К содержанию
Бизнес

Нейросети для маркетинга: где работают, а где осторожно

Разбор по функции: какие задачи в маркетинге нейросети закрывают сегодня, где стабильно ломаются и при каких условиях внедрение приносит деньги, а не красивую презентацию.

Основатель heg.ai, hegai.media· обновляется раз в 2–3 месяца

Кому полезно

  • Собственнику и CMO, понять, где нейросети дают деньги, а где это AI-washing
  • Руководителю маркетинга и бренд-менеджеру, выбрать первый процесс под пилот
  • SMM-щику, контент-маркетологу, копирайтеру, увидеть, что меняется в ежедневной работе
  • AI-интегратору и агентству, собрать аргументацию для клиента

Цифры, на которые стоит опираться

×2
маркетинг и продажи, функция с самым быстрым ростом внедрения ИИ (рост более чем вдвое к 2023)
McKinsey, State of AI 2025
>80%
компаний не видят ощутимого эффекта от gen AI на EBIT уровня компании
McKinsey, State of AI 2025, разрыв между внедрением и деньгами
71%
крупных компаний в РФ применяют генеративный ИИ хотя бы в одной функции; маркетинг и продажи, приоритетная область внедрения
Яндекс × «Яков и Партнёры», декабрь 2025
51%
российских интернет-пользователей обращались к нейросетям за год; среди людей до 34 лет, 81%
ВЦИОМ, 2025
40%
малого и среднего бизнеса в РФ используют нейросети для контента и рассылок
edna, ноябрь 2025 (опрос 1 460 предпринимателей МСБ)
>70%
маркетологов сталкивались с ИИ-инцидентом в рекламе: галлюцинации, off-brand или некорректный контент
IAB, 2025

Карта функции маркетинга

Маркетинг, не одна задача, а цепочка процессов. Нейросети заходят в каждое звено по-своему: где-то готовят черновик и варианты под проверку человека, где-то ускоряют анализ, а где-то применять их опасно.

  1. 01Исследование и инсайтыразбор отзывов, обращений, опросов; кластеризация болей и формулировок аудитории
  2. 02Стратегия и позиционированиеассистент и спарринг-партнёр, но решение и ответственность, за человеком
  3. 03Контент и текстычерновики постов, статей, рассылок, описаний, при обязательной редактуре
  4. 04Визуал и креативварианты баннеров, иллюстраций, раскадровок; финальный отбор за дизайнером
  5. 05Гипотезы и заголовкидесятки вариантов под A/B-тест за минуты вместо часов
  6. 06Реклама и таргетингварианты объявлений, тексты под сегменты; запуск и бюджеты, под контролем
  7. 07Персонализация и CRMперсональные письма и сценарии рассылок на основе сегментов
  8. 08Аналитика и отчётностьсаммари по кампаниям, выявление аномалий, черновики выводов
  9. 09GEO/AEO, попадание в нейроответыструктурирование контента под ответы Яндекс Нейро, Google AI Overviews, Perplexity

Что отдать нейросети, что оставить человеку

ЗадачаЧто делает AIЧто делает человекРиск автоматизацииKPI
Черновики постов и текстовГотовит варианты под формат и тон за минутыРедактирует, проверяет факты, утверждает голос брендасреднийСкорость выпуска, охват, вовлечённость
Заголовки и гипотезы под A/B-тестГенерирует десятки вариантов под сегментыОтбирает, ставит тест, читает результатнизкийCTR, конверсия в целевое действие
Визуал и варианты креативовДелает черновики баннеров, иллюстраций, раскадровокОтбирает, дорабатывает, проверяет права и бренд-гайдсреднийСкорость продакшена, стоимость креатива
Разбор отзывов и обращенийКластеризует боли, тональность, частые формулировкиИнтерпретирует, переводит в решениянизкийСкорость инсайтов, NPS, доля решённых жалоб
Стратегия и крупные креативные ставкиПодсказки и сценарии, не болееПринимает решение, отвечает за результатвысокийДоля рынка, узнаваемость, ROMI

Где нейросети реально работают: три рабочих сценария

Контент-конвейер: посты, рассылки, описания

Как было: Копирайтер пишет каждый текст с нуля; узкое горло, скорость, объём ограничен

Как с AI: Нейросеть собирает черновик под бриф и тон, редактор правит факты и голос бренда, затем публикует

Данные: Бриф, контент-гайд, примеры лучших текстов, фактура о продукте

Workflow: Бриф → черновик → редактура и фактчек → утверждение → публикация

Ограничения: Без контент-гайда и фактуры модель «дорисовывает» и усредняет под среднеинтернетный стиль

Проверка: Обязательный фактчек и проверка на голос бренда перед публикацией

KPI: Скорость выпуска, охват, вовлечённость, доля правок

Генерация гипотез и заголовков под A/B-тест

Как было: Маркетолог придумывает 2–3 заголовка вручную, тестирует мало вариантов

Как с AI: Нейросеть выдаёт 20–30 вариантов под разные сегменты и боли за минуты

Данные: Описание оффера, сегменты ЦА, прошлые результаты тестов

Workflow: Оффер → варианты → отбор человеком → A/B-тест → масштабирование победителя

Ограничения: Варианты гладкие, но без проверки на смысл часть из них пустые

Проверка: Отбор человеком и обязательный тест на реальной аудитории, а не «на вкус»

KPI: CTR, конверсия, стоимость лида

Разбор отзывов и обращений (Voice of Customer)

Как было: Отзывы и тикеты читают выборочно, инсайты теряются

Как с AI: Кластеризация болей, тональности и частых формулировок по тысячам сообщений

Данные: Отзывы, тикеты поддержки, опросы, комментарии в соцсетях

Workflow: Выгрузка → кластеризация → саммари → интерпретация маркетологом → решения

Ограничения: Модель путает сарказм и тонкий контекст; крупные выводы нельзя строить вслепую

Проверка: Сверка кластеров с исходными сообщениями на ключевых выводах

KPI: Скорость инсайтов, NPS, доля решённых проблем

Главный разрыв: внедрение есть, эффекта, нет

Парадокс повторяется и в глобальных, и в российских данных: нейросети в маркетинге внедрены почти везде, но деньги получают единицы. По McKinsey, маркетинг и продажи, функция с самым быстрым ростом внедрения ИИ (более чем вдвое к 2023 году), и при этом более 80% компаний не видят ощутимого влияния gen AI на EBIT уровня компании. В России картина та же: 71% крупных компаний применяют генеративный ИИ, маркетинг и продажи, приоритетная область, но «внедрено» ≠ «приносит деньги».

Дело не в том, что нейросети не работают. Дело в том, что граница между «работает» и «не работает» проходит не по модели и не по вендору, а по устройству процесса: есть ли владелец, есть ли контент-гайд и фактура, проверяет ли человек результат перед публикацией и считают ли эффект в деньгах, а не в количестве постов. Где этих условий нет, нейросеть просто масштабирует средний по качеству контент, и заодно риск ошибок, который летит напрямую к аудитории.

Что меняется на практике

МетрикаБылоСтало
Время на черновик текста/постачасыминуты
Число гипотез/заголовков под тест2–320–30
Россияне, обращавшиеся к нейросетям за годменьшинство51% интернет-пользователей
МСБ, использующий нейросети для контента и рассылок, 40%

Адопция в РФ, по ВЦИОМ (2025) и edna (2025). Время на черновик и число гипотез, это направление эффекта при правильно собранном workflow; конкретные значения зависят от команды, тематики и дисциплины редактуры.

Где нейросети в маркетинге ломаются

Типовые причины, по которым пилот «нейросети в маркетинг» не доходит до выручки или вредит бренду. Это не теория: на этом сыпется большинство внедрений.

  • Галлюцинации и фактические ошибки, по данным IAB, более 70% маркетологов уже сталкивались с ИИ-инцидентом (галлюцинации, off-brand, некорректный контент)
  • Усреднение голоса бренда, без контент-гайда тексты становятся «как у всех» и теряют узнаваемость
  • Публикация без проверки человеком, ошибки и выдумки уходят напрямую к аудитории, а ответственность остаётся на компании
  • Нет владельца процесса, внедрение «ничьё», через месяц использование падает почти до нуля
  • Не изменили workflow, а просто добавили кнопку «сгенерировать», стало быстрее, но не лучше
  • Нет метрики «до», невозможно доказать, что нейросеть что-то изменила, кроме объёма контента
  • Юридические и правовые риски, права на сгенерированный визуал, маркировка ИИ-контента, чувствительные ниши (медицина, финансы)

Чего нейросети в маркетинге не делают (и не надо ждать)

  • Не заменяют стратегию и крупные креативные ставки, это контекст и ответственность человека
  • Не гарантируют фактическую точность: всё, что идёт в публикацию, нужно проверять
  • Не держат голос бренда сами по себе, нужны контент-гайд и редактура
  • Не отвечают за публикацию: за каждый опубликованный материал отвечает компания, а не модель
  • Не дают эффекта без изменения процесса, добавленная «кнопка ИИ» сама по себе ничего не меняет
  • Не масштабируются без владельца и регламента проверки качества

Чек-лист готовности перед внедрением

  • Выбран ОДИН повторяемый процесс (обычно контент или гипотезы под тест), а не «нейросети в маркетинг» целиком
  • У процесса есть владелец с именем и ответственностью за метрику
  • Есть измеримая метрика «до» (скорость выпуска, CTR, конверсия, охват), иначе нечего сравнивать
  • Есть контент-гайд и фактура о продукте, чтобы модель не усредняла и не выдумывала
  • В workflow заложена обязательная проверка человеком и фактчек перед публикацией
  • Учтены правовые риски: права на визуал, маркировка ИИ-контента, ограничения чувствительных ниш

Эталонный workflow: контент-конвейер с проверкой человеком

  1. 1
    Бриф

    Задача, формат, сегмент, ключевое сообщение

  2. 2
    Контекст

    Подтягиваем контент-гайд, фактуру о продукте и примеры лучших текстов

    Контент-гайдБаза фактуры
  3. 3
    Черновик и варианты

    Нейросеть готовит черновик и альтернативные версии под тон бренда

    LLMГенератор визуала
  4. Редактура и фактчекhuman review

    Редактор проверяет факты, голос бренда, правовые риски и правит

  5. 5
    Утверждение

    Ответственный утверждает материал к публикации

  6. 6
    Публикация и замер

    Публикуем и сравниваем охват/CTR/конверсию с базой «до»

Российский контекст и инструменты

В России картина зеркалит глобальную. По исследованию Яндекса и «Якова и Партнёров» (декабрь 2025), генеративный ИИ применяют 71% крупных компаний хотя бы в одной функции, а маркетинг и продажи, одна из приоритетных областей наряду с клиентским сервисом. Суммарный экономический эффект ИИ для РФ оценивают в 7,9–12,8 трлн рублей в год к 2030 (около 5,5% прогнозного ВВП).

По данным ВЦИОМ (2025), к нейросетям за год обращались 51% российских интернет-пользователей, а среди людей до 34 лет, 81%. Чаще всего нейросети используют для работы с информацией (63%), генерации контента (38%) и обработки данных (36%).

На практике российский маркетинг опирается прежде всего на отечественные модели: GigaChat (Сбер, текст и изображения) и YandexGPT / Шедеврум (Яндекс). Они доступны без VPN, встраиваются в бизнес-сервисы и не упираются в санкционные ограничения. Для контента, рассылок и визуала этого набора большинству команд достаточно.

Новый фронт: оптимизация под нейроответы (GEO/AEO)

Самый быстрорастущий маркетинговый кейс нейросетей в 2026, не генерация контента, а попадание в сами нейроответы. С приходом Яндекс Нейро, Google AI Overviews и Perplexity часть трафика перестаёт доходить до сайта: ответ пользователь получает прямо в выдаче. Маркетинг отвечает оптимизацией контента под цитируемость генеративными моделями (GEO/AEO).

По данным исследования РИР (апрель 2026), 32% специалистов уже применяют оптимизацию контента под нейровыдачу, ещё 42% намерены внедрить её до конца 2026 года. Ключевые факторы попадания в нейроответ, по тому же опросу, экспертность источника (57%), структурированный контент (53%) и прямой ответ на запрос пользователя (50%). Вывод простой: побеждает не самый «оптимизированный», а контент с понятным авторством, фактами, числами и прямым ответом в первом абзаце.

Частые вопросы

Какие нейросети для маркетинга использовать в России?
Для большинства задач хватает отечественных моделей: GigaChat от Сбера (текст и изображения) и YandexGPT с генератором изображений Шедеврум от Яндекса. Они доступны без VPN, встраиваются в бизнес-сервисы и не упираются в санкционные ограничения. Но выбор инструмента, не первый шаг: сначала определите процесс, владельца и метрику, иначе любой инструмент даст «вау без денег».
С чего начать внедрять нейросети в маркетинге?
С одного узкого процесса, у которого есть владелец и метрика, обычно это контент-конвейер или генерация гипотез под A/B-тест. Опишите workflow «до», добавьте слой нейросети с обязательной проверкой человеком и сравните цифры. Не «нейросети в маркетинг» целиком и не выбор инструмента в первую очередь.
Заменят ли нейросети маркетологов и копирайтеров?
Нет. Нейросети удешевляют рутину (черновики, варианты, разбор данных) и поднимают планку: ценнее становится тот, кто держит стратегию, голос бренда, фактическую точность и отвечает за публикацию. Работа смещается от «написать текст» к «поставить задачу, отредактировать и проверить», это требует более высокой квалификации, а не меньшей.
Почему нейросети внедрили, а выручка не выросла?
Самый частый сценарий: по данным McKinsey, более 80% компаний не видят ощутимого эффекта gen AI на EBIT. Причина обычно не в модели, а в процессе, нет владельца, нет контент-гайда, нет проверки качества и нет метрики «до». Нейросеть на сломанном процессе масштабирует средний контент, а не выручку.
Насколько опасны ошибки и галлюцинации нейросетей в контенте?
Достаточно опасны, чтобы не публиковать без проверки. По данным IAB (2025), более 70% маркетологов уже сталкивались с ИИ-инцидентом, галлюцинациями, off-brand или некорректным контентом. Ответственность за опубликованное несёт компания, а не модель, поэтому обязательны фактчек, проверка на голос бренда и учёт правовых рисков (права на визуал, маркировка ИИ-контента, чувствительные ниши).
Что такое GEO/AEO и нужно ли это маркетингу?
GEO/AEO, оптимизация контента под попадание в нейроответы (Яндекс Нейро, Google AI Overviews, Perplexity), когда пользователь получает ответ прямо в выдаче. По данным РИР (2026), 32% специалистов уже это применяют, ещё 42% планируют до конца 2026 года. Работает контент с понятным авторством, фактами, числами, структурой и прямым ответом на запрос в первом абзаце.

Источники

Business AI brief

Раз в неделю — честный AI business brief

Кейсы, цифры, провалы и workflows для предпринимателей. Без вендорского хайпа.

Нажимая, вы соглашаетесь с обработкой данных (152-ФЗ).

Предпочитаете Telegram? Читать в Telegram