Нейросети для маркетинга: где экономят время, а где нет

Коротко: нейросети для маркетинга экономят время там, где результат проверить быстрее, чем сделать: варианты текстов, разбор отзывов, перепаковка материала под площадки. На фактах, цифрах и стратегии время уходит в проверку, и экономия пропадает. Поэтому считайте её по всей задаче вместе с правками, а не по скорости генерации.

Допустим, команда оплатила ChatGPT или Алису AI и ждёт, что маркетолог освободит заметную часть недели. Мы в Звонко каждый день производим тексты на нейросетях и сверили свой опыт с исследованиями, где время засекали в понятных условиях. Находка такая: на коротких письменных задачах в эксперименте нейросеть ускоряет работу сильно, а в среднем по большому опросу работников выигрыш мал. Разница уходит в проверку. Отдайте нейросети отчёт с цифрами, и сверка каждой цифры может занять больше времени, чем написать отчёт самому.

Сколько времени ИИ в маркетинге экономит по данным исследований?

В экспериментах на коротких письменных задачах нейросеть сокращала время на 25–40%. В национальном опросе работников Дании пользователи сэкономили в среднем 2,8% рабочих часов. Обе цифры верны для своих условий, и условия у них разные.

Шакед Ной и Уитни Чжан дали 453 образованным специалистам, среди них маркетологам, авторам грантов, консультантам, аналитикам и HR, задачи на 20–30 минут: пресс-релиз, короткий отчёт, план анализа, деликатное письмо. Группа с ChatGPT справилась примерно на 40% быстрее. Независимые оценщики поставили её работам на 18% более высокие оценки (MIT News, 2023, Science). Авторы сами оговаривают, что задачи были короткими, замкнутыми и не требовали знания контекста, а это может завышать пользу. Факты в текстах участников не проверялись (рабочая версия).

758 консультантов BCG решали 18 задач, которые GPT-4 выполняет хорошо: идеи продукта, сегментация рынка, маркетинговое и убеждающее письмо. Авторы называют такой круг задач фронтиром возможностей модели. С GPT-4 консультанты выполнили на 12,2% больше задач и работали на 25,1% быстрее, качество тоже выросло (Dell’Acqua и соавторы, Organization Science). Рост качества на 40% приводим по пересказу BCG.

Андерс Хумлум и Эмили Вестергор опросили 25 000 работников в Дании в 11 профессиях, среди которых маркетологи. Пользователи сэкономили в среднем 2,8% рабочих часов. Маркетологи, чьи работодатели поощряют ИИ, назвали 6,8%. Эффекта на заработки и часы работы авторы не нашли (NBER WP 33777, BFI). Время здесь записано со слов респондентов, трудоёмкость задач никто не засекал. На 40-часовой неделе 2,8% составляют около часа (это наша арифметика, не данные исследования).

Авторы датской работы сами отмечают разрыв с контролируемыми экспериментами, где прирост часто выше 15%. Для команды отсюда следует одно: обещания ускорения в разы нельзя переносить на всю неделю маркетолога, задачи сначала разбирают по типам.

Генерация — самый короткий шаг. Сэкономит ли нейросеть время, зависит от проверки и правки.

Как понять, что задачу выгодно отдать нейросети?

Задачу выгодно отдавать нейросети, если её результат можно проверить заметно быстрее, чем сделать самому. Время с нейросетью состоит из четырёх шагов: бриф, генерация, проверка, правка. Генерация обычно самый короткий из них, поэтому экономию решают проверка и правка.

Проверка дешёвая, когда качество видно при чтении: двадцать заголовков к одному посту, пять вариантов первой строки письма, перепаковка готовой статьи в три поста. Человек читает и выбирает, ошибка не прячется. Проверка дорогая, когда каждое утверждение нужно сверить с источником: цифры в отчёте, характеристики товара, сравнение с конкурентами. Тогда проверяющий повторяет работу автора, только с чужим текстом перед глазами. Мы в Звонко называем это ценой проверки и с неё начинаем разбор любой задачи.

Эксперимент BCG показывает, сколько стоит ошибка в выборе. Одну задачу авторы специально построили за пределами возможностей модели: правильный ответ был скрыт в данных. Без ИИ её верно решали 84% участников, с ИИ 60–70%. В итоговой публикации вывод такой: на задаче за пределами возможностей модели участники с ИИ находили правильное решение на 19% реже (Organization Science). Это одна задача, и вывод «ИИ вредит везде» из неё не следует. Но проверять ответ модели внимательнее всего стоит там, где он неочевиден.

Перед каждой задачей хватает одного вопроса: если нейросеть ошибётся, увижу ли я это за пару минут? Если да, задачу можно отдавать.

Где применение ИИ в маркетинге даёт реальную экономию?

Экономия есть в трёх группах задач: черновики и варианты, разбор больших массивов данных, перепаковка материала под площадки. Во всех трёх человек быстро видит качество результата.

Черновики и варианты — это тексты рассылок, заголовки, подписи, описания категорий, идеи для постов и креативов. HubSpot опросил более 1500 маркетологов: 66% используют ИИ в работе. Текстовый контент — самое частое применение генеративного ИИ, для письма его берут 55% пользователей (HubSpot, AI Trends for Marketers 2025). В эксперименте Ной и Чжан работа сместилась от чернового письма к генерации идей и редактированию: человек перестал печатать с нуля и стал отбирать.

Разбор больших массивов — это отзывы, обращения в поддержку, поисковые запросы, расшифровки звонков. Модель раскладывает массив на темы, человек проверяет выборку из каждой темы, и проверка выборки короче чтения всего массива. По опросу ВШЭ и РАСО, который пересказал dp.ru, специалисты по маркетингу и PR чаще всего применяют нейросети для аналитики и визуализации данных, изучения аудитории и построения моделей. Выборка и методика в публикации не указаны, источник вторичный. Здесь же начинается ИИ в маркетинге и управлении продуктом: те же группы отзывов дают продуктовой команде список претензий и гипотез.

Перепаковка — это когда одна экспертная статья превращается в пост для соцсети, рассылку, тезисы для выступления. Смысл уже есть, нейросеть меняет форму, и расхождение с оригиналом видно при чтении. Эту логику на производстве текстов мы разбирали в материале про нейросети для создания контента.

Новичкам нейросеть помогает сильнее, чем опытным. В эксперименте BCG слабые консультанты выиграли больше сильных. В исследовании Brynjolfsson и соавторов 5172 оператора техподдержки с ИИ-ассистентом решали в час на 15% больше обращений, а у самых опытных прирост был слабым. Это техподдержка, и цифру нельзя переносить на маркетинг, но прирост проще ждать от младших сотрудников.

Где искусственный интеллект в маркетинге времени не экономит?

Экономии нет там, где проверка стоит столько же, сколько работа: факты и цифры, стратегия, позиционирование, всё, что требует знания вашего рынка и продукта. Время уходит из написания в проверку и правки, а итог остаётся тем же.

Главной трудностью в опросе HubSpot маркетологи назвали неточную информацию (43%). Следом идут предвзятость, нерелевантность цели и поверхностность. Документация Anthropic по снижению галлюцинаций говорит прямо: даже самые продвинутые модели иногда выдают неверный текст. Приёмы вроде разрешения признать незнание, опоры на цитаты и проверки утверждений по источникам значительно снижают риск, но не устраняют его (Anthropic, Reduce hallucinations). Каждое число и утверждение в тексте от модели кто-то в команде проверяет сам.

По пересказу BCG, пользователи GPT-4 выдавали на 41% менее разнообразные идеи. Если задача в том, чтобы отличаться от конкурентов, общий черновик модели с первой строки похож на всех остальных.

Стратегические решения модель тоже не снимает. Она не знает, почему ваш клиент уходит к конкуренту, и не отвечает за выбор позиционирования. Десять формулировок она предложит, но выбирать из них будет человек, который понимает бизнес.

Какие задачи отдавать нейросети, а какие оставить человеку?

Задачу удобно разделить на шаги: нейросети отдают шаги с быстрой проверкой, человеку остаются шаги с ответственностью за факты и смысл. Таблица сводит типовые задачи маркетинговой команды.

Верхние строки таблицы обычно дают экономию сразу. Нижние стоит отдавать нейросети только частично: черновик формулировок или список вопросов, а не готовое решение.

Задачи по цене проверки: чем быстрее видна ошибка, тем выгоднее отдавать задачу нейросети.

Как посчитать экономию от использования ИИ в маркетинге на своей команде?

Экономия равна времени задачи вручную минус сумма четырёх шагов с нейросетью: бриф, генерация, проверка, правка. Считать стоит на одинаковых материалах и по секундомеру, а не по ощущениям.

Ниже учебный расчёт. Числа выдуманы для примера и не относятся ни к одной реальной команде, исследованию или к замерам Звонко.

В первой строке экономия 100 минут: проверять почти нечего, кроме условий акции, правка идёт на стиль. Во второй задача стала дороже. Каждую цифру нужно открыть в выгрузке и сравнить, а найти ошибку в чужом тексте труднее, чем написать текст заново. Если бы нейросеть готовила отчёт по подключённой выгрузке, а человек сверял только расхождения, картина изменилась бы. Но это уже другой процесс, и считать его нужно отдельно.

Для точного расчёта берите среднюю неделю, а не лучший случай: засеките пять-десять повторений одной задачи. Записывайте возвраты, то есть случаи, когда готовый материал вернули на доработку из-за ошибки. Сравнивайте с реальной ставкой часа сотрудника: в этом расчёте дорого стоит время людей, а не подписка. Тот же подход к выбору процесса и учёту правок описан в статье про автоматизацию бизнес-процессов с ИИ.

Собственного замера экономии времени у маркетинговой команды у нас нет: наши числа относятся к конвейеру текстов. Сколько выигрывает отдел целиком, где тексты лишь часть недели, мы пока не знаем и поэтому предлагаем считать у себя.

Какие нейросети для маркетинга и продаж выбирать под задачу?

Нейросеть выбирают по классу задачи, а не по рейтингу. Списка, где лучшие ИИ для маркетинга выстроены по баллам, мы не даём: общий балл не говорит, как модель справится с вашей задачей, а результат сильнее всего зависит от брифа.

Универсальные языковые модели, например ChatGPT, Алиса AI или GigaChat, пишут тексты и структуры, переписывают, отвечают на вопросы. Они подходят для черновиков, вариантов и перепаковки. Модели с отсечкой знаний не знают событий последних месяцев, поэтому для свежих данных нужен поиск или ручная проверка фактов.

Модели с загрузкой файлов и таблиц берут на себя отзывы, выгрузки запросов, расшифровки звонков. Они работают как первичный разметчик, итоговые числа пересчитывают в таблице.

Генераторы изображений годятся для набросков, концептов и иллюстраций, где допустима неточность деталей. Для карточек товара, где картинка должна совпадать с реальным товаром, они подходят хуже.

Инструменты рекламных кабинетов встроены в Директ и VK Рекламу и работают на данных вашей страницы и кампании. Им посвящён следующий раздел.

Специализированные сервисы транскрибируют звонки, делают сводки встреч, помогают в CRM и почте. Для команд, которым нужен не отдельный чат, а ИИ внутри ежедневных систем, мы в Звонко делаем ИИ-ассистента под процессы компании.

Нейросети для маркетинга и продаж полезны, когда за ними стоит процесс: бриф, шаблон проверки, ответственный. Как устроен бриф, мы разбирали в материале про создание текста нейросетью. На производстве текстов в Звонко мы видим, что качество результата зависит от брифа сильнее, чем от выбора модели.

Как работает реклама с помощью ИИ в Яндекс Директе и VK Рекламе?

Рекламные кабинеты генерируют тексты и картинки по странице сайта. Реклама с помощью ИИ экономит время на черновике, но вид части объявлений можно оценить только после показов, и за сменой сайта они не следят.

В Яндекс Директе есть формат «Нейрообъявление β»: объявления создаются на базе страницы сайта, до 25 текстово-графических объявлений на страницу, генерация обычно занимает до 24 часов. Яндекс заявляет в среднем на 17% больше конверсий. Условия сравнения справка не раскрывает, поэтому считать это независимым результатом нельзя. Формат подходит предложениям, которые можно изображать не в точном соответствии с видом на сайте и без важных технических характеристик. Он работает только с русскоязычными страницами, в группе доступно одно нейрообъявление, содержание не обновляется при смене сайта. Для части тематик качественные картинки не получаются: наружная реклама, вывески, лендинги, сложная электротехника (справка Директа).

В Мастере кампаний есть «Объявления от нейросети»: в среднем до 20 штук в отдельной группе. Перед показом их фильтрует автоматика, проверяют люди, затем идёт модерация. Внешний вид можно проверить только после показов, через Мастер отчётов (справка Мастера кампаний). Заголовок и текст обычного объявления тоже можно сгенерировать по странице и отредактировать (справка Директа о текстах).

В VK Рекламе генерация текста для сайтов и сообществ выдаёт набор вариантов, ещё три можно запросить. По справке, это помогает сократить время на написание (текстовая генерация). Генерация изображений доступна на шаге кампании, на шаге объявления и в Креативной студии: на шаге кампании предлагаются две сгенерированные картинки (всего можно получить не больше четырёх), на шаге объявления — до четырёх; результат можно редактировать (генерация картинок).

Кабинетные генераторы удобны там, где предложение простое и не привязано к точным характеристикам. Тексты для товаров со сложными параметрами надёжнее писать и проверять самим. Справку кабинетов мы сняли в сентябре 2026 года, а форматы меняются быстро, поэтому перед запуском названия и лимиты стоит сверить заново.

Объявление от нейросети: вид видно только после показов, а при смене сайта оно само не обновится.

Как проверять работу нейросети, чтобы не потерять сэкономленное время?

Проверку выгодно ставить в начало процесса и вести по чек-листу. Мы в Звонко перенесли сверку фактов из конца, перед публикацией, на шаг сразу после черновика, и возвратов на доработку стало втрое меньше: ошибки находятся до того, как на них наросли правки. Этот опыт относится к производству текстов в нашем конвейере, в других процессах его нужно проверять отдельно. Как устроен такой конвейер, описано в материалах про контент-завод и автоматизацию производства контента.

Минимальный порядок для команды:

1. Напишите бриф: аудитория, цель, тон, обязательные факты и источники. Расплывчатое задание умножает число правок.
2. Разрешите модели признавать, что ответа нет, и просите опираться на переданные данные, а не на память.
3. Сразу после черновика сверьте числа, названия, даты и утверждения о продукте с первоисточником.
4. Только потом правьте стиль и структуру.
5. Записывайте, сколько заняла каждая стадия, чтобы расчёт экономии опирался на ваши данные.

Можно ли отправлять в нейросеть персональные данные клиентов?

Персональные данные клиентов в зарубежный сервис без подготовки отправлять рискованно. По статье 12 152-ФЗ оператор до трансграничной передачи персональных данных отдельно уведомляет Роскомнадзор и до подачи уведомления получает сведения о мерах защиты у получателя. Для стран вне перечня адекватной защиты передача обычно возможна после того, как Роскомнадзор рассмотрит уведомление (текст закона).

Безопасный порядок такой: в зарубежные сервисы отправлять обезличенные данные, а работу с персональными данными клиентов согласовать с юристом. Оценку конкретного сервиса мы не даём. Для рекламы с ИИ-креативами действуют общие правила маркировки рекламы. Авторские права на результаты генерации и условия конкретных сервисов мы в этой статье не разбирали, их стоит уточнить у юриста до массового использования.

С чего маркетинговой команде начать работу с нейросетями в первую неделю?

Выберите три повторяющиеся задачи, по одной из каждой группы: варианты текстов, разбор отзывов или запросов, перепаковка материала. Засеките время вручную и с нейросетью на пяти повторениях и посчитайте экономию по формуле из раздела о расчёте. Оставьте в работе только те задачи, где экономия сохранилась после сверки фактов.

Если тексты потом должны попадать в ответы нейросетей, к проверке добавляются требования из статьи о том, как попасть в ответы ChatGPT.

Когда задач с экономией набирается много и вручную их уже не прогнать, нужен конвейер: бриф, генерация, сверка фактов, редактура и публикация в одном процессе. Такую систему под контент компании мы в Звонко настраиваем по услуге контент-автоматизации, стоимость и условия указаны на странице услуги.

ОБ АВТОРЕ

Дмитрий Зимин Сооснователь Звонко. 12 лет в маркетинге и медиа, бывший главред спортивных СМИ