← Блог

21 июля 2026 г. · Digiday

ИИ в рекламе: гонка за пользой, а не за качеством

Вадим Барсов · Growth / Marketing / Adtech / LLM / ML · barsov-growth.ru

Источник: Digiday

Контекст

Рекламная индустрия уже пару лет живёт под лозунгом «ИИ изменит всё». Инструменты генеративного ИИ проникли в креатив, медиапланирование, закупку рекламы, отчётность. Но у Digiday вышел материал с красноречивым заголовком: «Мы начинаем задумываться». Задумываться о том, что за громкими презентациями скрывается простая экономика — не более качественная работа, а меньше сотрудников и меньше затрат.

Это важный сдвиг тональности. Если раньше ИИ продавали как способ делать рекламу лучше и, значит, дороже, то теперь всё чаще оказывается, что ИИ — это про сокращение расходов. И клиенты это понимают.

Что произошло

Суть материала: использование ИИ в рекламной индустрии растёт быстрее, чем доказательства его реальной ценности. Агентства активно внедряют ИИ, но не могут внятно показать клиентам, что результат стал лучше. Зато очевидно другое — на ИИ можно сократить штат и снизить операционные издержки.

Из этого следует неудобный вопрос: если ИИ удешевляет производство, почему клиент должен платить агентству столько же? Логика клиента проста — вы стали делать это дешевле, отдайте часть экономии мне.

Ответ индустрии оказался прагматичным и слегка защитным: агентства зашивают расходы на ИИ в более крупные коммерческие контракты. То есть вместо того чтобы выставлять ИИ отдельной строкой «вот тут мы сэкономили, а вот тут наценка за технологию», стоимость размывают внутри общего пакета услуг. Так проще удержать маржу и не превращать разговор про ИИ в разговор про скидку.

Это и есть ключевая экономическая коллизия момента: технология, которая должна была стать драйвером ценности, на практике стала аргументом за снижение цены.

Почему это важно

Здесь стоит разделить две разные истории про ИИ, которые постоянно путают.

Первая история — про эффективность. ИИ убирает рутину: генерирует варианты баннеров, собирает черновики отчётов, автоматизирует часть медиабаинга. Это реально экономит время. Но эффективность — это игра на понижение цены. Как только все конкуренты получают тот же инструмент, экономия перестаёт быть преимуществом и становится новой нормой, которую рынок закладывает в ожидания.

Вторая история — про ценность. Это когда ИИ помогает принимать решения, которые человек не принял бы, находить неочевидные сегменты аудитории, повышать реальную отдачу от бюджета. За это клиент готов доплачивать. Но именно этих доказательств пока не хватает — proof отстаёт от usage.

Проблема индустрии в том, что она продаёт первую историю под видом второй. И когда клиенты это раскусывают, начинается торг про деньги.

Для adtech и martech-игроков это сигнал: недостаточно встроить генеративный ИИ в продукт и повесить бейдж «AI-powered». Нужно измеримо доказывать инкрементальную пользу — иначе фича воспринимается как способ сократить расходы, а не как повод платить больше. Продуктовая аналитика здесь становится не отчётностью, а оружием: кто умеет показать реальный аплифт от ИИ на данных, тот удерживает цену.

Как это читать из РФ

В России ситуация похожа по логике, но с местными поправками.

Во-первых, у нас рынок агентств и in-house команд ещё сильнее чувствителен к расходам. Бюджеты на маркетинг после нескольких турбулентных лет считают жёстче, и любая технология, которая обещает «сделать то же за меньшие деньги», встречается с интересом. Значит, разговор «ИИ = экономия, отдай мне часть» здесь возникнет так же, а то и быстрее.

Во-вторых, доступ к передовым зарубежным моделям ограничен и нестабилен. Это заставляет опираться на отечественные LLM и локальные решения. С одной стороны, это риск по качеству и скорости развития. С другой — возможность строить инфраструктуру, которая не зависит от чужих API и внезапных отключений. Тот, кто заранее выстраивает работу на моделях, доступных внутри контура, снижает операционный риск.

В-третьих, вопрос данных. Реальную ценность ИИ даёт не сама модель, а данные, на которых она работает и на которых вы измеряете результат. В РФ с учётом требований к локализации и обработке персональных данных выигрывают команды с чистыми, размеченными, легально собранными данными. Это ровно тот актив, который превращает ИИ из «дешевле» в «лучше».

Практический вывод для специалиста: не покупайте ИИ-инструмент по обещаниям вендора. Требуйте методику измерения эффекта. Если поставщик не может объяснить, как отделить вклад ИИ от общего результата, — вы платите за использование без доказательств.

Что взять в работу

  1. Разделяйте эффективность и ценность. Для каждой ИИ-инициативы честно ответьте: она про снижение расходов или про рост результата? Первое не даёт права на наценку, второе — даёт.

  2. Стройте доказательства заранее. До массового внедрения ИИ зафиксируйте базовые метрики (baseline). Без замера «до» вы никогда не докажете эффект «после» — ни клиенту, ни себе.

  3. Считайте экономику прозрачно, но продавайте пакетом. Модель «зашить ИИ в общий контракт» рабочая, но внутри команды всё равно ведите честный учёт: где экономия, где реальная добавленная ценность. Иначе вы сами перестанете понимать, за что вам платят.

  4. Инвестируйте в данные, а не только в модели. Качество данных и аналитики — это то, что в РФ превращает генеративный ИИ и ai-агентов из статьи расходов в конкурентное преимущество.

  5. Готовьтесь к торгу. Клиенты будут просить свою долю от экономии. Заранее решите, где вы отдаёте цену, а где стоите на ценности, подкреплённой цифрами.

Главная мысль источника проста и отрезвляюща: ИИ — это не автоматически «лучше», это часто «дешевле». Экономика ИИ в ближайшие годы будет строиться вокруг тех, кто научится доказывать пользу, а не просто её декларировать. Остальные окажутся в позиции, где технология работает против их маржи.

Читайте также

Смежные материалы на сайте:

Источник

Digiday

https://digiday.com/media-buying/were-starting-to-wonder-ad-industry-chases-ai-value-as-usage-outpaces-proof/

adtechэкономика иигенеративный иипродуктовая аналитика

На сайте работает Яндекс Метрика: считаю визиты и поведение на страницах. Оставаясь здесь, вы соглашаетесь с этим.