- Теория и практика
Нейросети в маркетинге: как ИИ помогает в рекламе
ИИ уверенно входит в ежедневную практику digital-маркетинга — особенно в e-commerce.В России 97% рекламных агентств в России уже применяют нейросети в работе над креативами, по данным АКАР, АРИР, РАМУ и ГИПП (2024). Наиболее популярны — ChatGPT, Midjourney, DALL·E и Yandex GPT. Более половины агентств (55%) используют собственные AI-решения, интегрированные в процессы. Это позволяет запускать десятки вариантов баннеров и роликов за часы, масштабировать кампании без роста штата и быстро адаптироваться под поведение аудитории.
Для AI-креативов отдельно отмечено +32% роста конверсий традиционного состояния. Благодаря персонализированным сценариям и сегментированным подходам можно также влиять на LTV: алгоритмы помогают не только привлечь, но и удерживать клиентов, увеличивая частоту покупок и средний чек.
Но ИИ — это не стратегия. Это инструмент, который работает только при корректной постановке задач. В этом материале — практические кейсы, алгоритмы и подходы, которые позволяют использовать нейросети в рекламе e-commerce с максимальной отдачей: от баннерных сетей до таргетинга в соцсетях.
Как нейросети используются для создания рекламных креативов: ИИ‑креативы для карточек товаров и баннеров интернет‑магазинов
Визуальные креативы — основной элемент рекламной коммуникации. От баннеров в ленте соцсетей до изображений в контекстной рекламе и промо на маркетплейсах. Раньше визуал создавался вручную — дизайнером, иллюстратором или по ТЗ креативной студии. Сегодня часть задач можно автоматизировать с помощью нейросетей: ускорить работу, сократить затраты и протестировать больше гипотез.
Задачи, которые решает ИИ:
- Генерирует изображения по описанию: персонажи, сцены, фоны, стилизации.
- Быстро меняет фотобанки и стоковые картинки на уникальными визуалами.
- Создание адаптаций под разные форматы — 1:1, 9:16, 16:9, 4:5 и др.
- Автоматизация A/B-тестов: 10+ версий изображений под одно УТП.
- Отрисовка образов, которые невозможно или дорого фотографировать.
Инструменты:
- Midjourney — генерирует изображения с высоким уровнем детализации, подходит для сложных стилистик, сюжетных композиций и креативов с визуальным кодом.
- Kandinsky 3.0 — российский генератор, принимает запросы на русском языке, подходит для локализованных визуалов и использования в ограниченной правовой среде.
- BlueWillow, DALL-E — альтернативы с фокусом на speed-to-market и простоте взаимодействия.
- AdCreative.ai — нейросеть для генерации продающих креативов: баннеров и текстов за минуты.
Примеры:
Тинькофф Журнал
Это позволяет быстро запускать статьи без юридических ограничений и затрат на поиск изображений. За счёт уникальных иллюстраций повышается узнаваемость стиля. В результате примерно треть баннеров дала нужный CTR — это доля кликнувших пользователей от всех тех, кто увидел рекламу. А конверсия оказалась в районе 25–30%.
Lamoda
Сложные запросы обрабатываются с помощью моделей Metric Learning и CLIP — это позволяет системе находить релевантные товары даже по неточным формулировкам и учитывать визуальные характеристики. Для автоматического подбора комплектов одежды создана модель OutfitNet, обученная на образах стилистов. Результат — рост конверсии, снижение числа пустых выдач и масштабируемое улучшение пользовательского опыта.
Что нужно учитывать:
- Нейросети не создают готовых баннеров. Они предоставляют фон или визуальную основу. Надписи, кнопки и call-to-action размещаются отдельно. Над лэйаутом для Яндекс Директ / VK Рекламы всё равно работает дизайнер.
- Большинство бесплатных версий ограничены в разрешении. Например, Kandinsky — 768×768 px. Для полноценных рекламных макетов это может быть недостаточно.
- Проблемы с анатомией, руками, текстом в изображении по-прежнему встречаются. Особенно — при генерации людей, деталей или брендированных объектов.
- Реалистичность зависит от точности запроса. Нужно указывать стиль, формат, композицию. Хорошая генерация требует навыка промт-инжиниринга.
Использование нейросетей экономит ресурсы на первом этапе, снижает зависимость от фотобанков и позволяет работать быстрее. Особенно это актуально для малого и среднего бизнеса, где нет полноценного креативного отдела.
Обзор решений, которые помогают бизнесу расти
Как ИИ помогает в создании видео и озвучки для рекламы в соцсетях и на маркетплейсах
Создание видеорекламы — один из самых затратных процессов в digital-маркетинге. Для небольших брендов видеопродакшн часто недоступен из-за высокой стоимости съёмки, монтажа и озвучивания. Генеративные технологии ИИ снимают часть этих ограничений: ролики можно создавать из текста, без студии, актёров и дикторов.
Функциональность ИИ для видео:
- Сборка видеороликов на основе сценария или раскадровки.
- Генерация коротких видео до 60 сек. под соцсети и Digital TV.
- Замена диктора: синтез любого голоса, включая клонирование голоса живого человека.
- Адаптация под языки и аудитории — один скрипт, множество локализаций.
- Визуальные эффекты, фоны, переходы — без монтажа в Premiere или After Effects.
Инструменты:
- Runway ML — текст в видео, анимация сцен, генерация переходов, наложение эффектов. Подходит для промо, explainer-видео, фрагментов обучения.
- ElevenLabs — синтез речи, в том числе с эмоциональной окраской. Поддерживает разные языки, мужские и женские тембры. Используется для озвучки рекламы, курсов, IVR.
- Pika Labs, Descript, Synthesia — автоматизированные платформы, где можно собрать ролик с озвучкой и аватаром по сценарию, не прибегая к студийной съёмке.
Примеры:
«Пятёрочка» и AIRI
Использовали дипфейк, чтобы вставить лицо актрисы Ольги Медынич в рекламный ролик с дублёром. Съёмка потребовала только одного правового согласования. Остальное сделала нейросеть. Результат: 44,4 млн показов при охвате 23,5 млн человек.
Неудачная попытка Coca-Cola
В конце 2024 года Coca-Cola пересняла культовый ролик «Holidays are coming» 1995 года с помощью искусственного интеллекта. Над проектом работали сразу три студии — Secret Level, Silverside AI и Wild Card, каждая создала свою версию.
Цель — снизить затраты на продакшн и адаптировать классику к новым технологиям. Но кампания вызвала негативную реакцию. Пользователи YouTube и форумов сочли видео «холодным», лишённым эмоций. Отсутствие лица Санты вызвало раздражение, а доверие ИИ «святой» темы — недоверие.
Кейс Coca-Cola показал: даже культовая классика, адаптированная нейросетями, может вызвать негативную реакцию, если не учитывать эмоциональное восприятие аудитории. Вывод — нейроролики важно A/B‑тестировать на фокус‑группах до запуска, особенно если речь идёт о символичных или эмоционально заряженных сюжетах.
Сбер и Жорж Милославский
В новогодней кампании 2020 года «Сбер» использовал образ Жоржа Милославского из фильма «Иван Васильевич меняет профессию». Лаборатория ИИ интегрировала персонажа в видео с помощью технологии дипфейка. В ролике были представлены ключевые сервисы экосистемы: «Ситимобил», «СберЗдоровье», «СберЗвук», а также концерт артиста Niletto.
Цель кампании — вызвать у аудитории ассоциации с классическим новогодним настроением. Результат подтвердили комментарии пользователей: спустя годы ролик остаётся одним из самых позитивно воспринимаемых в российской рекламе.
Что учитывать:
- Генерация видео — не всегда подходит для брендового или ТВ-уровня продакшна. Но работает на этапе тестирования гипотез и в performance-маркетинге.
- Качество озвучки зависит от структуры сценария. Лучше работают формализованные, лаконичные тексты без эмоций и пауз.
- Для использования образов знаменитостей и голосов нужны юридические права. Нарушение может привести к блокировке или судебным искам.
- Необходим пост-контроль: визуальная анимация и сгенерированные сцены могут содержать ошибки, неуместные детали или визуальные баги.
ИИ-технологии не заменяют классический продакшн, но дают возможность тестировать идеи, экономить время и ресурсы, масштабировать креативы без роста команды. Особенно это актуально в digital-кампаниях с высокой скоростью обновления контента.
Где нейросети применяются в дизайне и айдентике брендов
Раньше логотипы и брендбук разрабатывались вручную за несколько недель. Сегодня стартовые концепции можно получить за 30 минут с помощью нейросетевых сервисов. Это особенно ценно для малого бизнеса, e-commerce и стартапов, где бюджет и сроки ограничены.
Задачи, которые закрывают ИИ-инструменты:
- Генерация логотипов по текстовому описанию.
- Создание брендинговых mockup (упаковка, визитки, носители).
- Moodboard и визуальные концепции.
- Прототипы лендингов, мобильных интерфейсов, UI-китов.
- Быстрая адаптация под платформы и форматы.
Инструменты:
- Looka — генератор логотипов. После ввода названия и тематики бренд получает логотип, палитру, типографику и шаблоны.
- Flair AI — помогает собирать брендовые mockup в e-commerce. Генерирует фотографии продукта в заданной эстетике (например, «стиль Zara», «интерьер для косметики»).
- Uizard, Khroma, Brandmark — альтернативные решения для быстрой визуальной упаковки стартапа или продукта.
Примеры:
McCann Worldgroup
Креативный директор агентства McCann Worldgroup Эрика Гроза использует Midjourney для генерации 3D-визуализаций, которые помогают разрабатывать дизайн и айдентику. Один из подходов — комбинирование визуальных стилей таких брендов, как Ikea, Patagonia, Jeep и The North Face. Благодаря этому можно тестировать нестандартные формы, усиливать вовлечение и адаптировать визуальные решения под разные сегменты аудитории в ритейле.
Плайт
«Плайт» — сервис с функцией BNPL, который позволяет оформлять покупки в рассрочку в любом магазине. Команда разработала название, айдентику и визуальный стиль через ии.
В изображениях использованы фирменные цвета: салатовый, сине-фиолетовый и серебристый. Модели изображены в движении и с нестандартных ракурсов — это отражает характер аудитории сервиса: активные молодые люди, ориентированные на быстрый результат. Снимки, созданные с помощью нейросетей, адаптировали под разные каналы коммуникации: от key visual и соцсетей до печатных материалов.
Что учитывать:
- Нейросеть не заменяет стратегического дизайна. Она ускоряет старт, но не прорабатывает смыслы и позиционирование.
- Полученные макеты могут повторяться у разных брендов. Для устойчивой айдентики нужна ручная доработка.
- Некоторые генераторы используют публичные шаблоны — важно проверять уникальность на этапе внедрения.
ИИ-подход особенно эффективен при создании MVP, тестировании новых направлений, маркетплейс-брендов и быстром запуске digital-продуктов.
Как ИИ генерирует текстовый рекламный контент
Текст — один из самых масштабируемых форматов в рекламе. От лендингов до e-mail-рассылок, от баннеров до SMM-постов — везде нужны заголовки, описания и призывы к действию. Нейросети позволяют автоматизировать генерацию текстов, соблюдая заданный стиль, формат и ключевые слова.
Какие задачи решает:
- Генерирует заголовки, подзаголовки, тексты объявлений.
- Создает автоматические триггерные письма, например, брошенная корзина с ИИ‑персонализацией, скрипты продаж, описания товаров.
- Копирайтинг для лендингов и постов в соцсетях.
- Рерайт и адаптация под tone of voice компании.
- Автоматическая проверка орфографии, SEO и читаемости.
Инструменты:
- ChatGPT — универсальный генератор, подходит для подготовки любых текстов. Имеет режимы формального, рекламного, разговорного и технического стилей. Все зависит от заданного промпта.
- Jasper — платформа для маркетологов. Позволяет писать тексты под конкретные цели: AIDA, PAS, CTA и др.
- AI Tools — функционал для агентств: генерация объявлений, быстрые лендинги, тексты для контекстной и таргетированной рекламы.
Примеры:
Volkswagen
С 2016 года рекламные кампании легковых моделей Volkswagen оптимизирует компания Blackwood Seven, в основе решений которой — собственная система на базе искусственного интеллекта. ИИ анализирует данные о стоимости топлива, активности аудитории по интересующим моделям, ценах конкурентов и других рыночных факторах. На основе этой предиктивной аналитики система определяет, где запускать объявления и сколько бюджета распределить по каналам.
Domino’s Pizza
Domino’s Pizza протестировала работу генератора текстов Phrasee для создания заголовков email-рассылок и push-уведомлений. Кампания проходила в Великобритании и Ирландии. Задача — привлечь новых клиентов и повысить активность пользователей мобильного приложения.
ИИ адаптировал формулировки под целевую аудиторию и помог усилить отклик.
На что обращать внимание:
- Требуется постредактирование: нейросеть может допустить фактологические ошибки или повторы.
Пример: попросили сгенерировать рекламный баннер для кроссовок. Вот, что выдала нейросеть. Последующие итерации улучшили результат:
- Для уникальности — добавляйте фирменные термины, особенности продукта, реальные примеры.
- Важно настраивать тональность: сухой ИИ-текст хуже работает без корректной подачи.
ИИ не заменяет редактора, но ускоряет подготовку, особенно на масштабных или рутинных задачах.
Нейросети в продвижении через соцсети и инфлюенсеров
Чтобы поддерживать высокую активность, брендам нужно ежедневно публиковать посты, stories, reels, shorts и работать с блогерами. Нейросети помогают автоматизировать как визуальный, так и текстовый контент, вплоть до создания виртуальных инфлюенсеров.
Возможности применения:
- Генерация постов, каруселей и заголовков.
- Создание фонов, фото и видео для сторис и reels.
- Ведение аккаунтов на автопилоте (анализ ЦА, план постов).
- Синтетические блогеры — аватары с ИИ-генерацией контента.
- Быстрое масштабирование контента по темам и форматам.
Стоит учитывать: синтетические блогеры и сгенерированный контент могут вызвать недоверие у аудитории — особенно если воспринимаются как попытка обмана. Чтобы избежать репутационных рисков, важно модерировать такие проекты, открыто сообщать об использовании ИИ и особенно внимательно подходить к темам, где важна эмпатия и подлинность.
Инструменты:
- ChatGPT + Midjourney — классический тандем для SMM. Один пишет, другой рисует.
- Synthesia, Reface, Tokkingheads — генерация видео-блогеров и stories с виртуальными лицами.
- Meta AI + автоматизация в Business Suite — адаптация под соцсети.
Примеры:
М.Видео
Российский ритейлер создал виртуального инфлюенсера по имени Эм.Ви с помощью 3D-моделирования. Она стала лицом рекламных брендов, ведет блоги и соцсети брендов, общается с аудиторией и помогает продвигать бренд.
Epica
Бренд использует нейроинфлюенсера Саммера, который возглавляет соцсети и работает SMM-щиком. Этот образ создан на основе нескольких нейросетей и представляет собой сборный портрет открытого типа.
Сбербанк
Использует цифрового амбассадора — СберКота, созданного на базе 3D-моделирования. Этот персонаж регулярно появляется в рекламе и общается с аудиторией в цифровых каналах.
На что обращать внимание:
- Уникальность образов — аватар не должен быть шаблонным. Нужна кастомизация и понятный визуальный стиль.
- Контроль за генерацией — ИИ не понимает контекста, важно редактировать и адаптировать под бренд.
- Аудитория должна быть готова к взаимодействию с синтетическим контентом — в некоторых сегментах это не сработает.
Нейросети расширяют возможности работы с соцсетями и позволяют масштабировать SMM без увеличения штата. Главное — сохранять креативную целостность и соблюдать баланс между автоматизацией и аутентичностью.
С какими сложностями сталкиваются при работе с ИИ в рекламе
Хотя нейросети становятся всё популярнее, при их использовании возникает ряд сложностей.
Юридические риски. ИИ может нарушить авторские права или закон о персональных данных. Например, если создать дипфейк с реальным человеком без его разрешения. В кампании «Пятёрочки» лицо актрисы использовали с согласия — иначе это было бы нарушением закона.
Ошибки в визуале. Нейросети всё ещё делают грубые промахи — лишние пальцы, неестественные пропорции, размытые надписи. Такие детали отвлекают от самого рекламного сообщения. Так случилось, например, в кейсах KFC и Queensland Orchestra.
Симфонический оркестр Квинсленда разместил пост с афишей, сгенерированной нейросетью. Изображение оказалось неудачным — у персонажей на картинке были лишние пальцы. Пост вызвал насмешки, и его удалили. ИИ нельзя пускать в свободное плавание — каждый креатив требует проверки и доработки людьми.
Сложности с настройкой. Результат зависит от того, насколько точно сформулирован запрос (промт). Одинаковый смысл, поданный по-разному, может дать противоположные визуалы. Поэтому многое зависит не от нейросети, а от человека, который ей управляет.
Как оценить эффективность ИИ в рекламе и маркетинге
Оценка эффективности ИИ-инструментов строится на тех же метриках, что и традиционные рекламные кампании.
Основные критерии:
- Скорость вывода в продакшн — создание баннеров и видео занимает не дни, а часы. Пример: команда маркетплейса с помощью Midjourney обновила баннеры за 48 часов вместо двух недель.
- Экономия бюджета — использование ElevenLabs позволило «Пятёрочке» снизить затраты на озвучку на 60%.
- A/B-тесты — ChatGPT позволяет за один час подготовить до 15 вариантов заголовков и текста. Это упрощает тестирование гипотез.
- Рост CTR — по данным Click.ru, генерация дескрипшнов с ИИ повысила кликабельность на 11,2% в рекламе бытовой техники.
Можно ли полностью автоматизировать рекламные кампании с ИИ
Полностью автоматическая реклама — миф. Даже лучшие связки из ChatGPT, Midjourney и Runway требуют предварительной настройки, проверки, редактирования и тестирования.
Что можно автоматизировать:
- Генерацию креативов (визуалов, заголовков, описаний).
- Адаптацию контента под площадки (форматы для VK, Meta, Telegram).
- Озвучку и монтаж коротких видео.
Что нельзя заменить:
- Креативную стратегию
- Формирование гипотез
- Финальную вёрстку рекламных материалов
- Адаптацию под ценности бренда
Кто в компании отвечает за внедрение ИИ в рекламе
Работа с ИИ — это кросс-функциональная задача. В малом бизнесе эти роли часто совмещаются. В агентствах — распределяются по компетенциям. Роли распределяются по следующим направлениям:
- Маркетологи: отвечают за постановку задач, сценарии тестов, формулировку промтов.
- Дизайнеры: дорабатывают сгенерированные изображения, собирают итоговые креативы.
- Контент-продюсеры: отвечают за итоговую сборку видео и визуалов.
- IT/AI-специалисты: подключают и настраивают нейросети, обучают команды, контролируют безопасность.
Что думают потребители о рекламе, созданной ИИ
Отношение аудитории к ИИ-контенту неоднозначное. Есть три ключевых риска:
- Обезличенность. Люди чувствуют, что реклама «неживая». Так произошло с перезапуском новогоднего ролика Coca-Cola, где зрители пожаловались на отсутствие эмоций и человеческого тепла.
- Недоверие. Упоминание ИИ иногда вызывает скепсис — особенно в сегментах, где важны экспертность и личное отношение (медицина, финансы).
- AI slop — низкокачественный контент, генерируемый автоматически, снижает доверие к бренду. Это касается как изображений, так и текстов.
Что работает:
- Уместное использование искусственного интеллекта в визуалах, когда продукт невозможно показать (услуги, SaaS).
- Использование ИИ для персонализации.
- Прозрачная коммуникация: потребители лучше воспринимают ИИ, если знают, что это инструмент, а не подмена.
