Что маркетолог уже может отдать нейросети — и не пожалеть

Согласно свежему исследованию World Federation of Advertisers, 96% крупных брендов уже используют генеративный или агентный ИИ в маркетинге. Причем ИИ все чаще применяют не только для создания контента: 72% компаний используют его для исследований и аналитики, 48% — для стратегии и планирования, а 46% — для автоматизации рабочих процессов и автономных агентов. 

Но между тем, что нейросети могут, и тем, что реально используется в работе, существует большой разрыв. 

Разбираемся вместе с Еленой Першиной, руководителем маркетинга нейросервисов в Яндексе, — как обстоят дела на нашем рынке, как выглядит портрет современного специалиста и как найти точки автоматизации в работе, чтобы увеличить собственную продуктивность. 

Как понять, что именно отдать нейросети 

Разбираться в нейросетях для маркетолога в 2026 году — не конкурентное преимущество, а базовый навык. Примерно как в свое время умение гуглить или навык работы с Excel. Маркетологи все отчетливее делятся на тех, кто работает с нейросетями каждый день, и тех, кто все еще присматривается. Но разрыв между специалистами растет быстро. Поэтому мы говорим не столько про будущее ИИ в маркетинге, а про то, что конкретно уже можно автоматизировать сегодня и как к этому подойти.

Маркетинг — это в первую очередь про деятельность, результат которой можно измерить в цифрах: конверсии, ROI, охваты. За каждым итоговым продуктом скрывается огромный пласт работы: глубинные исследования индустрий, интервью с экспертами и потенциальными клиентами, нащупывание реальных болей аудитории, сбор и структурирование данных. 

Этот рутинный умственный труд съедает львиную долю времени — зато именно он лучше всего поддается автоматизации с помощью ИИ, позволяющего получить нужные цифры и данные как можно быстрее. Вопрос только в том, как найти области применения ИИ-инструментов в своей работе.

Как ритейл выводит трендовые новинки на полку с помощью генеративного ИИ

Есть несколько рабочих способов нащупать точки автоматизации в своей работе:

● Самый простой — посмотреть на коллег (не только в своей команде, но и на рынок в целом), возможно, стоит чаще обмениваться опытом с коллегами за пределами своей сферы. Если кто-то уже использует инструмент и получает результат — будь то конкуренты или специалисты из другой отрасли, — это сигнал попробовать. Именно так, через «увидел — повторил», многие маркетологи начали использовать нейросети для генерации изображений или написания черновиков текстов.

● Более системный подход — разобрать работу на джобы. Возьмите любую специализацию: перформанс-маркетолог, SEO-специалист, CRM-менеджер, ивент-маркетолог. У каждого есть набор повторяющихся задач — подбор ключевых слов, написание рекламных сообщений, анализ конкурентов, подготовка отчетов. Если задачу можно объяснить стажеру пошагово — значит, ее можно частично или полностью передать нейросети.

● Третий подход — идти от возможностей самих инструментов. Нейросети сейчас хорошо умеют три вещи: искать и структурировать информацию, генерировать контент и делать предварительную аналитику. Если в работе маркетолога есть хоть что-то из этого — точки автоматизации найдены.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Зоны, где ИИ помогает прямо сейчас

Если говорить конкретнее о задачах для автоматизации, которые нейросети уже способны выполнять хорошо, стоит присмотреться к следующим вариантам.

Поиск информации и предварительная аналитика — ключевые рутинные этапы, где нейросети существенно ускоряют работу. Работа с большими массивами данных, сравнение исследований, первичные выводы по кампаниям, анализ конкурентов, сбор УТП, мониторинг рынка — все это хорошо ложится на ИИ, особенно в крупных компаниях, где всегда нужен большой ресерч, например, перед выходом на новый рынок.

ИИ не заменяет аналитика, но помогает быстро пройти первые этапы, сформулировать гипотезы для проверки. Главное правило: доверяй, но проверяй — нейросеть сильна в первичном ресерче, но финальные выводы для стратегий обязательно нужно проверять в первоисточниках.

Эффективный формат работы — загружать в закрытый контур презентации по рынку, исследования, внутренние данные и работать с ними в режиме диалога на естественном языке. Это значительно ускоряет этап предварительного анализа и снижает риск галлюцинаций: нейросеть, которая отвечает на основе ваших реальных данных, фантазирует значительно меньше.

Генерация контента. Тексты для рекламы, посты для соцсетей, черновики статей, видеосценарии — нейросети справляются с большими объемами быстро и предсказуемо. Важный нюанс: контент все равно нужно оценивать. Не для того, чтобы поправить запятые, а чтобы убедиться, что он несет реальную ценность, а не просто заполняет информационное пространство. Нейросеть генерирует — маркетолог думает, анализирует, контролирует и креативит.

---

Читайте также: Как меняется работа клиентского менеджера, когда AI-ассистент появляется у каждого сотрудника

---

Ищем новые подходы и закладываем время на эксперименты

Один из подходов, который стоит освоить маркетологу в 2026 году, — работа с ИИ-агентами. Это инструменты, которые могут не просто отвечать на запрос, а самостоятельно разбивать задачу на несколько шагов и выполнять их последовательно. 

Хороший пример, применимый для работы — агент для проверки рекламных материалов на соответствие законодательству. Раньше подобная работа делалась по чек-листу, и всегда был риск что-то упустить, особенно если законодательство к моменту проверки менялось. В то же время агент проверяет нововведения автоматически и делает это стабильно.

Еще один навык, который сегодня стоит освоить маркетологу, — метапромтирование. Суть простая: нейросеть просят написать промт, который задаст уточняющие вопросы, и только потом отвечает на исходный запрос. Это позволяет за один подход получить качественный результат, а не тратить пять итераций на уточнения.

И важный момент, о котором часто не говорят: если работа ведется с конфиденциальными данными компании — загружать их нужно в закрытый контур. Это одновременно вопрос безопасности и качества ответов.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Нейросеть vs стажер: в чем разница

По скорости нейросеть выигрывает однозначно. По предсказуемости результата — тоже. Стажеры бывают блестящие, а бывают те, кто только учится, — их развитие требует времени и инвестиций. Нейросеть же работает стабильно: хорошо написанный один раз промпт выдает стабильный прогнозируемый результат из раза в раз.

Выбирайте инструмент под задачу. Если вам нужно вырастить специалиста в свою команду — берите стажера: он адаптируется к вашим требованиям, учится на ваших проектах и со временем станет ценным игроком. А если есть необходимость постоянно решать рутинные задачи, например, генерировать простые тексты или делать базовый анализ данных — ИИ справится быстрее и дешевле.

Именно поэтому вложение времени в качественный промпт — это инвестиция. Чем точнее сформулирована задача нейросети, тем лучше будет результат. Здесь работает то же правило, что и с хорошим брифингом для стажера: нужно понимать, что именно вы хотите получить, и уметь это объяснить.

Что будет дальше

Все, что касается стандартного поиска информации, генерации контента и предварительной аналитики, в том или ином виде возьмет на себя ИИ — это уже происходит. Автоматизация управления рекламными кампаниями тоже активно развивается.

Но это не значит, что профессия маркетолога исчезнет. Маркетинг не умер, когда появился поиск, — он развился. То же самое происходит сейчас. У маркетолога появляется мощный набор инструментов, который позволяет за ту же единицу времени делать значительно больше работы. Финальное решение — как интерпретировать данные, куда направить стратегию, как говорить с аудиторией — остается за человеком. 

Елена Першина, 
руководитель маркетинга нейросервисов в Яндексе.

Для NEW RETAIL