Нейросети в маркетинге: с чего начать и как выстроить работу

ИИ встроился в маркетинг на всех уровнях — от генерации контента до прогноза поведения клиентов. Разбираем инструменты, задачи и логику применения.

Почему маркетинг стал главным полигоном для ИИ

ИИ проникает во все отрасли — медицину, образование, логистику, строительство. Но именно маркетинг стал сферой, где технология развивается быстрее и плотнее всего. Причина — в структуре самой работы: маркетинг одновременно требует массового производства контента, точной персонализации под разные аудитории, быстрой итерации гипотез и постоянного анализа данных. Ни одна другая отрасль не сочетает такой набор задач в едином рабочем процессе.

По данным Salesforce State of Marketing, 75% маркетологов уже используют ИИ в работе, а 78% признают, что не справляются с объёмом персонализированного контента, который от них требуется. Именно ИИ становится основным инструментом, который закрывает этот разрыв.

При этом маркетинг — одна из немногих отраслей, где ИИ востребован сразу в нескольких форматах: он генерирует тексты, создаёт визуальные материалы, озвучивает контент и участвует в разработке концепций кампаний. Такая многоформатность и объясняет, почему именно здесь инструменты на основе ИИ появляются и масштабируются быстрее всего.

Как нейросети меняли маркетинг

ИИ не появился в маркетинге внезапно с выходом ChatGPT или другого громкого продукта. Технология проникала в отрасль постепенно, и каждый следующий инструмент возникал там, где предыдущий упирался в потолок:

• Биддинг снял нагрузку с закупки трафика и обнажил проблему нерелевантного контента. 
• Рекомендательные системы решили задачу персонализации и накопили данные, которые требовали интерпретации. 
• Предиктивная аналитика научила прогнозировать поведение клиентов — но не влиять на него напрямую. Генеративные модели закрыли этот пробел. 

Designed by Freepik

За двадцать лет ИИ прошёл путь от скрипта, меняющего ставку на аукционе, до инструмента, способного написать стратегию, нарисовать баннер и озвучить ролик

Освоить весь этот путь с нуля — от промптинга до настройки ИИ-агентов — можно на курсе «Нейросети для маркетинга» от Яндекс Практикума. За два месяца студенты под руководством практикующих наставников разбираются все ключевые направления: создание контента, автоматизация коммуникаций, аналитика и работа с агентами. Программа обновляется под каждый поток, поэтому инструменты в курсе актуальные.

Пять задач, которые ИИ закрывает в маркетинге

Маркетологи давно вышли за рамки экспериментов с ИИ: технология встроена в повседневную работу. Но применяют её по-разному: одни автоматизируют производство контента, другие используют для прогнозирования, третьи — для персонализации коммуникаций. Salesforce опросил 4 450 маркетологов и выяснил, какие задачи они решают с помощью ИИ чаще всего.

Designed by Freepik

Нейросети помогают в персонализации контента, генерации визуалов и текстов, прогнозе поведения клиентов, эффективности кампаний и ROI. Главные барьеры — разрозненные данные, их низкое качество и сложность масштабирования

Разберём на примерах, как именно нейросети помогают маркетологам решать рабочие задачи:

• Персонализация контента. Крупная сеть аптек сегментирует базу по истории покупок и хроническим категориям товаров. ИИ формирует персональные подборки в email-рассылке: диабетикам — напоминания о расходниках, родителям с детьми до года — подборки по возрасту ребёнка. 
• Прогноз эффективности кампаний и ROI. Производитель бытовой техники перед запуском федеральной кампании прогоняет креативы через предиктивную модель. Она оценивает вероятный CTR и конверсию на основе исторических данных похожих запусков. Это позволяет отсеивать слабые варианты до старта и не тратить бюджет на тест.
• Генерация визуалов. Онлайн-школа еженедельно обновляет рекламные креативы под каждый курс и каждый сегмент аудитории. Раньше это требовало дизайнера и двух-трёх дней на итерацию. Сейчас ИИ генерирует варианты по брифу за несколько часов, дизайнер финально проверяет и правит.
• Генерация текстов. B2B-компания, продающая логистические решения, использует ИИ для подготовки вариантов коммерческих предложений под разные отрасли клиентов. Менеджер задаёт параметры сделки, ИИ собирает структуру и формулировки, менеджер редактирует под конкретного клиента. 
• Прогноз поведения клиентов. Стриминговый сервис анализирует паттерны активности подписчиков. За две недели до вероятного оттока запускают персональную retention-цепочку с подборкой нового контента под вкусы пользователя и точечным офером. Модель определяет момент и канал коммуникации автоматически.

ИИ-стек маркетолога

Количество ИИ-инструментов для маркетинга удваивается каждый год. Задача не в том, чтобы освоить как можно больше, а в том, чтобы собрать рабочую связку под свои задачи. Универсальные сервисы закрывают широкий круг повседневных задач, узкоспециализированные подключают под конкретный формат — текст, изображение, видео, звук. 

Составили базовый набор нейросетей, которые пригодятся маркетологу в работе.

Designed by Freepik

Большинство инструментов имеют бесплатные версии или пробный период

Разберем на примере, как команда маркетологов может использовать эти инструменты. Допустим, нужно запустить рекламную кампанию для нового продукта:

1. В GPT прорабатывают концепцию: формулируют позиционирование, генерируют варианты слоганов и описаний. 
2. Тексты для баннеров и email дорабатывают в CopyMonkey, он сразу адаптирует формулировки под разные форматы. 
3. Визуалы генерируют в Midjourney или Krea, финальную доводку и ретушь делают в Photoshop. 
4. Для видеоролика берут статичный креатив и оживляют его в Runway — с анимацией и lip-sync. 
5. Звуковую подложку для ролика собирают в Udio. 

Весь цикл создания рекламной кампании от концепции до финального набора материалов проходит без фотографа, дизайнера на полную занятость и видеопродакшена.

Что получает маркетолог с ИИ, а что — теряет

Нейросети меняют не только скорость работы, но и саму логику принятия решений в маркетинге. Там, где технология снимает нагрузку, она одновременно создаёт новые зоны риска. Игнорировать их так же опасно, как отказываться от самого инструмента.

Преимущества

Благодаря нейросетям в автоматический режим переходят ручные процессы, например, сегментация базы, генерация контента, настройка рассылок. Специалист высвобождает время для задач, которые требуют рассуждения, а не исполнения. Также сокращается время на анализ кампаний: закономерности, которые команда искала бы неделями, модель находит за часы. 

Кроме того, персонализация контента перестаёт быть ресурсоёмкой: ИИ формирует индивидуальные предложения в масштабе, недоступном при ручной работе. Рекламные кампании также корректируют в реальном времени без участия человека, а прогнозирование поведения клиентов позволяет планировать коммуникации до того, как потребность стала очевидной.

Ограничения

Автоматизация снижает прозрачность: маркетолог не всегда понимает, почему алгоритм принял то или иное решение, например, где разместил объявление, какой сигнал повлиял на конверсию. При этом постоянная опора на генерацию постепенно вытесняет собственную насмотренность и креативные навыки специалиста. 

Также надёжность ИИ остаётся под вопросом. Модели работают на исторических данных, и если они неполные или некорректные, выводы будут ошибочными. 

Куда движется ИИ в маркетинге

Фаза первичного освоения ИИ в маркетинге сменяется периодом масштабирования. Технология перестаёт быть надстройкой над существующими процессами и становится их основой. 

Данные крупнейших исследовательских компаний фиксируют несколько ключевых сдвигов:

Автоматизация удвоится за два года. По данным Gartner, доля маркетинговой работы, автоматизированной с помощью ИИ, вырастет с 16% в 2026 году до 36% к 2028-му. Это означает, что больше трети операционных задач будет выполняться без участия человека. Для маркетологов это смещение фокуса: меньше исполнения, больше контроля качества и постановки задач для моделей.

Агентный ИИ войдёт в стандартный стек. По прогнозу Gartner, 60% брендов будут использовать агентный ИИ для персонализированных взаимодействий с клиентами к 2028 году, а 40% корпоративных приложений встроят ИИ-агентов уже к концу 2026-го — рост в 8 раз по сравнению с 2025-м. Агентный ИИ отличается от привычных инструментов: он не ждёт команды, а самостоятельно планирует и выполняет цепочки действий. Маркетологам придётся осваивать не только промпты, но и логику построения агентных сценариев.

Инвестиции растут, готовность отстаёт. По данным BCG, оптимизм среди CMO относительно генеративного ИИ вырос с 74% в 2023 году до 83% в 2025-м, а 71% директоров по маркетингу планируют инвестировать в генеративный ИИ более $10 млн ежегодно в течение ближайших трёх лет. По данным Gartner, 70% CMO называют лидерство в ИИ критическим приоритетом 2026 года, однако только 30% считают, что их организации готовы масштабировать эти инвестиции. Разрыв между амбициями и инфраструктурой — главный барьер на пути к результату. 

Все три прогноза указывают в одну сторону: ИИ в маркетинге перестаёт быть вопросом выбора инструмента и становится вопросом организационной готовности. Технологии масштабируются быстрее, чем команды успевают перестроиться, и этот разрыв будет определять конкурентные позиции в ближайшие два года.

Владислав Бочаров, Яндекс Практикум, Наставник курса «Интернет‑маркетолог»:

«Маркетолог, который не работает с ИИ, проигрывает не абстрактному будущему, а конкретным коллегам уже сейчас. Осваивать инструменты нужно в процессе, не дожидаясь подходящего момента.

Начать проще, чем кажется, но первый опыт часто разочаровывает. Чаще всего дело не в модели, а в качестве запроса. Умение формулировать промпты — это отдельный навык, который напрямую влияет на результат.

Когда базовый навык освоен, следующий шаг — расширять арсенал. Привязанность к одному инструменту ограничивает возможности. Разные задачи решаются по-разному: там, где ChatGPT даёт средний результат, DeepSeek может справиться точнее — особенно в технических и аналитических задачах».