AI-помощники в программатик. Как устроен рынок и чем отличаются подходы игроков

Сегодня AI стал привычным интерфейсом для решения повседневных задач. Но чем активнее развиваются большие модели и разговорные сценарии, тем сильнее меняется и само ожидание от цифровых продуктов. Рассказываем, как AI развивается и становится полноценным помощником в рекламе.

AI стал компаньоном для решения задач в контенте, аналитике, поиске и совместной работе. Эта логика постепенно закрепляется и в рекламных технологиях. Если раньше от платформы ждали прежде всего доступа к инвентарю, таргетингам и прозрачной аналитике, то теперь растет спрос на другой уровень взаимодействия. Это участие в запуске кампаний, анализ настроек, фокус на точках роста и работа с частью операционной нагрузки.

AI в programmatic-рекламе

В programmatic всегда было много данных, сложных зависимостей и решений, которые нужно принимать быстро. На основе данных нашего анализа, AI сейчас участвует в следующих задачах: обрабатывает большие массивы сигналов, участвует в сегментации аудиторий, помогает с таргетингом, управляет ставками и бюджетами в реальном времени.

Но у рынка есть и особенность. В большинстве случаев AI внедряется точечно, под конкретную задачу. На одной платформе он помогает запускать кампании быстрее, в другой генерирует тексты и визуалы, в третьей оптимизирует ставки, в четвертой используется для прогнозов и рекомендаций. В результате AI уже присутствует почти на всех этапах работы с рекламой, но единого сценария его применения на рынке до сих пор нет. При этом запрос рекламодателей тоже меняется: все чаще нужен не набор разрозненных AI-функций, а связный процесс, от подготовки кампании до оптимизации и масштабирования, особенно там, где важны скорость запуска, устойчивость KPI, работа с несколькими гипотезами и снижение ручной рутины.

AI-инструменты Hybrid Platform

Расскажем, какие инструменты доступны у нас. В Hybrid Platform AI и ML объединены в Core AI, комплекс решений для управления рекламными кампаниями. Он охватывает разные этапы работы: от быстрого запуска и настройки кампаний до рекомендаций по ходу размещения, расширения целевой аудитории, более точного таргетинга, персонализации креативов, оптимизации и подбора инвентаря. Дальше коротко напомним, что это за инструменты и какую задачу каждый из них решает.

Copilot — быстрый запуск кампании на основе целей и KPI

Copilot — это помощник для быстрой настройки рекламной кампании на базе заданных параметров и KPI. Его задача не просто ускорить создание кампании, а снизить порог входа в настройку и убрать часть ручной операционной работы.

Инструмент позволяет запускать кампании в два клика, требует для старта только медиаплан и креативы, а также помогает экономить время на настройке и оптимизации. Такой формат одинаково подходит и для быстрой проверки гипотез, и для полноценных кампаний с серьезным бюджетом, где особенно важны скорость запуска и снижение ручной нагрузки. Для рынка это важный класс инструментов, потому что быстрый старт кампании становится отдельной ценностью, особенно когда на старте нужно учитывать много переменных и быстро собирать рабочий сценарий запуска.

AI Assist — рекомендации внутри процесса

Если Copilot помогает быстро запустить кампанию на входе, то AI Assist работает уже через рекомендации внутри процесса. Это инструмент нативных рекомендаций и аналитики, который поддерживает настройку и анализ кампаний в кабинете рекламодателя. Он подсказывает, где именно кампания может работать лучше.

AI Assist анализирует настройки и предлагает улучшения по таргетингам, аудиториям, бюджетам, планированию и расписанию, креативам, а также по уже запущенным кампаниям.

Такой инструмент особенно важен в programmatic-среде, где узкие места часто возникают не из-за одной крупной ошибки, а из-за набора мелких недонастроек, которые вручную выявлять долго.

Оптимизация кампаний — оптимизация ставок под KPI

Core AI: Оптимизация кампаний (ML Bid) рассчитывает вероятность достижения нужного результата и приводит кампанию к выбранному KPI. Это инструмент для автоматизации управления ставками, рационального использования бюджета и снижения влияния человеческого фактора.

Подтвержденный эффект: рост CTR на 182%, снижение CPC на 65% и снижение CPA на 25%. Инструмент доступен под разные модели и стратегии, включая CPA, CPC, CTR, CPM и другие KPI.

Именно здесь алгоритмы лучше всего проявляют себя на больших объемах данных и в среде, где решение нужно принимать быстро, много раз и с учетом множества сигналов одновременно.

Creative Optimization и Creative Craft — AI в работе с креативом

Отдельно стоит выделить креативный блок Core AI. Он показывает, что AI в рекламной платформе давно не сводится только к управлению ставкой. В этом контуре Core AI помогает персонализировать креативы, генерировать новые вариации баннеров и усиливать наиболее результативные объявления. То есть AI здесь работает не как отдельная функция, а как часть общей логики кампании, где креатив и оптимизация связаны между собой.

Больше про Core AI мы рассказали здесь

Какие подходы к AI используют другие игроки рынка

Если смотреть на рынок шире, существующие AI-решения можно разделить следующим образом.

1. Упрощенный запуск кампаний

Один из самых заметных сценариев — AI или smart-интерфейсы для ускоренного запуска. У Яндекс Директа есть режим простого старта, у VK — Smart-кампании и быстрый запуск. У Getintent представлен AI-помощник, который сочетает функции, связанные и с запуском, и с оптимизацией. В этом сегменте рынок в целом движется к тому, чтобы сократить количество ручных действий на входе и быстрее переводить кампанию в рабочее состояние.

2. Генерация креативов и рекламных материалов

Вторая большая зона — генерация объявлений, текстов и визуалов. Такие сценарии есть у Яндекс Директа, VK, SberAds, МТС Ads и Getintent, хотя глубина внедрения везде разная. Где-то AI помогает создать заголовок или описание, где-то участвует в сборке объявления. В целом это один из самых быстрорастущих классов рекламных AI-инструментов, потому что он напрямую отвечает на запрос рынка на скорость производства и тестирования.

3. Прогнозирование и медиапланирование

Еще один устойчивый сценарий — прогноз охвата, доступного инвентаря и возможных результатов кампании. Такие функции есть у Яндекс Директа, Getintent, Soloway, SberAds, МТС Ads и ряда других платформ, но устроены они по-разному. В одних случаях речь идет о прогнозе аудитории, в других о медиапланировании с учетом бюджета, фильтров и доступного трафика. Это показывает, что AI и аналитические модели все чаще применяются уже до запуска кампании, на этапе оценки будущего размещения.

Есть и еще один прикладной сценарий — AI-инструменты для самостоятельного подбора и исследования аудиторий. Например, DMP-платформа AiData запустила AI-ассистента, который позволяет без запросов по email изучать доступные сегменты и подбирать аудитории в более удобном self-service-формате. Это показательный сдвиг, AI в adtech все чаще помогает не только запускать и оптимизировать кампании, но и упрощает доступ к самим данным, с которыми рекламодатель работает на старте.

4. Оптимизация ставок, бюджета и KPI

Здесь рынок предлагает автоматические стратегии под CPM, CPC, CPA, CTR, VTR и другие метрики. Такой подход используют, в частности, Яндекс Директ, Meta, Getintent, Soloway, SberAds и МТС Ads. Разница между платформами обычно не в самом факте наличия оптимизации, а в степени автоматизации, наборе доступных моделей и том, насколько глубоко система участвует в распределении бюджета, выборе аукционов и управлении эффективностью.

Если посмотреть на картину целиком, становится видно: рынок AI в рекламе уже достаточно насыщен, но развивается фрагментарно. Один игрок усиливает креативный слой, другой — автоматизацию запуска, третий — прогнозы. То есть, подходы уже сложились, но общего стандарта того, как должен выглядеть полноценный AI-помощник в programmatic, пока нет.

Куда движется рынок дальше

Сначала AI решал отдельные прикладные задачи. Затем стал встраиваться в интерфейсы в виде подсказок, генерации и автоматических стратегий. Следующий логичный шаг — объединение этих функций в более цельную систему, где запуск, рекомендации, креатив, оптимизация и аналитика связаны между собой.

На этом фоне AI-помощники становятся стандартом рекламной работы. Но важен не сам факт наличия AI, а то, насколько органично он встроен в реальный процесс. Сегодня важно понимать, какие задачи действительно стоят перед рекламодателем, как меняются модели, что происходит на рынке и как эти изменения можно превратить в полезные рабочие инструменты.

Именно по этой логике развивается Hybrid Platform. Мы не внедряем AI ради самого AI. Нам важно, какую практическую пользу он дает рекламодателю в работе. Поэтому мы отслеживаем развитие моделей, изменения рынка в России и за его пределами, новые сценарии у крупных игроков и реальные потребности команд, которые ежедневно ведут кампании. И на этой основе усиливаем инструменты, которые и без AI давали стабильный результат и оставались опорой в ежедневной работе.