Когда любой текст, макет или сценарий собирается за минуты, объём перестаёт быть достижением. Российский рынок маркетинговых коммуникаций в 2025 году вырос до 2,4 трлн рублей, интернет-реклама – до 510 млрд (данные АКАР, отчёт за 2025 год). Но темп в digital заметно замедлился: денег в системе больше, а простой рецепт «выпускать больше единиц контента» отдачи почти не даёт.
Причина простая. Внимание аудитории конечно. Россиянин старше 12 лет проводит в интернете 4 часа 33 минуты в день (Mediascope, первый квартал 2025 года), и этот бюджет не растягивается оттого, что предложение контента удвоилось. Когда производство удваивается, а внимание стоит на месте, цена каждой публикации падает. Лишний пост в общей массе почти ничего не весит.
В эссе «Choosing to Stay Human» Итан Молик, профессор Wharton, разбирает опыт, который стоит знать каждому, кто внедряет нейросети в команду. В исследовании Гарвардской школы бизнеса и BCG «Navigating the Jagged Technological Frontier» (2023) 758 консультантов работали с GPT-4. На задачах внутри сильной зоны модели они выигрывали: качество выше на 40%, скорость на 25%. А на задачах, специально собранных так, чтобы нейросеть ошибалась, консультанты с AI давали верный ответ на 19 процентных пунктов реже коллег без него.
Они принимали уверенно звучащий, но неправильный ответ, не перепроверяя. Молик называет это когнитивной капитуляцией: человек отдаёт нейросети не черновую работу, а само суждение. Для маркетинговой команды это и есть главная ловушка. Отдать AI сбор вариантов – разумно. Отдать ему решение, что хорошо и что идёт в эфир, – значит потерять то единственное, за что теперь платят.
Самый показательный для меня факт из той же серии замеров Graphite: среди статей, которые нейросети вроде ChatGPT и Perplexity берут в ответы и цитируют, около 82% написаны людьми. При том что половину всего объёма уже генерит AI. То есть в выдачу, в цитирование и в реальное влияние всё равно попадает человеческое суждение и качество, а не объём.
Дефицит сместился с производства на отбор. И отбор – это вполне разборная работа, а вовсе не магия про «финальный штрих человека»: сформулировать критерий, чем хороший текст отличается от проходного, выбрать из десяти сгенерированных вариантов тот, что звучит как бренд, поймать фактическую ошибку, взять на себя ответственность за решение. Этому учатся годами насмотренности, и нейросеть здесь не помощник, а источник материала, который ещё надо отсудить.
Несколько лет назад в Пиксель-квесте, детском развлекательном пространстве, которое я развиваю с партнёром, мы меняли маркетолога. Предыдущий показывал слабый результат, бизнес болтался около нуля. Новый стоил заметно дороже, и окупаемость никто не гарантировал. По арифметике решение выглядело сомнительно: мой личный финансовый учёт уходил бы в минус на полгода платежей.
Мы взяли дорогого. Не потому что могли позволить, а потому что иначе бизнес не вытаскивался. Это и есть суждение, которое не сводится к расчёту, – ровно тот тип решения, что нейросеть не возьмёт на себя. Когда производство дешевеет до нуля, ценность переходит к таким развилкам: что считать достаточно хорошим, во что вложиться без гарантии, какой голос у бренда. Машина соберёт варианты, но выбор и ответственность остаются человеку.
Сдвиг виден в метриках. На поисковых запросах, где появился AI-ответ вверху страницы, органический CTR упал на 61%, платный – на 68% (исследование выдачи с AI Overviews, Search Engine Land и Amsive, 2025). Верх воронки, где человек ещё не знает бренд, проседает первым: там однотипного контента больше всего, и он не выделяется.
А вот брендовые запросы по тем же замерам прибавили: CTR на них вырос почти на 19% (то же исследование AI Overviews, Amsive, 2025). Держится то, у чего есть узнаваемое имя и намерение за ним. Это и есть практический перевод тезиса Молика на язык медиапланирования: объём в верхней части воронки обесценивается, а различимый бренд в ядре – дорожает.
Я не из тех, кто зовёт отказаться от AI в контенте, – сам пользуюсь им каждый день. На входе он даёт реальную экономию: черновик вместо чистого листа, двадцать вариантов заголовка под тест вместо трёх, локализация под несколько рынков с экономией времени до 90% при гибридной схеме, когда нейросеть готовит, а человек доводит (оценка Typeface и Acclaro, 2025). Цикл, который раньше занимал у команды неделю, сжимается до пары часов.
Граница проходит ровно по линии «вход против выхода». Сбор материала, объём, рутина, варианты под A/B – сюда AI заходит и выигрывает. Решение, отбор, факт-чек и голос – остаются за человеком. Бренды, которые перепутали эти зоны и отдали нейросети финальное высказывание, получили обратный эффект: и Coca-Cola с праздничным AI-роликом, и McDonald's в Нидерландах откатывали кампании после волны критики. Выигрывали те, кто ставил AI на вовлечение и пользовательский контент, оставляя голос себе.
Практический вывод для маркетолога и агентства один. Считайте производство контента дешёвым по умолчанию и не гордитесь объёмом – им теперь никого не удивить. Вкладывайтесь в то, что осталось дефицитным: насмотренность редактора, критерии качества, узнаваемый голос, дисциплину факт-чека. Стройте процесс так, чтобы нейросеть приносила варианты, а решение всегда принимал человек, который отвечает за результат.
«Остаться человеком» в контенте – это не ностальгия по ручному труду и не реакция на усталость аудитории от шаблонных текстов. Это управленческий выбор: какие именно решения вы сознательно оставляете за людьми, когда всё остальное умеет машина.
А как у вас в команде проходит граница между тем, что отдано нейросети, и тем, что человек оставил себе? Подписывайтесь на мой блог здесь, на Sostav, – пишу про инвестиции, AI и экономику решений в маркетинге.