И еще одна встреча по ИИ в маркетинге: что уже работает, а что пока игрушка

Есть два типа ИИ:
— математический (анализ данных, предсказания, оптимизация) — работает давно и незаметно;
— генеративный (LLM-модели вроде ChatGPT) — то, о чём все говорят.

Важно понимать: LLM просто предсказывает следующую букву. Отсюда и «галлюцинации» — модель может придумать то, чего не было. Это не баг, это особенность.

Оформляйте задачу: сначала напишите, что нужно сделать, потом дайте контекст (файл, данные), а в конце повторите задачу. Это заставит модель дважды переработать информацию и выдать более точный результат.

— сравнение результатов рекламных кампаний (неделя к неделе);
— автоматическое написание объявлений и их A/B-тестирование;
— сборку отчётов для клиентов (от выгрузки данных до отправки в Telegram — за 1−2 минуты вместо 30);
— минусацию неконвертящего трафика;
— пересплитование бюджета на основе статистики.

— полностью автоматический анализ «всех данных» с поиском инсайтов — нет;
— долгосрочные предсказания продаж на основе LLM — нет (временные ряды не для них);
— замена директора или стратега — нет

Маркетинг будущего — это полностью автоматизированные системы. Агенты будут сами управлять ставками, генерировать креативы, общаться с клиентами. Человек останется в роли супервайзера: ставить задачи, проверять, донастраивать.

Мнение спикера: агенты «убьют» вакансии уровня джун в горизонте двух лет. Мидлы — чуть позже. Сеньоры и те, кто умеет управлять агентами, — останутся в выигрыше, и даже больше, чем сейчас. В России при этом 50 тысяч незакрытых вакансий в digital-маркетинге, так что безработица не грозит — будет трансформация.

— разбираться в данных: чем лучше разметка, тем лучше работают агенты;
— учиться промпт-инжинирингу: умение ставить задачу ИИ становится базовым навыком;
— пробовать автоматизировать рутинные процессы: отчёты, постановку задач, сбор аналитики;
— занять нишу между большими данными и клиентами — это то, куда трансформируется агентство.