ИИ для маркетинга: шесть задач, где он реально работает

Запрос «ИИ для маркетинга» отдаёт подборки на двадцать два инструмента, где у каждого одна строка описания и ссылка на сайт. Беда таких списков не в том, что они неправдивы. Они отвечают на вопрос «что бывает», а решение принимается по другому вопросу: какую именно работу вы снимаете с человека и кто будет проверять то, что получилось.

Дальше - подборка наоборот. Не от инструментов к задачам, а от шести задач к тому, что в каждой реально тянет модель, что остаётся человеку и где результат придётся переделывать. Инструменты названы только те, которые я открыл на официальных страницах, и с честной пометкой про доступность из России.

Раз в неделю разбираю, где нейросети приносят компании деньги, а где съедают их. Подпишитесь, если тема ваша.

ИИ для маркетинга: что скрывается за этими словами

Слой первый - модель, встроенная в площадку. Нейрообъявления в Яндекс Директе, генерация заголовков и картинок в VK Рекламе, автоматические стратегии показов. Вы не выбираете модель, не видите задание, которое ей дали, и часто не видите результат до того, как он ушёл к людям. Взамен получаете скорость: кампания собирается за минуты.

Слой второй - отдельная модель. GigaChat, модели в Yandex AI Studio, зарубежные чаты. Здесь задание пишете вы, результат видите целиком до публикации и отвечаете за него сами. Это основной слой для текстов, разборов и черновиков.

Слой третий - своя сборка. Модель, подключённая к вашим данным: к базе знаний, к системе учёта клиентов, к переписке. Здесь появляется то, чего нет в первых двух слоях, - ответы, основанные на ваших фактах. Общего знания модели для этого мало. И здесь же появляется работа: данные надо собрать, описать и поддерживать.

Путаница между слоями и рождает разочарование. Человек включает нейрообъявления, видит средний результат и делает вывод, что ИИ для маркетинга не работает. На самом деле он попробовал один слой из трёх, причём тот, где у него меньше всего рычагов.

По данным AdIndex за август 2026 года, семьдесят четыре процента крупных российских компаний планируют вкладываться в ИИ-решения в ближайшие два года, а применяют их для автоматизации рутины, супертаргетинга, прогнозирования трендов и создания креативов. Порядок тут не случайный: рутина стоит первой, креативы последними. Это ровно тот порядок, в котором отдача убывает.

Как читать эту подборку: три колонки вместо списка ссылок

Колонка «что берёт модель» - это работа, которая сводится к переработке текста: свернуть, развернуть, переписать иначе, разложить на части, найти повторяющееся. Модель делает это быстро и не устаёт.

Колонка «что остаётся человеку» - это решения. Что мы вообще предлагаем рынку, чем отличаемся, какую цифру не стыдно показать, кому и когда писать. Модель их не принимает, она их имитирует, подставляя самый вероятный вариант.

Колонка «где переделывать» - самая полезная и самая редкая в чужих подборках. Это места, где результат выглядит готовым, но в дело не годится: выдуманное число, чужой кейс, средний стиль, ответ, который нельзя подтвердить.

И главный фильтр, по которому я отбирал задачи: у результата должен быть проверяющий. Если в компании нет человека, который отличит хороший заголовок от среднего, то ИИ для маркетинга размножит посредственность с удвоенной скоростью. Сначала проверяющий, потом инструмент.

Задача 1. Исследование аудитории и разбор отзывов

Что берёт модель. Дать ей выгрузку отзывов с маркетплейса, карт или переписку из мессенджера - и она разложит массив на темы, посчитает, какая встречается чаще, выпишет дословные фразы клиентов и покажет, какими словами люди описывают свою задачу. Последнее ценнее всего: это готовые формулировки для заголовков и объявлений, и они всегда точнее придуманных за столом.

Что остаётся человеку. Собрать сам массив, и собрать его честно: всё, что накопилось за период. Двадцати свежих отзывов для такой работы мало. Решить, какая жалоба - системная проблема, а какая - единичный случай. И отделить то, что клиент говорит, от того, что он имеет в виду. Это единственный из шести участков, где ИИ для маркетинга даёт заметный результат в первый же вечер: без бюджета, настроек и согласований.

Где переделывать. Модель усредняет. Редкая, но дорогая жалоба - та, из-за которой уходит крупный заказчик, - тонет в категории «прочее», потому что встретилась дважды из трёхсот. Читайте не только верх списка, но и хвост. Второе: не просите модель посчитать проценты, если не давали ей всю выборку, - она их достроит. Просите список и считайте сами.

Чем делать. Для этой задачи важнее всего то, куда попадут данные: в отзывах бывают имена, телефоны и номера заказов. GigaChat на официальной странице заявляет, что данные хранятся на серверах в России и запросы по умолчанию не используются для дообучения. Подробный разбор задачи с промптами - в отдельной статье про анализ отзывов нейросетью, а если сырьё у вас в звонках, смотрите речевую аналитику.

Задача 2. Тексты, заголовки и картинки

Что берёт модель. Варианты. Работают формулировки вида «дай двенадцать заголовков в трёх разных интонациях», «сократи это описание до ста знаков», «перепиши под площадку, где читают с телефона». Просьба «напиши текст» такого эффекта не даёт. Чем больше вариантов, тем выше шанс, что один окажется лучше того, что вы написали бы сами.

Что остаётся человеку. Оффер и доказательства. Модель не знает, чем вы отличаетесь от соседа, и не может этого узнать: в её картине мира вы - обобщённая компания из вашей отрасли. Поэтому всё, что делает текст вашим, приносите вы: конкретный результат клиента, срок, условие, ограничение.

Где переделывать. Три места. Первое - числа: модель ставит правдоподобные вместо настоящих и делает это без предупреждения. Второе - превосходные степени: «лучший», «ведущий», «номер один» приезжают в текст сами и в рекламе создают юридический риск. Третье - средний стиль: гладко, грамотно и ни о чём. Лечится подачей материала: дайте модели расшифровку вашего разговора с клиентом, и тон изменится.

Про картинки. Здесь всё решают права на результат. В базе знаний Яндекс Директа про Шедеврум написано прямо: в бесплатной версии права на все изображения, тексты и видео принадлежат Яндексу, а для коммерческого использования нужно либо согласие через форму обратной связи, либо платная подписка. Такую строчку стоит прочитать у любого генератора до того, как картинка уедет в рекламный кабинет.

Как именно формулировать задание, чтобы вариантов было много, а мусора мало, - разобрано в статье про то, как писать промпты. Если счёт текстов идёт на десятки в месяц, это уже другая постановка задачи: смотрите контент-завод на нейросетях.

Задача 3. Контент-план и рассылки

Что берёт модель. Разложение и переупаковку. Одну большую тему - на подтемы. Один материал - на письмо, пост и короткое видео. Двадцать вариантов темы письма вместо трёх, которые вы придумали.

Что остаётся человеку. Спрос и ритм. Проверять спрос надо в Вордстате, у модели его не спросишь: официальная база знаний Директа описывает вкладку «Динамика» с данными по месяцам начиная с 2018 года и вкладку «Регионы» с индексом интереса, который показывает, где тема выстреливает сильнее среднего. Ритм - тоже ваш: модель не знает, что в вашей отрасли декабрь мёртвый, а в марте очередь.

Где переделывать. Содержательность пунктов. План от модели состоит из тем вида «5 трендов отрасли» и «Как выбрать подрядчика» - это темы, которые уже написаны тысячу раз. Рабочий план получается, когда каждая тема привязана к живому вопросу клиента из Задачи 1 и к частоте из Вордстата. Такой контент-план короче и скучнее на вид, зато по нему приходят люди.

Отдельно про письма: модель напишет текст, но не заменит согласие на рассылку и не отследит, кому вы уже писали на этой неделе. Всё, что касается частоты и сегментов, остаётся на человеке и на системе учёта клиентов.

Задача 4. Посадочные страницы и квизы

Что берёт модель. Каркас. Порядок блоков, первый экран в пяти вариантах, формулировки возражений, вопросы для квиза и варианты ответов. Это экономит первый и самый муторный день работы, когда страницу собирают с чистого листа.

Что остаётся человеку. Доказательства и путь заявки. Первое - ваши кейсы, цифры, отзывы, ограничения. Второе - куда падает заявка, кто её видит, за какое время отвечает. Страница, с которой заявка уходит в почту, которую смотрят раз в день, не работает, и никакая генерация этого не чинит.

Где переделывать. Первый экран и социальное доказательство. Модель ставит туда обобщённые обещания вроде «комплексные решения для вашего бизнеса», потому что так написано на тысяче страниц, на которых она училась. И она выдумывает кейсы, если её не остановить: просить у модели «пример успешного внедрения» - прямой путь к тому, чтобы на сайте появилась история, которой не было. На посадочных ИИ для маркетинга экономит день сборки и не экономит ни часа проверки.

Сборка страницы нейросетью разобрана отдельно в статье про создание сайта нейросетью. Если у страницы задача собрать заявку и передать её в работу без ручного переноса, это уже участок автоматизации бизнеса с ИИ, и решается он на стороне процессов, текст тут ни при чём.

Задача 5. Реклама и аналитика

Что берёт площадка. В Яндекс Директе есть нейрообъявления. По справке, они создаются на базе технологий Yandex Neuro Ads, и в среднем их появляется до двадцати. Перед показом они «автоматически фильтруются по многим параметрам, например на релевантность и привлекательность, а также проверяются людьми, после чего проходят модерацию». В VK Рекламе схожим образом генерируются заголовки, описания и картинки под разные форматы.

Что остаётся человеку. Три вещи, которые модель не решает: сколько денег вы готовы отдать за заявку, что считается целевым действием и куда человек попадёт после клика. Плюс маркировка - о ней ниже отдельным разделом.

Где переделывать. Здесь самая честная формулировка принадлежит самому Яндексу: «Проверить, как выглядят объявления от нейросети, можно только после их показов». То есть вы узнаёте, что именно площадка сказала от вашего имени, задним числом. Отсюда два практических следствия. Первое: в Мастере отчётов нужно поставить группировку «Тип объявления» и смотреть строку «Нейрообъявление» отдельно от остальных, иначе средняя по кампании спрячет и провал, и удачу. Второе: генерацию стоит держать на кампаниях, где ошибка дешёвая, и не включать там, где важна точность формулировки: в медицине, в финансах, в тендерных нишах и везде, где услуга требует лицензии.

По креативам есть цифра от самой площадки. В презентации VK по генеративному ИИ в рекламе вывод сформулирован так: сгенерированные креативы подходят для задач на охват и вовлечение, но для конверсий требуется оптимизация на конверсию и подбор аудитории. Это ровно то разделение, которое теряется в подборках: генерация помогает на верхнем этаже воронки и проседает на нижнем, если её отдельно не настроить.

Аналитика. Считать результат по-прежнему приходится в Метрике и в выгрузках, и сводить эти выгрузки нейросеть помогает - разбор такой работы есть в статье про нейросеть для Excel. Что именно считать, чтобы понять отдачу от внедрения, разобрано в материале про окупаемость ИИ для бизнеса.

Задача 6. Обработка входящих обращений

Что берёт модель. Мгновенный первый ответ, ответы на повторяющиеся вопросы об условиях, приём заявки и запись, передачу собранных данных в систему учёта клиентов. Это та самая рутина, которая в обзоре рынка от AdIndex стоит на первом месте по применению.

Что остаётся человеку. База знаний и границы. Под базой знаний я понимаю письменные ответы на реальные вопросы клиентов; ссылка на сайт эту роль не закрывает. Границы - фраза, по которой бот передаёт разговор человеку, имя этого человека и срок, за который он отвечает. Без второго пункта бот превращается в ловушку: клиент пишет, получает вежливый ответ ни о чём и уходит.

Где переделывать. В момент, когда бот не знает ответа. Без прямого запрета модель придумает: назовёт срок, которого нет, условие, которого вы не давали, скидку, которую никто не утверждал. Проверяется это за десять минут - задайте боту три вопроса, ответов на которые вы ему не давали, и посмотрите, откажется он или начнёт сочинять.

Как собирается такой бот и что в нём ломается чаще всего - в разборе про чат-бота поддержки. Если обращения идут в продажи, логика другая: смотрите ИИ для отдела продаж. А коммерческое предложение, которое уходит следом за первым ответом, разобрано в статье про коммерческое предложение нейросетью.

Чем из этого можно пользоваться из России

Российские. GigaChat от Сбера: на официальной странице описаны три модели - Lite для простых задач, Pro для сложных инструкций и MAX для тяжёлых, - а из задач прямо названы сводка отзывов на товар, рерайт пресс-релиза и подготовка статьи. Там же сказано, что данные хранятся на серверах в России и что из коробки модель не имеет доступа в интернет: последнее означает, что свежие факты нужно приносить ей самому. Вторая опора - Yandex AI Studio: это тот же сервис, что раньше жил в документации Yandex Cloud под именем Foundation Models, старый адрес теперь ведёт на новый. Внутри - галерея моделей, конструктор агентов и корпоративный поиск по своим данным.

Зарубежные. На странице поддерживаемых стран Anthropic России нет ни в списке доступа к API, ни в списке доступа к Claude.ai. В алфавитном списке OpenAI между Qatar и Romania России тоже нет. Что это значит на практике: сервис вправе отказать вам в обслуживании. Данные клиентов туда в любом случае нельзя отправлять, не выполнив требования о трансграничной передаче.

Сравнение российских моделей между собой есть в отдельном обзоре российских нейросетей для бизнеса, а разбор конкретной платформы - в статье про Yandex AI Studio для бизнеса.

Пять правил закона, которые ИИ для маркетинга не отменяет

Первое - маркировка рекламы. Каждый рекламный креатив в интернете регистрируется через оператора рекламных данных, получает токен erid, публикуется с пометкой «Реклама» и данными рекламодателя, а затем попадает в отчётность единого реестра интернет-рекламы. Штрафы по статье 14.3 Кодекса об административных правонарушениях считаются за каждое размещение и для юридических лиц доходят до полумиллиона рублей.

Второе - обязательные отчисления. Статья 18.2 закона о рекламе, введённая законом номер 479-ФЗ и действующая с апреля 2025 года, устанавливает отчисления «в размере трех процентов от базы расчета обязательных отчислений» за распространение интернет-рекламы. Платит тот, кто получает доход от распространения, но цепочка касается всех её участников.

Третье - запрещённые площадки. Закон номер 72-ФЗ от 7 апреля 2025 года с сентября того же года запрещает размещать рекламу на ресурсах запрещённых и нежелательных организаций. Генерация креативов нейросетью тут вообще ни при чём: наказывается сам факт размещения.

Четвёртое - достоверность. Статья 5 закона о рекламе начинается словами «Реклама должна быть добросовестной и достоверной». Если модель придумала характеристику товара или превосходную степень, отвечать будет рекламодатель; модель к ответственности не привлечёшь. Это главная причина проверять каждое число и каждое утверждение в сгенерированном тексте.

Пятое - персональные данные. Отзывы, переписки и заявки почти всегда содержат персональные данные. По статье 12 закона номер 152-ФЗ трансграничная передача возможна только после отдельного уведомления Роскомнадзора, поданного до начала передачи. Простыми словами: выгрузку с именами и телефонами нельзя просто вставить в зарубежный чат. Подробнее - в разборе про персональные данные клиентов в нейросети.

Шестым пунктом сюда же просится маркировка самого ИИ-контента - требование пока обсуждается, текущее состояние вопроса собрано в статье про маркировку ИИ-контента.

Где ИИ ошибается одинаково у всех

Числа. Модель ставит правдоподобную цифру там, где данных нет, и делает это уверенным тоном. Это свойство технологии, общее для всех сервисов. Механика подробно разобрана в статье про галлюцинации нейросети.

Чужие кейсы. На просьбу «приведи пример успешного внедрения» модель соберёт историю из общих мест. В рекламе это уже недостоверные сведения.

Превосходные степени. «Ведущий», «лучший», «единственный» появляются в тексте сами. В рекламе такие слова требуют подтверждения, иначе становятся нарушением.

Средний стиль. Текст без единого угла, который невозможно отличить от текста конкурента. Лечится фактурой. Просьбы писать живее тут бесполезны.

Подмена конверсии охватом. Генерация отлично поднимает показы и клики и заметно хуже - заявки. Вывод VK по собственным данным как раз об этом: охват и вовлечение да, конверсия только после отдельной настройки. Если мерить только верхние метрики, ИИ для маркетинга будет выглядеть успешнее, чем он есть.

Порядок внедрения: одна задача, один месяц, три числа

1. Выберите одну задачу из шести. Ту, где больше всего однотипной ручной работы и где ошибку видно сразу. В девяти случаях из десяти это разбор отзывов и переписок.
2. Запишите три числа до начала. Сколько часов в неделю уходит на эту работу, сколько единиц результата получается за неделю и сколько стоит один результат. Без этих чисел через месяц нечего будет сравнивать.
3. Работайте месяц одним человеком. Не отделом. Один человек, который умеет проверять результат, и один инструмент. Пока задача не стала повторяемой, второго добавлять некуда.
4. Сравните и решите. Если стало быстрее и качество не упало - переносите на вторую задачу и учите остальных. Если нет - смотрите, где именно рвётся: чаще всего рвётся на постановке задачи, модель тут обычно ни при чём.

Отдельный подводный камень - обучение команды: инструмент, которым умеет пользоваться один человек, остаётся его личной надстройкой и исчезает вместе с отпуском. Как это ставится на поток, разобрано в статье про обучение сотрудников нейросетям.

Где вы сейчас

• Ничего не пробовали, хотите понять, с чего начать. Ваш шаг - Задача 1 из этой статьи: выгрузить отзывы и переписки за квартал и получить список тем с частотами. Один вечер работы, никаких затрат.
• Пробовали, получилось средне, бросили. Скорее всего, вы попали в первый слой - генерацию внутри рекламного кабинета - и не выделили её в отчётах. Вернитесь к разделу про рекламу и включите группировку по типу объявления.
• Одна задача уже работает, хочется больше. Переносите сам метод: три колонки и три числа. И закрывайте обучение команды, иначе всё останется на одном человеке.
• Упираетесь в данные и закон. Ваш следующий материал - разбор про персональные данные клиентов в нейросети и раздел про пять правил выше. Это условие, при котором внедрение вообще имеет смысл.

Чек-лист: что проверить до того, как ИИ выйдет к клиентам

• Выбрана одна задача из шести, и понятно, какую ручную работу она заменяет.
• Записаны три числа до старта: часы в неделю, единицы результата за неделю, стоимость одного результата.
• Назначен человек, который отличает рабочий результат от среднего и имеет право сказать «переделать».
• Проверены условия сервиса по правам на сгенерированные тексты и изображения, если они уходят в рекламу.
• Для каждого рекламного креатива есть токен erid, пометка «Реклама» и данные рекламодателя, независимо от того, кто написал текст.
• Если модель отвечает клиентам, проверено её поведение на трёх вопросах, ответов на которые ей не давали: она отказывается и зовёт человека, а не сочиняет.