. 

Ключевое условие: процесс должен быть чётко формализован. ИИ не заменяет мышление человека, а только ускоряет его исполнение. 

Точка №2. Персонализация на скорости: от массового – к индивидуальному 

Массовый маркетинг уступает место микротаргетингу, основанному на поведении. Здесь ИИ незаменим: он обрабатывает тысячи точек данных и генерирует персонализированные сообщения в масштабе, недоступном человеку. 

Примеры: 

• Динамические email-рассылки с рекомендациями на основе истории покупок: «Вы смотрели куртку – появился ваш размер».
  
  

• Персонализированные баннеры в ретаргетинге: для тех, кто бросил корзину – напоминание с товаром; для тех, кто купил — предложение доп. продажи. 

Точка №3. Прогнозирование и проактивность: от реакции – к предупреждению 

Самый зрелый уровень применения ИИ – это предсказание, а не реакция. Алгоритмы могут анализировать исторические данные и выявлять паттерны, незаметные для человека: 

• Падение LTV у клиентов, которые не открывали email более 30 дней.

• Рост CAC в конкретном регионе из-за сезонного спада. 

На этой основе запускаются проактивные сценарии: 

• Автоматический триггер для «уснувших» клиентов: персональное предложение через Telegram.

• Рекомендация перераспределения бюджета за 7 дней до ожидаемого падения эффективности. 

Главный принцип: ИИ эффективен там, где есть чёткая метрика результата и замкнутый цикл обратной связи.

Когда компании внедряют ИИ, они редко учитывают полную стоимость владения таким инструментом. Счёт идёт только на прямые расходы: подписка, настройка, обучение, но настоящие издержки часто лежат куда глубже, например, в юридических рисках, репутационных потерях и операционной неэффективности. Именно они превращают, казалось бы, выгодную автоматизацию в скрытый убыток. 

Юридические риски 

ИИ-генерация контента, особенно в регулируемых нишах, несёт прямую юридическую угрозу.

• В медицине: текст о лечении, созданный нейросетью без участия врача, нарушает ФЗ-152 и требования E-E-A-T. Последствие – штраф до 200 тысяч руб. и приостановка обработки данных.

• В рекламе: автоматически сгенерированный слоган без маркировки «Реклама» нарушает ФЗ-38. Штраф – до 500 тысяч руб.

• В авторском праве: ИИ, обученный на чужих текстах, может воспроизводить защищённые фрагменты. Даже если вы не копировали – вы всё равно использовали. 

Проблема в том, что ответственность несёт компания, а не алгоритм. И «мы не знали» не спасает. 

Репутационные потери 

Пользователь быстро чувствует, что текст написан не для него. Тут машинный мозг выдаёт:

• шаблонные формулировки и косые англицизмы, вроде «максимизируем ваш потенциал»;

• ответы чат-бота, не учитывающие контекст диалога;

• рекомендации, противоречащие здравому смыслу («купите зимние шины в июле»). 

Такой опыт со временем формирует устойчивое недоверие. Особенно когда у конкурентов в службе заботы работают не виртуальные сотрудники. 

Операционные ловушки 

Многие считают, что ИИ экономит время. Но на практике бывает и иначе:

• Правка ИИ-контента занимает больше времени, чем написание с нуля, из-за необходимости убирать «воду», штампы и фактические ошибки.

• Зависимость от платформы лишает контроля: сменили SaaS-провайдера – потеряли всю настроенную логику.

• Отсутствие прозрачности превращает ИИ в «чёрный ящик»: вы не понимаете, почему алгоритм принял решение, а следственно и не можете его скорректировать. 

Финансовые иллюзии 

Многие ИИ-инструменты входят в подписки на маркетинговых платформах как «бесплатная фича». Но эта «бесплатность» – скрытая наценка. Вы платите за функционал, который не используете, и не видите реальную стоимость единицы результата. Истинная эффективность же измеряется не тем, сколько текстов сгенерировано, а тем, насколько снизилась стоимость лида. 

Итог: вы измеряете иллюзию контроля над технологией, которая на самом деле контролирует вас. 

Отказываться от ИИ в 2026 году, конечно же, глупо и неэффективно. Но и внедрять его без дисциплины – значит тратить бюджет на иллюзию контроля. Зрелый подход строится не на технологиях, а на принципах, которые превращают ИИ из модного тренда в устойчивый актив. 

Принцип первый: ИИ – для рутины, человек – для смысла 

ИИ незаменим в задачах, которые можно стандартизировать: обработка отчётов, генерация черновиков, мониторинг ключевых метрик, первичная сортировка лидов. Но он беспомощен там, где требуются глубина, этика, стратегия и эмпатия. 

Поэтому зрелая модель выглядит так: 

• ИИ генерирует варианты – человек выбирает и редактирует.

• ИИ отслеживает данные – человек интерпретирует и принимает решение.

• ИИ масштабирует успех – человек создаёт этот успех. 

Принцип второй: каждый рубль на ИИ должен иметь KPI 

ИИ должен быть не «фичей» в презентации, а рабочим инструментом повышения рентабельности. Перед внедрением задайте себе вопрос: «Как мы будем измерять вклад ИИ в прибыль, а не в объём?». 

Примеры корректных KPI: 

• Снижение стоимости квалифицированного лида на 25% за 3 месяца.

• Сокращение времени на формирование медиаплана с 4 часов до 30 минут.

• Рост LTV за счёт персонализированных цепочек удержания на 15%. 

Если вы не можете сформулировать такой KPI, вы не готовы к внедрению. 

Принцип третий: ИИ должен быть прозрачным и контролируемым 

Критически важно понимать: 

• на каких данных учится модель;

• какие правила она использует для принятия решений;

• как её можно остановить или скорректировать в случае сбоя. 

Это особенно важно в регулируемых отраслях. Если ИИ генерирует медицинский контент, вы должны знать, какие источники он использовал, а если принимает решение о персональной скидке, то вы должны иметь возможность объяснить логику.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360