16.07.2026
Сегодня генеративный ИИ стал доступен практически всем, и вместе с этим исчезло его главное преимущество — эксклюзивность. Когда одинаковыми инструментами пользуются все участники рынка, выигрывает уже не тот, кто быстрее генерирует изображения, видео или тексты, а тот, кто лучше понимает свою аудиторию.
Именно к такому выводу приходит исследование The New Creative Advantage, подготовленное WARC совместно с TikTok и LIONS Advisory. Его авторы считают, что следующий этап развития маркетинга будет определяться уже не технологиями, а качеством данных, на которых работают системы искусственного интеллекта.
Маркетинг научился производить больше, но не лучше
Согласно исследованию, основанному на опросе 400 специалистов из США, Великобритании, Австралии и Бразилии, 90% респондентов называют его одним из ключевых инструментов разработки креатива, 72% используют регулярно, а 87% считают, что их компании эффективно внедрили такие технологии. Однако массовое распространение ИИ решило лишь одну задачу — ускорило производство контента.
88% участников исследования сообщили, что после внедрения генеративного ИИ объем создаваемых материалов заметно вырос. При этом только 45% считают, что их качество значительно улучшилось.
Это говорит о том, что конкуренция смещается в другую плоскость — качество идей и понимание аудитории. На это указывают и ответы маркетологов. Среди основных недостатков AI-контента они называют шаблонные визуальные решения (40%), нестабильное качество (36%) и недостаток оригинальности (32%).
Проблема не в алгоритмах, а в данных
Исследование показывает, что 59% маркетологов считают традиционные демографические характеристики малоэффективными для понимания аудитории. Несмотря на это, 67% продолжают использовать именно их как главный источник данных при работе с генеративным ИИ. И лишь 17% всегда дополняют такие сведения информацией о реальном поведении людей. Авторы называют это главным противоречием современной индустрии.
Гораздо ценнее становятся так называемые community signals — сигналы, которые пользователи ежедневно оставляют в цифровой среде. Это поисковые запросы, комментарии, обсуждения, репосты, ремиксы, участие в челленджах и другие действия, позволяющие понять реальные интересы аудитории.
Именно такие данные, считают исследователи, дают возможность создавать более релевантный креатив, поскольку отражают не формальный портрет человека, а его текущие потребности, интересы и ценности.
Реклама превращается в систему постоянного обучения
Одной из центральных идей отчета стала концепция Intelligence Loop — непрерывного цикла, в котором каждая рекламная кампания становится источником новых знаний.
Пользователи взаимодействуют с контентом — ищут информацию, комментируют публикации, делятся роликами или создают собственные версии. Эти действия формируют массив поведенческих сигналов, позволяющих понять, какие темы вызывают отклик, какие идеи распространяются, а какие остаются незамеченными.
Пять принципов новой модели
В заключительной части отчета авторы предлагают практическую модель SCALE, описывающую последовательность действий для компаний, которые хотят использовать ИИ не только для производства контента, но и для построения системы постоянного обучения.
S — Select (сначала цели, потом инструменты). Первый принцип предполагает, что внедрение ИИ должно начинаться не с выбора технологий, а с постановки маркетинговых задач. Авторы рекомендуют сначала определить цели кампании, согласовать задачи медиа, креатива и работы с аудиторией, а уже затем выбирать инструменты генеративного ИИ.
C — Connect (позвольте креаторам передавать сигналы сообщества). Исследование предлагает использовать создателей контента не только как канал распространения рекламы, но и как источник информации о настроениях и интересах аудитории. Их знание сообщества должно становиться частью процесса разработки креатива.
A — Anchor (закрепите бренд до начала генерации). Чтобы избежать шаблонного контента, авторы рекомендуют заранее интегрировать в AI-процесс фирменный стиль, визуальные активы, бренд-гайды и творческие ограничения. Это позволяет сохранить узнаваемость бренда даже при массовом использовании генеративных инструментов.
L — Lead (сделайте управление рисками частью системы). В отчете подчеркивается, что вопросы безопасности, прозрачности и контроля качества нельзя решать постфактум. Процедуры проверки, правила использования ИИ и ответственность за результаты должны быть встроены в рабочий процесс с самого начала.
E — Evolve (учитесь после каждой кампании). Последний принцип возвращает исследование к концепции Intelligence Loop. Любая рекламная кампания должна рассматриваться как источник новых знаний. Реакция аудитории, показатели эффективности и сигналы сообществ становятся входными данными для следующего брифа, постепенно повышая качество будущих кампаний.
Фото: warc.com
