Чи справді AI кращий маркетолог за вас?
Варіанти використання, реальні кейси та застереження
Штучний інтелект уже давно перестав бути футуристичною забавкою для айтівців. У 2025-му він — повноцінний гравець у маркетингових командах: пише тексти, генерує банери, розставляє пріоритети, прогнозує поведінку клієнтів і навіть веде переговори в чатах.
Але разом із можливостями приходять і виклики. Що далі — то складніше відрізнити автоматизовану персоналізацію від нав’язливої маніпуляції, а швидкість контенту — від втрати голосу бренду. У цій статті покажемо, як AI реально працює у маркетингу сьогодні: з прикладами, цифрами та короткими застереженнями для тих, хто не хоче загратися.
Generative AI: контент без обмежень
Ahrefs проаналізували до мільйона нових вебсторінок та виявили, що близько 74% вебсторінок містять AI-згенерований контент. Він підсилив роботу спеціалістів та дав людям змогу працювати із суміжними сферами. Так, дизайнери можуть генерувати текст під свою роботу, райтери — створити віжуал для блогу чи поста. Для бізнесу це зводиться до одного:
AI-контент — це швидко, дешево та легко.
Відповідно, це значно зменшує витрати на продакшн. З нижчими витратами маркетологи можуть швидше тестувати гіпотези й адаптуватися під нові тренди.
Приклади в дії
Великим показником ефективності генеративного AI є його адаптація компаніями-гігантами. Світові бренди не бояться експериментувати з новими форматами й регулярно вигадують щось нове.
Coca-Cola
У 2023 році Coca-Cola запустили кампанію Create Real Magic. Разом з OpenAI вони дали користувачам можливість створювати власні візуали з архівних елементів бренду. Потім найкращі роботи експонували на цифрових білбордах у Times Square та Piccadilly Circus.
Також Coca-Cola запустила Fizzion у колаборації з Adobe. Це AI-інструмент, який автоматизує створення брендованого контенту в Adobe-програмах. Він аналізує стиль бренду (шрифти, кольори, логотипи) та забезпечує узгодженість у всіх маркетингових матеріалах — від глобальних до локальних.
Так, він може:
- генерувати дизайни згідно з бренд-стандартами;
- адаптувати контент під різні країни та мови;
- пришвидшувати роботу дизайнерів без втрати якості.
З появою цього інструменту Coca-Cola стала одним із перших глобальних брендів, що вбудували AI просто у свій дизайн-пайплайн.
Джерело: The Coca-Cola Company
L’Oréal x Nvidia
Колаборація між брендом косметики та компанією, що створює відеокарти звучить сюрреалістично. Втім, це партнерство принесло CreAItech — нову AI-платформу для створення візуального контенту на базі Nvidia AI Enterprise. Зрештою цей інструмент може:
- створювати віжуали для косметичних продуктів і рекламних креативів за допомогою моделей на кшталт Stable Diffusion і Adobe Firefly;
- поєднувати AI-зображення з даними з рекомендаційного движка (Noli), що аналізує тип шкіри, колір обличчя, текстуру волосся та пропонує персоналізовані рішення;
- інтегрувати AI у всі бізнес-процеси, що особливо важливо для понад 40 брендів, які входять до L’Oréal Group.
Гіперперсоналізація: заміна сегментації
Завдяки гіперперсоналізації комунікація адаптується до конкретних користувачів у реальному часі, зважаючи на їхні дії, поведінку й наміри. Маркетинг перестав сегментувати користувачів та вже звик до формулювання «один клієнт — один меседж». Все це стало можливим завдяки AI-аналітиці, що може брати до уваги поведінкові патерни, взаємодію користувача з платформою, транзакційні дані та багато іншого.
Як це працює
1. AI-система збирає інформацію в реальному часі та аналізує цифрову поведінку користувача. Це охоплює сторінки, які він переглядає, на чому акцентує увагу, що додає в кошик, лайкає або пропускає. За допомогою цих «сигналів наміру» алгоритми розуміють не лише, що цікавить користувача, але й наскільки сильно.
2.AI-профілювання та прогнозування теж відіграють важливу роль. Зібрані real-time дані поєднуються з історією поведінки користувача, даними з CRM, геолокацією, демографією тощо. У комбінації вся ця інформація дає достатньо для того, щоб сформувати динамічний, регулярно оновлюваний портрет клієнта. Такий портрет допомагає оцінити ймовірність покупки, реакції на знижки тощо.
На основі всіх отриманих даних AI-система може автоматично генерувати персоналізовану комунікацію. З розумінням користувача AI вчиться показувати бажаний товар або послугу в потрібний час та в потрібному місці. Саме тому ми можемо часто бачити:
- push-сповіщення з унікальною пропозицією, щойно відкриваємо застосунок;
- email із добіркою товарів, який формується не шаблонно, а генерується «на льоту»;
- банери та pop-up повідомлення на головній сторінці сайту зі знижкою, саме на той товар, який переглядали, скажімо, 2 дні тому.
Для прикладу гіперперсоналізації: Revolut використовує штучний інтелект, який перетворює аналітику на персоналізовані фінансові поради. AI аналізує витрати користувача за певними категоріями та підмічає зміни й патерни. Далі на основі цих даних система пропонує контекстні поради: як заощадити, на що користувач витрачає забагато чи які підписки можуть бути непотрібними.
Predictive та prescriptive AI: прогнозування та просунута аналітика
Штучний інтелект не просто аналізує минуле. В певному сенсі він передбачає майбутнє та рекомендує те, що дасть найкращий результат. У цьому й полягає суть підходів predictive та prescriptive, які змінюють логіку маркетингових рішень.
З огляду на назву predictive AI передбачає та прогнозує поведінку користувача:
- Churn: хто з користувачів може покинути платформу й чому;
- Upsell/cross-sell: кому і коли запропонувати кращу версію продукту або супутній товар;
- Lifetime value: скільки грошей принесе користувач за весь час взаємодії.
Prescriptive AI, своєю чергою, використовує всі ці дані для створення прескриптивних стратегій. Штучний інтелект може сформувати оптимальний порядок дій під час роботи з клієнтом — запропонувати знижку, нагадати про неї, надіслати email. Що важливо, ці стратегії дуже гнучкі й можуть адаптуватися до змін у реальному часі.
Одним з найвідоміших прикладів такого підходу до маркетингу є класична модель customers who bought this also bought від Amazon. Система хоч і стара, та компанія постійно покращує її за допомогою ML-алгоритмів.
Джерело: Business.com
Іншим відомим прикладом є Netflix, який використовує AI для своєї системи рекомендацій. В її основі AI прогнозує, який жанр, актор чи візуальний стиль може привернути увагу користувача. Крім того, алгоритм здатен сам змінювати мікроконтент для різних сегментів. Різні користувачі можуть бачити різні превʼю до серіалів, трейлери чи мову озвучення/субтитрів.
Розмовний маркетинг: голосові помічники та аудіореклама
Маркетингова комунікація перестала були односторонньою. Завдяки AI це часто діалог між платформою та клієнтом. Фактично, комунікація з брендом сьогодні схожа на розмову з консультантом у месенджері, чаті чи навіть голосом.
Сучасні AI-моделі навчилися вести природну розмову, яка адаптується під співрозмовника в реальному часі. У розрізі маркетингу це працює майже так само, як і звичайна інтеракція з ChatGPT. З відмінностей є лише те, що чат-бот сфокусований на продукті або бренді й не відхиляється від теми. Також у нього може бути більш обширний функціонал, як-от відстежування транзакцій, надання інформації про доставку, терміни тощо.
До прикладу, в Amazon є цікавий кейс використання розмовних помічників для маркетингу. Компанія розробила формат Voice Ads для нової версії свого помічника — Alexa+. У цьому форматі бренди можуть застосовувати Алексу для поширення реклами, яка вставляється просто під час розмови з помічником.
Наприклад, під час звичайної інтеракції з Алексою між відповідей може зʼявитись аудіореклама, підібрана під вподобання користувача. Маркетологам уже доступні як стандартна аудіореклама, так і інтерактивна, де можна просити Алексу додати товар до кошика, надати більше деталей чи нагадати про це пізніше.
Етика, довіра й регулювання
Питання етики в маркетинговому полі є настільки ж популярним, як і сам генеративний AI. Бренди отримали безпрецедентну силу: вони можуть створювати гіперперсоналізовані меседжі, відео зі знаменитостями та прогнозувати поведінку користувачів із високою точністю. Втім, це створює цілу низку нових загроз для приватності й довіри. Тож які найбільші ризики несе собою стрімка адаптація AI?
Основні ризики
Упередження, або ж data bias — один з ключових pain point’ів. Алгоритми, за якими працюють AI-системи, тренуються на історичних даних та можуть вловлювати як позитивні, так і негативні шаблони. Останні є найбільш деструктивними, оскільки можуть проявляти дискримінацію. Наприклад, рекомендаційні системи можуть будувати стереотипні уявлення про користувачів, непропорційно пропонувати певні товари одній групі людей, ігноруючи інших.
Deepfake-контент теж здійняв серйозні суперечки. Вже зараз у рекламних кампаніях використовують голограми або ж повністю змодельовані обличчя як знаменитостей, так і пересічних людей. Без чіткої комунікації про те, що ці актори змодельовані AI, користувачі можуть відчути себе обманутими, а самі актори — демонструвати нереалістичні тейки, результати й інше.
Залежно від своїх знань AI також може вдаватися до маніпуляцій. Розуміючи емоційний стан, фінансову ситуацію та інтереси користувача, він здатен використовувати вразливості для стимуляції імпульсивних покупок та ухвалення ірраціональних рішень.
Як бренди відповідають
У відповідь на побоювання користувачів, застереження експертів та навіть у межах превентивних заходів компанії почали впроваджувати етичні гайдлайни.
До прикладу, компанія Unilever ввела жорсткі принципи відповідального AI:
- людина контролює всі рішення, де AI лише допомагає, не диктуючи рішення;
- кожна AI-система, яку використовують, має свого відповідального власника;
- всі AI-моделі постійно проходять моніторинг, аудити та вдосконалення.
З таким підходом компанія хоч і визнає, що AI — це потужний інструмент, але лише як частина системи під чітким людським наглядом.
Інший гарний кейс регуляції AI є у шведської IKEA. Компанія запустила AI Task Force для етичного AI та його менеджменту. Так, усі нові AI-рішення в компанії проходять етичний аудит з перевіркою на упередженість, прозорість і безпеку даних. Крім того, в компанії діє загальна освітня програма, спрямована на вивчення можливостей штучного інтелекту.
Також для регулювання AI-контенту використовують маркування. Коаліція C2PA, до якої входять Adobe, Microsoft, Google, Intel, BBC та інші, розробила відкритий стандарт — Content Credentials. Він дає змогу вбудовувати в медіаконтент метадані, які фіксують походження, дату, правки та факт використання AI.
Роль регуляторів
Світові уряди теж не так давно почали розпізнавати ризики, повʼязані з нерегульованим застосуванням штучного інтелекту. У 2024 році ЄС ухвалив AI Act — перший всеосяжний закон про штучний інтелект. Цей закон:
- вимагає маркування контенту, згенерованого AI;
- забороняє використання AI для маніпулятивних або дискримінаційних цілей;
- зобовʼязує моделі проходити аудити безпеки та прозорості.
У США є альтернативна ініціатива – AI Safety Institute. У цьому випадку, це інституція головна задача якого розробити та впровадити стандарти для використання AI в маркетингу, фінансовій індустрії та медіа.
На завершення
Попри те, що для багатьох AI став незамінним учасником багатьох процесів, це не означає, що людина відійшла на другий план. AI чудово справляється з рутинними й повторюваними завданнями, але ключові рішення, стратегія та креативна ідея — це зона відповідальності людини й у цьому, її не замінити.
Тож попри неймовірно стрімкий розвиток AI залишається помічником, і бренди, компанії та навіть уряди роблять правильні кроки, щоб це так працювало й надалі. Зрештою зараз основна перевага на ринку не в тих, хто заміняє свою роботу штучним інтелектом, а в тих, хто вміє скерувати цей потужний ресурс у правильне русло.
