Где и как нейросети помогают маркетологам: инструменты и правила эффективной работы

Искусственный интеллект (ИИ) в маркетинге – это инструмент, который меняет правила игры: ускоряет рутинные операции, повышает точность персонализации и дает новые каналы коммуникации с аудиторией. Нейросети помогают с созданием контента, сегментацией аудитории, автоматизацией кампаний, анализом данных и даже генерацией мультимедийных материалов – от изображений до видео с виртуальными аватарами. При грамотном внедрении ИИ повышает ROI маркетинговых активностей и освобождает команду для стратегической работы.

В этой статье рассмотрим основные направления применения ИИ в маркетинге, конкретные задачи, которые можно решать с помощью нейросетей, и самые актуальные международные и отечественные инструменты. Также разберем, как правильно взаимодействовать с моделями и как внедрить ИИ в рабочий процесс.

Как ИИ используется в маркетинге: ключевые направления и задачи

Искусственный интеллект стал фундаментом современного маркетинга, поскольку позволяет работать с гораздо большим объемом данных и принимать решения быстрее, чем это возможно вручную. Его применение охватывает весь маркетинговый цикл: от исследований и планирования до привлечения, удержания и возвращения клиентов. Прежде всего ИИ усиливает аналитику. Нейросети обрабатывают массивы данных о поведении пользователей, определяют закономерности, прогнозируют спрос и показывают, какие действия с большей вероятностью приведут к конверсии. На основе этих данных бренды оптимизируют рекламные кампании, корректируют сегменты аудитории и точнее формируют ценностные предложения.

Еще одно важное направление – персонализация. ИИ оценивает историю взаимодействий клиентов с продуктами, сайтами, рассылками и рекламой, чтобы предложить пользователю релевантный контент, рекомендации или офферы. Такой подход повышает вовлеченность и улучшает клиентский опыт, коммуникация становится точной и своевременной. Технологии машинного обучения также используются для динамического контента: например, алгоритмы автоматически подбирают заголовки, изображения или формулировки CTA в зависимости от предпочтений аудитории и предыдущих результатов кампаний.

Большую роль ИИ играет и в автоматизации. Маркетинговые платформы на базе нейросетей помогают запускать и управлять рекламой в разных каналах, подбирать оптимальные ставки, анализировать эффективность креативов и распределять бюджет между площадками. Благодаря этому командам не нужно вручную сравнивать десятки метрик – система предлагает готовые решения или выполняет их самостоятельно. Автоматизация полезна и в контент-маркетинге: нейросети помогают генерировать тексты, адаптировать их под разные форматы, создавать идеи, подбирать ключевые слова, улучшать SEO и экономить время на рутинных операциях.

Отдельная сфера применения – визуальный и мультимедийный контент. Маркетологи используют генеративные модели для создания изображений, видео, обложек, презентаций, баннеров и даже виртуальных аватаров, которые могут озвучивать рекламные или обучающие ролики. Такие технологии позволяют протестировать множество вариантов креативов и быстро адаптировать материалы под конкретные сегменты без участия большого штата дизайнеров и видеомонтажеров.

ИИ также улучшает работу с клиентским сервисом. Чат-боты, виртуальные ассистенты и голосовые системы помогают брендам обрабатывать обращения 24/7, поддерживать продажи, консультировать пользователей и собирать данные о популярных запросах. Все это повышает скорость реакции и снижает нагрузку на операторов, позволяя им заниматься сложными нестандартными кейсами.

По мере развития технологий ИИ становится не дополнительным инструментом, а полноценным элементом маркетинговой стратегии. Он помогает компаниям быстрее реагировать на изменения спроса, точнее прогнозировать результаты и выстраивать коммуникацию на основе фактов, а не интуиции. В итоге искусственный интеллект делает маркетинг более эффективным, адаптивным и ориентированным на потребности пользователей.

Какие ИИ-инструменты можно использовать в маркетинге

Выбор ИИ-инструментов в маркетинге напрямую зависит от задач: генерация контента, визуалов, видео, аналитика, автоматизация коммуникаций или работа с голосом. На практике маркетологи используют сразу несколько нейросетей, объединяя их в единый рабочий процесс.

Работа с текстом

• YandexGPT – большая языковая модель от Яндекса, обученная на русскоязычных данных. Хорошо понимает локальный контекст, используется для генерации текстов, FAQ, ответов для поддержки и работы с корпоративными базами знаний, особенно удобна при интеграции в экосистему Яндекса.
• ChatGPT – универсальный ассистент для маркетолога, который помогает разрабатывать стратегии, писать тексты для сайтов, рекламы и рассылок, анализировать данные, формировать гипотезы и структурировать информацию, а также создавать изображения для маркетинговых креативов с помощью встроенной модели DALL·E. На платформе доступна библиотека готовых GPT-ассистентов, полезных для маркетинга: для анализа рекламных кампаний, подготовки контент-планов, написания текстов в заданном tone of voice и работы с SEO.

Один их готовых GPT-ассистентов для рекламных и бренд-коммуникаций

• GigaChat – российская нейросеть от Сбера для создания текстов, автоматизации коммуникаций и внедрения в чат-боты. Подходит для бизнеса, который работает с клиентской поддержкой и внутренними сервисами.
• DeepSeek – бесплатная модель от китайской компании с возможностью анализа PDF и таблиц, полезна для работы с отчетами, исследованиями и структурированными ответами при минимальных ограничениях на объем диалога.

Пример использования: маркетологу нужно подготовить контент-план и тексты для запуска нового продукта. С помощью ChatGPT он описывает продукт, целевую аудиторию и каналы продвижения, после чего получает структуру стратегии, идеи публикаций, тексты постов и email-рассылок. Далее специалист редактирует формулировки под тон бренда и использует результат как основу для запуска кампании.

Принципы написания эффективных промптов

Хороший промпт – это инструкция + контекст + ограничение формата.

Пример хорошего и плохого промпта

Формула:

1. Роль, например, «ты – старший маркетолог»;
2. Цель (что нужно получить) – «напиши серию из трех заголовков для лендинга SaaS»;
3. Контекст/входные данные – «целевые пользователи – SMB, болевая точка – скорость внедрения»;
4. Ограничения и стиль – «максимум 60 символов, дружелюбный тон, без терминологии»;
5. Пример формата ответа – «верни в виде списка, каждый заголовок с подзаголовком».

Результат, сгенерированный ChatGPT

Генерация и обработка изображений

• Midjourney – инструмент для создания художественных и концептуальных изображений по текстовому описанию, часто используется для креативов, визуальных концепций и бренд-коммуникаций.
• Кандинский – российская нейросеть от Сбера, работающая прямо в браузере. Подходит для генерации баннеров, иллюстраций, контента для соцсетей и презентаций, хорошо воспринимает промпты на русском языке.
• Canva – сервис, в котором ИИ-инструменты встроены в графический редактор и помогают маркетологам быстрее создавать изображения, тексты и адаптировать визуалы под SMM и рекламные форматы.

Пример использования: для рекламной кампании в соцсетях сервиса доставки здорового питания требуется серия баннеров без участия дизайнера. Маркетолог формулирует текстовое описание визуальной концепции и загружает его в ИИ-сервис, получая несколько вариантов изображений для A/B-тестирования. Специалист использует два типа промптов – рациональный: «Вид сверху. Аккуратно разложенные контейнеры с готовыми блюдами на день, ровная композиция, чистый светлый фон, минимум декора. Овощи и ингредиенты разложены отдельно и структурировано. Стиль современный, лаконичный»; и эмоциональный – с фокусом на желания и ощущения аудитории; «Контейнеры с полезной едой на столе, свежие овощи, зелень, сочные цвета, теплый дневной свет. Атмосфера уюта и заботы о себе, живой лайфстайл-кадр, аппетитный вид еды»). Нейросеть позволяет быстро сгенерировать оба варианта визуалов и проверить, какой подход лучше работает в рекламе.

Изображения созданы в ИИ-сервисе для генерации изображений DALL·E.

Видео и цифровые аватары

• HeyGen – сервис для создания видео с цифровыми аватарами и озвучкой на разных языках. Используется для обучающих роликов, презентаций, экспертов и локализации видеоконтента без съемок.
• Synthesia – платформа для создания промо- и обучающих видео с ИИ-аватарами, часто применяется в корпоративном обучении и маркетинговых коммуникациях.
• Runway – инструмент для генерации и редактирования видео с помощью ИИ, подходит для анимаций, спецэффектов и визуальных экспериментов.

Пример использования: компания выпускает обучающий продукт, но эксперт не готов записывать видео. Маркетолог пишет сценарий и загружает его в HeyGen, выбирает цифрового аватара и язык озвучки. В результате за один день создается полноценный видеоролик для лендинга и рассылки без съемок и студии.

Презентации и визуальные материалы

• Gamma – сервис для создания презентаций, отчетов и лендингов на основе текстового запроса. Помогает быстро упаковать идеи в визуально структурированный формат с возможностью ручной доработки.
• Beautiful.ai – инструмент для автоматической компоновки слайдов и визуальных историй. Он облегчает создание профессионально выглядящих презентаций, что особенно полезно при подготовке отчетов, корпоративных презентаций и питч-презентаций – коротких убедительных выступлений перед инвесторами или клиентами.

Пример использования: нужно быстро подготовить презентацию для руководства о результатах маркетинговой кампании. Маркетолог вставляет краткое текстовое описание в Gamma, и сервис автоматически формирует слайды с логичной структурой, заголовками и визуальными акцентами, которые остается только слегка доработать.

Звук и аудиоконтент

• ElevenLabs – сервис синтеза речи для озвучки видео, рекламы и подкастов, позволяет создавать реалистичные голоса, клонировать голос и тестировать разные интонации и стили подачи под креативы.
• Yandex SpeechKit – российское решение для синтеза и распознавания речи, применяется в чат-ботах, IVR-системах, голосовых помощниках и сервисных интерфейсах, используется для интеграции в продукты и клиентскую поддержку.
• Suno – генеративная нейросеть для создания музыки и вокала, позволяет по текстовому запросу или стихам генерировать полноценные треки, что удобно для рекламных роликов, брендовых видео, сторис и экспериментов с аудиоформатами.
• Udio – генератор музыкальных треков, фоновых подложек и звуковых эффектов по текстовому описанию, подходит для создания маркетингового аудио, джинглов, фоновой музыки для рекламы, презентаций и видео без привлечения композитора.

Пример использования: для видеорекламы и обучающих роликов требуется быстрая озвучка. Маркетолог загружает текст в ElevenLabs, выбирает подходящую интонацию и голос, после чего получает несколько аудиоверсий для тестирования в разных рекламных форматах и каналах.

Аналитика и SEO

• Yandex DataLens – российский инструмент для построения дашбордов и аналитики данных из разных источников, используется для визуализации маркетинговых показателей.
• SurferSEO – платформа для SEO-оптимизации контента: анализирует топ поисковой выдачи, преимущественно в Google, подсказывает структуру текста и семантику, помогает создавать материалы, ориентированные на поисковый трафик.

Пример использования: перед написанием статьи для блога маркетолог анализирует поисковую выдачу через SurferSEO. Инструмент показывает, какие темы, ключевые слова и структура используются у конкурентов, после чего специалист пишет текст, изначально оптимизированный под поисковый трафик.

Автоматизация маркетинга и CRM

• Битрикс24 CoPilot – ИИ-ассистент внутри CRM Битрикс24, который помогает писать письма, анализировать коммуникации, формировать задачи и работать с клиентами в едином интерфейсе.
• Mindbox – российская платформа автоматизации маркетинга и персонализации, используется для омниканальных рассылок, триггерных сценариев и работы с клиентскими данными.

Пример использования: в отделе продаж нужно ускорить обработку лидов. Маркетолог настраивает Битрикс24 CoPilot, который автоматически формирует ответы клиентам, подготавливает задачи менеджерам и анализирует переписки, помогая улучшить воронку и сократить время реакции.

Как внедрить ИИ в рабочие процессы: пошаговый план

Внедрение искусственного интеллекта в маркетинг – это не установка отдельного сервиса, а системная интеграция технологий в стратегию и повседневные процессы команды. Чтобы ИИ действительно приносил пользу, важно внедрять его поэтапно, с понятными целями и измеримыми результатами.

Шаг 1. Анализ процессов и постановка целей

Начните с аудита текущих рабочих процессов и определите ключевые «узкие места»: где команда теряет больше всего времени и ресурсов – при создании контента, аналитике, подготовке отчетов, работе с креативами или обработке обращений. На этом этапе важно сформулировать конкретные цели внедрения ИИ и зафиксировать KPI: сокращение времени на выполнение задач, рост CTR, снижение стоимости лида, ускорение запуска кампаний или повышение качества контента.

Шаг 2. Аудит данных и инфраструктуры

Перед выбором инструментов оцените, с какими данными работает маркетинг, где они хранятся и насколько структурированы. Это особенно важно с точки зрения безопасности и соблюдения требований к персональным данным. Для российских команд часто приоритетом становится стабильная работа сервисов без VPN, поддержка русского языка и возможность использования локальных или облачных решений, соответствующих требованиям законодательства.

Шаг 3. Запуск пилотного проекта (MVP)

Не стоит автоматизировать все сразу. Выберите одну повторяемую и измеримую задачу – например, генерацию шаблонов для e-mail-рассылок, подготовку рекламных креативов для A/B-тестирования или автоматизацию ответов в чат-боте. Протестируйте 2–3 инструмента на одном кейсе, сравнивая качество результата, скорость работы и удобство использования.

Шаг 4. Подбор инструментов и описание процесса

Разложите выбранную задачу на этапы и определите, где именно ИИ может быть полезен. На основе этого создайте шаблонные промпты и сценарии использования, которые можно применять повторно. Формирование библиотеки промптов значительно упрощает масштабирование и снижает порог входа для команды.

Шаг 5. Обучение команды и стандартизация

Обучите сотрудников базовым принципам работы с нейросетями и созданию промптов. Подготовьте внутренние гайды, чек-листы и правила проверки результатов. Важно, чтобы ИИ стал рабочим инструментом всей команды, а не решением, доступным только одному специалисту. Во многих компаниях на этом этапе появляется внутренний специалист по ИИ, который обучает команду, сопровождает использование инструментов и помогает внедрять новые подходы.

Шаг 6. Интеграция в рабочие процессы и масштабирование

После успешного пилота встройте ИИ в ежедневные рабочие процессы: через CRM, таск-трекеры, редакторы документов и другие инструменты, которыми команда пользуется ежедневно. Если показатели соответствуют ожиданиям, масштабируйте подход на другие направления – аналитику, исследование конкурентов, видеоконтент, персонализацию коммуникаций.

Шаг 7. Контроль качества, этики и постоянная оптимизация

Регулярно оценивайте эффективность использования ИИ по заданным KPI, отслеживайте обновления инструментов и появление новых решений. Обязательно внедрите контроль качества: проверку фактов, редактирование контента и модерацию чувствительных материалов. Особое внимание стоит уделять вопросам этики и эффективности использования ИИ в маркетинге – от работы с персональными данными до прозрачности алгоритмов и ответственности за результат.

Преимущества и риски использования нейросетей в маркетинге

Использование нейросетей дает маркетологам заметные преимущества, но одновременно требует осознанного подхода к рискам и ограничениям технологий.

Преимущества

Одно из ключевых преимуществ ИИ – автоматизация рутинных задач. Нейросети значительно сокращают время на подготовку брифов, черновиков текстов, отчетов и аналитических сводок, освобождая специалистов для более стратегической работы.

ИИ также позволяет масштабировать производство контента. Маркетологи могут быстро создавать и тестировать десятки вариантов креативов, текстов и видеоматериалов, проводить A/B-эксперименты и оперативно отбирать наиболее эффективные решения без увеличения команды и бюджета.

Еще один важный плюс – улучшение персонализации и таргетинга. За счет анализа больших объемов данных нейросети точнее сегментируют аудиторию, прогнозируют поведение пользователей и помогают формировать релевантные предложения. Это приводит к росту конверсий, снижению стоимости лида и более эффективному распределению рекламных бюджетов.

Кроме того, ИИ ускоряет генерацию гипотез и поиск точек роста, позволяя маркетинговым командам быстрее реагировать на изменения спроса и поведения аудитории.

Риски

Несмотря на преимущества, использование нейросетей связано с рядом рисков. Один из основных – качество и достоверность контента. ИИ может генерировать правдоподобные, но фактически неверные утверждения, так называемые «галлюцинации», поэтому результаты работы моделей требуют обязательной проверки человеком.

Существенное значение имеют этические и юридические вопросы. Они касаются авторских прав на сгенерированные тексты и изображения, прозрачности использования ИИ, а также корректной работы с персональными данными пользователей. Неправильное применение нейросетей может привести к репутационным и правовым рискам.

Отдельного внимания заслуживает зависимость от внешних платформ. Изменение политики провайдеров, ограничение доступа или недоступность сервисов способны повлиять на маркетинговые процессы. Поэтому для российских компаний зачастую более надежным решением становится использование локальных инструментов или архитектур с возможностью развертывания ИИ в отечественных облаках.

Кейсы успешного внедрения ИИ в маркетинге

Применение нейросетей в маркетинге уже дает ощутимые результаты как в России, так и за рубежом.

• Российская сеть продуктовых магазинов «ВкусВилл» внедрила ML-модели для прогнозирования спроса с учетом сезонности, погодных условий и других факторов. Это позволило оптимизировать товарные запасы, снизить потери и повысить удовлетворенность покупателей за счет наличия нужных товаров в нужное время.
• Крупная международная розничная сеть с филиалами в России «Ашан» использует ИИ для автоматического создания описаний тысяч товаров в каталоге и генерации шаблонов ответов для колл-центра. Такой подход ускоряет обработку информации, повышает точность коммуникации с клиентами и снижает операционные издержки.

• Команда под руководством Елены Талиповой, руководителя маркетингового агентства, автоматизировала часть работы отдела маркетинга с помощью нейросети, интегрированной в Google Таблицы. Ранее заполнение стратегической таблицы по клиенту – с сегментацией аудитории, анализом потребностей и формированием УТП – занимало несколько дней. После внедрения автоматизации работа выполняется за примерно 30 секунд, с минимальной ручной корректировкой. Аналогично, с помощью ChatGPT команда создала фид для загрузки в Яндекс.Вебмастер, что ранее требовало услуг программиста и стоило около 5000 рублей. В результате команда существенно сэкономила время и средства, а сотрудники смогли сосредоточиться на стратегических и креативных задачах.
• Международная компания электронной коммерции Amazon является пионером в использовании нейросетей для персонализированных рекомендаций. Алгоритмы анализируют поведение пользователей и предлагают товары, которые с высокой вероятностью будут интересны клиенту. Персонализация стала краеугольным камнем бизнес-модели Amazon и драйвером значительной части продаж.

Резюме

Использование ИИ в маркетинге уже стало базовым навыком современного маркетолога: инструменты ускоряют рутину, дают гипотезы и позволяют работать с объемными данными. Однако ИИ не заменит маркетологов полностью – он трансформирует их роль: рутинные операции перейдут к моделям, а люди будут заниматься стратегией, креативом, проверкой гипотез и этическим контролем. Профессии вроде промпт-инженера появятся в командах, а умение выстраивать процессы с ИИ станет конкурентным преимуществом.  

Эксперты полагают, что развитие ИИ в маркетинге будет двигаться в сторону более глубокого контекстного понимания, мультимодальности (текст+звук+видео) и интеграции в оперативное принятие маркетинговых решений – автоматизированные системы начнут адаптироваться к рынку в реальном времени. Компании, которые научатся грамотно сочетать ИИ и человеческий контроль, окажутся в более сильной позиции в своей отрасли.

Изображение на обложке: Unsplash