В последние год-полтора я наблюдаю одну и ту же картину: компании массово стремятся внедрять ИИ-инструменты, не понимая, что именно они получат. Маркетологи пишут в резюме "опыт работы с LLM", руководители отчитываются о "цифровой трансформации", а результаты - нулевые или отрицательные.
За свои 14 лет в маркетинге я научился одному: если что-то звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой - так и есть, это ловушка. Современная ИИ-индустрия на этих ловушках и построена. Хочу разобрать 5 главных мифов, которые мешают бизнесу получать реальную пользу от технологий.
В реальности он не демократизирует, а монополизирует.
Когда я создавал свои продукты (AI-Presence, SEOTemplates, CMO-analytics), я тестировал десятки моделей: Claude, GPT, Perplexity, Gemini, Mistral, Llama, Qwen. И быстро выявил, что все они обучены на данных одних и тех же корпораций. Соответственно, выдают одни и те же "лучшие практики", которые на деле являются усреднёнными шаблонами.
Результат - практически все новые сайты в любой нише начинают выглядеть одинаково. И, конечно, одинаково звучат все тексты, это же справедливо будет сказать и про стратегии.
Если вы используете ИИ для генерации контента без какой-либо кастомизации, вы не получаете конкурентное преимущество. Напротив, вы выбираете усреднённость и выглядите "как все", добровольно лишая себя индивидуальности. Чего ради?
ИИ - это хороший инструмент, но именно что инструмент, а не стратег и не заменитель человека-профессионала. Он может ускорить выполнение, но напрочь лишён возможности заменить понимание вашей аудитории, вашей ниши, ваших уникальных преимуществ. Ему ваш бизнес неинтересен, он вообще лишён человеческих качеств и свойств, таких, как цели или желания. Иначе он не был бы нейросетью. Используйте AI для автоматизации рутины, но оставляйте стратегию за человеком, это крайне важно.
На самом деле роботы поисковых систем весьма успешно учатся отличать ИИ-контент от человеческого, и результаты ранжирования - в целом не в пользу сгенерированных креативов. Я провел серию стресс-тестов (называю их "X-Files" - по аналогии с популярным когда-то американским сериалом, потому что правда хоть и где-то рядом, но скрыта). Тестировал, как ИИ-тексты ведут себя в поисковой выдаче через 3, 6, 12 месяцев. Итог такой:
Если мы кинемся массово генерировать ИИ-контент и будем публиковать его без редактирования, то построим красивый дом на песке. Такой, что сегодня выглядит устойчивым, а завтра рухнет. Причём я не отрицаю, что сам по себе сгенерированный контент - это нормально, но он в обязательном порядке требует "человеческого слоя". Нужно проводить фактчекинг, добавлять уникальные данные, личный опыт, экспертные комментарии тоже строго обязательны. Без этого такой контент - просто мусор, и поисковики его рано или поздно отфильтруют.
Если бы! На деле ИИ - это зеркало предвзятости своих создателей.
Когда я тестировал разные модели на предмет того, как они рекомендуют маркетинговые стратегии для российского бизнеса, я обнаружил удивительную вещь: все модели предлагают решения, адаптированные под западные рынки. Они в упор не хотят понимать специфику российского потребителя, российской поисковой выдачи, российских платформ.
Пример: попросите ChatGPT разработать стратегию контент-маркетинга для B2B-компании в России. Он предложит LinkedIn, Medium, англоязычные кейсы. Но LinkedIn в России заблокирован, Medium не читает ваша аудитория, а кейсы из Кремниевой долины не работают в условиях российского рынка.
ИИ не знает вашего рынка. Он разбирается в усреднённых данных из интернета, не более того. Если вы слепо следуете его рекомендациям, вы получаете стратегию, которая не сработает в вашей реальности. Вполне уместно использовать ИИ как помощника, но всегда нужно адаптировать рекомендации под свою аудиторию, нишу, географию. Слепая вера в ИИ - это путь к нерелевантным решениям.
Обязательно, но не в нашей реальности. На практике искусственный интеллект сокращает расходы на выполнение, но увеличивает расходы на стратегию и контроль.
Когда я строил свою экосистему из 5 продуктов без найма команды, я использовал ИИ для автоматизации: для генерации кода, анализа данных, развития гипотез до их запуска в работу. К чему пришёл:
Если вы думаете, что ИИ заменит маркетолога - вы ошибаетесь. Нет, ИИ, конечно, заменит маркетолога, но лишь того, который не умеет думать стратегически. Того же, кто действительно понимает бизнес, никогда. Даже самая лучшая LLM - это мультипликатор эффективности, ни в коем случае не замена настоящей экспертизе. Если у вас нет стратегии, ИИ может помочь с созданием неправильных решений. Если у вас стратегия уже есть - ИИ может ускорить её реализацию.
По-настоящему нет, потому что ИИ уже изменил маркетинг. За последний год я увидел не "революцию", а постепенную эволюцию:
Не ждите "большого взрыва". ИИ - не панацея, а инструмент-индикатор, который усиливает то, что вы уже делаете. Если вы делаете плохо - ИИ ускорит создание плохого, если хорошо - ускорит создание хорошего. Уместнее всего сейчас сконцентрироваться на том, что и в ближайшем будущем точно не изменится: это "вечные ценности", то есть понимание аудитории, качество продукта, релевантность сообщений. ИИ просто надстройка, не фундамент.
Как и любой инструмент, искусственный интеллект требует понимания, как его правильно использовать. По своему опыту я давно убедился: технологии приходят и уходят, но принципы остаются. Если вы внедряете ИИ - внедряйте с пониманием: тестируйте, адаптируйте, не верьте мифам. Очень важно проверять любую информацию, особенно сейчас, когда её засилье, и со всех сторон сыплется много грубых обобщений, манипуляций, домысливания и откровенной профанации.
А главное - помнить: бренд не станет успешным только потому, что маркетологи используют ИИ. Он станет успешным только в том случае, если работает главное. А ИИ - это прекрасно, если есть умение его использовать его правильно, без отрыва от текущей ситуации и её специфики.