Еще пару лет назад ИИ-генераторы текста выдавали клишированные фразы, а специалисты скептически возвращались к ручной работе. Сейчас же алгоритмы быстро обучаются подстраиваться под аудиторию: нейросети пишут тексты, создают визуалы и даже помогают разобрать причины провалов рекламных кампаний. Контент, на который раньше уходили часы, сегодня генерируется за минуты.
Однако изобилие новых сервисов и технологий породило другую проблему: инструментов стало слишком много. Каждая платформа обещает революцию, эффективность и рост продаж, а маркетологу становится нелегко разобраться, что действительно работает. В этом обзоре мы рассмотрим ключевые направления развития AI-инструментов для маркетинга и контента, а также их применимость в России с фокусом на технологии и тренды.
Текстовый контент за минуты
Одна из самых востребованных возможностей ИИ в маркетинге — генерация текста. Современные большие языковые модели (LLM), обученные на миллиардах примеров, способны писать осмысленные тексты практически в любом формате: от постов в соцсетях и описаний товаров до черновиков статей и даже аналитических отчетов. Маркетологи активно используют такие инструменты для контент-маркетинга, email-рассылок, написания рекламных объявлений и других задач.
В России тоже появляются свои решения. Так, «Сбербанк» разработал собственную крупную языковую модель GigaChat, рассчитанную на диалог и генерирование текстов на русском языке. Летом 2025 года популярный сервис онлайн-чатов Jivo даже интегрировал GigaChat, запустив ИИ-оператора для ответов клиентам на сайте. А отечественные платформы начинают агрегировать возможности разных моделей. К примеру, сервис BotHub объединил в одном окне сразу несколько нейросетей: от классического ChatGPT до новой модели Google Gemini и даже Grok от xAI, позволяя переключаться между ними для лучшего результата. Такие инструменты дают гибкость: если одна модель «растерялась» и выдала неудачный текст, можно тут же попробовать другую и получить совершенно иной вариант ответа.
Фото: скрин интерфейса «Яндекс.Директа» с опцией «Нейрообъявление». Нейросеть анализирует содержимое сайта и генерирует рекламное объявление автоматически (Yandex Direct, 2025).
В 2025 году крупные игроки Рунета начали встраивать текстовые нейросети прямо в свои продукты. «Яндекс.Директ» запустил функцию «нейрообъявления»: система сама генерирует заголовки и тексты объявлений на основе контента сайта рекламодателя. Достаточно указать ссылку на свой товар или услугу, и ИИ предложит вариант рекламного объявления, экономя часы работы копирайтера. «VK Реклама» тоже внедрила смарт-кампании с поддержкой ИИ: теперь при запуске рекламной кампании «ВКонтакте» нейросеть поможет сразу подготовить текст объявления и даже сгенерирует баннеры.
Конечно, качество ИИ-контента пока не идеальное. Черновики от нейросети требуют редактуры: нужно проверить факты, вычитать стиль и убрать неестественные обороты, чтобы сохранить тональность бренда. Эксперты отмечают, что по мере масштабирования генерации контента появляется риск потерять целостность бренда и точность сообщений, если убрать человеческий надзор. Поэтому тексты от ИИ стоит рассматривать как базу, которую маркетолог улучшает и адаптирует под свою аудиторию.
Креативный дизайн без дизайнеров
Не менее революционные изменения происходят в создании маркетинговых визуалов. Генеративные модели вроде Kandinsky 5.0, Grok, Nano Banana научились по текстовому описанию создавать изображения фотографического качества, открывая новые возможности для креатива. Маркетинговые команды используют ИИ-арт для разработки концепций брендинга, создания уникальных иллюстраций к постам и статьям, генерирования баннеров и промо-материалов, — все это за считанные минуты, без дорогостоящих фотосессий и стоков. По оценкам экспертов, почти 97% рекламных агентств в России уже внедряют нейросети в работу с креативами. Автоматизация дизайна позволяет существенно ускорить выпуск рекламных баннеров: вместо долгих согласований с дизайнером достаточно отредактировать текст запроса (промпт), и нейросеть выдаст новый вариант визуала.
Отдельно стоит отметить генерацию видео. Раньше создание анимированных роликов или видео с «говорящей головой» требовало съемок и монтажа, теперь же появились ИИ-инструменты, способные синтезировать короткие видео по описанию. Подобные решения развиваются и на российском рынке: «Яндекс» в 2025 году внедрил в «Директ» ИИ-генерацию видео из изображений. Достаточно загрузить обычное фото товара и система «оживит» его, создав короткий видеоролик для рекламы. По данным «Яндекса», такие объявления с видео охватывают на 7% больше аудитории по сравнению со статичными баннерами.
_696f53bde747e.png)
Фото: пример интерфейса «Яндекс.Директа» с функцией генерации видео. Система создала несколько вариантов ролика («Видео от нейросети») на основе загруженного изображения товара.
Естественно, работа с ИИ-графикой тоже имеет нюансы. Во-первых, промпт-инжениринг (умение правильно сформулировать запрос) стал новым навыком для маркетологов и дизайнеров. Качество результата напрямую зависит от того, насколько подробно и точно вы описали желаемое изображение. Нужно задавать стиль, желаемые объекты, атмосферу, цвета. Во-вторых, сохраняется языковой барьер: ряд популярных генераторов изображений все еще лучше понимает команды на английском. Впрочем, ситуация улучшается: появляются локализованные модели (например, Kandinsky от Sber AI для генерации картинок обучен на русскоязычных данных) и интерфейсы, где перевод запроса выполняется автоматически.
Умные алгоритмы, которые знают вашего клиента
Помимо создания контента, ИИ-инструменты произвели революцию в анализе данных и персонализации маркетинга. Теперь нейросети помогают маркетологам понимать аудиторию глубже и работать точнее с большими массивами информации. Так, модели вроде Claude специализируются на аналитических задачах: они способны обрабатывать тысячи отзывов и комментариев, чтобы выявлять боли клиентов и рыночные тренды. С их помощью можно проводить конкурентную разведку или проверять гипотезы, которые раньше требовали участия аналитика. ИИ-системы встраиваются в BI-платформы и CRM, предоставляя прямо в чате ответы на вопросы о данных. Например, спрашиваете у ассистента: «какие каналы принесли нам больше всего лидов в прошлом месяце?», — и получаете готовый отчет без ручного поиска цифр. Такие диалоговые интерфейсы к аналитике уже появились: в 2025 году «Яндекс» интегрировал ИИ-помощника в «Метрику» и рекламный кабинет, позволив запрашивать метрики естественным языком. Вместо привычных фильтров и графиков можно просто написать боту: «почему упал трафик на лендинг на этой неделе?», и ИИ найдет вероятную причину (например, выявит сбой в рекламе или изменение алгоритма).
Еще более ощутимый эффект ИИ дает в сфере персонализации клиентского опыта. Маркетологи давно стремятся донести до каждого клиента наиболее релевантное предложение. И вот, наконец, масштабные данные плюс машинное обучение делают это возможным в автоматическом режиме. Предиктивные модели анализируют поведение пользователей и прогнозируют, что им может понадобиться. В e-commerce уже применяется динамическое ценообразование: алгоритмы рассчитывают индивидуальную скидку для каждого посетителя сайта, оценивая вероятность покупки и эластичность спроса. «Яндекс» в 2025 внедрил такую функцию в своих рекламных инструментах: покупатель видит персональное спецпредложение, а продавец получает рост конверсии, при этом стоимость скидки компенсируется Яндексом. Также с приходом нейросетей и рекомендательные системы стали точнее учитывать контекст и интересы пользователей. ИИ может генерировать для каждого пользователя уникальную подборку товаров, статей или фильмов, основываясь на тысячах факторов, чего классические алгоритмы коллаборативной фильтрации не делали.
В области маркетинговой автоматизации нейросети тоже применяются повсеместно. Email-маркетинг получает «умные» функции: AI подбирает оптимальное время отправки письма каждому адресату, генерирует привлекательные темы писем и даже составляет персонализированные тексты (например, расставляет разные акценты для разных сегментов). Социальные сети — еще один фронт, где специалистам помогает ИИ. SMM-сервис SMMplanner добавил функцию ИИ-постинга: вы задаете тему, а инструмент предлагает готовый текст публикации и набор релевантных хештегов. Это упрощает работу SMM-менеджеров и обеспечивает постоянный поток контента.
Интересный тренд 2025 года — появление метрик не SEO оптимизации, а AEO (Answer Engine Optimization). Данный подход необходим, чтобы ваш бренд появлялся в выдаче ИИ-ассистентов. Поскольку все больше пользователей получают информацию через чат-ботов, для компаний становится важно присутствовать не только в классической поисковой выдаче, но и в ответах нейросетей. Появились инструменты, которые отслеживают, упоминается ли ваша компания в ответах ChatGPT, Perplexity, YandexGPT, GigaChat и других. По сути, это SEO нового поколения — оптимизация под ответы ИИ (например, формируя правильный информационный фон в интернете, который эти ИИ-модели потом потребляют для обучения). В ближайшем будущем борьба за место в подсказках и рекомендациях ИИ-ассистентов может стать таким же важным направлением, как когда-то борьба за топ-10 в Google.
Новый уровень коммуникации с клиентом
Отдельного внимания заслуживают ИИ чат-боты и виртуальные ассистенты, которые коренным образом меняют взаимодействие бизнеса с аудиторией. Если раньше чат-бот в лучшем случае мог выдать по скрипту пару заготовленных ответов, то теперь, с развитием генеративных моделей, он превратился в почти живого собеседника. Продвинутые чат-боты на базе LLM способны понимать естественный язык, отвечать на нестандартные вопросы, вести контекстный диалог. Например, упомянутый выше ИИ-оператор на базе GigaChat, запущенный в 2025 году, умеет консультировать посетителей сайта, отвечать на вопросы о товарах и услугах, помогать оформить заказ, — и все это в свободной форме общения. Клиент порой даже не догадывается, что говорит не с человеком. Такие ассистенты работают 24/7, мгновенно реагируют на обращения и снимают нагрузку с колл-центра или менеджеров в чате.
Не только онлайн-чаты, но и голосовые ИИ-помощники тоже набирают популярность. Виртуальные голосовые ассистенты уже работают в банках, ритейле, службах доставки. Они принимают звонки, узнают речь и по заданному сценарию общаются с позвонившими. К 2025 году качество синтеза речи и распознавания русского языка значительно улучшилось, а интеграция с внутренними сервисами компании позволяет боту сразу получать нужную информацию (например, статус заказа) и отвечать без участия человека. Крупные контакт-центры в России тестируют решения на основе различных моделей для автоматизации части звонков. Это помогает обрабатывать тысячи рядовых обращений в сутки, оставляя сотрудникам только сложные случаи.
На что обратить внимание, применяя AI
Несмотря на все преимущества, повсеместное внедрение ИИ-инструментов подняло и ряд важных вопросов и сложностей для бизнеса. Во-первых, это конфиденциальность данных. Обучение и работа нейросетей требует больших данных, но далеко не все компании готовы отправлять свои маркетинговые сведения «в облако» внешнего сервиса. Поэтому многие ищут способы внедрять ИИ-решения на своих серверах либо использовать отечественные облачные платформы, соблюдающие законодательство РФ.
Во-вторых, измерение эффективности и ROI от ИИ пока остается непростой задачей. Да, почти все признают повышение продуктивности и экономию времени, но в цифрах показать окупаемость инвестиций в ИИ удается лишь единицам. По статистике, 51% маркетологов не могут пока измерить ROI своих вложений в ИИ. Согласно отчету Jasper, специализированные ИИ-инструменты для маркетинга повышают шансы на измеримый результат на 37% по сравнению с применением общих LLM-моделей. Специализация означает, что инструмент приспособлен под конкретные задачи (генерация именно рекламного текста, оптимизация ставок в рекламе, и т. д.) и может сразу давать метрики эффективности в своей области.
Наконец, адаптация команды и процессов. Внедрить новую технологию недостаточно. Важно научить команду правильно ей пользоваться и перестроить процессы внутри организации. Во многих компаниях ИИ используют хаотично, точечно (например, только копирайтер «балуется» с ChatGPT для создания постов), без общей стратегии. Такой подход не влечет за собой достаточной результативности. Высокоэффективные маркетинговые команды, как правило, выстраивают вокруг ИИ целую экосистему: от обмена лучшими практиками промпт-инженерии до разработки собственных нейромоделей под свои задачи.
Выводы
Подводя итог обзору, можно уверенно сказать, что ИИ в маркетинге и создании контента — уже не футуристичная игрушка, а рабочий инструмент, без которого скоро нельзя будет конкурировать. Глобально продолжается гонка технологий: крупнейшие IT-корпорации выпускают все более мощные модели, растёт экосистема стартапов с узкой специализацией. Для бизнесов это означает появление новых возможностей повысить эффективность: сократить затраты на производство контента в среднем на более 30%, ускорить анализ данных на 70%, снизить число итераций согласования материалов больше, чем наполовину.
В России, несмотря на определенные ограничения, основные мировые тренды тоже находят отражение. Да, не все западные сервисы доступны напрямую (где-то нужны VPN и иностранная карта для оплаты), но появляются аналоги и адаптации. «Яндекс» и VK внедряют нейросети в рекламные системы, «Сбер» открывает доступ к своим моделям, стартапы предлагают удобные интерфейсы для работы с зарубежными ИИ.
Для владельцев бизнеса и маркетологов сейчас главный совет — экспериментировать и обучаться. Начните с малого: попробуйте сгенерировать статью или баннер с помощью ИИ, внедрите простого чат-бота для FAQ. Оцените результат, соберите метрики (сэкономленное время, рост отклика аудитории). Далее интегрируйте успешные практики шире, обучайте команду. При этом сохраняйте здоровый скептицизм: проверяйте работу нейросети, защищайте данные, думайте о стратегии, а не только о тактике.
Как золотоискателям прошлого века нужны были лопаты и сито, так маркетологу XXI века нужны нейросети и навыки работы с ними. Благо, технологии становятся все доступнее — самое время брать их в свой арсенал.
Ярослав Якимов, директор по развитию технологий и искусственного интеллекта GS Labs.
