Искусственный интеллект в контенте. 5 оптимальных стратегий
Последние два года ознаменованы всплеском интереса к ИИ: почти две трети малых бизнесов и маркетологов уже используют ИИ для контент-маркетинга и SEO. Ниже мы рассмотрим 5 ключевых стратегий применения ИИ в работе с контентом. Каждая стратегия подкреплена реальными кейсами, последними трендами и рекомендациями по использованию.
Стратегия 1. ИИ в контент-маркетинге (создание и оптимизация контента)
Применение ИИ в контент-маркетинге позволяет создавать больше качественного контента за меньшее время. Нейросети стали эффективным помощником контент-мейкеров: генерируют тексты (статьи, посты, описания) на основе заданных параметров, помогают разрабатывать контент-планы, исправлять черновики и создавать изображения и видео. Профессионально используя такие инструменты, можно составить план публикаций для блога, написать пост в соцсети, отредактировать статью, сгенерировать иллюстрацию или музыку для рекламного ролика — всё это под силу ИИ сегодня.
Например, сервис ClickUp с помощью генеративного AI-инструмента для SEO смог за год опубликовать 150 оптимизированных статей и на 85% увеличить органический трафик на сайт.
Маркетологи всё активнее внедряют такие решения: опрос Semrush показал, что 67% владельцев малого бизнеса и маркетологов уже используют ИИ для упрощения работы с контентом и SEO-задач.
Например, сервис ClickUp с помощью генеративного AI-инструмента для SEO смог за год опубликовать 150 оптимизированных статей и на 85% увеличить органический трафик на сайт.
Маркетологи всё активнее внедряют такие решения: опрос Semrush показал, что 67% владельцев малого бизнеса и маркетологов уже используют ИИ для упрощения работы с контентом и SEO-задач.
Практические возможности.
ИИ-инструменты в контент-маркетинге выполняют сразу несколько функций. Во-первых, это генерация черновиков текстов — языковые модели, как ChatGPT, пишут статьи, письма или сценарии видео, которые затем дорабатываются человеком.
Во-вторых, это анализ данных и инсайты: алгоритмы исследуют поведение аудитории, тренды, эффективность опубликованных материалов и подсказывают темы, форматы и ключевые слова.
В-третьих, ИИ помогает в SEO-оптимизации контента — от подбора релевантных ключевых фраз до технического аудита сайта, что повышает видимость в поиске.
Наконец, ИИ может автоматизировать дистрибуцию и адаптацию контента под разные каналы: например, подобрать лучшее время публикации поста или сгенерировать несколько вариантов заголовка для A/B тестирования.
Роль человека.
Важно отметить, что ИИ пока не способен полностью заменить креативность и экспертизу контент-маркетолога. Генеративные модели имеют тенденцию допускать фактические неточности или выдавать шаблонные тексты. Поэтому лучший подход — рассматривать ИИ как инструмент для ускорения рутины и источника идей, а не как автономную машину для производства контента.
Полученные от нейросети материалы обязательно требуют проверки фактов, редактуры и приведения в соответствие с тоном бренда. При грамотном использовании синергия человека и ИИ даёт отличные результаты — команды, где творческий специалист сотрудничает с ИИ, способны создавать больше материалов, чем каждый по отдельности. Таким образом, стратегия оптимального использования ИИ в контент-маркетинге сводится к следующему: автоматизировать рутину, создавать черновики, но финальное слово оставлять за человеком.
Важно отметить, что ИИ пока не способен полностью заменить креативность и экспертизу контент-маркетолога. Генеративные модели имеют тенденцию допускать фактические неточности или выдавать шаблонные тексты. Поэтому лучший подход — рассматривать ИИ как инструмент для ускорения рутины и источника идей, а не как автономную машину для производства контента.
Полученные от нейросети материалы обязательно требуют проверки фактов, редактуры и приведения в соответствие с тоном бренда. При грамотном использовании синергия человека и ИИ даёт отличные результаты — команды, где творческий специалист сотрудничает с ИИ, способны создавать больше материалов, чем каждый по отдельности. Таким образом, стратегия оптимального использования ИИ в контент-маркетинге сводится к следующему: автоматизировать рутину, создавать черновики, но финальное слово оставлять за человеком.
Стратегия 2. ИИ в рекламе
Digital-реклама — ещё одна область, где ИИ раскрывает свой потенциал. Алгоритмы машинного обучения кардинально меняют как процесс создания рекламных материалов, так и их доставку до аудитории. Один из ключевых аспектов — это автоматизация медиабаинга, так называемая programmatic advertising поручает ИИ в реальном времени решать, где и кому показывать объявление, исходя из прогнозов конверсии и ставок. ИИ способен мгновенно анализировать сотни факторов о пользователе и показывать наиболее релевантное объявление в нужный момент, что повышает ROI кампаний. Например, через инструменты вроде Google Ads с динамическими объявлениями ИИ сам подбирает сочетание заголовков и описаний под конкретный поисковый запрос пользователя.
Генерация креативов. Ещё один заметный тренд — использование генеративного ИИ для создания рекламных креативов. Нейросети, интегрированные в алгоритмы таких рекламных систем, как Яндекс Директ или ВКонтакте помогают писать рекламные тексты, придумывать слоганы, а также создавать изображения и видеоролики. Цель — упростить компаниям производство креативов и процессы тестирования.
Генерация креативов. Ещё один заметный тренд — использование генеративного ИИ для создания рекламных креативов. Нейросети, интегрированные в алгоритмы таких рекламных систем, как Яндекс Директ или ВКонтакте помогают писать рекламные тексты, придумывать слоганы, а также создавать изображения и видеоролики. Цель — упростить компаниям производство креативов и процессы тестирования.
Персонализация рекламных сообщений.
Искусственный интеллект также позволяет выводить персонализированную рекламу на новый уровень. Классический пример — опыт банка JPMorgan Chase, который одним из первых начал использовать генеративный ИИ для копирайтинга объявлений.
Ещё в 2016 году JPMorgan начал сотрудничество с компанией Persado, предоставляющей ИИ-платформу для создания рекламных текстов. Результаты оказались впечатляющими: CTR объявлений вырос на 450% после замены традиционных копирайтерских текстов на тексты, сгенерированные ИИ
Алгоритм перебирал формулировки, которые обычный маркетолог вряд ли бы выбрал интуитивно, и находил самые откликающиеся аудитории варианты. Помимо этого, банк использует ИИ для автоматического переписывания существующих объявлений под разные сегменты аудитории — фактически масштабируя персонификацию рекламных сообщений.
Другой яркий кейс — бренд Nutella, который с помощью нейросети разработал дизайн 7 миллионов уникальных этикеток для своих банок шоколадной пасты (каждая баночка — с неповторимым узором) и успешно распродал всю лимитированную серию. Кампания с уникальными дизайнами не только привлекла коллекционеров, но и продемонстрировала силу ИИ в создании персонализированного продукта для потребителя.
Искусственный интеллект также позволяет выводить персонализированную рекламу на новый уровень. Классический пример — опыт банка JPMorgan Chase, который одним из первых начал использовать генеративный ИИ для копирайтинга объявлений.
Ещё в 2016 году JPMorgan начал сотрудничество с компанией Persado, предоставляющей ИИ-платформу для создания рекламных текстов. Результаты оказались впечатляющими: CTR объявлений вырос на 450% после замены традиционных копирайтерских текстов на тексты, сгенерированные ИИ
Алгоритм перебирал формулировки, которые обычный маркетолог вряд ли бы выбрал интуитивно, и находил самые откликающиеся аудитории варианты. Помимо этого, банк использует ИИ для автоматического переписывания существующих объявлений под разные сегменты аудитории — фактически масштабируя персонификацию рекламных сообщений.
Другой яркий кейс — бренд Nutella, который с помощью нейросети разработал дизайн 7 миллионов уникальных этикеток для своих банок шоколадной пасты (каждая баночка — с неповторимым узором) и успешно распродал всю лимитированную серию. Кампания с уникальными дизайнами не только привлекла коллекционеров, но и продемонстрировала силу ИИ в создании персонализированного продукта для потребителя.
Эффективность и экономия. Для бизнеса применение ИИ в рекламе означает не только рост креативности, но и существенную оптимизацию бюджетов. Множество брендов отмечают снижение затрат благодаря автоматизации. К примеру, финтех-компания Klarna сообщала, что внедрение ИИ-инструментов позволило сократить маркетинговые расходы на 11% в год, причём около $ 10 млн экономии (37% от общего эффекта) было получено именно за счёт ИИ.
А Mondelez (владелец брендов Oreo, Milka и др.) инвестировал $ 100 млн в маркетинговый ИИ, рассчитывая сократить неэффективные рекламные расходы на 10−20% ежегодно. Эти примеры показывают: правильно настроенные алгоритмы способны нивелировать «человеческий фактор», исключить лишние траты и повысить отдачу от рекламы. Стратегически важно, чтобы маркетинговый отдел не боялся экспериментировать с новыми технологиями. Инновации с ИИ — уже не дань моде, а необходимость для сохранения конкурентоспособности бренда
А Mondelez (владелец брендов Oreo, Milka и др.) инвестировал $ 100 млн в маркетинговый ИИ, рассчитывая сократить неэффективные рекламные расходы на 10−20% ежегодно. Эти примеры показывают: правильно настроенные алгоритмы способны нивелировать «человеческий фактор», исключить лишние траты и повысить отдачу от рекламы. Стратегически важно, чтобы маркетинговый отдел не боялся экспериментировать с новыми технологиями. Инновации с ИИ — уже не дань моде, а необходимость для сохранения конкурентоспособности бренда
Стратегия 3. ИИ в SMM
Социальные сети – это среда, где контент появляется и устаревает с молниеносной скоростью, а успех требует постоянного присутствия и глубокого понимания аудитории. AI-инструменты для SMM призваны сделать работу с соцсетями более осознанной, персонализированной и автоматизированной.
Одно из главных преимуществ работы с ИИ – автопланирование и публикация контента. Специальные сервисы с поддержкой ИИ могут проанализировать опубликованные посты, время наибольшей активности подписчиков и тренды в отрасли, чтобы предложить готовый контент-план.
Одно из главных преимуществ работы с ИИ – автопланирование и публикация контента. Специальные сервисы с поддержкой ИИ могут проанализировать опубликованные посты, время наибольшей активности подписчиков и тренды в отрасли, чтобы предложить готовый контент-план.
К примеру, платформа Blaze AI позволяет маркетологу буквально в один клик сгенерировать контент-календарь на неделю или месяц вперёд с оптимальным расписанием публикаций. Такие решения экономят часы ручного труда на подбор времени постинга и тем, повышая регулярность выхода постов (а регулярность, в свою очередь, позитивно сказывается на охвате).
Генерация постов и креативов.
Ещё одна сфера применения ИИ в SMM — это создание контента для социальных платформ. С помощью нейросетей маркетологи генерируют черновики постов, придумывают варианты заголовков, подбирают популярные хэштеги и создают изображения/видео формата Stories или Reels.
Более того, генеративный ИИ вдохновляет на новые идеи: проанализировав вирусный контент, он может предложить темы постов или форматы (опрос, челлендж, мем). Всё это позволяет маркетологам быть эффективнее.
Ещё одна сфера применения ИИ в SMM — это создание контента для социальных платформ. С помощью нейросетей маркетологи генерируют черновики постов, придумывают варианты заголовков, подбирают популярные хэштеги и создают изображения/видео формата Stories или Reels.
Более того, генеративный ИИ вдохновляет на новые идеи: проанализировав вирусный контент, он может предложить темы постов или форматы (опрос, челлендж, мем). Всё это позволяет маркетологам быть эффективнее.
Аналитика и модерация.
Помимо создания контента, AI хорош в анализе обратной связи и настроения аудитории. Инструменты на базе обработки естественного языка (NLP) сканируют комментарии, отзывы, упоминания бренда и определяют тональность — позитивную, негативную, нейтральную. Благодаря этому SMM-менеджер видит общую картину настроения подписчиков и может оперативно реагировать на кризисные ситуации или, напротив, подчёркивать удачные инфоповоды.
По мере совершенствования нейросетей такие аналитические функции становятся всё точнее. Более того, ИИ способен отслеживать тренды: например, заметить, что аудитория обсуждает новый мем или событие, и подсказать бренду вовремя включиться (концепция newsjacking). Наконец, автоматизация в соцсетях касается и обратной связи с пользователями. Чат-боты в мессенджерах и личных сообщениях социальных сетей могут брать на себя первичное общение: отвечать на типовые вопросы, принимать заявки, собирать контакты. Такие боты понимают естественный язык, обучаются на часто задаваемых вопросах и работают 24/7. Это повышает оперативность и качество поддержки клиентов, разгружая менеджеров
Помимо создания контента, AI хорош в анализе обратной связи и настроения аудитории. Инструменты на базе обработки естественного языка (NLP) сканируют комментарии, отзывы, упоминания бренда и определяют тональность — позитивную, негативную, нейтральную. Благодаря этому SMM-менеджер видит общую картину настроения подписчиков и может оперативно реагировать на кризисные ситуации или, напротив, подчёркивать удачные инфоповоды.
По мере совершенствования нейросетей такие аналитические функции становятся всё точнее. Более того, ИИ способен отслеживать тренды: например, заметить, что аудитория обсуждает новый мем или событие, и подсказать бренду вовремя включиться (концепция newsjacking). Наконец, автоматизация в соцсетях касается и обратной связи с пользователями. Чат-боты в мессенджерах и личных сообщениях социальных сетей могут брать на себя первичное общение: отвечать на типовые вопросы, принимать заявки, собирать контакты. Такие боты понимают естественный язык, обучаются на часто задаваемых вопросах и работают 24/7. Это повышает оперативность и качество поддержки клиентов, разгружая менеджеров
Стратегия 4. Персонализация контента с помощью ИИ
Одно из самых перспективных направлений — гиперперсонализация контента под каждого пользователя. Потребители ждут, что бренд будет говорить с ними на одном языке и учитывать их интересы.
По данным исследований, 71% клиентов ожидают персонализированных взаимодействий от компаний и расстраиваются, когда этого не происходит. Искусственный интеллект открывает возможность реализовать такую персонализацию масштабно, для тысяч и миллионов пользователей, анализируя данные о каждом из них в режиме реального времени.
Алгоритмы машинного обучения обрабатывают историю действий человека (просмотры, клики, покупки, лайки) и на основе этого формируют индивидуальные рекомендации — будь то контент, товары или специальные предложения. В 2024 году подбор контента на основе недавних действий пользователя стал одним из главных трендов: ИИ анализирует поведение и подбирает публикации так, чтобы они максимально соответствовали интересам конкретного человека.
По данным исследований, 71% клиентов ожидают персонализированных взаимодействий от компаний и расстраиваются, когда этого не происходит. Искусственный интеллект открывает возможность реализовать такую персонализацию масштабно, для тысяч и миллионов пользователей, анализируя данные о каждом из них в режиме реального времени.
Алгоритмы машинного обучения обрабатывают историю действий человека (просмотры, клики, покупки, лайки) и на основе этого формируют индивидуальные рекомендации — будь то контент, товары или специальные предложения. В 2024 году подбор контента на основе недавних действий пользователя стал одним из главных трендов: ИИ анализирует поведение и подбирает публикации так, чтобы они максимально соответствовали интересам конкретного человека.
Примеры персонализации.
Привычный всем пример — стриминговый сервис Netflix. Его рекомендательная система на базе ИИ изучает, что смотрел зритель, какие фильмы искал, что оценивал, и на основе этого предлагает именно те фильмы/сериалы, которые с высокой вероятностью понравятся. Причём Netflix персонализирует даже обложки фильмов: нейросеть выбирает для каждого пользователя тот кадр или постер, который его с большей вероятностью заинтересует (например, показывает актёра или фильмы того жанра, который вы предпочитаете.
Привычный всем пример — стриминговый сервис Netflix. Его рекомендательная система на базе ИИ изучает, что смотрел зритель, какие фильмы искал, что оценивал, и на основе этого предлагает именно те фильмы/сериалы, которые с высокой вероятностью понравятся. Причём Netflix персонализирует даже обложки фильмов: нейросеть выбирает для каждого пользователя тот кадр или постер, который его с большей вероятностью заинтересует (например, показывает актёра или фильмы того жанра, который вы предпочитаете.
Другой пример — крупные интернет-магазины. Маркетплейсы Ozon и Wildberries активно используют ИИ для рекомендаций товаров: на главной странице или в корзине покупатель видит разделы вроде «Вас может заинтересовать», где товары подобраны на основе его прошлых просмотров и покупок Это повышает конверсию допродаж. В fashion-ритейле также не отстают: например, компания Lamoda внедрила персонализированные email-рассылки, учитывающие категории и бренды, которые клиент просматривал или покупал ранее. Каждое письмо таким образом содержит именно те новинки или акции, которые релевантны конкретному получателю, что заметно увеличивает процент открытий и переходов.
Реализация на практике. Чтобы внедрить персонализацию контента, бизнесу нужны данные и инструменты ИИ для их обработки. На сайте или в приложении стоит отслеживать действия пользователей (с соблюдением приватности), а затем с помощью ML-алгоритмов сегментировать аудиторию и подбирать для каждого сегмента свой контент.
Многие готовые решения облегчают эту задачу — от встроенных рекомендационных движков (как Amazon Personalize в экосистеме AWS) до модулей на базе открытого кода. При запуске персонализированных рассылок полезно на этапе подписки спрашивать у человека о его предпочтениях.
Многие готовые решения облегчают эту задачу — от встроенных рекомендационных движков (как Amazon Personalize в экосистеме AWS) до модулей на базе открытого кода. При запуске персонализированных рассылок полезно на этапе подписки спрашивать у человека о его предпочтениях.
В соцсетях элементы персонализации тоже возможны. Например, таргетированная реклама по интересам или динамический контент в чат-ботах, подстраивающийся под ответы пользователя. Стоит учитывать, что персонализация выходит за рамки онлайн-среды: офлайн-активации тоже могут подстраиваться под тренды и события, интересующие аудиторию (пример — ситуативные рекламные кампании, реагирующие на популярные инфоповоды).
Главный принцип — создавать для клиента персональный контент на каждом этапе воронки. Бренды, успешно это реализующие, получают существенное конкурентное преимущество: по исследованиям, 76% потребителей склонны рекомендовать компании, которые предлагают персонализированный подход
Главный принцип — создавать для клиента персональный контент на каждом этапе воронки. Бренды, успешно это реализующие, получают существенное конкурентное преимущество: по исследованиям, 76% потребителей склонны рекомендовать компании, которые предлагают персонализированный подход
Стратегия 5. Автоматизация и повышение эффективности контента с помощью ИИ
Пятая стратегия использования ИИ в контенте — это автоматизация маркетинга и бизнес-процессов на базе ИИ. Речь идёт о том, чтобы поручить алгоритмам как можно больше однообразных, повторяющихся или трудоёмких задач, тем самым высвободив ресурсы команды для креативной и стратегической работы.
С 2024—2025 годов тренд на автоматизацию вышел на первый план: в маркетинговых отделах внедряются AI-модули в системы e-mail рассылок, CRM и другие инструменты. Теперь задачи, которые раньше требовали много времени, решаются за минуты. Вот лишь несколько примеров автоматизации с ИИ:
Чат-боты и AI-ассистенты.
Мы уже упоминали их в контексте SMM, но чат-боты применяются и шире — в службах поддержки, на сайтах.. Современный AI-бот способен понимать до 80−90% запросов на естественном языке и мгновенно давать нужную информацию из базы знаний. Он одновременно может общаться с тысячами клиентов, не заставляя их ждать. Это экономит бюджеты call-центров и повышает удовлетворённость: пользователю не нужно висеть на линии по 20-30 минут. Вопросы, на которые бот не знает ответа, перенаправляются живому оператору — таким образом сотрудники вовлекаются только по мере необходимости.
С 2024—2025 годов тренд на автоматизацию вышел на первый план: в маркетинговых отделах внедряются AI-модули в системы e-mail рассылок, CRM и другие инструменты. Теперь задачи, которые раньше требовали много времени, решаются за минуты. Вот лишь несколько примеров автоматизации с ИИ:
Чат-боты и AI-ассистенты.
Мы уже упоминали их в контексте SMM, но чат-боты применяются и шире — в службах поддержки, на сайтах.. Современный AI-бот способен понимать до 80−90% запросов на естественном языке и мгновенно давать нужную информацию из базы знаний. Он одновременно может общаться с тысячами клиентов, не заставляя их ждать. Это экономит бюджеты call-центров и повышает удовлетворённость: пользователю не нужно висеть на линии по 20-30 минут. Вопросы, на которые бот не знает ответа, перенаправляются живому оператору — таким образом сотрудники вовлекаются только по мере необходимости.
Маркетинговые рассылки и лидогенерация.
Платформы email-маркетинга (MailChimp, SendPulse и др.) давно предлагают автоматические триггерные цепочки писем. С внедрением ИИ они стали умнее: алгоритм сам решает, когда и какое письмо отправить конкретному подписчику, чтобы максимизировать конверсию. Например, если клиент давно не заходил на сайт, система сгенерирует для него персональное письмо с промокодом на основе товаров, которые он просматривал ранее. Также ИИ оптимизирует тайминг отправки — анализирует часовой пояс, привычки и выбирает время, когда получатель с большей вероятностью откроет и прочтёт письмо.
Платформы email-маркетинга (MailChimp, SendPulse и др.) давно предлагают автоматические триггерные цепочки писем. С внедрением ИИ они стали умнее: алгоритм сам решает, когда и какое письмо отправить конкретному подписчику, чтобы максимизировать конверсию. Например, если клиент давно не заходил на сайт, система сгенерирует для него персональное письмо с промокодом на основе товаров, которые он просматривал ранее. Также ИИ оптимизирует тайминг отправки — анализирует часовой пояс, привычки и выбирает время, когда получатель с большей вероятностью откроет и прочтёт письмо.
Аналитика и прогнозирование.
ИИ также берёт на себя глубокий анализ данных и подготовку отчетов. Вместо того чтобы маркетолог выгружал данные из разных систем и сводил их в Excel, умная платформа сама соберёт все метрики (трафик, конверсии, продажи, расходы), найдет скрытые закономерности и представит инсайты в понятном виде. Более того, ИИ может строить прогнозы: например, предсказывать, как изменится спрос при тех или иных условиях, или какие лиды с наибольшей вероятностью станут клиентами (прогнозная оценка лидов – lead scoring). Используя такие прогнозы, отдел продаж может фокусироваться на самых перспективных клиентах, а отдел маркетинга эффективнее управлять кампанией.
ИИ также берёт на себя глубокий анализ данных и подготовку отчетов. Вместо того чтобы маркетолог выгружал данные из разных систем и сводил их в Excel, умная платформа сама соберёт все метрики (трафик, конверсии, продажи, расходы), найдет скрытые закономерности и представит инсайты в понятном виде. Более того, ИИ может строить прогнозы: например, предсказывать, как изменится спрос при тех или иных условиях, или какие лиды с наибольшей вероятностью станут клиентами (прогнозная оценка лидов – lead scoring). Используя такие прогнозы, отдел продаж может фокусироваться на самых перспективных клиентах, а отдел маркетинга эффективнее управлять кампанией.
Развитие искусственного интеллекта вносит глубинные изменения в маркетинг и работу с контентом. Рассмотренные 5 стратегий демонстрируют, что ИИ может помочь на каждом этапе: от создания и планирования контента до его персонализации и анализа результатов. Ключевое правило — использовать эти возможности осмысленно. ИИ следует внедрять там, где он действительно повышает ценность: автоматизирует рутину, дает инсайты, масштабирует кампанию.
Не бойтесь доверять ИИ часть работы, но стройте процессы, где люди и алгоритмы дополняют друг друга. Пусть нейросети берут на себя монотонные задачи, а люди концентрируются на творческих решениях и контроле качества.
Не бойтесь доверять ИИ часть работы, но стройте процессы, где люди и алгоритмы дополняют друг друга. Пусть нейросети берут на себя монотонные задачи, а люди концентрируются на творческих решениях и контроле качества.
Нужен подрядчик?
Просто напишите нам
Просто напишите нам