Вопрос звучит провокационно, но за ним стоит реальная боль: компании тратят деньги на ИИ-инструменты, а заявок больше не становится. Тексты генерируются за секунды, картинки рисуются по запросу, стратегии «пишет» ChatGPT. И при этом рекламный бюджет расходуется так же быстро, как раньше.
Разберём, что происходит на самом деле.
Нейросети хорошо справляются с задачами, которые раньше съедали часы работы специалиста. Генерация вариантов заголовков для A/B-теста, написание черновиков объявлений, создание изображений для баннеров, сводка данных из отчётов.
Это инструменты ускорения. В Яндекс Директ, например, нейросеть уже встроена в автоматические стратегии и генерацию объявлений. Игнорировать её - значит работать медленнее конкурентов.
Но ускорение - это не результат. Быстро написанный плохой текст всё равно плохой текст.
Классическая ситуация: предприниматель подключает ChatGPT, просит написать стратегию продвижения, получает красивый документ на 10 страниц. Там есть целевая аудитория, каналы, KPI. Всё выглядит логично.
Проблема в том, что ИИ не знает, сколько стоит заявка в вашей нише в Яндекс Директ прямо сейчас. Не знает, какой процент трафика с мобильных устройств конвертируется на вашем сайте. Не знает, что конкурент три месяца назад поднял ставки и выдавил слабых игроков с аукциона.
Стратегия, написанная без этих данных, - это красиво оформленное незнание.
К нам обратился производитель промышленного оборудования из Екатеринбурга. До этого они полгода работали с подрядчиком, который активно использовал нейросети для создания контента и SEO-текстов.
Что получили за 6 месяцев:
Тексты были написаны под ключевые слова, но не под реального покупателя. Страницы отвечали на вопросы, которые никто не задавал. Структура сайта не вела к заявке.
Мы пересобрали семантику, переписали посадочные страницы вручную под конкретные сегменты аудитории, настроили Яндекс Директ с нуля. Через три месяца стоимость заявки вернулась к 2 100 рублям, а объём заявок вырос в 2,3 раза по сравнению с периодом до ИИ-подрядчика.
Яндекс Директ активно продвигает автостратегии на основе машинного обучения. Они действительно работают - при одном условии: у алгоритма должно быть достаточно данных для обучения.
Если у вас меньше 10 конверсий в неделю, автостратегия будет оптимизироваться вслепую. Она начнёт покупать дешёвый трафик, который не конвертируется, потому что именно такой трафик даёт «сигналы» при малом объёме данных.
Мы видели это десятки раз: бизнес переходит на автостратегию, первые две недели показатели растут, потом алгоритм «ломается» и бюджет уходит без заявок. Ручное управление ставками на старте кампании в таких случаях даёт более предсказуемый результат.
Последний пункт - не мелочь. Когда подрядчик работает с ИИ как с основным инструментом, ответственность за провал всегда перекладывается на алгоритм. «Яндекс так решил», «нейросеть так написала».
Есть простой способ понять, правильно ли используется ИИ в вашем маркетинге. Спросите подрядчика: покажите аналитику по каждому каналу за последние 90 дней с разбивкой по стоимости заявки.
Если ответ - красивая презентация с охватами и «вовлечённостью», у вас проблема. Если ответ - таблица с данными по CPL в разрезе кампаний, устройств и времени суток, всё в порядке.
Нейросети не умеют отвечать на этот вопрос честно. Специалист - умеет.
Мы в oksibel.ru используем нейросети там, где они ускоряют работу без потери качества: генерация вариантов объявлений для тестирования, первичная обработка семантики, создание черновиков технических заданий.
Всё, что влияет на деньги клиента напрямую - стратегия, ставки, структура кампаний, анализ конверсий - делается вручную специалистами. Потому что за результат мы отвечаем договором, а алгоритм - нет.
За прошлый год клиенты агентства заработали 100 млн рублей через каналы, которые мы настраивали и вели. Это считается в деньгах, а не в охватах.
---
Хотите понять, где ваш бюджет расходуется впустую?
Закажите бесплатный видео-аудит рекламы на oksibel.ru. Разберём текущие кампании, покажем точки потерь и предложим решение. При заполнении формы - скидка 10% на настройку.
Разберём, что происходит на самом деле.
Нейросети хорошо справляются с задачами, которые раньше съедали часы работы специалиста. Генерация вариантов заголовков для A/B-теста, написание черновиков объявлений, создание изображений для баннеров, сводка данных из отчётов.
Это инструменты ускорения. В Яндекс Директ, например, нейросеть уже встроена в автоматические стратегии и генерацию объявлений. Игнорировать её - значит работать медленнее конкурентов.
Но ускорение - это не результат. Быстро написанный плохой текст всё равно плохой текст.
Классическая ситуация: предприниматель подключает ChatGPT, просит написать стратегию продвижения, получает красивый документ на 10 страниц. Там есть целевая аудитория, каналы, KPI. Всё выглядит логично.
Проблема в том, что ИИ не знает, сколько стоит заявка в вашей нише в Яндекс Директ прямо сейчас. Не знает, какой процент трафика с мобильных устройств конвертируется на вашем сайте. Не знает, что конкурент три месяца назад поднял ставки и выдавил слабых игроков с аукциона.
Стратегия, написанная без этих данных, - это красиво оформленное незнание.
К нам обратился производитель промышленного оборудования из Екатеринбурга. До этого они полгода работали с подрядчиком, который активно использовал нейросети для создания контента и SEO-текстов.
Что получили за 6 месяцев:
- Трафик вырос на 34%
- Конверсия сайта упала с 2,1% до 0,8%
- Стоимость заявки выросла с 1 800 до 4 700 рублей
- Продаж с сайта - 0 за последние два месяца
Тексты были написаны под ключевые слова, но не под реального покупателя. Страницы отвечали на вопросы, которые никто не задавал. Структура сайта не вела к заявке.
Мы пересобрали семантику, переписали посадочные страницы вручную под конкретные сегменты аудитории, настроили Яндекс Директ с нуля. Через три месяца стоимость заявки вернулась к 2 100 рублям, а объём заявок вырос в 2,3 раза по сравнению с периодом до ИИ-подрядчика.
Яндекс Директ активно продвигает автостратегии на основе машинного обучения. Они действительно работают - при одном условии: у алгоритма должно быть достаточно данных для обучения.
Если у вас меньше 10 конверсий в неделю, автостратегия будет оптимизироваться вслепую. Она начнёт покупать дешёвый трафик, который не конвертируется, потому что именно такой трафик даёт «сигналы» при малом объёме данных.
Мы видели это десятки раз: бизнес переходит на автостратегию, первые две недели показатели растут, потом алгоритм «ломается» и бюджет уходит без заявок. Ручное управление ставками на старте кампании в таких случаях даёт более предсказуемый результат.
- Анализировать звонки и переписку из CRM, чтобы найти реальные возражения покупателей
- Определять, на каком этапе воронки теряются заявки
- Принимать решения об изменении ставок на основе сезонности вашего конкретного рынка
- Договариваться с площадками об условиях размещения
- Нести ответственность за результат в договоре
Последний пункт - не мелочь. Когда подрядчик работает с ИИ как с основным инструментом, ответственность за провал всегда перекладывается на алгоритм. «Яндекс так решил», «нейросеть так написала».
Есть простой способ понять, правильно ли используется ИИ в вашем маркетинге. Спросите подрядчика: покажите аналитику по каждому каналу за последние 90 дней с разбивкой по стоимости заявки.
Если ответ - красивая презентация с охватами и «вовлечённостью», у вас проблема. Если ответ - таблица с данными по CPL в разрезе кампаний, устройств и времени суток, всё в порядке.
Нейросети не умеют отвечать на этот вопрос честно. Специалист - умеет.
- Тексты на сайте читаются гладко, но не отвечают на конкретные вопросы покупателя
- Подрядчик показывает рост трафика, но не может объяснить, почему упала конверсия
- Объявления в Директе генерируются автоматически без ручной проверки релевантности
- Нет сквозной аналитики от клика до оплаты
- Стратегия продвижения написана универсально, без привязки к вашей нише и ценовому сегменту
- Автостратегия запущена при объёме менее 10 конверсий в неделю
- Контент публикуется регулярно, но заявок с него нет
Мы в oksibel.ru используем нейросети там, где они ускоряют работу без потери качества: генерация вариантов объявлений для тестирования, первичная обработка семантики, создание черновиков технических заданий.
Всё, что влияет на деньги клиента напрямую - стратегия, ставки, структура кампаний, анализ конверсий - делается вручную специалистами. Потому что за результат мы отвечаем договором, а алгоритм - нет.
За прошлый год клиенты агентства заработали 100 млн рублей через каналы, которые мы настраивали и вели. Это считается в деньгах, а не в охватах.
---
Хотите понять, где ваш бюджет расходуется впустую?
Закажите бесплатный видео-аудит рекламы на oksibel.ru. Разберём текущие кампании, покажем точки потерь и предложим решение. При заполнении формы - скидка 10% на настройку.
