За полтора года подключение нейросети к внешним системам превратилось из эксперимента в отраслевую норму: протокол MCP поддержали все крупные разработчики моделей, а рекламные платформы начали открывать через него доступ к кабинетам. Теперь такие связки дошли и до Telegram Ads. Олег Рыскин, директор по маркетингу Clickise и Telescope, разобрал для Sostav, что нейросеть в рекламном кабинете действительно закрывает, где она проигрывает ручной работе и какие риски приходят вместе с ней.
Как протокол стал стандартом
MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, по которому нейросеть подключается к внешнему сервису и работает с его данными напрямую, а не по тому, что ей скопировали в диалог. Anthropic представила его в ноябре 2024 года, в марте 2025-го поддержку объявила OpenAI, следом подключились Google, Microsoft и AWS. К концу 2025 года в экосистеме работало больше 10 тыс. публичных MCP-серверов, а сам протокол передали в Linux Foundation.
Для рекламного рынка это означает простую вещь: между специалистом и рекламным кабинетом появляется слой, который понимает задачу, поставленную обычными словами.
Дальше всех продвинулся «Яндекс». По данным TAdviser, к июню 2026 года под управлением ИИ проходило 85% рекламных бюджетов в «Директе», а управление рекламой вынесли в мессенджеры.
Параллельно вырос слой независимых решений: разработчики выпускают MCP-серверы, через которые нейросеть работает с кабинетом напрямую. В разборе на «Хабре» такой сервер для «Директа» описан вместе с условием, от которого все зависит: доступ к API (Application Programming Interface — интерфейс программирования приложения) площадки нужно запрашивать отдельно, с описанием проекта и рассмотрением заявки в рабочие дни. Общее у всех подобных решений одно — они опираются на программный интерфейс, который площадка открыла.
Что изменилось в Telegram Ads
С Telegram Ads ситуация сложнее: собственного публичного интерфейса для внешнего управления рекламой площадка не дает. Отраслевые обзоры автоматизации говорят то же самое: специалисты запускают объявления, управляют ставками и отслеживают статистику вручную, а сторонние сервисы оборачивают кабинет в более удобные интерфейсы.
Поэтому подключение нейросети здесь идет через надстройку, и первое, что она получает, — доступ к данным кабинета. Это свежая интеграция и период тестирования ее короткий, поэтому ниже наблюдения, а не выводы о внедрении.
Что MCP закрывает уже сейчас
Сценарий, который окупается первым — отчеты. Руководителю нужен дневной расход за последние дни сразу по нескольким кабинетам. Раньше это означало свести выгрузки вручную либо отвлечь специалиста, который в этот момент запускает кампанию.
Мария Смирнова, основатель агентства M&Ads:
С помощью конкретизированного промпта можно за минуту получить ответ на любой вопрос по статистике кампаний. Это экономит время таргетолога и позволяет руководителю или операционному сотруднику получить ответ, не отвлекая специалиста от работы.
Второй сценарий — доступ клиента к собственным цифрам. Клиент спрашивает про цену лида за две недели или про каналы, которые принесли больше всего подписчиков за год, и получает ответ в три часа ночи в субботу, не разбираясь в настройках отчетов кабинета. Иначе такой сервис требовал бы круглосуточного дежурства аккаунт-менеджеров.
Условие для обоих сценариев одно: промпт должен быть конкретным. Размытый вопрос дает размытый ответ, и на уточнения уходит больше времени, чем на выгрузку.
Где ручная работа пока быстрее
На настройке кампаний экономия исчезает.
Мария Смирнова, основатель агентства M&Ads:
В текущем виде нейросеть работает с Telegram Ads на уровне джуна. Задача по созданию объявления должна быть расписана настолько детально, что специалисту легче самому заполнить все необходимое в интерфейсе. А если не расписывать, нейросеть будет задавать вопросы по каждому пункту или проигнорирует какие-то детали.
Обойти это можно только набором инструкций с принципами настройки кампаний и внутренней терминологией. И здесь начинается неочевидная часть: инструкции требуют стандартизации. Нейминг объявлений и структура UTM-меток должны быть едиными и применяться также при ручной работе. Подключение нейросети упирается не в модель, а в порядок в процессах агентства.
Риски, о которых говорит статистика
Первый риск — переоценка технологии. Gartner прогнозирует, что больше 40% проектов с ИИ-агентами будут закрыты до конца 2027 года из-за растущих издержек, неясной бизнес-ценности и слабого контроля рисков. Там же аналитики фиксируют переупаковку чат-ботов и RPA в агентов: по их оценке, из тысяч поставщиков реальными агентными решениями располагают около 130.
Второй риск — безопасность самого протокола. Пока нейросеть читает статистику, худшее, что может произойти — неверная интерпретация цифр. Как только появляется право менять ставки и бюджеты, ошибка начинает стоить денег.
Третий риск — подмена экспертизы. Нейросеть одинаково уверенно формулирует и рабочую гипотезу, и слабую, а ответственность за решение остается на специалисте.
Олег Рыскин, директор по маркетингу Clickise и Telescope:
Ошибка в интерпретации цифр стоит времени, ошибка в ставке стоит бюджета клиента. Пока нет уверенности, что модель одинаково хорошо понимает контекст в ста разных проектах, право что-то менять она получать не должна.
Что это значит для рынка
Подключение нейросети к Telegram Ads не превращает кабинет в автопилот. Оно меняет распределение нагрузки: справочные запросы уходят из очереди к таргетологу, а клиент получает доступ к своим цифрам без посредника. Для площадки, где все делалось руками, это уже сдвиг.
Следующий шаг — доверить нейросети настройку. Он упирается в две вещи: объем доступа на стороне площадки и зрелость процессов на стороне агентства, то есть описанные правила, единый нейминг и стандарты разметки. Первое от рекламодателя не зависит. Второе можно сделать заранее, и тогда технология застанет команду готовой.
Нейросеть по-прежнему не заменила специалиста по рекламе, но в умелых руках сильно помогает повысить эффективность работы.
