Мы живем в эпоху, когда людям приходится успевать за возможностями искусственного интеллекта. Поэтому у многих возникает вопрос: не заставит ли очередное обновление от OpenAI искать работу в новой сфере. Особенно актуально это именно в сфере маркетинга, поскольку даже самая базовая версия ChatGPT способна выдавать вполне приличные тексты на простые запросы, анализировать данные и даже формировать стратегии. Если эти мысли вам знакомы, эта статья поможет направить их в правильном направлении и сделать ИИ эффективным инструментом.
Маркетинг после ChatGPT
Сразу нужно ответить на главный вопрос: заменит ли искусственный интеллект человека? Нет, по крайней мере, в ближайшие несколько лет это технически невозможно. Однако человек, владеющий ИИ, уже сейчас легко заменит нескольких, не владеющих им. Ведь, как уже было сказано, возможностей самых известных сервисов вполне хватает для базовых задач.
Текст: кто пишет, а кто проверяет?
Когда в 2022 году вышла первая общедоступная версия ChatGPT, основное внимание было приковано именно к возможности работать с текстом на значительно более высоком уровне, чем имевшиеся на тот момент инструменты. Довольно быстро искусственный интеллект начал составлять электронные письма, писать домашние задания, исправлять ошибки и т. д. Сегодня же сервисы, работающие на базе LLM — больших лингвистических моделей — уже легко выполняют рутинные задачи и порой выдают результаты лучше, чем рядовые копирайтеры и переводчики.
Что умеет ИИ и чего не умеет?
На текущем этапе развития искусственный интеллект легко выполняет базовые работы с текстовым контентом: структурирует и анализирует черновики, предлагает варианты заголовков, оценивает поисковую оптимизацию, делает рерайтинг и простые переводы с адаптацией. При наличии определенных навыков от него можно получить сильную структуру тезисов для лонгридов, разобрать ключевые слова для рекламных кампаний и структурировать идеи в готовые сценарии.
Однако у искусственного интеллекта есть серьезное ограничение: отсутствие фантазии. ИИ каждый раз воспроизводит то, что разработчики загрузили в модель на этапе обучения, поэтому ожидать от него действительно новых идей или оригинальных текстов не стоит. Это не означает, что они не подходят для брейнсторминга и дальнейшего развития, однако человеческую креативность машина не заменит. Из этого вытекает также следующая проблема: ни одна модель, даже самая дорогая и умная, не способна создать действительно уникальный текст. Все результаты генерации будут либо максимально усредненными, либо адаптированными под предыдущие запросы.
Редактура и ИИ: кто кого?
Возможность точно и быстро исправлять орфографические и стилистические ошибки с помощью ИИ на самом деле меняет правила игры, убирая самую скучную часть редакторской работы. Однако это не отменяет необходимости редактора, возлагая на эту роль новые функции, прежде всего, фактчекинг.
Существует такое явление — галлюцинации искусственного интеллекта, то есть выдача ложных фактов, оформленных настолько правильно и логично, что они не вызывают сомнений у читателей без бэкграунда в теме. Причины этого: ограниченные данные при обучении, сложный или неоднозначный запрос, технические особенности работы лингвистических моделей, требующие дать ответ в каждом случае. Бороться с этим явлением можно с помощью уточняющих запросов, тщательного промпт-инжиниринга и обучения модели пользователем. Также разработчики все чаще «запрещают» отвечать на вопросы по незнакомым темам. Однако это лишь снижает частоту ошибок, поэтому все важные тексты требуют доработки и проверки информации.
Также следует учитывать, что без дополнительного обучения, а часто и с ним, модель будет пытаться исправить стиль. Соответственно, ваши слоганы и catch phrases требуют дополнительного внимания.
Есть способ решения обоих недостатков одновременно: Retrieval-Augmented Generation, или сокращенно RAG, — генерация, дополненная поиском. Она использует дополнительные базы знаний, подключенные к лингвистическим моделям или через ИИ-агентов, в качестве достоверного источника. Таким образом, ИИ может генерировать в вашем стиле, опираясь на ваши данные, и обеспечивать достаточный уровень точности. Но у RAG есть один критический недостаток: эффективная реализация требует качественной базы данных, и если ее нет, даже самая лучшая система становится вредной. Поэтому презумпция неверности ответов искусственного интеллекта и внимательная проверка деталей в текстах остаются единственным действительно эффективным решением.
Подводя итог
С самого начала своего распространения большие лингвистические модели стали мощным инструментом для работы с текстом. Они быстро выполняют рутинные задачи и действительно освобождают время для творческой работы. Однако ни одна из них не является совершенной, и каждый результат генерации требует доработки человеком, который привносит стиль, добавляет динамику повествованию и расставляет акценты. В новой цифровой эре квалифицированный маркетолог становится архитектором контента, который создает структуру, интересное оформление и несет ответственность за то, что генерирует искусственный интеллект.
Мультимедиа: автоматизируем творчество?
Вторая революция, которую совершил искусственный интеллект, — это радикальное упрощение, удешевление и ускорение создания мультимедийного контента. Так что же изменилось?
Изображения
Как и в случае с текстом, ситуация неоднозначна. С одной стороны, генерация качественных изображений до сих пор требует определенных навыков, выдержки и много времени. С другой — в умелых руках ИИ уже стал незаменимым инструментом для рутинной работы — от визуализации идей до манипуляций с реальными фото и даже сгенерированными фотосессиями.
ИИ-инструментарий для работы с графикой сегодня выглядит примерно так:
- Базовая генерация (Midjourney, Nano Banana в Google Gemini, DALL-E 3 в ChatGPT) позволяет создавать изображения различной сложности — от простых иллюстраций и стикеров для мессенджеров до реалистичных фотографий;
- Редактирование изображений (Adobe Firefly, инструменты Stable Diffusion и Magnific): изменение размера, добавление или удаление фона, улучшение качества фото, ретушь;
- Оформление продуктов для ecommerce и каталогов (Flair.ai, Mokker.ai, Photoroom): преобразование любительских фото в профессиональные, виртуальные модели, фоны, подготовка к печати и рекламе.
Следует заметить, что большинство популярных платформ предоставляют примерно одинаковый функционал, поэтому для решения базовых задач вполне хватит одной подписки. Однако разные сервисы выполняют один и тот же запрос по-разному. Например, Midjourney создает действительно красивые изображения, потому что его разработчики поставили перед собой цель создать наиболее эстетичный ИИ, DALL-E 3 лучше всего понимает текстовые запросы, что делает его эффективным для прототипирования и тестирования идей, а Flair.ai позволяет одной операцией подготовить десятки товаров для рекламной кампании.
При этом следует помнить, что каждый генеративный ИИ галлюцинирует и выполняет задачи так, как прописано в его алгоритмах, поэтому доработка созданных или отредактированных изображений дизайнером желательна, а часто — необходима.
Пример галлюцинаций ИИ: на открытии Эйфелевой башни видны небоскребы
Видео
Несколько лет назад создание одного видео требовало таких затрат, что для большинства в индустрии использование такого контента было недостижимой мечтой. А сегодня люди все чаще жалуются на засилье сгенерированных видео в соцсетях.
С генерацией видеоконтента ситуация иная, чем с текстом и изображениями: несмотря на стремительное развитие в последние три года, технология еще очень сырая. В текущем состоянии даже в лучших моделях — Sora, Veo, Luma Dream Machine — качественная визуальная составляющая сосуществует со странными движениями, рассинхронизациями и нереалистичной физикой. Но для брендов, полагающихся на стоковый видеоконтент, это уже возможность сделать процессы более эффективными, по крайней мере за счет полного контроля над его производством.
Отдельная категория ИИ-видео — это видео-аватары. В отличие от сгенерированных «мультиков», возможность создавать виртуальных спикеров действительно меняет правила игры. Сервисы вроде Synthesia или HeyGen сокращают процесс производства разговорных видео и различных презентаций до написания качественного текста и, опционально, загрузки фото для создания кастомного аватара. При условии написания качественного текста и планирования дистрибуции, эти платформы имеют все шансы не только стать важным инструментом для работы с существующей аудиторией, но и открыть новые каналы коммуникации. Например, через регулярную публикацию роликов-обзоров, что в традиционном исполнении дорого и сложно.
Если возможности генерации существенно ограничены, то работу с отснятым материалом ИИ-инструменты успешно автоматизируют уже сегодня. Descript для редактирования интервью и подкастов, Topaz Video для апскейлинга и постпродакшна, Rask AI для быстрого дубляжа и другие подобные сервисы позволяют компенсировать недостаток опыта и оборудования для создания видеоконтента и качественно реализовать несложные идеи самостоятельно.
Поэтому создание полноценной продакшн-студии с помощью компьютера и подписки пока остается мечтой. Однако искусственный интеллект позволяет отказаться от стоковых роликов и проектов на биржах услуг, не беспокоиться о качестве самостоятельной озвучки и уделять больше времени реализации идей, а не поиску подрядчиков.
Музыка
Возможность быстро и достаточно качественно создать музыкальное сопровождение — это скорее приятный бонус, чем геймчейнджер. Как и в случае с видео и изображениями, генерация музыки — это не о создании шедевров, а об оптимизации креативных процессов. Тем не менее, зачем перебирать стоковые мелодии, если Suno позволяет генерировать уникальные джинглы в несколько кликов?
В любом случае, использование искусственного интеллекта для создания мультимедиа требует определенных навыков и внимания. И это касается не только галлюцинаций и технического несовершенства моделей, но и авторских и смежных прав. Все платформы тем или иным образом пытаются защищать авторские права как пользователей, так и авторов материалов, используемых для генерации. Появляется новый навык, которым следует овладеть, чтобы оставаться в контексте эпохи: использование сгенерированного мультимедиа таким образом, чтобы права всех сторон были защищены. Поэтому, в дополнение к архитектору контента, современный маркетолог должен стать еще и немного юристом.
Аналитика и данные: цифры или выводы?
Раньше аналитическая часть маркетинга напоминала детективное расследование или археологические исследования. Опираясь на ограниченные данные, нужно было развивать последовательные гипотезы и строить стратегии на их основе. Искусственный интеллект выступает точным и быстрым инструментом, который быстро систематизирует и делает пригодными для работы хаотичные массивы данных.
Что ИИ делает лучше нас
Искусственный интеллект работает с сырыми данными эффективнее любого живого аналитика. Он способен обработать любой объем данных, независимо от их формы и качества: отзывы, записи телефонных разговоров с лидами, поведение посетителей на сайте и т. д. При этом качество и детализация анализа будут выше, чем при обработке человеком, поскольку ИИ не имеет предубеждений, не устает и не пропускает строки в таблице.
Еще одно преимущество искусственного интеллекта — это умение замечать паттерны и микрокластеры для эффективной гиперсегментации. Правильно поставленная задача позволит выявить закономерности там, где человек не будет искать. Наша способность к категоризации ограничена привычными категориями, например, возрастом, полом или местом проживания. ИИ способен комбинировать характеристики и находить неожиданные совпадения, на основе которых создавать значительно более эффективные группы, например:
- выявление горячих лидов по поведению: комбинация брошенной корзины, движений курсора и времени, проведенного на определенных страницах, позволит точно определить посетителей, планирующих дорогие покупки, и предложить им скидку или рассрочку;
- определение паттернов поведения, зависящих от внешних факторов: кто-то регулярно заказывает доставку еды к выходу новой серии определенного сериала.
Такая гиперсегментация позволяет выделять динамические категории, взаимодействовать с ними в наиболее подходящий момент и с максимально подробным контекстом. Таким образом, умелая работа с ИИ увеличивает конверсию в разы и даже на порядки.
Точное определение паттернов также делает возможным эффективный предиктивный анализ. Оценивая малейшие изменения в поведении пользователей и динамике заказов, искусственный интеллект может предсказать рост или спад в следующем периоде. Конечно, это предсказание не учитывает многих факторов, поэтому ничего не гарантирует, но на его основе можно значительно эффективнее планировать рекламные кампании, разработку контента, рассылки и т. д. Так работает, например, система Starbucks Deep Brew, которая обрабатывает данные из торговых точек и приложений посетителей, исследует тренды и на основе исторических данных помогает кафе контролировать запасы и планировать рабочий день бариста.
Чего ИИ не может сделать
Искусственный интеллект, несмотря на невероятные возможности для математической обработки данных, остается всего лишь инструментом. Он не понимает, что корреляция не равна причинно-следственной связи, поэтому не способен отделять полезные находки от случайных совпадений. При этом, в зависимости от обучения, ИИ бывает предвзятым и может игнорировать важные находки, если они не вписываются в базу знаний.
Поскольку искусственному интеллекту недоступно понимание эмоций клиента, ни одна его находка не способна ответить на вопрос «Почему?» Ни одному алгоритму недоступны категории целесообразности, желательности или потребности, объясняющие взаимодействие клиентов с брендом. Он может лишь делать предположения на основании найденных корреляций, которые придется исследовать и оценивать самостоятельно.
Таким образом, ИИ берет на себя рутинную работу маркетолога, но повышает планку требований к умению строить и оценивать гипотезы, находить значимые связи и действовать на основе предоставленной информации. Также не следует забывать об ответственности за ошибочные решения: искусственный интеллект невозможно уволить, в отличие от тех, кто на него слишком полагается. Поэтому, наряду с изучением новых инструментов, следует развивать в себе здоровый скептицизм и выстраивать подход к работе, учитывающий не только цифры, но и явления, стоящие за ними.
Почему нужно научиться сегодня, чтобы победить конкурентов завтра
Интересная особенность новой эпохи цифровизации в том, что hard skills стремительно обесцениваются. Мы привыкли, что каждый сертификат или диплом — это конкурентное преимущество на долгие годы. Например, актуальный сертификат Google Analytics раньше означал, что кандидат способен разобраться в таблицах и графиках и оценить трафик. Сегодня достаточно просто задать вопрос ИИ-агенту, чтобы получить нужные данные в понятном виде.
На этом фоне soft skills становятся главным конкурентным преимуществом. В 2026 году доскональное знание конкретной платформы теряет всякий смысл, поскольку главным трендом является широкое внедрение Agentic AI — технического подхода, позволяющего с помощью одной ИИ-платформы управлять другими, используя естественный язык. Вместо этого нужно учиться правильно общаться с искусственным интеллектом и строить процессы, чтобы получать результаты.
От промпт-инжиниринга к архитектуре процессов
На начальных этапах умение правильно поставить задачу искусственному интеллекту было краеугольным камнем работы с ним. Промптами обменивались в чатах, искали в Гугле, создавали целые базы знаний. Сегодня ИИ сам напишет промпт, адаптированный под конкретную платформу, и объяснит, как его улучшить, если результаты будут неудовлетворительными.
Вместо этого важным навыком становится умение строить цепочки автоматизации для различных процессов. Например, контроль репутации бренда:
Мониторинг X / Facebook / Instagram / Reddit / Google Reviews
↓
Сбор упоминаний бренда
↓
Сентимент-анализ
↓
Фильтрация и приоритезация
↓
Генерация ответа LLM
↓
Сообщение в канал Slack
↓
Автоматический ответ для некритических комментариев / редактирование и ручная публикация для важных
В зависимости от потребностей и возможностей, это могут быть достаточно простые системы, собранные на основе популярных сервисов за пару рабочих дней без единой строчки кода, или сложное решение, требующее привлечения разработчиков с различными навыками. Главное — это понимать, как именно должны работать цепочки для получения желаемых результатов с минимальным участием человека.
Data Literacy — новая категория грамотности
Искусственный интеллект не понимает, что такое качество данных, и не будет искать ошибок в том, что ему подают. Зато он с удовольствием подготовит идеальный по форме, но абсолютно бессодержательный отчет или рекомендацию. Поэтому современному маркетологу необходимо понимать, с какими данными работает его ИИ-инфраструктура, и контролировать оборот данных в команде.
Вместе с тем, следует уметь работать с исходными данными. Аналитика, которую выдает искусственный интеллект, остается сырой и малополезной для коллег, руководителей или клиентов. Из нее нужно формировать эффективные отчеты, учитывая объем и регулярность поступления новых данных. Традиционный data storytelling больше не работает: невозможно оформить каждый ежедневный отчет, который ИИ отправляет в канал, в красивую презентацию с графиками. Вместо этого акцент смещается на оперативную, но ненавязчивую дистрибуцию, простые форматы и чистоту подачи, чтобы регулярно предоставлять максимум полезной информации для принятия решений, не отвлекая от других задач.
Контроль ИИ-агентов
Как уже было сказано, современный подход к управлению искусственным интеллектом основан на Agentic AI: то есть искусственный интеллект управляет другим искусственным интеллектом, и не только им. Менеджмент ИИ-агентов, в целом, похож на управление командой живых людей, но имеет некоторые особенности. Идеальный сценарий развития предполагает создание системы, где одни агенты будут контролировать других. Например, агент-редактор будет проверять tone of voice и факты в выдаче агентов, генерирующих тексты, агент-дизайнер будет создавать иллюстрации, а агент-рекламщик — формировать кампанию в Google Ads для быстрого запуска новой страницы. Однако это направление, в котором следует двигаться, а на старте есть более важные практики.
Прежде всего, необходимо разделять крупные стратегические процессы на минимальные повторяющиеся блоки, ведь чрезмерное усложнение цепочек автоматизации делает контроль все более сложным, а результаты — менее предсказуемыми. При этом чрезмерная атомизация задач делает автоматизацию бессмысленной, увеличивая необходимость в ручных действиях. Поэтому важно научиться находить точки баланса, где будет легко контролировать выполнение задач искусственным интеллектом, и это не потребует постоянного внимания.
Не менее важный этап — это контроль выполнения, что особенно важно для агентов, работающих с платной рекламой или платформами с токенизацией. Поскольку искусственный интеллект может зацикливаться на выполнении определенных действий, которые согласно его настройкам приносят результаты, всегда существует риск увидеть, что бюджет исчерпан за первую ночь работы, а реклама показывалась по нерелевантным, но очень эффективным ключевым словам.
Наконец, необходимо разобраться, что такое guardrails. Под этим словом сегодня понимают различные инструменты, устанавливающие ограничения для искусственного интеллекта, такие как OpenAI Guardrails или Guardrails AI. Они выступают в качестве автоматического фильтра, не позволяющего ИИ выдавать результаты галлюцинаций, отвечать на неэтичные, опасные или просто нецелевые вопросы и распространять конфиденциальные данные, а также служат защитой от некоторых видов взлома. При этом, в случаях, когда ИИ-агенты имеют доступ к важной информации, например, к CRM или корпоративной базе знаний, полагаться только на технические предохранители опасно, и следует периодически проводить ручное тестирование безопасности.
Итог
Распространение искусственного интеллекта спровоцировало самый большой сдвиг в маркетинге на прикладном уровне, по крайней мере, со времен появления интернета. Комплекс технологий, который сегодня объединяют под крышей ИИ, меняет спектр технических задач маркетолога с работы с отдельными каналами, сбора и консолидации данных, на то, что называется orchestration – объединение, согласование и управление различными сервисами на основе искусственного интеллекта. Это еще не означает возможности полностью поручить все неинтересное ИИ-агентам и заниматься только креативными экспериментами, но уже существенно сокращает время, проведенное за таблицами в Excel, в пользу задач, требующих человеческих способностей: фантазии и клиентской эмпатии.
Но оптимизация процессов с помощью ИИ требует также новых технических и управленческих навыков и создает новые риски. Поэтому, если вы планируете стать тем маркетологом, который заменяет нескольких с помощью искусственного интеллекта, следует уделить их изучению не меньше внимания, чем генерации и аналитике. А возможно, даже больше.
