ИИ и ML в рекламе: путь к системам уровня Core AI

Мировой контекст и локальная динамика

Сначала весь рынок прошел стадию Look-alike (LAL), расширение аудиторий по «похожести». Затем появились модели на клики (CTR), оптимизирующие вероятность перехода, после чего фокус сместился к моделям на конверсии (CVR/CPA) и устойчивому достижению бизнес-результатов.

Глобальный рынок фактически стандартизировал ИИ как инфраструктурный слой. Это сопровождается трендом «Explainability by design»: заказчикам нужны не только приросты метрик, но и понятные объяснения, почему модель рекомендует именно такую аудиторию, такой креатив или такой уровень ставок.  Согласно исследованиям рекламодатели, применяющие ИИ, добились роста конверсии на 25% и сократили расходы на 15% по сравнению с традиционными методами. Также те, кто внедряет ИИ в рекламные стратегии, демонстрируют на 30% более высокую эффективность и сокращают рекламные затраты на 25% по сравнению с теми, кто придерживается традиционных методов. 

В российских реалиях спрос на прозрачность не меньше: маркетинговые команды все внимательнее относятся к тому, где именно «зарабатываются» проценты эффективности и как переносить этот эффект при масштабировании бюджетов. Российский рынок при этом быстро обрастает прикладными сценариями.

Примеры развития ИИ на рынке

В экосистеме Google Ads «AI-first» подход официально закреплен в кросс-форматных кампаниях. Они управляются общими моделями, которые автоматически комбинируют форматы и инвентарь под цель, а также предлагают генеративные инструменты и расширенные инсайты для контроля работы ИИ. Это снижает ручные итерации и ускоряет масштабирование.

В TikTok ИИ автоматизирует таргетинг, ставки и креативы; система сама подбирает аудиторию и формирует объявления под заданную бизнес-цель, уменьшая «тривиальный» менеджмент кампаний и повышая отдачу в performance-сценариях.

Что касается России, то в «Яндекс.Директе» существуют «автоматические стратегии» на основе ИИ, которые анализируют сотни факторов и сигналы «Метрики». Доступны сценарии оптимизации по многошаговым целям и приоритетам.

В «VK Рекламе» существует автонастройка кампаний, динамический подбор креативов и автогенерация креативов на базе генеративных сетей.

Почему важна именно система, а не набор фич

В Hybrid Platform Core AI — это комплекс AI- и ML-решений для эффективного управления рекламными кампаниями. Он включает персонализацию креативов, расширение целевой аудитории (Look-alike), оптимизацию кампаний под широкий спектр моделей (CPA, CTR, CPM, CPC, CPV), умный подбор инвентаря с учетом интересов пользователей и семантическое размещение на страницах, релевантных по смыслу. Важную роль в этой архитектуре играют Copilot и AI Assist: первый помогает запускать кампании по заданным параметрам и KPI буквально «в два клика», а второй выступает интеллектуальным помощником, предлагая точные рекомендации на каждом шаге и поддерживая специалиста в принятии решений. 

Куда все движется

Глядя на траекторию рынка и на продукты уровня Core AI, вырисовывается три важных направления.

• Еxplainability как норма: бизнесу нужны разрезы и причины, а не только графики.
• Сausal-подходы в атрибуции, где ценность канала и креатива оценивается с опорой на причинно-следственные связи, а не корреляции.
• Гибридные модели, где генеративные инструменты (контент, сценарии, ассистенты) нативно связаны с классическим ML (ставки, аудитории, инвентарь) внутри одной системы.

Искусственный интеллект в рекламе сегодня стал сквозной системой, где каждое решение подкреплено данными, а каждая гипотеза оборачивается в измеримый эксперимент. Именно таков подход Core AI, и именно он задает тон следующему этапу эволюции рынка — от набора инструментов к интеллектуальной операционной системе маркетинга. Такие системы дают более быстрый старт, меньше ручной рутины и больше прозрачности.

Реклама. Рекламодатель ООО «ГИБРИД» ИНН 6829098278