AI для диджитал-маркетологов в 2025 году: тенденции развития, обзор тулов от «Мобио»

AI-технологии стремительно меняют маркетинговую индустрию, предлагая компаниям новые возможности для автоматизации, персонализации и аналитики данных. В 2025 году они стали не просто вспомогательными инструментами, а неотъемлемой частью бизнес-процессов брендов. В этой статье команда «Мобио» расскажет Sostav о полезных AI для маркетологов, рассмотрит их преимущества и недостатки, а также поделится собственным взглядом на их использования.

Особенности развития AI в 2025 году

На 2025 год на рынке AI-инструментов выделяются две явные параллельно развивающиеся тенденции:

• Думающие модели (Thinking Models). Базу такой модели составляет принцип пошаговой (step-by step) работы: вместо того, чтобы формулировать единый ответ на основе массива данных думающая модель анализирует задачу, разбивает ее решение на этапы, работает с неполными или противоречивыми сведениями, использует вероятностные методы и эвристики. Такие AI более устойчивы к актуальным data-проблемам — снижению темпов прироста новых данных, негодности открытых данных в сети и другим.
• AI-агенты (AI Agents). AI-агенты — это программные системы, способные не только автономно выполнять отдельные задачи, но и взаимодействовать с другими софтами и приложениями, выходя за рамки стандартного чата. Они анализируют данные, принимают решения и выполняют необходимые внешние манипуляции, а затем объединяют результаты и генерируют ответ. Беря на себя определенную роль, они выполняют задания эффективнее и качественнее стандартной модели. Простой пример с распределением обязанностей по агентам: нам нужно написать статью по какой-либо теме, чтобы она хорошо индексировалась, содержала достоверную информацию и была интересна аудитории в 2025 году. В этом случае один AI-агент возьмет на себя фактчекинг, другой займется работой с ключевыми словами, третий — проверкой актуальности информации и так далее.

Причины появления новых типов моделей

n8n

Платформа n8n специализируется на автоматизации и персонализации рабочих процессов пользователя, создает интеграции между несколькими приложениями и сервисами на основе специально настроенных сценариев.

Принцип работы n8n

В системе можно создавать так называемые рабочие процессы (workflow) — цепочки автоматических действий, которые выполняются после определенных триггеров. Например, мы хотим получать уведомления после того, как кто-то заполнит форму на сайте. Мы настроили наш workflow: теперь, когда новый клиент заполняет указанную форму, система получает свой триггер и может автоматически отправить приветственное письмо, добавить контакт в CRM и уведомить команду маркетинга через Slack или Telegram.

В n8n можно использовать готовые workflow — шаблоны от других людей, которые пользователь сам корректирует под свои потребности, а также создавать оригинальные алгоритмы выполнения задач. Для этого в интерфейсе предусмотрены специальные блоки — пользователи перетаскивают их и настраивают действия и условия для создания цепочек. Для более сложных алгоритмов платформа поддерживает JavaScript и Python.

Автоматизация происходит при помощи наборов «узлов» — связанных между собой сценариев действий, которые начинают разворачиваться при наступлении триггера или ручном запуске.

• Корневой узел — первый узел или главный сценарий в рабочем процессе, который инициирует выполнение всей автоматизации. Пользователь может запустить рабочий процесс вручную или дождаться триггера, и в таком случае корневой узел будет равнозначен триггерному.
• Вспомогательные узлы — подчинены корневому и расширяют его функциональность.
• Триггерные узлы — отслеживают внешние или внутренние события и после их наступления передают данные на следующий узел. В большинстве случаев корневой и триггерный узлы совпадают.

Какие задачи автоматизирует AI для маркетологов

• Email-рассылки и мессенджер-маркетинг. Инструмент собирает контактные данные из разных источников (формы на сайте, социальные сети, Excel-таблицы), синхронизируется с платформами Mailchimp, ActiveCampaign, SendGrid или мессенджерами вроде Telegram, WhatsApp и многими другими, а затем отправляет персонализированные сообщения клиенту.
• Сбор данных в CRM. Как упоминалось выше, n8n собирает информацию о пользователях через их взаимодействие с сайтом, социальными сетями и другими каналами. Это можно использовать не только для автоматизации рассылок, но и в целом для формирования контактной базы — не вносить данные вручную, а настроить добавление сразу в нужный документ или CRM — HubSpot, Bitrix24, Salesforce.
• Управление контентом. Можно создать цепочку автоматического постинга в социальных сетях и блогах по расписанию, репостить публикации, получать уведомления о комментариях или новых упоминаниях компании в СМИ — то есть автоматизировать большинство рутинных задач, которые незаметно «крадут» энергию в течение рабочих дней. Для этого в системе есть синхронизация с Instagram* (*запрещенная в России соцсеть; принадлежит Meta, которая признана экстремистской и террористической организацией в России), LinkedIn, Telegram, YouTube, Notion и другими платформами.

Плюсы n8n

• Гибкость и адаптивность. n8n позволяет создавать как простые, так и сложные рабочие процессы со множеством условий и ветвлений, имеет открытый исходный код и пользовательское комьюнити.
• Вариативность интеграций. Всего платформа поддерживает более 400 интеграций с объектами разного размера — от небольших приложений до крупных сервисов. Поддерживает также работу с нейросетями и другими AI-инструментами. В арсенале — все самые популярные софты, соцсети, CRM и другие сервисы, с которыми day-to-day работают маркетологи.
• Готовые workflow. Шаблоны позволяют пользователям быстро адаптировать готовые сценарии под свои нужды — очень удобно, если не хочется делать все с нуля, тратя время на муторные настройки.

Минусы n8n

• Сложно освоить. Хотя интерфейс n8n интуитивно понятен, новичку в первое время будет непросто разобраться, как работают блоки и как правильно их заполнять, чтобы все заработало как надо. Особенно, если нужны сложные сценарии с использованием кодирования и логических условий.
• Установка серверной инфраструктуры. Поскольку n8n является платформой с открытым исходным кодом, она требует установки и поддержки серверной инфраструктуры для полноценного использования. Это может быть проблематично для компаний без достаточного уровня технической экспертизы, особенно если они хотят развернуть n8n на своих серверах.
• Ограниченный срок бесплатной версии. Есть бесплатная пробная версия на 14 дней, однако далее потребуется подключить платную — и тогда стоимость стартует от 20 € за месяц (тариф Starter).

v0 by Vercel

v0 — инструмент для быстрого создания веб-интерфейсов. В контексте маркетинговых задач он разрабатывает удачные лендинги, промо, формы подписки, галерею продуктов и услуг компании.

Чтобы начать работу, нужно импортировать изначальный, сырой шаблон страницы в систему. v0 прочитает первичный код и сформирует ответный (React Code). Полученный результат можно предварительно просмотреть на ошибки и, если они все-таки есть, вносить в код корректировки, кликая на объекты и добавляя к ним комментарии. Желаемые изменения прописываются обычным, естественным текстом, например: «увеличить размер заголовка», «изменить цвет фона» и так далее.

Интегрируется и синхронизируется v0 со множеством разных инструментов, включая Figma, GitHub, фреймворки Tailwind, Material-UI и многие другие известные платформы.

Плюсы v0

• Мгновенные корректировки. Специалист может сразу протестировать, как будет выглядеть интерфейс после разработки и оперативно добавлять комментарии к нужным объектам на естественном языке.
• Не только статика. v0 предусмотрел библиотеку Framer Motion — с ее помощью можно преобразовать статичные элементы из кода (например, button) в динамические компоненты с анимацией (motion.button) и добавлять этим анимациям желаемые свойства.
• Многовариантность использования. v0 подходит для разработки блогов, лендингов, портфолио или онлайн-магазинов — маркетологи могут использовать единый инструмент для массы проектов.
• Интеграция с CLI. v0 сам загрузит и вставит нужные компоненты (кнопки, карточки, формы) в проект разработчика по специальной команде и без необходимости ручного копирования кода.

Минусы v0

• Фокус только на UI/UX и фронтенд-разработке. Функционал инструмента пока не особо подходит для создания проектов со сложным бэкендом. Поэтому для серьезной работы с серверной частью лучше использовать другие AI.
• Ограничения бесплатной версии могут стать проблемой для малых команд. Неограниченное количество проектов, импорт из Figma, много сообщений в чат доступны в тарифах Premium и Ultra, которые за один месяц обойдутся в 20 $ и 200 $ соответственно.

Julius AI

Julius AI удобен тем, что внутри системы можно «общаться» с исходниками данных на естественном языке, задавать вопросы (например, «выдели топ-5 постов в марте по просмотрам») и получать ответы сразу в виде таблиц, диаграмм, графиков и других форматов в зависимости от того, что именно хочется увидеть наглядно. Все это может помочь специалистам в получении инсайтов, интерпретации данных, оптимизации маркетинговых кампаний, прогнозировании.

Плюсы Julius AI

• Интуитивно понятный интерфейс. Как новички, так и опытные аналитики могут легко ориентироваться в системе, не имея технического бэкграунда или прошлого опыта обращения к AI.
• Быстрая интерпретация данных. Самым значимым преимуществом является способность Julius работать с вопросами пользователей касательно содержания данных и строить диаграммы. Таким образом, задачи, которые обычно занимают часы работы в Excel, с Julius решаются за считанные минуты.

Минусы Julius AI

• Мало форматов экспорта. Система поддерживает ввод и экспорт данных в CSV или Excel. Несмотря на то, что это, конечно, обеспечивает совместимость AI с большинством систем аналитики, для некоторых маркетологов, кто работает с нестандартными форматами или специфическими отраслевыми инструментами, этого может быть недостаточно.
• Проблемы с форматированием данных. Если в исходнике имеется нестандартная структура и сложные массивы информации, то нередко могут возникать проблемы при обработке данных. То есть, еще дополнительно может потребоваться время, чтобы заранее привести материал в плюс-минус обычный вид.
• Цена командного тарифа. Самый простой тариф Lite с 250 сообщениями в чат на 30 дней и без возможностей командной работы стоит 20 $ за один месяц, тариф Standard — 45 $. Ну а чтобы работать над проектом всей группой потребуется заплатить 50 $ за одного человека в месяц (тариф Team).

NotebookLLM

NotebookLLM специализируется на анализе текстов и аудиодокументов и создает структурированные саммари объемных материалов, включая книги и статьи. Обрабатывает PDF-файлы, Google Docs, веб-сайты, аудиофайлы и другие форматы. Как и в других моделях, здесь есть чат — можно запросить цитаты, ссылки на разделы источника, откуда модель брала информацию, задавать вопросы содержанию.

Интерфейс NotebookLLM построен по принципу «плиток»: по каждому источнику, добавленному в систему, можно сформировать до пяти различных карточек с информацией, и они останутся на аккаунте для дальнейшего использования.

Плюсы NotebookLLM

• Сокращение времени на ознакомление. Прежде всего, инструмент позволяет быстро ознакомиться с содержанием материалов, когда нет времени на их полноценное прочтение. Маркетологи часто сталкиваются с необходимостью анализировать большие объемы информации в сжатые сроки, и NotebookLLM решает эту проблему, предоставляя структурированные выводы. Таким образом, можно: выявлять тенденции из исследований, собирать материал для контента, формировать обзоры, анализировать кейсы и многое другое.
• Интерактивное взаимодействия с данными через естественный диалог. Можно задавать системе вопросы о содержании документов на обычном языке, получая конкретные ответы.
• Audio Overviews. Новая экспериментальная функция была добавлена в NotebookLLM в конце 2024 года. Она позволяет преобразовывать документы в формат подкаста, предоставляя аудиосводки в разговорном стиле.
• Доступность. Для большинства задач маркетологов бесплатной версии AI вполне достаточно, и нет необходимости оплачивать подписку на Google Workspace для доступа к продвинутой версии. Кроме того, эта модель поддерживает работу на русском языке.

Минусы NotebookLLM

• Работа только с целым источником. Система не работает с отдельными главами или разделами внутри документа; для фрагментарного анализа потребуется разбить материал и загружать его части по отдельности.
• Выборочность информации. При работе с материалами, содержащими как теоретическую, так и практическую части, NotebookLLM часто сосредотачивается на общей теории, игнорируя остальную информацию.
• «Галлюцинации». Система может генерировать неправдоподобную или неверную информацию, особенно при сложных запросах. Это требует дополнительного времени на перепроверки.
• Отсутствие функции синхронизации между устройствами. Это ограничивает мобильность работы, если требуется доступ к проектам с разных устройств.

Yandex 300

Разработанная командой «Яндекса» нейросеть позволяет получать краткий пересказ видео на YouTube, статей и текстов. Этот AI-инструмент от российского IT-гиганта особенно ценен для маркетологов, работающих с большими объемами контента и стремящихся быстро извлекать ключевые идеи из различных источников.

Yandex 300 способна обрабатывать тексты объемом до 30 тыс. знаков и видеоматериалы длительностью от двух минут до четырех часов. При работе с видео алгоритм сначала преобразует аудиодорожку в текст с помощью распознавания речи, а затем нейросеть разбивает полученный материал на смысловые фрагменты и обобщает каждый из них с указанием кликабельных тайм-кодов.

Плюсы Yandex 300

• Сокращение времени на обработку информации. Текст, чтение которого обычно занимает 15−17 минут, можно изучить менее чем за минуту благодаря технологии автоматического пересказа. Это особенно ценно для специалистов, которым необходимо быстро реагировать на поступающую информацию, изменения рынка и действия конкурентов в сети.
• Выбор режима просмотра результата. Предоставляет возможность просмотра как упрощенного краткого содержания, так и более расширенного.
• Доступность. Платных подписок не предусмотрено.

Минусы Yandex 300

• Ограничение обрабатываемого объема материала. Система не всегда корректно обрабатывает сложные материалы, а также выдает ошибку при загрузке видео длиною более 4 часов и текста более 30 тыс. знаков.

Pinokio

Pinokio представляет собой многофункциональную платформу-браузер, которая позволяет легко устанавливать, запускать и автоматизировать ИИ-приложения на локальном компьютере. Это бесплатный тулбокс с открытым исходным кодом и комплексом инструментов в одном месте.

Особенность AI Pinokio для маркетологов — поддержка более 90 моделей для создания изображений и других креативных материалов. Достаточно выбрать нужную модель (например, Stable Diffusion), нажать несколько кнопок, и инструмент сам загрузит файлы, настроит окружение и запустит работу модели. Это сильно ускоряет процесс разработки визуальных материалов для рекламных кампаний.

Плюсы Pinokio

• Интеграция с Playwright. Она позволяет управлять приложениями непосредственно в браузере. Для маркетологов это возможность настраивать автоматический сбор данных, генерацию контента и другие повторяющиеся задачи через AI.
• Адаптивный интерфейс. С помощью CSS-кода можно настраивать рабочее пространство под конкретные задачи. Например, оптимизировать особый интерфейс для команды, работающей над визуальным контентом для социальных сетей.
• Один тулбокс. После установки одной платформы пользователю становится доступна целая масса креативных инструментов и приложений с GitHub. Все это работает на Mac и Windows и делает Pinokio инструментом для различных маркетинговых задач. Порог вхождения достаточно низкий — здесь не нужно быть экспертом, чтобы разобраться в установке.
• Отслеживание новинок. Самые новые модели инструментов сразу появляются в системе и доступны для экспериментов.

Минусы Pinokio

• Требования к мощности устройства. Для работы с крупными моделями требуется достаточно мощный ПК. Это может стать препятствием для тех, кто ведет работу с ноутбука или более слабого компьютера.
• Ограниченная документация по проекту из-за его молодости. Для маркетологов без технического бэкграунда это означает дополнительное время для полного освоения всех функций AI.