По оценкам экспертов, рост конверсии при оптимизации рекламных кампаний с помощью ИИ может достигать 25−30%, снижение стоимости привлечения клиента — 15−20%, а увеличение ROI на 20−30%. Кроме того, применение алгоритмов высвобождает ресурсы аналитических команд, кратно повышая их производительность. В тонкостях ИИ-оптимизации разбирался редактор Sostav Никита Макаров.
Эффективность применения ИИ зависит от качества и полноты данных, глубины его интеграции в бизнес-процессы и наличия протоколов безопасности. Ключевым условием остается принцип «человек-в-цикле»: ИИ способен ускорять принятие решений и обрабатывать массивы информации, но итоговый контроль и стратегические корректировки (пока) должны оставаться за человеком.
Путь интеграции начинается с двух шагов:
- Оценка потенциала — соотнесение возможного прироста метрик с текущим состоянием воронки.
- Тестовая интеграция — на проектах, где ROI и CAC поддаются точному измерению. Масштабирование возможно только при подтвержденном эффекте.
Трансформация базовых процессов маркетинга под влиянием ИИ
Главный аргумент в пользу ИИ-оптимизаций — влияние не на косвенные показатели, а на «жесткие» деньги. Исследование фиксирует устойчивый рост конверсии в среднем до 25%, при этом ROI кампаний увеличивается на 20−30%, а стоимость привлечения клиента (CAC) снижается на 15−20%. Это именно те метрики, на которые смотрят маркетинговые и финансовые директора при принятии решений о бюджетах.
Помимо финансового эффекта, ИИ заметно сокращает операционные издержки. Создание контента ускоряется на 20−30%, что позволяет быстрее тестировать гипотезы и масштабировать удачные креативы. Аналитические процессы становятся радикально эффективнее: применение LLM в рекламных кампаниях сокращает анализ данных с нескольких дней до минут, а производительность команд увеличивается кратно. Это снижает стоимость часа аналитики и уменьшает «время до решения».
Отдельно стоит отметить рост вовлеченности. ИИ-оптимизации позволяют увеличить CTR и время взаимодействия с контентом до 47%. Для брендов это означает не только экономию бюджета на медиа, но и более глубокую работу с аудиторией: меньше «пустого» охвата, больше реальных контактов, которые затем конвертируются в продажи.
Например, Amazon показывает, как интеграция ИИ способна менять масштаб бизнеса. Использование алгоритмов для персонализации рекомендаций дает компании миллиардные доходы: именно ИИ-система отвечает за значительную часть предложений по схеме «с этим товаром покупают». За счет оптимизации релевантности предложение становится точнее, средний чек растет, а конверсия увеличивается.
Подобные примеры есть и в других секторах. В e-commerce ИИ снижает стоимость привлечения клиента за счет динамического таргетинга и корректировки ставок в реальном времени. В медиа-компаниях автоматизация креатива и закупки позволяют выпускать и тестировать десятки версий рекламных материалов за то же время, что раньше уходило на одну.
Таким образом, там, где рекламодатель готов экспериментировать с качественными данными и прозрачной аналитикой, ИИ уже сегодня выступает не как тестовый инструмент, а как фактор прямого роста бизнес-результатов.
Алексей Башутский, Product Team, Head of AdOps 
Bidease:
По нашему опыту, внедрение LLM (Large Language Models) с генеративным ИИ в наш DSP-стек основательно ускоряет и углубляет анализ рекламных кампаний.
Наибольший эффект наблюдается в автоматизации сложной аналитики. Задачи, которые ранее занимали 2−3 дня — сбор данных из разных источников, корреляционный анализ, поиск аномалий — ИИ решает за 10−15 минут. Это дает до 300% роста продуктивности аналитических команд.
Условия эффективности и точки отказа
Выигрыш от ИИ-оптимизации не универсален — прирост возникает там, где у компаний есть четкие процессы и корректные данные, а интеграция алгоритмов встроена в реальный бизнес-контур.
Качество данных как фундамент. Если база неточна или неполна, ИИ лишь масштабирует ошибки. Особенно это критично для автотаргетинга и персонализации: неправильные поведенческие данные ведут к завышенному CAC и просадке ROI. Поэтому внедрение ИИ должно начинаться с аудита данных и их очистки.
Эксперименты и «человек в контуре». Алгоритмы не снимают с бизнеса ответственность за тестирование гипотез. Без грамотной постановки задач при экспериментах ИИ может выдавать ложноположительные результаты. В практических кейсах лучший эффект достигается там, где ИИ комбинируется с ручной настройкой и экспертной проверкой решений.
Вертикали с разной отдачей. Стабильнее всего ИИ работает в performance-направлениях — автоматической оптимизации ставок, таргетировании аудитории и закупке медиа. Здесь прирост прогнозируем. Слабее — в генерации креативов: базовые версии материалов часто требуют серьезной доработки специалистами. Таким образом, ИИ в креативе — это скорее ускоритель, чем замена.
Риски и регуляторика. Ошибки ИИ могут стоить дорого — от неуместных рекомендаций чат-ботов до штрафов за нарушение GDPR (правил обработки и хранения персональных данных). Поэтому бизнес должен считать ROI с учетом стоимости контроля: инвестиции в комплаенс, юридические проверки, регулярный аудит алгоритмов.
ИИ нельзя рассматривать как «волшебную кнопку». Это инструмент, который работает только при наличии зрелой инфраструктуры: качественных данных, встроенной аналитике, процессах тестирования и контроле рисков.
Василиса Голованова, Head of Social & Programmatic 
Adventum:
Результат сильно зависит от ниши и вида целевой конверсии, не во всех рекламных кампаниях внедрение ИИ-автоматизации дает положительный эффект, необходим постоянный мониторинг и тестирование. По результатам экспериментов замечаем, что на более простых конверсиях в таргетированной рекламе внедрение ИИ оптимизации таргетингов дает более качественные результаты. Например, подписчики в сообщество становятся на 20−30% дешевле при использовании автотаргетинга против стандартного подбора таргетингов.
Как считать эффект от ИИ
Для бизнеса ключевой вопрос не в том, способен ли ИИ «сэкономить время» или «ускорить аналитику». Важно, как эти изменения отражаются на финансовом результате. Без корректной системы измерений невозможно доказать ни рост ROMI, ни снижение CAC.
ROMI и ROI. Базовый уровень оценки — возврат инвестиций в маркетинг (ROMI). ИИ-подходы показывают прирост ROMI в диапазоне 20−30%, но этот эффект фиксируется только там, где есть прозрачный учет вложений и дохода по каждому каналу. В противном случае ИИ может создавать иллюзию эффективности за счет «раздувания» метрик верхнего уровня воронки.
LTV и CAC. Второй слой — юнит-экономика. ИИ снижает CAC в среднем на 15−20%, что сразу влияет на окупаемость. Но чтобы увидеть реальную картину, важно соотносить это с LTV (Lifetime Value): если качество привлеченных клиентов падает, общий баланс может оказаться отрицательным. Поэтому эксперты советуют строить модель «CAC против LTV» и закладывать в нее несколько сценариев.
Сквозная аналитика воронки. Отдельный фокус — оценка эффекта не только на уровне клика, но и по всей воронке. ИИ-оптимизация способна увеличивать конверсию до 25%, но без сквозной аналитики нельзя точно сказать, какие из этих контактов дошли до покупки. Сквозная модель позволяет видеть реальный вклад ИИ в продажи и избегать переоценки промежуточных метрик (CTR, вовлеченность).
Время как KPI. Для многих компаний важен еще один параметр — скорость. ИИ сокращает подготовку кампаний и аналитических отчетов с дней до минут, что повышает скорость принятия решений и дает конкурентное преимущество. Экономия времени в пересчете на стоимость часа команды тоже должна учитываться в ROI.
Именно совмещение финансовых и процессных метрик — ROMI, CAC/LTV и скорость цикла — позволяет получить объективную картину. Тогда ИИ оценивается не как «интересный эксперимент», а как фактор роста бизнес-результатов в конкретных числах.
Алексей Башутский, Product Team, Head of AdOps Bidease:
Ключевое преимущество LLM — понимание контекста и генерация релевантных гипотез. Модель не просто фиксирует снижение ROAS, но и находит вероятные причины: от изменений в структурах кампаний до продуктовых факторов. ИИ выявляет момент возникновения проблемы, находит корреляции между событиями и сразу же формирует план действий — от диагностики до оптимизации стратегии.
Максимальный эффект достигается в performance-вертикалях с большим объемом сигналов: gaming, e-commerce, fintech. В меньшей степени — в brand-кампаниях, где не так много измеримых KPI. Однако и там ИИ способен повысить качество решений — например, через более точную сегментацию, персонализацию креативов и динамическое управление частотой показов.
Сергей Ярмолович, руководитель отдела управления рекламными кампаниями и аналитики 
Red Digital:
В связи с тем, что ИИ мы используем, как правило, для оптимизации таргетинга, то целесообразно комплексно оценивать качественный вклад через базовые медийные и post-click метрики: VTR, CTR, BR, время и глубина.
ИИ помогает нам оптимизировать закупку, а следовательно — увеличивать маржинальность с конкретного флайта.
Однако нужно понимать, что ИИ — не панацея. Ввиду слабой обученности в данном направлении, так или иначе все рекомендации, как правило, подлежат дальнейшему анализу опытным специалистом.
Ксения Томанова, Head of Paid Search & Marketplaces Adventum:
Мы обязательно строим A/B-тесты — только так можно увидеть реальный инкремент. Для оценки используем не только CR/CPC, но и более глубокие показатели: ROMI, прогнозный LTV, сопоставленный со стоимостью привлечения. Данные метрики отвечают на главный ключевой вопрос бизнеса: окупаются ли инвестиции в маркетинг. Однако мы также учитываем особенность ниши клиента: невозможно использовать один и тот же подход для сервиса с подпиской и девелопера.
Риски, цена ошибки и контроль
ИИ-оптимизация в рекламе приводит не только к росту эффективности, но и к возникновению новых типов уязвимостей. «Цена ошибки» в этой сфере может превысить выгоду, если бизнес не обеспечит систему контроля.
Технические и содержательные сбои. Алгоритмы способны масштабировать не только успешные решения, но и ошибки. Некорректные данные или неверные выводы модели могут приводить к искаженной сегментации, завышенному CAC или падению ROI. В генерации креативов ИИ нередко выдает контент, требующий серьезной редакторской правки. Там, где контроль слаб, бизнес получает риск репутационных потерь.
Регуляторные риски. С ростом применения ИИ ужесточается и контроль со стороны регуляторов. Возникает риск крупных штрафов за нарушения в обработке персональных данных. Если алгоритм неправильно классифицирует или хранит данные, ответственность ложится на компанию, а не на разработчика. Поэтому юридический и комплаенс-контур должны быть встроены в процессы оптимизации с самого начала.
Стоимость контроля. Бизнесу важно учитывать, что ROI от ИИ нельзя считать «в лоб». В уравнение входят инвестиции в аудит данных, настройку мониторинга, обучение сотрудников, юридические проверки и регулярные апдейты алгоритмов. Это дополнительные расходы, которые необходимо заложить в модель окупаемости.
Человек в контуре. Лучшие кейсы показывают: ИИ приносит результат там, где рядом есть эксперт, способный вовремя заметить аномалию. Автоматизация без «человека в петле» повышает риск того, что ошибка алгоритма будет замечена слишком поздно. Поэтому стратегия «ИИ + человек» остается ключевым условием минимизации потерь.
Таким образом, внедрение ИИ требует не только расчета экономической выгоды, но и создания инфраструктуры безопасности: от технических фильтров и аудит-трейлов до юридической защиты и экспертной валидации решений.
Ксения Томанова, Head of Paid Search & Marketplaces Adventum:
Нецелевой трафик при подключении ИИ-оптимизатора таргетинга и каннибализация других рекламных кампаний — одна из возможных проблем. Помогает ручная корректировка. В части случаев работает временная перенастройка рекламной кампании на стандартные таргетинги. Обычная автогенерация креативов и текстов внутри площадки также дает неоднозначный результат и требует качественной проработки. В отдельных случаях мы можем наблюдать повышение эффективности чисто за счет использования ИИ-креативов и текстов, но иногда такие материалы оказываются нерелевантными или не соответствуют ключевым атрибутам бренда клиента. Решение данной проблемы видим в применении комбинированного подхода: базовая генерация креативов с ИИ с последующей доработкой профессиональной командой дизайна. Например, при недавних тестах в банковской сфере мы снизили стоимость конверсии в несколько раз именно благодаря комбинации ИИ-генерации и ручной корректировки.