Обычно рекламные кампании работают по стандартным схемам: показывают объявления тем, кто интересовался, например, скидками или новыми гаджетами. Но что, если подходить к выбору аудитории не по интересам, а по текущему настрою пользователя? Именно этот эксперимент провел один из крупнейших телеком-операторов «Билайн» совместно с рекламной платформой «Плацкарт Диджитал» и 
ГК «Родная Речь». Об этом команда проекта рассказала Sostav.
Задача: поймать пользователя в нужном состоянии
Клиент изначально выделил два ключевых поведенческих типа аудитории: условные «early majority» (перевод с англ.яз — «ранее большинство») и «bonus seeker» (перевод с англ.яз — «искатель бонусов»). Для каждого сегмента были определены характерные интересы.
Однако классический таргетинг по интересам не позволял решить главную задачу: определить, в каком именно состоянии находится пользователь здесь и сейчас. Ведь один и тот же человек сегодня может активно искать акции, а завтра — изучать новинки технологий.
Именно поэтому была поставлена амбициозная цель: научиться в реальном времени идентифицировать не статичную аудиторию, а «подвижные» когнитивные состояния, соответствующие этим поведенческим типам. Ключевой вызов заключался в том, чтобы ловить момент переключения пользователя между этими двумя режимами.
Решение — нейро-тариф
Целевые сегменты «early majority» (перевод с англ.яз — «ранее большинство») и «bonus seeker» (перевод с англ.яз — «искатель бонусов») оказались сложными и подвижными для стандартных рекламных технологий, поэтому был использован модуль Affinity NeuroOLV системы DMP Plazkart, который решал принципиально новую задачу — определял не постоянные интересы пользователей, а актуальное состояние их мышления в реальном времени. Именно этот интеллектуальный подход позволил достичь самой сути — попасть в паттерн поведения, а не просто показывать рекламу по формальным признакам.
Рекламную кампанию условно можно разделить на 2 этапа:
Этап 1: Обучение AI
Первые 5 дней система проходила интенсивное обучение, что позволило:
- Собирать информацию о пользователях в реальном времени.
- Выделять поведенческие и контекстные признаки.
- Анализировать глубину вовлечённости и реакцию на рекламные материалы.
- Обновлять портреты наиболее релевантной аудитории.
Этап 2: Прорыв
Через 5 дней после старта кампании система завершила обучение и вышла на оптимальный режим работы. Кривые отказов и времени на сайте резко изменили траекторию — начался стабильный рост пост-клик метрик. Почему?
Потому что AI начал показывать рекламу не тем, кто «вообще» любит скидки или технологии, а тем, чье поведение прямо сейчас указывало на включение нужного когнитивного режима.
Для группы «bonus seeker» нейросеть искала признаки сканерного мышления: быстрые переходы, реакция на ценники, использование фильтров «сначала дешевые». Их цифровой след — это след тактика, сканирующего пространство на предмет угроз его бюджету. Ключевые триггеры: «Акция», «Успей купить».
Для сегмента «early majority» алгоритм ловил признаки «исследовательского режима»: погружение в длинные видео, чтение статей, потребность в контексте. Их след — это след стратега, собирающего информацию для сложного решения. Их триггеры: «Эксклюзив», «Первым», «Обзор».
Таким образом, поймать пользователя в определенном когнитивном состоянии, что усилило эффект от рекламной кампании.
Цифры, которые доказывают: нейросеть понимала нас без слов.
Эффективность метода подтвердили ключевые метрики, которые превзошли не только плановые значения, но и результаты кампаний без применения AI.
Эльза Коштоян, коммерческий директор Plazkart Digital:
Это был эксперимент, который оправдал все ожидания. Мы смогли превратить рекламный инвентарь из «цифрового билборда» в «интеллектуальный интерфейс». Первый опыт применения нейропрофилирования с «Билайн» доказал — будущее за технологиями, которые понимают контекст человеческого мышления.
Итог: Реклама как интерфейс
Эксперимент «Билайн», Plazkart Digital и «Родной Речи» наглядно демонстрирует, что теперь реклама может не просто находить аудиторию, а подстраиваться под ее текущее эмоциональное состояние, что позволяет в разы увеличивать релевантность рекламных сообщений.
Денис Бурцев, начальник отдела медиа и гейминга «Билайн»:
Мы открыты к экспериментам, стараемся оперативно тестировать новые подходы и системно повышать эффективность кампаний. Важный результат — не только выполнение медиа KPIs, но и подтверждение нашей гипотезы: медийная реклама может быть технологичной, гибкой и живой. Она подстраивается под характер пользователя. Это и есть следующий шаг: от таргетинга на статичные портреты — к таргетингу на паттерны мышления. Возможно, благодаря применению AI вскоре больше не потребуется описывать и искать подходящую аудиторию. AI распознает настрой аудитории и поговорит с ней на ее языке.
Светлана Якубова, руководитель отдела диджитал медиа, «Родная Речь»:
В эпоху инноваций и постоянных изменений очень важно быть в тренде и постоянно искать новые пути решения ежедневных задач. Данный кейс показывает, что AI очень сильно продвинулся в своем развитии, и его можно и даже нужно успешно применять не только в рамках технологий, но и в работе с аудиторией, что доказывает эффективность нашего кейса. Мы признательны «Билайну» за нестандартные медийные вызовы, а «Плацкарту» за смелость и реализацию данного кейса.
Состав творческой группы
«Билайн» (клиент)
Ведущий менеджер по медиапланированию: Екатерина Алейникова
«Родная Речь» (агентство)
Директор по развитию клиентского бизнеса: Майя Русанова
Руководитель группы медиапланирования: Елена Евдокимова
Старший менеджер по планированию и закупке рекламы в цифровых СМИ: Дарья Брянцева
«Плацкарт Диджитал» (видеоплатформа)
Коммерческий директор: Эльза Коштоян
Директор по продукту и управлению рекламными кампаниями: Антон Щека