Ми живемо у часи, коли вже люди вимушені встигати за можливостями штучного інтелекту. Тож у багатьох виникає питання: чи не примусить чергове оновлення від Open AI до пошуку роботи в новій сфері. Особливо актуальне воно саме у сфері маркетингу, оскільки навіть найбільш базова версія ChatGPT здатна видавати цілком пристойні тексти на прості запити, аналізувати дані і навіть формувати стратегії. Якщо ці думки для вас знайомі, ця стаття допоможе скерувати їх у правильному напрямку і зробити ШІ ефективним інструментом.
Маркетинг після ChatGPT
Одразу треба відповісти на головне питання: чи замінить штучний інтелект людину? Ні, щонайменше, у майбутні кілька років це технічно неможливо. Однак, людина, що володіє ШІ, вже зараз легко замінить кількох, що не володіють. Бо, як вже було сказано, можливостей найвідоміших сервісів цілком вистачає для базових задач.
Текст: хто пише, а хто перевіряє?
Коли у 2022 році вийшла перша загальнодоступна версія ChatGPT, основна увага була прикута саме до можливості працювати з текстом на значно вищому рівні, ніж наявні на той момент інструменти. Досить швидко штучний інтелект почав складати електронні листи, писати домашні завдання, виправляти помилки тощо. Сьогодні ж сервіси, що працюють на базі LLM – великих лінгвістичних моделей – вже легко виконують рутинні задачі і подекуди видають результати краще за пересічних копірайтерів і перекладачів.
Що вміє ШІ і чого не вміє?
На поточному етапі розвитку, штучний інтелект легко виконує базові роботи з текстовим контентом: структурує й аналізує чернетки, пропонує варіанти заголовків, оцінює пошукову оптимізацію, робить рерайти та прості переклади з адаптацією. Із певними навичками від нього можна отримати сильну структуру тез для лонгридів, розібрати ключові слова на рекламні кампанії і структурувати ідеї в готові сценарії.
Проте, штучний інтелект має серйозне обмеження: відсутність фантазії. ШІ щоразу відтворює те, що розробники завантажили в модель на етапі навчання, тому очікувати від нього дійсно нових ідей чи оригінальних текстів не варто. Це не означає, що вони не підходять для брейншторму і подальшого розвитку, однак, людську креативність машина не замінить. Із цього випливає також наступна проблема: жодна модель, навіть найдорожча і найрозумніша, не здатна створити дійсно унікальний текст. Всі результати генерації будуть або максимально усередненими, або адаптованими під попередні запити.
Редактура і ШІ: хто кого?
Можливість точно і швидко виправляти орфографічні та стилістичні помилки за допомогою ШІ насправді змінює правила гри, забираючи найнуднішу частину редакторської роботи. Однак, не скасовує необхідності редактора, покладаючи на цю роль нові функції, насамперед, фактчекінг.
Існує таке явище – галюцинації штучного інтелекту, тобто видача хибних фактів, оформлених настільки правильно і логічно, що вони не викликають сумнівів у читачів без бекграунду в темі. Причини цього: обмежені дані при навчанні, складний або неоднозначний запит, технічні особливості роботи лінгвістичних моделей, що вимагають надати відповідь у кожному випадку. Боротися з цим явищем можливо через уточнюючі запити, прискіпливий промпт-інжинірінг і навчання моделі користувачем. Також, розробники дедалі частіше “забороняють” відповідати на питання щодо незнайомих тем. Однак, це лише знижує частоту помилок, тому всі важливі тексти потребують доопрацювання і перевірки інформації.
Також слід зважати на те, що без додаткового навчання, а часто і з ним, модель намагатиметься виправити стиль. Відповідно, ваші гасла і catch phrases потребують додаткової уваги.
Є спосіб вирішення обох недоліків одночасно: Retrieval-Augmented Generation, або коротко RAG, – генерування, доповнене пошуком. Воно використовує додаткові бази знань, підключені до лінгвістичних моделей або через ШІ-агентів, як достовірне джерело. Таким чином, ШІ може генерувати у вашому стилі, спираючись на ваші дані, і забезпечувати достатній рівень точності. Та RAG має один критичний недолік: ефективна реалізація потребує якісної бази даних, і якщо її немає, навіть найкраща система стає шкідливою. Тому презумпція неправильності відповідей штучного інтелекту й уважна перевірка подробиць у текстах залишаються єдиним насправді ефективним рішенням.
Підсумовуючи
З самого початку свого поширення великі лінгвістичні моделі стали потужним інструментом для роботи з текстом. Вони швидко виконують рутинні задачі і дійсно звільняють час для креативної роботи. Проте, жодна з них не є досконалою і кожен результат генерації потребує доопрацювання людиною, яка приносить стиль, додає динаміку розповіді й розставляє акценти. В новій digital-ері кваліфікований маркетолог стає архітектором контенту, який створює структуру, цікаве оформлення і несе відповідальність за те, що генерує штучний інтелект.
Мультимедіа: автоматизуємо творчість?
Друга революція, яку зробив штучний інтелект, – це радикальне спрощення, здешевлення і пришвидшення створення мультимедійного контенту. То що змінилося?
Зображення
Як і у випадку з текстом, ситуація неоднозначна. З одного боку, генерація якісних зображень досі потребує певних навичок, витримки і багато часу. З іншого, у вмілих руках ШІ вже став незамінним інструментом для рутинної роботи – від візуалізації ідей до маніпуляцій із реальними фото, і навіть згенерованих фотосесій.
ШІ-інструментарій для роботи з графікою сьогодні виглядає приблизно так:
- Базова генерація (Midjourney, Nano Banana в Google Gemini, DALL-E 3 в ChatGPT) дозволяє створювати зображення різної складності – від простих ілюстрацій і стікерів для месенджерів до реалістичних фотографій;
- Редагування зображень (Adobe Firefly, інструменти Stable Diffusion та Magnific): зміна розміру, додавання чи прибирання фону, покращення якості фото, ретуш;
- Оформлення продуктів для ecommerce і каталогів (Flair.ai, Mokker.ai, Photoroom): перетворення аматорських фото на професійні, віртуальні моделі, фони, підготовка до друку і реклами.
Слід зауважити, більшість популярних платформ надає приблизно однаковий функціонал, тому для вирішення базових задач цілком вистачить однієї підписки. Проте, різні сервіси виконують один і той самий запит по-різному. Наприклад, Midjourney створює дійсно красиві зображення, бо його розробники поставили собі мету створити найбільш естетичний ШІ, DALL-E 3 найкраще розуміє текстові запити, що робить його ефективним для прототипування і тестування ідей, а Flair.ai дозволяє однією операцією підготувати десятки товарів для рекламної кампанії.
При цьому слід пам’ятати, що кожен генеративний ШІ галюцинує і виконує задачі так, як прописано в його алгоритмах, тому доопрацювання створених чи відредагованих зображень дизайнером бажане, а часто – необхідне.
Приклад галюцинацій ШІ: на відкритті Ейфелевої вежі видніються хмарочоси
Відео
Декілька років тому створення одного відео потребувало таких витрат, що для більшості в індустрії використання такого контенту було недосяжною мрією. А сьогодні люди дедалі частіше бідкаються про засилля згенерованих відео в соцмережах.
З генерацією відео-контенту ситуація інша, ніж з текстом і зображеннями: попри стрімкий розвиток у минулі три роки, технологія ще дуже сира. В поточному стані, навіть у найкращих моделях – Sora, Veo, Luma Dream Machine – якісна візуальна складова співіснує з дивними рухами, розсинхронізаціями і нереалістичною фізикою. Але для брендів, що покладаються на стоковий відеоконтент, це вже можливість зробити процеси ефективніше, щонайменше за рахунок повного контролю над його виробництвом.
Окрема категорія ШІ-відео – це відео-аватари. На відміну від згенерованих “мультиків”, можливість створювати віртуальних спікерів дійсно змінює правила гри. Сервіси на кшталт Synthesia чи HeyGen скорочують процес виробництва розмовних відео і різноманітних презентацій до написання якісного тексту й, опційно, завантаження фото для створення кастомного аватару. За умови написання якісного тексту і планування дистрибуції, ці платформи мають всі шанси не лише стати важливим інструментом для роботи з наявною аудиторією, але й відкрити нові канали комунікації. Наприклад, через регулярну публікацію рілсів-оглядів, що у традиційному виконанні дорого і складно.
Якщо можливості генерації суттєво обмежені, то роботу з відзнятим матеріалом ШІ-інструменти успішно автоматизують вже сьогодні. Descript для редагування інтерв’ю і подкастів, Topaz Video для апскейлінгу і постпродакшну, Rask AI для швидкого дубляжу та інші схожі сервіси дозволяють компенсувати недостатність досвіду й обладнання для створення відео-контенту і якісно реалізувати нескладні ідеї самотужки.
Тож, створення повноцінної продакшн-студії з комп’ютера і підписки поки залишається мрією. Проте штучний інтелект дозволяє відмовитись від стокових роликів і проектів на біржах послуг, не перейматися якістю самостійної озвучки і більше часу приділяти реалізації ідей, а не пошуку підрядників.
Музика
Можливість швидко і достатньо якісно створити музичний супровід є скоріше приємним бонусом, ніж геймчейнджером. Як і в випадках відео та зображень, генерація музики – це не про створення шедеврів, а про оптимізацію креативних процесів. Проте, навіщо перебирати стокові мелодії, якщо Suno дозволяє генерувати унікальні джингли у декілька кліків?
У кожному випадку, використання штучного інтелекту для створення мультимедіа потребує певних навичок та уваги. І це стосується не лише галюцинацій і технічної недосконалості моделей, але й авторських та суміжних прав. Усі платформи тим чи іншим чином намагаються захищати авторські права як користувачів, так і авторів матеріалів, що використовуються для генерації. З’являється нова навичка, якою слід оволодіти, щоб залишатися в контексті епохи: використання генерованих мультимедіа таким чином, щоб права всіх сторін були захищені. Тож, на додачу до архітектора контенту, сучасний маркетолог має стати ще й трошки юристом.
Аналітика і дані: цифри чи висновки?
Раніше аналітична частина маркетингу нагадувала детективне розслідування або археологічні дослідження. Спираючись на обмежені дані, треба було розвивати послідовні гіпотези і будувати стратегії на їхній підставі. Штучний інтелект виступає точним і швидким інструментом, який швидко систематизує і робить придатними до роботи хаотичні масиви даних.
Що ШІ робить краще за нас
Штучний інтелект працює з сирими даними ефективніше за будь-якого живого аналітика. Він здатен опрацювати будь-який обсяг даних, незалежно від їх форми та якості: відгуки, записи телефонних розмов з лідами, поведінка відвідувачів на сайті тощо. При цьому, якість і деталізація аналізу будуть вище, ніж при обробці людиною, оскільки ШІ не має упереджень, не втомлюється і не пропускає рядки у таблиці.
Ще одна перевага штучного інтелекту – це вміння помічати патерни і мікрокластери для ефективної гіперсегментації. Правильно поставлена задача дозволить виявити закономірності там, де людина не шукатиме. Наша здатність категоризувати обмежена звичними категоріями, наприклад, вік, стать чи місце проживання. ШІ здатен комбінувати характеристики і знаходити неочікувані збіги, на основі яких створювати значно ефективніші групи, наприклад:
- виявлення гарячих лідів за поведінкою: комбінація покинутого кошику, рухів курсору і часу, проведеного на певних сторінках, дозволить точно визначити відвідувачів, що планують дорогі покупки, і запропонувати їм знижку або розстрочку;
- визначення патернів поведінки, залежних від сторонніх факторів: хтось регулярно замовляє доставку їжі під вихід нової серії певного серіалу.
Така гіперсегментація дозволяє виділяти динамічні категорії, комунікувати з ними у мить, що підходить найкраще, і з максимально детальним контекстом. Тим самим, вправна робота з ШІ збільшує конверсію в рази і навіть на порядки.
Точне визначення патернів також робить можливим ефективний предиктивний аналіз. Оцінюючи найменші зміни в поведінці користувачів і динаміці замовлень, штучний інтелект може передбачити зростання чи спад у наступному періоді. Звісно, це передбачення не враховує багатьох факторів, тому нічого не гарантує, але на його підставі можна значно ефективніше планувати рекламні кампанії, розробку контенту, розсилки тощо. Так працює, наприклад, система Starbucks Deep Brew, що обробляє дані з торгівельних точок і додатків відвідувачів, досліджує тренди і на основі історичних даних допомагає кафе контролювати запаси і планувати робочий день барист.
Що ШІ не може зробити
Штучний інтелект, попри неймовірні можливості для математичної обробки даних, залишається всього лише інструментом. Він не розуміє, що кореляція не дорівнює причинно-наслідковому зв’язку, тому не здатен відділяти корисні знахідки від випадкових співпадінь. При цьому, залежно від навчання, ШІ буває упередженим і може ігнорувати важливі знахідки, якщо вони не вписуються у базу знань.
Через те, що штучному інтелекту недоступне розуміння емоцій клієнта, жодна його знахідка не здатна відповісти на питання “Чому?” Жодному алгоритму не доступні категорії доцільності, бажаності чи потреби, що пояснюють взаємодію клієнтів із брендом. Він може лише робити припущення на підставі знайдених кореляцій, які доведеться досліджувати й оцінювати самостійно.
Таким чином, ШІ забирає у маркетолога механічну роботу, але піднімає планку вимог щодо вміння будувати й оцінювати гіпотези, знаходити значущі зв’язки і діяти на основі наданої інформації . Також не слід забувати про відповідальність за помилкові рішення: штучний інтелект неможливо звільнити, на відміну від тих, хто на нього занадто покладається. Тож, разом із вивченням нових інструментів, слід розвивати в собі здоровий скепсис і будувати підхід до роботи, що бере до уваги не лише цифри, але і явища за ними.
Чому треба навчитися сьогодні, щоб перемогти конкурентів завтра
Цікава особливість нової епохи цифровізації в тому, що hard skills стрімко знецінюються. Ми звикли, що кожен сертифікат чи диплом – це конкурентна перевага на довгі роки. Наприклад, актуальний сертифікат Google Analytics раніше означав, що кандидат здатний розібратися у таблицях і графіках й оцінити трафік. Сьогодні достатньо просто поставити питання ШІ-агенту, щоб отримати потрібні дані у зрозумілому вигляді.
На цьому фоні soft skills стають головною конкурентною перевагою. У 2026 році досконале знання конкретної платформи втрачає будь-який сенс, оскільки головним трендом є широке запровадження Agentic AI – технічного підходу, що дозволяє за допомогою однієї ШІ-платформи керувати іншими, використовуючи натуральну мову. Натомість, треба вчитися правильно спілкуватися зі штучним інтелектом і будувати процеси, щоб отримувати результати.
Від промпт-інжинірингу до архітектури процесів
На початкових етапах вміння правильно поставити задачу штучному інтелекту було наріжним каменем роботи з ним. Промптами обмінювались у чатах, шукали в Гуглі, створювали цілі бази знань. Сьогодні ШІ сам напише промпт, адаптований під конкретну платформу, і пояснить, як його покращити, якщо результати будуть не задовільними.
Натомість стає важливою навичкою вміння будувати ланцюжки автоматизації для різних процесів. Наприклад, контроль репутації бренду:
Моніторинг X / Facebook / Instagram / Reddit / Google Reviews
↓
Збір згадок бренду
↓
Сентимент-аналіз
↓
Фільтрація та пріоритезація
↓
Генерація відповіді LLM
↓
Повідомлення в канал Slack
↓
Автоматична відповідь для некритичних коментарів / редагування і ручне розміщення для важливих
Залежно від потреб і можливостей, це можуть бути досить прості системи, зібрані на основі популярних сервісів за пару робочих днів без жодної строчки коду, або складне рішення, що потребує залучення розробників із різними навичками. Головне – це розуміти, як саме мають працювати ланцюжки для отримання бажаних результатів із мінімальною участю людини.
Data Literacy – нова категорія грамотності
Штучний інтелект не розуміє, що таке якість даних, і не шукатиме помилок в тому, що йому згодовують. Натомість, він охоче підготує ідеальний за формою, але абсолютно беззмістовний звіт чи рекомендацію. Через це, сучасному маркетологу необхідно розуміти, з якими даними працює його ШІ-інфраструктура, і контролювати обіг даних в команді.
Разом із тим, слід вміти працювати із вихідними даними. Аналітика, яку видає штучний інтелект, залишається сирою і малокорисною для колег, керівників чи клієнтів. Із неї потрібно формувати ефективні звіти, враховуючи обсяг і регулярність нових даних. Традиційний data storytelling більше не працює: неможливо оформити кожен щоденний звіт, який ШІ відправляє в канал, в красиву презентацію з графіками. Натомість, акцент зміщується на оперативну, але ненав’язливу дистрибуцію, прості формати і чистоту подачі, щоб регулярно надавати максимум корисної інформації для прийняття рішень, не відволікаючи від інших задач.
Контроль ШІ-агентів
Як вже було сказано, сучасний підхід до управління штучним інтелектом ґрунтується на Agentic AI: тобто, штучний інтелект керує іншим штучним інтелектом, і не лише ним. Менеджмент ШІ-агентів, загалом, схожий на управління командою живих людей, але має деякі особливості. Ідеальний сценарій розвитку передбачає створення системи, де одні агенти контролюватимуть інших. Наприклад, агент-редактор перевірятиме tone of voice і факти в видачі агентів, що генерують тексти, агент-дизайнер створюватиме ілюстрації, а агент-рекламщик – сформує кампанію в Google Ads для швидкого запуску нової сторінки. Проте, це напрямок, в якому слід рухатися, а на старті є важливіші практики.
Перш за все, необхідно розділяти великі стратегічні процеси на мінімальні повторювані блоки, адже надмірне ускладнення ланцюжків автоматизації робить контроль дедалі складнішим, а результати – менш передбачуваними. При цьому, надмірна атомізація задач робить автоматизацію беззмістовною, збільшуючи необхідність у ручних діях. Тому важливо навчитись знаходити точки балансу, де буде легко контролювати виконання задач штучним інтелектом і це не потребуватиме постійної уваги.
Не менш важливий етап – це контроль виконання, що особливо важливо для агентів, які працюють із платною рекламою або платформами з токенізацією. Оскільки штучний інтелект може зациклюватись на виконанні певних дій, які згідно з його установками приносять результати, завжди існує ризик побачити, що бюджет вичерпаний за першу ніч роботи, а реклама показувалась по нерелевантним, проте дуже ефективним ключовим словам.
Нарешті, необхідно розібратися, що таке guardrails. Під цим словом сьогодні розуміють різноманітні інструменти, що встановлюють обмеження для штучного інтелекту, як-то OpenAI Guardrails або Guardrails AI. Вони виступають автоматичним фільтром, що не дає ШІ віддавати результати галюцинацій, відповідати на неетичні, небезпечні, або просто нецільові питання та поширювати чутливі дані, а також служать захистом від деяких видів зламу. При цьому, у випадках, коли ШІ-агенти мають доступ до важливої інформації, наприклад, CRM чи корпоративної бази знань, покладатися лише на технічні запобіжники небезпечно і слід періодично проводити ручне тестування безпеки.
Підсумок
Поширення штучного інтелекту спровокувало найбільший зсув в маркетингу на прикладному рівні, щонайменше, з часів появи інтернету. Комплекс технологій, який сьогодні об’єднують під дахом ШІ, змінює спектр технічних задач маркетолога з роботи з окремими каналами, збору і консолідації даних, на те, що називається orchestration – об’єднання, злагодження й управління різними сервісами на основі штучного інтелекту. Це ще не означає можливості повністю доручити все нецікаве ШІ-агентам і займатися лише креативними експериментами, але вже суттєво скорочує час, проведений за табличками в Excel, на користь задач, що потребують людських здібностей: фантазії та клієнтської емпатії.
Але оптимізація процесів за допомогою ШІ вимагає також нових технічних і управлінських навичок, і створює нові ризики. Тож, якщо ви плануєте стати тим маркетологом, що замінює кількох за допомогою штучного інтелекту, слід приділити їх вивченню не менше уваги, ніж генерації та аналітиці. А можливо, навіть більше.
