ИИ в маркетинге: какие задачи забирает нейросеть, что остаётся маркетологу и где проходит граница

6 октября 2026 · 8 мин чтения

В агентство диджитал-маркетинга, которое работает с B2B-клиентами, приходило больше 120 сообщений в Telegram за день. Менеджеры разбирали их руками, до двух часов в день на каждого. Агент, который теперь читает этот поток, не пишет ни одного текста. Он сортирует сообщения по приоритету, собирает менеджеру короткую сводку и сразу зовёт его, когда пишет готовый покупатель. Кейс лежит на главной странице нашего сайта, и по нему хорошо видно, где ИИ в маркетинге окупается быстрее всего: на стыке, где маркетинг передаёт обращение продажам.

В подборках про нейросети для маркетолога первой строкой обычно стоит генерация текстов и картинок. Она работает, хотя экономит меньше, чем обещают. Черновик появляется за минуту, а проверка фактов, голоса бренда и требований закона по-прежнему занимает человека. Я бы начинал с потока входящих обращений и отчётов, а тексты подключал вторыми.

Какие задачи маркетинга ИИ берёт уже сейчас

Строки отличаются ценой ошибки. Неверно отсортированное сообщение менеджер заметит в сводке через час. Выдуманная цифра в статье уйдёт к читателю, попадёт в поиск и может оказаться в ответах ассистентов, которые цитируют сайты.

Тексты: черновик за минуту, проверка за человеком

Сильная сторона модели в текстах видна, когда одна тема нужна в нескольких каналах. По одному брифу она соберёт статью, письмо рассылки и пост, и каждый будет написан под свой формат. Маркетологу остаётся выбрать лучшее и довести до ума.

Слабые места у таких черновиков одни и те же. Модель охотно ставит цифры и ссылки на исследования, которых не существует. Из текста в текст переходят одинаковые обороты, и через месяц блог компании звучит как соседский. Голос бренда держится, пока у модели есть образец, и пропадает, когда бриф короткий.

Положите в бриф три-четыре своих лучших текста как образец и список слов, которых в вашей компании не говорят. Попросите ставить пометку «нужен источник» на месте любой цифры, которую модель не взяла из брифа. Редактор тогда ищет пометки вместо того, чтобы перечитывать каждое число. Как настроить сам промпт под живой голос, разобрано в статье о том, как писать промпты для текста.

Поисковики тексты ИИ отдельно не наказывают. Google в феврале 2023 года написал в руководстве Search Central, что оценивает качество страницы независимо от того, как она сделана. В марте 2024 года в его правилах о спаме появился пункт о массовом контенте: под санкции попадают страницы, которые штампуют ради позиций, кто бы их ни написал. Публикуйте столько, сколько успевает прочитать редактор.

Реклама: варианты быстро, ответственность прежняя

Для объявлений ИИ удобен на двух шагах. Он разбирает выгрузку запросов на группы по смыслу и предлагает по десятку вариантов заголовка под каждую. Генераторы текстов теперь встроены и в рекламные кабинеты, так что отдельный сервис для этого нужен не всегда.

Требования к рекламе от этого не меняются. Интернет-реклама в России с 1 сентября 2022 года маркируется по статье 18.1 закона «О рекламе», и закону всё равно, кто написал креатив. Объявление, собранное нейросетью, маркируется так же, как текст копирайтера.

Второй риск сидит в стиле самих моделей. Им нравятся превосходные степени: «лучший сервис», «самые низкие цены», «номер один в регионе». Статья 5 того же закона считает такие слова без подтверждения недостоверной рекламой. Если такие обороты попадают в черновики, запретите их в брифе так же, как запрещаете чужие слова в текстах.

Отчёты: объяснять может, считать должна таблица

Выгрузку из рекламного кабинета или CRM модель читает быстро и рассказывает понятным языком: какая кампания подорожала, где упала конверсия, какой канал вырос. Для еженедельного отчёта руководителю это полдела.

Арифметику по длинным столбцам языковой модели отдавать рискованно. Она предсказывает текст и в сумме по длинному столбцу может ошибиться, не заметив этого. Надёжнее попросить у неё формулу для таблицы или запрос к базе, посчитать там и только потом дать ей готовые цифры для пояснения. Одну цифру из отчёта стоит каждый раз сверять руками, это занимает минуту.

Читайте также: ИИ в продажах: что работает и сколько это стоит

Агенты в маркетинге: когда шагов больше одного

Ассистент отвечает, когда его спросили. Агент работает с потоком сам: следит за каналом, раскладывает сообщения и зовёт человека, когда без него нельзя. В кейсе агентства из начала статьи так и устроено. Менеджер больше не открывает чат, чтобы найти горячий запрос: круглосуточно его ищет агент.

Такие агенты в маркетинге окупаются там, где поток большой и однообразный: входящие из мессенджеров, заявки с форм, упоминания компании в открытых чатах. Как агент разбирает заявки с сайта и почты по шагам, показано в статье об ИИ-обработке заявок. Когда входящие, заявки и упоминания разбирают разные агенты, порядок передачи работы между ними описан в статье о системе ИИ-агентов.

Сколько стоит такая сборка, зависит от числа систем, к которым агент подключается. Рыночные вилки по числу подключений смотрите в статье о цене ИИ-проекта.

Где проходит граница: данные клиентов и голос компании

Маркетинг работает с базой клиентов, и соблазн выгрузить её целиком в чат-ассистент велик. Для сегментации модели не нужны имена и телефоны. Замените их номерами строк, оставьте покупки, суммы и даты, и анализ получится тем же. Так проще и с 152-ФЗ: база с именами хранится в России, а в зарубежный ассистент уходит обезличенная таблица покупок. Какие ещё документы не стоит загружать в нейросеть, разобрано в статье о нейросетях для работы с документами.

Отзывы от имени клиентов модель напишет по первой просьбе. Публиковать их нельзя: это обман покупателей.

Позиционирование, цены и ответ на публичную жалобу тоже остаются за людьми. Модель предложит формулировки, но решать, что компания обещает рынку, должен тот, кто потом за это обещание отвечает.

С чего начать отделу маркетинга

Две недели записывайте, на что уходят часы команды. Обычно в лидерах оказываются вещи, о которых на совещаниях не говорят: разбор входящих, сведение отчётов, перенос данных между кабинетами. Из этого списка берите задачу с самым большим объёмом и самой дешёвой ошибкой.

После запуска считайте одну цифру: какая доля результатов идёт дальше без правок. Если сводки по входящим менеджеры правят каждый день, агенту не хватает критериев, и их надо дописать до того, как подключать тексты или рекламу. Как выстроить порядок запусков в компании целиком, разобрано в статье о первом процессе для ИИ.

Частые вопросы