Нейросети в маркетинге: как они меняют рынок и для каких задач их теперь используют

Нейросети уже используют повсеместно. Это неудивительно: с помощью ИИ можно добиться действительно впечатляющих результатов — и не только в задачах на генерацию текстов и изображений.

Эту статью редакции «Маркетинг» Skillbox Media мы написали для тех, кто пока использует ИИ точечно и хочет понять, какие ещё задачи можно поручать нейросетям и что в целом происходит на рынке. Чтобы разобраться в этом, мы изучили исследования, поговорили с маркетологами и специалистами из диджитала и рассказываем:

• для чего применяют ИИ;
• какие нейросети используют маркетологи;
• какие есть примеры использования ИИ в маркетинге;
• в чём преимущества и риски внедрения ИИ;
• как внедрить нейросети в маркетинг компании.

Для чего применяют нейросети

Согласно исследованию, которое провели эксперты из Mindbox, Coffee Analytics и Okkam, 52% российских маркетологов используют нейросети по нескольку раз в день, ещё 34% — несколько раз в неделю, а 14% — несколько раз в месяц или реже. При этом в 94% случаев компании прибегают к ИИ для копирайтинга и в 80% — для генерации идей. Реже — для транскрибации записей встреч (29%), адаптации макетов и локализации контента (25%).

По данным исследования группы компаний E-Promo Group (данные исследования есть в распоряжении редакции), 63% опрошенных применяют нейросети для создания рекламных материалов. Также ИИ используют для проведения исследований (48,5%), подготовки коммуникаций (45,6%), работы с аналитикой и отчётностью (44,1%) и автоматизации рутинных процессов (33,8%).

Рассмотрим подробнее некоторые направления, в которых специалисты задействуют ИИ.

Аналитика и исследования. Нейросети — важный инструмент работы с информацией. Они позволяют быстрее анализировать коммуникации — свои и конкурентов, разбирать большие объёмы текстов, исследования и дискуссии в отрасли. Это, в свою очередь, помогает быстрее понимать, какие смыслы действительно работают, а какие — просто повторяются из проекта в проект, считает президент коммуникационного агентства Stanley Group Николас Стэнли.

Например, для исследования можно за минуту собрать данные по одному параметру из ежегодных отчётов Digital от Data Reportal и We Are Social за семь лет, получить их в удобном для работы виде, а затем переносить в таблицы, строить графики и анализировать, отмечает главный редактор «Студии Чижова» Максим Ромаданов.

Также удобно использовать ИИ для PR-аналитики — например, для обработки мониторинга упоминаний. ИИ-агент может собирать упоминания из Google Alerts — из писем с публикациями, где упоминаются продукты или сервисы компании и конкурентов. Затем нейросеть по промпту формирует сводку публикаций за неделю. Это не заменяет полноценные сервисы мониторинга, но помогает быстро разобраться в том, что происходит в информационном поле, говорит PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин.

Моделирование и прототипирование. ИИ-ассистенты помогают формировать креативные концепции, опираясь на анализ продукта и аудитории. К примеру, можно использовать обратное интервьюирование — когда нейросеть задаёт вопросы, чтобы «вытащить контекст» из головы эксперта для анализа концепции, говорит совладелец digital-агентства «Медиасфера» Тимур Угулава.

Также с помощью нейросетей удобно формировать портреты целевой аудитории и маркетинговые гипотезы, а потом моделировать их взаимодействие — анализировать, какие гипотезы могут сработать с большей вероятностью и как аудитория будет на них реагировать.

Результаты таких исследований уже можно использовать для реальных рекламных офферов, креативов и спецпроектов, обновлять позиционирование продукта, если требуется, отмечает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Интеграция ИИ в бизнес-системы. Сейчас многие сервисы стараются встроить ИИ в свои системы — например, в CRM, базы знаний, сервисы поддержки.

Так, базы знаний помогают сотрудникам решать технические вопросы и легче проходить период онбординга, отмечают PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин и управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Также сервисы с интегрированными в них ИИ становятся дружелюбнее для пользователей — например, через бота в техподдержке клиенты могут получить информацию в любое время суток и день недели, не дожидаясь живых операторов.

Вайбкодинг. Один из важных сценариев использования ИИ — вайбкодинг. Это способ написания компьютерного кода с помощью нейросетей, без программирования вручную. При таком подходе маркетолог описывает задачу обычным языком, а нейросеть генерирует код. Так можно создавать простые цифровые решения без участия разработчиков, отмечает PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин.

Это своего рода революция в области написания кода, считает специалист по AI-безопасности Игорь Лабутин. Он отмечает, что за последние полгода с помощью нейросети смог написать больше, чем за пять предыдущих лет самостоятельно. При этом знание языков программирования всё ещё важно — чтобы верно составить план для нейросети.

Видеомаркетинг. Использование нейросетей позволяет быстро создавать видеоролики для рекламы и маркетинговых экспериментов. Раньше для этого требовалась работа нескольких специалистов — съёмка, монтаж и так далее. Сейчас многие идеи можно протестировать за несколько часов, говорит PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин.

Автоматизация рутины. Нейросети удобно использовать для некоторых рутинных задач — например, для перевода аудио и видео в текст, подготовки записей встреч и превращения их в задачи после звонков, отмечает президент коммуникационного агентства Stanley Group Николас Стэнли.

Помимо этого, ИИ может облегчать сбор и структурирование данных через брифы — короткие анкеты, которые нейросеть заполняет по шаблонам на основании общения с заказчиками. Такие брифы служат основой для аналитики: анализ этих данных помогает выстраивать гипотезы и определять входы в конкретные ниши и сегменты, считает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Какие нейросети используют для маркетинга

В маркетинге часто используют одновременно несколько нейросетей — в зависимости от того, что именно нужно сделать.

Для повседневных задач опрошенные нами эксперты чаще всего используют универсальные языковые модели: ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. Они позволяют решать большую часть задач, связанных с текстом, логикой и анализом.

• ChatGPT — это чат-бот с генеративным ИИ, разработанный компанией OpenAI. Он общается с пользователями в диалоговом режиме на естественных языках. ИИ отвечает на вопросы, пишет тексты и код и делает многое другое. Он работает на основе больших языковых моделей (LLM), обученных по огромным массивам данных.
  
  ChatGPT подходит для аналитики, работы с текстами, идеями и кодом, отмечает PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин.

• Perplexity AI — продвинутый ИИ-ассистент и поисковая система, созданная компанией Perplexity AI, Inc. Он умеет решать сложные задачи поэтапно: проводить исследования, создавать контент и автоматизировать действия в интернете.
  
  В Perplexity можно использовать несколько моделей — ChatGPT, Gemini, Claude, отмечает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов. Perplexity удобен для исследований и проверки фактов, считает главный редактор «Студии Чижова» Максим Ромаданов.

• Gemini — это семейство мультимодальных ИИ-моделей, созданное Google DeepMind. Оно умеет генерировать контент, автоматизировать задачи. Работает прямо в сервисах Google.
  
  У Gemini в Google AI Studio большой объём памяти, и в нём удобно генерировать изображения, а ещё есть удачная размышляющая модель Google Gemini 3.1 Pro. В целом этот ИИ удобен для операционных задач, отмечает совладелец digital-агентства «Медиасфера» Тимур Угулава.

• Claude — семейство мультимодальных моделей искусственного интеллекта, разработанных компанией Anthropic. Нейросеть ориентирована на обработку длинного контекста, анализ изображений, решение математических задач и программирование.
  
  Claude удобен для работы с текстами и креативами в формате чата, а модель Claude Code позволяет создавать агентов, говорит совладелец digital-агентства «Медиасфера» Тимур Угулава. Claude Code значительно упрощает процесс написания кода, дополняет специалист по AI-безопасности Игорь Лабутин.

Для некоторых задач эксперты используют комплексно несколько инструментов и сервисов. Например, для создания маркетинговых видео можно использовать Syntx AI, который объединяет несколько ИИ-инструментов в одном интерфейсе, рассказывает PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин. Сервис позволяет сгенерировать изображения в нейросетях Nano Banana или Midjourney, а затем конвертировать их в видео через инструменты Kling, Veo или Runway. Озвучку можно сгенерировать через Eleven Labs, а затем дополнительно обработать звук в Adobe Podcast, чтобы улучшить качество записи.

Для генерации графического контента — фото и видео — коммуникационное агентство Stanley Group использует практически все ключевые модели, подключённые через All-in-One AI Creative Suite — блок для работы с нейросетями внутри собственного фотобанка, рассказывает Николас Стэнли.

Дизайн лендинга удобно делать с помощью Cursor, а презентации — с помощью Gamma, считает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Какие есть примеры использования нейросетей в маркетинге

Нейросетям можно делегировать практически любые задачи — от точечных рабочих процессов до больших бизнес-задач. Выше мы рассказывали, для чего применяют нейросети, а в этом разделе приведём несколько примеров их использования и оставим ссылки на результат.

Например, с помощью ИИ можно сделать корпоративного ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы сотрудников, опираясь на внутренние документы — регламенты, инструкции, базы знаний, презентации, расшифровки встреч. Система делает семантический поиск по документам, а ИИ генерирует подробный и развёрнутый ответ, рассказывает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Вайбкодинг также позволяет создавать удобные решения — например, калькулятор затрат на финансовый учёт, отмечает PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин.

Нейросети также активно используют на разных этапах продакшена и рекламы, в том числе в кино, музыке, СМИ. Даже в таком консервативном искусстве, как театр, нейросети тоже уже используются — и для работы с декорациями, и для создания новых постановок. Например, в Мариинском театре 6 и 7 марта прошли премьерные показы мистической оперы «Мандрагора» Чайковского, завершённой композитором Петром Дрангой с использованием искусственного интеллекта, отмечает президент коммуникационного агентства Stanley Group Николас Стэнли.

7 нейророликов, которыми можно вдохновиться

Что ты такое?! Фичи нейросетей, которые удивили даже их создателей

В чём преимущества и риски использования нейросетей

Опрошенные эксперты отмечают такие преимущества использования ИИ в работе:

• Скорость и экономия ресурсов: то, что раньше занимало дни и недели, теперь можно сделать за часы — например, составить аналитику и протестировать гипотезу.
• Изменение структуры трудозатрат: требуется меньше ресурсов на механическое производство и внутренние процессы.
• Доступность: теперь небольшие компании могут делать то, что ранее было под силу только крупным агентствам.

Риски использования ИИ лежат сразу в трёх плоскостях — ниже рассмотрим их подробнее.

Рост низкокачественного контента и размывание доверия. Главный риск — появление огромного объёма низкокачественного контента: тот самый ИИ-слоп (AI slop) — своего рода «цифровые помои», считает президент коммуникационного агентства Stanley Group Николас Стэнли. Самая токсичная форма слопа, по его мнению, — это воркслоп (workslop), корпоративные «цифровые помои», замаскированные под качественную работу: отчёты, презентации, стратегии, письма. Они аккуратно оформлены, структурированы и часто целиком сгенерированы ИИ — но при этом не решают реальную задачу.

Из-за обилия ИИ-контента также возникает размывание доверия аудитории. Когда любой текст, изображение или видео можно сгенерировать за секунды, людям становится сложнее понимать, чему можно верить. Для бизнеса это означает, что экспертность становится ещё важнее. Инструменты доступны всем, но способность отличить качественное решение от цифрового шума остаётся профессиональным навыком, отмечает Николас Стэнли.

Падение критического мышления у специалистов. Из-за того, что нейросети часто галлюцинируют и выдают ошибки, для работы с ними требуется определённый уровень экспертности. Если специалист не в состоянии провести проверку фактов и проверить контент на соответствие Tone of Voice бренда, появляются репутационные риски для компаний, считает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Риск, связанный с качеством кадров, отмечает и PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин. Сейчас на рынок труда выходит поколение, которое училось с помощью ИИ, — они писали работы и готовились к экзаменам через нейросети. Такие специалисты хорошо умеют работать с ИИ и формулировать запросы. Но иногда им не хватает критического мышления. Для маркетинга важно, чтобы сотрудник умел анализировать и креативно мыслить, иначе работа превращается в механическую генерацию идей.

Читайте также:

5 ошибок при внедрении ИИ-инструментов в обучение и развитие сотрудников

Юридические риски. В первую очередь это опасность утери персональных и коммерческих данных, а также нарушение авторских прав.

Если вы что-то загружаете в нейросеть — особенно на бесплатных тарифах, где не включена опция «Не обучаться» на ваших данных, они могут «всплыть» в ответах для других пользователей. Даже если бизнес напрямую не хранит данные за границей, технически обработка информации может происходить через зарубежные сервисы — например, через счётчики аналитики или сторонние инструменты, отмечает PR-менеджер компании «Аспро» Андрей Таёкин.

Так как генеративные ИИ не создают контент с нуля, а компилируют его из доступных материалов, важно постоянно следить за авторскими правами: кому они принадлежат, какой контент можно использовать, а какой — нет, и в целом следить за текущим законодательством, считает управляющий партнёр агентства Articul Дмитрий Фролов.

Юридическое регулирование ИИ ещё только начинает появляться — например, The EU AI Act в Евросоюзе налагает штрафы за манипулятивное использование скрытых аффирмаций, систем социальных кредитов и рейтингов, эксплуатацию уязвимых групп населения, отмечает специалист по AI-безопасности Игорь Лабутин. А в некоторых странах уже есть уголовная ответственность за дипфейки.

Как внедрить нейросети в маркетинг компании

Самое важное здесь — не ставить цель «просто внедрить нейросеть», отмечает совладелец digital-агентства «Медиасфера» Тимур Угулава. Цели должны быть прикладными: упростить процесс, автоматизировать его, сделать глубже, качественнее и эффективнее — или вовсе создать новый процесс с помощью нейросетей.

Без чёткого понимания того, для чего именно компании нейросеть, результат чаще всего оказывается либо ничтожным, либо откровенно вредным, отмечает Тимур.

Вот как можно внедрить ИИ пошагово.

На первом этапе нужно формализовать (то есть пошагово описать) текущий или желаемый процесс, говорит совладелец digital-агентства «Медиасфера» Тимур Угулава. Разберём на примере генерации статей.

Сначала весь процесс нужно разбить на ступени. Например: собрать фактуру, определить драматургию статьи и целевую аудиторию, затем составить план, написать черновик, отредактировать текст, добавить изображения и в конце проверить, отвечает ли получившийся результат первоначально заданным целям.

На втором этапе нужно понять, какие из этих процессов можно ускорить или автоматизировать (например, сбор референсов, формирование структуры, переписку со спикерами, генерацию черновиков), и прикинуть, какую часть процесса можно делегировать нейросети.

На третьем этапе нужно подобрать подходящую нейросеть и дать ей задачу — для этого важно детально описать весь процесс и ограничения. Можно использовать промпты или создать специализированного ИИ-агента.

После того как команда протестирует решение, могут понадобиться новые итерации и релизы — именно так, в пошаговом ритме, можно эффективно внедрить ИИ в процессы, отмечает Тимур Угулава.

Главное о нейросетях в маркетинге в четырёх пунктах

• ИИ не только генерирует текст и изображения — в маркетинге нейросети используют для аналитики больших данных, PR‑мониторинга, прототипирования гипотез, вайбкодинга и видеопродакшена. Это меняет структуру трудозатрат и освобождает время для стратегии.
• Ключевое преимущество ИИ — скорость и доступность. То, что раньше занимало дни, теперь делается за часы. А малый бизнес получает инструменты, которые раньше были доступны только крупным агентствам.
• Риски лежат в трёх плоскостях: растёт поток бессмысленного ИИ-слопа, который размывает доверие аудитории; новое поколение специалистов отлично работает с нейросетями, но теряет критическое мышление; растут юридические риски — утечки данных, нарушения авторских прав и отсутствие чёткого регулирования.
• Внедрение ИИ требует процессного подхода. Целью должно быть не «внедрить нейросеть», а «упростить конкретный процесс». Алгоритм такой: формализуем этапы → находим узкие места → подбираем инструмент → ставим задачу и тестируем → дорабатываем итеративно.