Как использовать нейросети в маркетинге

Обсудим:

3 сценария использования ИИ в маркетинге
20 задач, которые маркетолог может делегировать ИИ
С чего начать внедрение нейросетей
Какие навыки помогают маркетологу оставаться востребованным

3 сценария использования ИИ в маркетинге

Рынок сегодня находится в переходном состоянии, и на нем формируются три основных категории специалистов:

Оптимисты, которые встроили искусственный интеллект в рабочие процессы и регулярно ищут новые способы его применения.
Специалисты, которые используют нейросети точечно, чаще всего для простых и рутинных задач (создание текстов, изображений или видео).
Скептики, которые предпочитают привычные инструменты/подходы и избегают ИИ-технологий.

Степень интеграции нейросетей в работу маркетологов сильно различается и сказывается на эффективности команд.

Среди маркетологов больше представителей второй категории. Они регулярно используют ИИ в работе, но пока ограничиваются базовыми сценариями:

готовят тексты для SMM, рекламных кампаний и email-рассылок;
генерируют изображения или несложные видео.

Однако реальная ценность ИИ этим не ограничивается. Контент — лишь верхний слой возможностей.

Какие задачи маркетологи делегируют ИИ и сколько времени экономят

Искусственный интеллект уже стал частью повседневной работы маркетинговых команд и используется в основном в четырех областях.

Список покрывает задачи разных ролей (performance-, growth-маркетолог, CRM-маркетолог, проджект). Если сложить все 20 пунктов, получится 25+ часов в неделю. Но цифры — усредненная оценка по нашим проектам, никто не выполняет все эти задачи одновременно. У одного специалиста в работе обычно 5–7 пунктов из списка, и суммарно ИИ высвобождает ему порядка 5–8 часов в неделю.

Область	Тип задач, которые решает ИИ	А именно	Экономия времени в неделю	Что нужно понимать
Performance-маркетинг	Рутинные задачи	Собрать семантику	1,5–2 часа Сбор и кластеризация вручную занимали 2–3 часа, с ИИ — 30–40 минут	Такие задачи съедают много времени, а нейросети справляются с ними
		Обработать данные после запуска кампании	1–1,5 часа
		Сформировать товарные фиды	1 час Задача не еженедельная; в неделю запуска или обновления — до 2–3 часов
		Подготовить тексты рекламных объявлений	1,5–2 часа
Аналитика	Задачи, для решения которых не нужен доступ к конфиденциальным данным	Написать SQL-запросы и формулы для таблиц	1–1,5 часа	Нужно осторожно использовать ИИ в аналитике, так как передача конфиденциальной информации внешним сервисам кажется ненадежным процессом
		Собрать скрипты на Python для обработки выгрузок	1–1,5 часа Зависит от проекта: в неделю с новой выгрузкой — до 3–4 часов
		Разметить и сгруппировать тексты отзывов по темам	30–60 минут Разметка массива в 300–500 отзывов вручную заняла бы день, ИИ делает за 20–30 минут
		Сформулировать гипотезы по сводной таблице и проанализировать изменения показателей	30–60 минут
CRM и коммуникации с клиентами	Разные задачи	Заверстать HTML-писема	1,5–2 часа Письмо верстается за 20–30 минут вместо 1,5–2 часов
		Собрать поп-апы и формы	30–40 минут
		Написать тексты для триггерных цепочек: приветственной серии, брошенной корзины, реактивации	1 час На этапе запуска цепочки — до 3–4 часов разово
		Подготовить по описанию сегмента темы и тела письма под А/Б-тест	30 минут
		Разместить обращения в поддержку по темам	1 час
		Собрать ответы для чат-ботов и шаблонов операторов	30–40 минут
Автоматизация внутренних процессов команды	Рутинные задачи команды	Расшифровать созвоны	2–3 часа При 4–5 созвонах в неделю; ручная расшифровка часовой встречи занимает почти столько же, сколько сама встреча
		Подготовить постмиты	1,5 часа 30–40 минут на встречу вручную против 5–10 минут с ИИ
		Подготовить ТЗ для дизайнеров и подрядчиков	1–1,5 часа
		Собрать отчеты и презентации	2 часа
		Перевести и адаптировать тексты	1 час
		Структурировать заметки и базы знаний	1 час

Один из самых заметных эффектов внедрения ИИ — ускорение работы команды. Причем речь не только об автоматизации отдельных задач, но и о том, насколько быстро гипотеза превращается в работающий проект. Для этого существует отдельная метрика — cycle time. Она показывает, сколько времени проходит от момента, когда команда берет гипотезу в работу, до ее запуска. Именно на этот показатель нейросети влияют сильнее всего.

Особенно заметно это в performance-маркетинге, где специалисты регулярно тестируют десятки и даже сотни гипотез. Раньше между идеей и запуском проходило гораздо больше времени просто из-за множества ручных операций — сейчас этот путь становится заметно короче.

И здесь мы видим важный парадокс: с внедрением ИИ работать меньше никто не стал. Наоборот — число задач только растет, а нейросети помогают нам быть эффективнее:

быстрее запускать гипотезы;
чаще тестировать идеи и креативы;
активнее масштабировать удачные решения.

Поэтому главный плюс внедрения ИИ-технологий — это не экономия рабочих часов, а возможность успевать больше за то же время.

С чего начать внедрение нейросетей

Не все задачи, которые можно улучшить или ускорить с помощью ИИ, видно сразу. Зачастую наибольший эффект дает не сложная автоматизация, а банальное делегирование рутины.

Ключевые точки эффективности ИИ находятся не в больших стратегических, а в мелких повторяющихся задачах.

Мы рекомендуем начинать оптимизацию с поиска именно таких процессов.

Пример. При продвижении онлайн-курсов менеджеру приходилось вручную создавать задачи для команды. По каждому проекту нужно было:

оформлять карточку на канбан-доске;
прописывать дедлайны;
отмечать ответственного;
добавлять ссылки на страницу курса.

В некоторые месяцы запусков было более десяти, и тогда только на эту работу уходило около 40 минут.

Поскольку механика процесса была одинаковой и ее воспроизведение не требовало экспертных решений, задачу автоматизировали через Claude Code. Теперь менеджеру оставалось только скопировать список курсов в интерфейс, после чего система сама создавала задачи и заполняла необходимые данные.

В результате время выполнения сократилось до 5 минут — не за счет простой автоматизации, а благодаря тому, что мы увидели повторяющийся процесс, который можно ускорить.

Какие навыки помогают маркетологу оставаться востребованным

Один из ключевых навыков — привычка вести осмысленный диалог с моделью. Реальный опыт при работе с ИИ нарабатывается с количеством итераций: если первый ответ нейросети не помогает сразу справиться с задачей, специалист не бросает работу, а продолжает диалог и докручивает результат до желаемого.

Также важно не ограничиваться работой только с одной моделью, а выстраивать собственную схему взаимодействия с ИИ: сравнивать результаты, фиксировать удачные решения и подбирать инструмент под конкретный кейс.

Пример схемы, которую я выработал для себя.

Задачи	Нейросеть
Технические: сборка фидов, работа с семантикой, обработка данных и автоматизация процессов	Claude Code на базе Opus 4.8
Сборка посадочных страниц, презентаций и дашбордов	Claude Code или Cursor
SEO, контент-маркетинга и SMM	Gemini 3.1 Pro
Создание креативов	Сервисы вроде Higgsfield (позволяет запускать один промпт сразу в нескольких моделях и сравнивать результаты)
Генерация изображений	Nano Banana Pro
Создание креативов	Kling 3.0
Работа с большим объемом коммуникаций	WhisperFlow (преобразует голосовые заметки в грамматически выверенный текст и ускоряет подготовку краткого содержания встреч)

Когда ИИ становится частью ежедневной работы, всегда возникает вопрос: где заканчивается автоматизация и что в таком случае остается за человеком? На практике разграничение довольно очевидно.

Ключевые решения по-прежнему остаются зоной ответственности специалиста.

Эта логика работает не только на уровне отдельных рекламных кампаний. Маркетинг — это взаимодействие с данными, постоянная коммуникация, погружение в контекст бизнеса и множество внутренних договоренностей. ИИ может помочь с аналитикой и подготовкой вариантов действий, но неспособен учесть неформальные факторы:

отношения в команде;
нюансы сферы;
формат презентации решений руководству.

Именно поэтому «работа головой» полностью остается за человеком.

Кроме того, даже в задачах, которые хорошо поддаются автоматизации, специалисту важно проверять ответы нейросети.

Например, при работе с фидами для рекламных кампаний умные алгоритмы могут допустить ошибку в данных о товарах или ценах, а при анализе информации — предложить некорректные выводы. Поэтому одна из главных ошибок — слепое доверие ответам ИИ.

Главное изменение профессии я вижу не в том, что технологии могут заменить людей. Наоборот — ИИ забирает рутину, а человек остается ответственным за итоговый результат.