Когда искусственный интеллект начал активно проникать в разные сферы бизнеса, я задумалась, как использовать его именно в рекламе. Еще год назад большинство специалистов воспринимали нейросети как улучшенный поисковик, автора текстов или генератор изображений. Сегодня подход изменился: AI постепенно становится полноценным участником рабочих процессов.

Заметно это и в маркетинге, где ежедневно приходится работать с десятками отчетов, тысячами товаров и постоянно меняющейся статистикой.

Что такое AI-агент простыми словами

Если ChatGPT похож на консультанта, которому задают вопрос: «Что мне делать?», то AI-агент в моем случае больше напоминает помощника-аналитика.

Он может:

• работать с большими объемами данных;
• объединять несколько источников;
• находить закономерности;
• формировать рекомендации;
• объяснять, почему предложил именно их.

Где AI уже реально экономит часы работы

Я работаю с аналитикой маркетплейсов, где ассортимент превышает 10 тысяч товаров. Помимо стандартных отчетов маркетплейсов, мы используем как собственные базы данных, так и внешние системы аналитики. Однако информация в них нередко поступает с задержкой или содержит погрешности, что не всегда позволяет быстро принять решение о том, что делать именно сейчас.

Поэтому довольно часто приходилось вручную анализировать рекламные кампании, общие продажи, остатки, цены, возвраты, эффективность отдельных SKU внутри и вне кампаний. Кроме того, алгоритмы самих площадок постоянно меняются, из-за чего вчерашние подходы уже не всегда работают.

AI в первую очередь помог существенно сократить время на сопоставление данных из разных отчетов.

Однако со временем стало понятно, что привычная совокупность метрик — CTR, CR, ДРР, CPC и других — не всегда позволяет быстро определить, какие товары действительно перспективны для рекламы. Некоторые показатели могли противоречить друг другу. Например, товар демонстрировал высокий CTR, хорошие органические продажи и конкурентную цену, но при этом стабильно показывал низкую эффективность в рекламных кампаниях.

Чтобы сократить время на анализ таких ситуаций, мы использовали AI и для поиска повторяющихся закономерностей. Это позволило разработать дополнительные показатели для первичного отбора товаров и сделать систему оценки более точной именно для нашего бизнеса.

AI помогает быстрее проверять гипотезы

Появление собственной системы оценки не отменяет постоянной работы с рекламными кампаниями.

Например, в какой-то момент мы начали замечать, что привычные подходы к построению рекламных кампаний и группировке товаров перестали быть такими же эффективными, как раньше. Возникло множество гипотез: как менять структуру кампаний, объединять или разделять товары, выносить сильные SKU отдельно или, наоборот, продвигать их в связке с другими.

Проверка каждой такой гипотезы вручную занимает много времени: необходимо собрать статистику, сравнить периоды, исключить влияние случайных факторов и оценить результат.

AI помогает быстрее сравнить результаты разных сценариев и сформировать рекомендации, какие изменения следует проверить в первую очередь. После этого каждая гипотеза обязательно тестируется на практике и оценивается на основе статистики.

Благодаря этому маркетолог тратит меньше времени на обработку данных и больше — на поиск новых рабочих стратегий.

Где AI пока ошибается

Несмотря на впечатляющие возможности, полностью доверять AI-агентам пока нельзя.

Во-первых, качество выводов напрямую зависит от качества исходных данных. Если отчеты содержат ошибки, неполную или неструктурированную информацию, AI будет анализировать именно эти данные и придет к неверным выводам.

Во-вторых, AI не всегда одинаково хорошо справляется с большими объемами информации. При работе с несколькими отчетами или очень крупными таблицами он может упустить часть данных, не учесть или «забыть» отдельные условия, заложенные в скрипт. Поэтому результаты анализа важно перепроверять.

В-третьих, AI хорошо анализирует цифры, но не всегда понимает бизнес-контекст. Он не знает внутренних договоренностей компании, планов по развитию ассортимента, сезонных факторов или стратегических целей. Например, он может рекомендовать отключить товар с низкой текущей эффективностью, не понимая, что компания сознательно продвигает его как стратегически важную позицию.

Именно поэтому AI стоит рассматривать не как замену маркетолога, а как инструмент, который помогает быстрее анализировать данные и находить закономерности. Финальное решение по-прежнему остается за человеком.

Каким будет маркетинг через несколько лет

На мой взгляд, главная роль маркетолога постепенно меняется. Все меньше времени будет уходить на подготовку и сведение рекламных данных, и все больше — на интерпретацию результатов.

AI возьмет на себя сбор данных, расчеты и поиск закономерностей. Человек же будет заниматься тем, что пока лучше всего умеет именно он: выбирать стратегию, внедрять и проверять гипотезы, принимать бизнес-решения и оценивать риски.

Таким образом, AI освобождает специалиста от большей части рутинной работы и позволяет сосредоточиться на задачах, где действительно нужна экспертиза.

Заключение

Сегодня AI-агенты становятся для маркетинга тем же, чем когда-то стали Excel и системы аналитики: сначала новым инструментом, а затем обязательной частью ежедневной работы.

Компании, которые уже сейчас используют AI не только для генерации текстов, но и для анализа данных и поддержки принятия решений, получают ощутимое преимущество. Они быстрее реагируют на изменения, сокращают объем ручной работы и принимают решения, опираясь на большее количество данных. При этом наибольший эффект достигается тогда, когда AI работает не вместо специалиста, а вместе с ним.

Статья опубликована на сайте Анатомия Бизнеса.