В рамках количественных исследований искусственный интеллект (ИИ) может выполнять функции автоматизации рутинных операций и восполнения недостатка данных. Команда 
mindscapes рассказала Sostav, как практика применения ИИ-открытых вопросов (технология компании Fastuna) помогла решить конкретные задачи: получение дополнительной информации и рост статистической значимости результатов без увеличения выборки.
Задача
Стояла задача получения информации по восприятию рекламы бренда онлайн-бронирования жилья: анализ элементов креатива, ранжирование их по значимости и отличимости от категорийных кодов.
Вызов
Сервисы онлайн-бронирования жилья были в эфире с широким мультимедийным миксом и заметными ТВ-кампаниями, при этом использовались схожие категорийные коды. Это смещало восприятие рекламы в штампы «Была яркая реклама» и «Было что-то про путешествия», что мешало в рамках количественного исследования установить для конкретного бренда паттерны восприятия.
Решение
Наблюдения из исследовательской практики показывают, что человек начинает вспоминать конкретные элементы рекламы только после нескольких уточнений.
Работа по дополнительным уточнениям была перенесена на искусственный интеллект: мы использовали два дополнительных ИИ-открытых вопроса, встроенных в анкету, чтобы перейти от поверхностных формулировок к пониманию, какие элементы рекламы вызвали внимание и почему оказались значимыми для аудитории.
При этом вопросы интегрировались в сложившийся опросник, что помогло не только получить дополнительную информацию, но и не нарушить ретроспективный ряд данных.
Результат
На первом этапе с ИИ-открытыми вопросами вместо единичных коротких ответов был получен массив развернутых смыслов. На втором этапе результаты обработали с использованием ИИ-аналитики для автоматического выявления тем и паттернов. Такой подход позволил на количественных выборках интерпретировать, как и почему сработала реклама и за счет чего она оставила след в восприятии.
Итоговое сравнение методов открытых вопросов и ИИ-открытых вопросов в цифрах:
- С использованием ИИ-открытых вопросов в 1,5 раза снизилось количество ответов «не знаю».
- ИИ собрал на 69% больше содержательных кодов. Это позволило получить статзначимые результаты по распознаванию отношения к слогану (+11 п.п), актерам (+10 п.п), восприятию пейзажей (+9 п.п).
- ИИ позволял получать более глубокие и содержательные ответы: фразы из 20−30 слов вместо стандартных 5−10.
Категорийные выводы на базе исследования:
- Главный вызов категории онлайн-бронирования — общие креативные ходы: пейзажи, предложение бронирования и промо-коды. Это может вести к усилению промо-давления, борьбе за SOV в условиях снижения вклада в капитал брендов.
- Происходит снижение восприятия выгоды, скидки и промо-коды становятся «опцией по умолчанию». Только 6% отметили выгоду как дифференциатор брендов, притом, что широкий выбор запомнился 9%, а удобство сервиса — 11%.
- Возможные точки дифференциации: актеры, слоганы, эмоциональные ходы, усиление внимания к сервисным опциям.
Заключение
Нам удалось:
- увеличить объем собираемой информации в 1,5 раза;
- повысить статистическую значимость итоговых выводов;
- сохранить исходный размер выборки.
Полный материал кейса был презентован в рамках онлайн-дня Research Expo 2025 под заголовком «AI-расследование: что скрывается за ответом "видел рекламу"».
Доклад был презентован Екатериной Высоцкой, директором отдела маркетинговых исследований Mindscapes, совместно с Дарьей Малышевой, старшим менеджером AI продуктов Fastuna.
Методологическая справка:
- Объем выборки волны исследования BHT для «встройки» искусственного интеллекта — 2 тыс. респондентов; репрезентация Россия 100+, квотирование по Росстат ЦА от 18 до 60 лет.
- Тестируемый вопрос: видели рекламу бренда X в категории онлайн-бронирования путешествий, выборка отвечавших: 679.
- Автоматический сплит теста 50/50: 339 отвечали классический открытый вопрос, 340 — получили два дополнительных уточняющих вопроса от ИИ на основе содержания предыдущего ответа внутри стандартной опросной механики.
- Полевые работы: с 15 по 29 сентября 2025.
Екатерина Высоцкая, директор отдела маркетинговых исследований Mindscapes:
Это был наш третий опыт совместного тестирования новинок ИИ-продукта с Fastuna, и мы рады, что наш «арсенал» исследовательских механик пополнился новым.
Дарья Малышева, старший менеджер по продукту, Fastuna:
ИИ-открытые вопросы — тот случай, когда искусственный интеллект становится не заменой исследователю, а его масштабируемым ассистентом — с четким, измеримым эффектом: меньше ответов «не знаю», больше содержательных смыслов, выше сила результатов. Когда-то и онлайн-опросы воспринимались как новшество, а теперь стали нормой и дали исследователям больше возможностей и ресурсов.
Состав творческой группы
Mindscapes (организатор исследования)
Директор отдела маркетинговых исследований: Екатерина Высоцкая
Менеджер отдела количественных исследований: Мария Бочкарева
Fastuna (технология)
Управляющий директор Fastuna: Александр Кацуро
Директор операционного управления и развития платформы Fastuna: Камилла Трофимовская
Старший менеджер по продукту Fastuna: Дарья Малышева