25 октября выступаю на «Суровом Питерском Форуме». Один из вопросов, который разберу: как AI «отберёт» клиентов у рекламных агентств?
AI уже сегодня способен заменить большинство задач, которые выполняет маркетолог. Но можно ли поручить им главное — решить, куда направить рекламный бюджет и что останется агентствам, когда часть задач автоматизируется?
Какие задачи сегодня выполняет нейросеть❓
🟦 Анализ данных: обрабатывает статистику, сравнивает результаты кампаний, определяет закономерности и вычисляет изменения в ключевых показателях.
🟦 Генерация идей: придумывает варианты рекламных объявлений, заголовков и офферов, адаптирует сообщения под разные аудитории, готовит идеи для тестирования.
🟦 Разработка гипотез: определяет какие сегменты аудитории проверяет, какие каналы рассмотреть и какие элементы рекламной кампании протестировать.
🟦 Подготовка материалов: составляет черновик медиаплана, структурирует результаты исследований, готовит отчёт или сравнивает несколько сценариев размещения.
То есть AI забирает исполнительский слой, но, при этом, усиливает значение профессиональных суждений. И здесь работает концепция «голубого океана».
Есть как минимум четыре области, в которых нейросеть не заменит экспертизу агентства:
➡️ Стратегия. ИИ может показать, что происходит с рекламными показателями. Но интерпретировать данные, выбрать направление действий, оценить альтернативы и понять, от каких решений лучше отказаться, — отдельная задача. Клиенту нужен не просто отчёт, а понимание того, что делать дальше.
➡️ Контекст. Когда создавать контент стало проще и дешевле, ценность смещается к пониманию того, какой контент нужен конкретному бренду, аудитории и ситуации. Для этого недостаточно общедоступной информации: важны приватная история взаимодействия с клиентом, знание продукта и бизнес-целей.
➡️ Ответственность. ИИ может предложить решение, но не несёт ответственности за последствия и не отвечает за выполнение бизнес-показателей. Агентство должно не только сформировать рекомендацию, но и обосновать её, оценить риски и отвечать за свою работу.
➡️ Системная интеграция. Внедрить AI в бизнес-процессы компании сложнее, чем кажется. Нужно учитывать ограничения, согласования, работу с данными и существующие системы и здесь агентство может стать партнёром.
💡 Вывод: AI не «отберёт клиентов» у рекламных агентств, а перераспределит их.
Те, кому нужно просто запустить рекламу и поддерживать кампании, смогут обходиться платформенными инструментами. А те, кому важно понять, что делать, зачем, с какими рисками и каким результатом— будут искать партнёров, которые продают экспертизу.
Граница 2027 года пройдёт не по линии «используем AI или нет», а по линии «продаём часы или продаём суждение».
AI уже сегодня способен заменить большинство задач, которые выполняет маркетолог. Но можно ли поручить им главное — решить, куда направить рекламный бюджет и что останется агентствам, когда часть задач автоматизируется?
Какие задачи сегодня выполняет нейросеть❓
🟦 Анализ данных: обрабатывает статистику, сравнивает результаты кампаний, определяет закономерности и вычисляет изменения в ключевых показателях.
🟦 Генерация идей: придумывает варианты рекламных объявлений, заголовков и офферов, адаптирует сообщения под разные аудитории, готовит идеи для тестирования.
🟦 Разработка гипотез: определяет какие сегменты аудитории проверяет, какие каналы рассмотреть и какие элементы рекламной кампании протестировать.
🟦 Подготовка материалов: составляет черновик медиаплана, структурирует результаты исследований, готовит отчёт или сравнивает несколько сценариев размещения.
То есть AI забирает исполнительский слой, но, при этом, усиливает значение профессиональных суждений. И здесь работает концепция «голубого океана».
Есть как минимум четыре области, в которых нейросеть не заменит экспертизу агентства:
➡️ Стратегия. ИИ может показать, что происходит с рекламными показателями. Но интерпретировать данные, выбрать направление действий, оценить альтернативы и понять, от каких решений лучше отказаться, — отдельная задача. Клиенту нужен не просто отчёт, а понимание того, что делать дальше.
➡️ Контекст. Когда создавать контент стало проще и дешевле, ценность смещается к пониманию того, какой контент нужен конкретному бренду, аудитории и ситуации. Для этого недостаточно общедоступной информации: важны приватная история взаимодействия с клиентом, знание продукта и бизнес-целей.
➡️ Ответственность. ИИ может предложить решение, но не несёт ответственности за последствия и не отвечает за выполнение бизнес-показателей. Агентство должно не только сформировать рекомендацию, но и обосновать её, оценить риски и отвечать за свою работу.
➡️ Системная интеграция. Внедрить AI в бизнес-процессы компании сложнее, чем кажется. Нужно учитывать ограничения, согласования, работу с данными и существующие системы и здесь агентство может стать партнёром.
💡 Вывод: AI не «отберёт клиентов» у рекламных агентств, а перераспределит их.
Те, кому нужно просто запустить рекламу и поддерживать кампании, смогут обходиться платформенными инструментами. А те, кому важно понять, что делать, зачем, с какими рисками и каким результатом— будут искать партнёров, которые продают экспертизу.
Граница 2027 года пройдёт не по линии «используем AI или нет», а по линии «продаём часы или продаём суждение».
