Что в маркетинге уже можно отдать ИИ, а что автоматизировать опасно
ИИ в маркетинге уже умеет приносить измеримый результат. Ошибка начинается, когда ему отдают задачи, где нужен контекст бизнеса.
В кейсе тату-студии живое видео принесло 61 заявку по 850 ₽, AI-ролик — 105 заявок по 250 ₽. Для холодной аудитории генеративные визуалы хорошо подходят для быстрых тестов. Для точного показа продукта спикер советует снимать реальный товар.
Рутину рекламных кампаний тоже можно сокращать. В мебельной нише автотаргетинг Директа за десять месяцев дал более 1 500 квалифицированных заявок и 145 договоров. Алгоритму дают время на обучение, а маркетолог решает, какие кампании оставить и как масштабировать.
В аналитике правило обратное: ИИ собирает, человек интерпретирует. Нейросеть может свести цифры, разобрать звонки и достать возражения, но не должна самостоятельно решать, почему просела экономика кампании.
Для Telegram-канала стратегия мелких связок дала лучшую цену подписчика 10 ₽ при средней 29 ₽. Для автоматизации использовались ChatGPT, Google Таблицы, Make и Коммандер. В продажах AI-система помогла увеличить конверсию с 3,5% до 5,5%, а выручку — на 10 млн ₽, но её обучение заняло 2-3 месяца.
На конференции Vitamin.tools Егор разделял AI-автоматизацию и рекламную инфраструктуру. Команда может тестировать креативы через ИИ, запускать связки небольшими бюджетами и собирать данные автоматически, но ей всё равно нужно управлять пополнениями, документами, маркировкой и расходами по разным рекламным системам. Vitamin.tools помогает держать этот слой в одном контуре, чтобы автоматизация не превращалась в набор разрозненных экспериментов, а работала внутри понятного процесса с контролем бюджета и ответственности.
