Топ-50 кейсов применения нейросетей для маркетинга: самые быстрорастущие ниши

Сейчас, когда компании всё активнее внедряют генеративный ИИ, важно отделить реальные возможности технологии от пустых обещаний. Чтобы разобраться, как маркетологи на самом деле применяют эти инструменты, команда MartechTribe спросила 283 профессионалов из разных сфер — от CEO до операционных менеджеров.

Мы взяли за основу популярные сценарии — базы, которая фиксирует тренды в маркетинговых технологиях. Цифры говорят сами за себя: в 2024 году 77% роста в этой сфере обеспечили 2324 инструмента на основе ИИ. Но на практике всё неоднозначно: одни решения плотно встроились в рутину, а другие так и остались экспериментами.

Что выяснилось?
Анализ охватил шесть ключевых направлений маркетинга: рекламу, контент, соцсети, продажи, данные и управление.

— Лидеры — контент и аналитика данных.

 Например, генерация текстов или прогнозирование метрик стали повседневными задачами.
— А вот с рекламой сложнее. Инструменты для таргетинга или создания креативов пока мало кто использует активно.

Проще говоря, маркетологи берут от ИИ то, что дает быстрый результат здесь и сейчас — написать пост или проанализировать воронку. А более сложные задачи, требующие тонкой настройки, пока откладывают «на потом».

Контент 

Среди всех инструментов на основе ИИ те, что связаны с контентом, явно впереди. Из 20 самых популярных сценариев семь так или иначе крутятся вокруг создания и улучшения текстов, картинок, видео. Маркетологи берут ИИ в помощники, чтобы:
— Ускорить рутину (например, автоматизировать шаблонные задачи),
— Сделать контент более «под себя» для разных аудиторий,
— Удержаться в потоке — ведь контента нужно всё больше, а ресурсы не безграничны.

Топ-3 задачи, где ИИ заменяет людей:

1. Генерация идей (51%) — когда фантазия на нуле, ИИ подкидывает темы для постов, статей, рекламы.
2. Создание контента «под ключ» (44%) — от текстов до визуала, особенно там, где нужно масштабироваться быстро.
3. Доводка и A/B-тесты (29%) — например, ИИ подсказывает, какой заголовок цепляет лучше или в какое время публиковать.

А что кроме текстов?
ИИ умеет не только писать. Вот где он выручает:
— Анализ аудитории — сегментирует клиентов по поведению, предсказывает, кто купит.
— Оптимизация рекламных бюджетов — автоматически перераспределяет ставки между каналами.
— Генерация аудио и видео — озвучка роликов, монтаж шаблонных видео для соцсетей.

Проще говоря, ИИ стал «универсальным солдатом» для маркетологов — берёт на себя всё, что требует времени, но не креатива. Пока что в приоритете задачи, где результат виден сразу

Пример использования ИИ в генерации контента

Представьте, что вы начинаете новую кампанию. Чтобы она «выстрелила», нужно собрать базовую информацию — как каркас для дома. Например:

• Чем ваш продукт выделяется? (Фичи, преимущества, польза для клиента)
• Какие подводные камни могут быть и как их обойти?
• Кто ваша аудитория и что она хочет?
• Какую цену назначить и какие предложения сделать?

Без этого — как строить без чертежа.

В чём фишка AI?
Главное — не то, что он умеет «глотать» тонны данных, а то, как быстро он их обрабатывает и выдаёт структурированное решение. Помощник, который вместо недели копания в бумагах за пять минут находит нужное. AI не запоминает всё подряд, а быстро сортирует информацию, вычленяет суть и выдаёт её в удобном виде. Скинул ему заметки, статьи, ссылки — он как повар смешает ингредиенты и подаст готовое блюдо: структуру для рекламы, идеи для постов или анализ данных.

Данные 

Инструменты на основе ИИ, работающие с данными (отмечены синим), тоже в топе: шесть из 20 популярных сценариев связаны с анализом информации, слежкой за конкурентами и систематизацией знаний. Маркетологи ценят, что ИИ может:
— Переваривать тонны данных — от рыночных трендов до внутренних отчетов,
— Выдавать конкретные выводы вместо сырых цифр,
— Автоматизировать рутину вроде составления документов или сводок.

Где ИИ чаще всего заменяет аналитиков?

1. Структурирование знаний (23%) — ИИ сортирует хаос в данных: собирает информацию из разных источников, создает базы знаний, подсказывает, где что искать.
2. Шпионаж за конкурентами (21%) — автоматически мониторит их соцсети, сайты, рекламу, чтобы выявить слабые места или подсмотреть удачные ходы.

Реклама отстаёт

Хотя реклама (красная зона) — основа цифрового маркетинга, с ИИ тут пока туго. Из топ-20 кейсов рекламные инструменты не попали даже в первую двадцатку — самый высокий результат на 28-м месте. А семь из 23 аутсайдеров нашего рейтинга как раз из adtech. 

Почему так?

Три главные причины:

1. «Пусть агентства работают» — многие компании отдают рекламу на аутсорс. Зачем самим ковыряться в ИИ-инструментах, если за них это делают подрядчики?
2. ИИ «под капотом» — платформы вроде Google Ads и Meta уже встроили ИИ в свои системы (например, Performance Max). Маркетологи просто не замечают, как алгоритмы сами оптимизируют ставки или аудитории.
3. «ИИ не доверю креатив» — страшно отдавать нейросетям создание рекламных концепций. Вдруг напишет что-то странное или испортит бренд?

Что это значит?
— ИИ в рекламе пока работает «невидимо» — его используют платформы, а не маркетологи напрямую.
— Ручное управление креативом всё ещё в приоритете: шаблонные объявления — да, но смелые идеи — только человек.
— Возможно, компании просто не видят смысла внедрять ИИ там, где и так всё автоматизировано «из коробки».

Короче, реклама — та сфера, где ИИ пока не хозяин, а помощник. Маркетологи предпочитают контролировать процесс вручную, особенно когда речь о креативе и бюджетах.

Соцсети и управление

В этих категориях (жёлтая и серая зоны) картина неоднозначная: одни инструменты взлетели, другие провалились.

Соцсети: аналитика — да, креатив — нет
— Что работает:
• Планирование постов — ИИ строит графики публикаций, подбирает оптимальное время.
• Анализ реакций — автоматически считает охваты, лайки, выявляет популярные темы.

— Что не прижилось:
• Роботы вместо комьюнити-менеджеров — маркетологи не готовы доверить ИИ общение с аудиторией (вдруг начнёт троллить?).
• Подбор блогеров — алгоритмы предлагают инфлюенсеров, но компании предпочитают «ручную проверку».

Управление: документы — легко, кадры — сложно
— Где ИИ в теме:
• Расшифровка звонков и встреч — ИИ за минуту делает выжимку из часового совещания.
• Шаблонные отчёты — автоматизация сводок по KPI или бюджетам.

— Где ИИ не пускают:
• Подбор сотрудников — резюме анализируют люди, а не алгоритмы (боятся пропустить талант из-за «кривых» фильтров).
• Оценка персонала — руководители не верят, что ИИ справедливо проанализирует эффективность команды.

Почему так?
— В соцсетях не готовы терять «человеческое лицо» — боятся, что ИИ испортит тон бренда.
— В управлении автоматизируют только то, что не влияет на людей напрямую: документы — можно, кадры — нет.
— Сложные задачи (вроде анализа мотивации сотрудников) требуют контекста, который ИИ пока не улавливает.

Продажи: ИИ на подхвате

В этой сфере (зелёная зона) ИИ пока работает точечно — как помощник, а не замена людям. Маркетологи подключают его там, где нужно быстро обработать данные, но ключевые решения всё равно оставляют за собой.

Где ИИ в теме:
— Оценка лидов — алгоритмы сортируют входящие заявки: кто «горячий», а кто просто любопытствует.
— Сегментация клиентов — автоматически делит базу на группы по поведению, чтобы точечно настроить коммуникацию.

Где ИИ не пускают дальше аналитики:
— Переговоры — не доверяют нейросетям вести диалоги с клиентами.
— Закрытие сделок — финальное «да» всё равно ждут от живого менеджера.

Почему так?
— Данные — ок, эмоции — нет — ИИ отлично считает конверсии, но не чувствует, когда клиент колеблется или готов купить.
— Боятся «переавтоматизации» — если робот ошибётся в прогнозе лида, компания может потерять деньги.
— Люди лучше работают с возражениями — например, ИИ не убедит клиента выбрать дорогой тариф, если тот сомневается.

6 простых способов применять ИИ в маркетинге

Представьте, что у вас есть умный помощник, который ускоряет рутину и помогает придумывать идеи. Вот как это работает:

1. Создавать контент с нуля
— Напишет статьи, посты, сценарии. Но! Не ждите шедевров — ИИ нужны чёткие указания. Пример: «Придумай 10 заголовков для поста про скидки на кроссовки».
— Google не наказывает за контент от ИИ, но советует: пусть он будет полезным и оригинальным. Проверяйте, иначе получится вода.

2. Вытаскивать суть из данных
— Разобраться в тонне отчетов? ИИ выделит главное: «Покажи, откуда чаще приходят покупатели» или «Какие товары популярны у женщин 25–30».
— Пример: загрузили результаты опроса — через полчаса ИИ выдал основные тенденции и советы.

3. Сокращать длинные тексты
— Устали читать 20 страниц? ИИ сделает выжимку: «Кратко: главные выводы исследования».
— Подходит для отчетов, статей или даже ваших собственных заметок.

4. Переделывать текст под нужный стиль
— Нужен тот же смысл, но другими словами? ИИ перепишет:

• Для соцсетей — покороче и с эмодзи.
• Для презентации — официально и структурировано.
• Для рекламы — ярко и цепляюще.
  — Но проверяйте! ИИ иногда искажает смысл.

5. Сортировать клиентов и данные
— Группирует аудиторию по интересам, покупкам или поведению. Пример:

• «Покажи, кто часто покупает, но редко заходит на сайт» → отправить им персональную скидку.
• «Раздели отзывы на положительные и негативные» → быстро увидеть проблемы.

6. Отвечать на вопросы клиентов
— Чат-боты с ИИ могут:

• Подсказать статус заказа.
• Посоветовать товар.
• Объяснить условия доставки.
  — Это разгрузит поддержку, но сложные запросы всё равно передавайте людям.

Важно помнить:
— ИИ не заменяет мозги. Он экономит время, но итоговое решение — за вами.
— Чем точнее задание — тем лучше результат. Не пишите «Напиши что-нибудь крутое», а укажите: «Напиши пост про летнюю коллекцию для Instagram, аудитория — женщины 25+, тон — дружеский».
— Проверяйте всё, что делает ИИ. Он может ошибаться или выдавать шаблонные фразы.

Аналитика частоты использования 

Изучив, как часто задействуют genAI, выяснилось: раз в месяц его обычно берут для масштабных целей — например, чтобы продумать долгосрочную стратегию или решить узкоспециализированные задачи. А вот в будничной работе — каждый день или раз в неделю — он чаще становится помощником в рутине: оптимизирует текущие процессы и поддерживает производство.

Раз в месяц берутся за задачи посложнее – те, на которые нужно больше времени и подготовки. Например:

• Придумывают идеи для картинок или видео (24,3% пользователей).
• Анализируют данные, документы или изучают конкурентов (22,5% и 21,4%).
• Создают готовый визуал (21,1%) или тестируют, как улучшить контент (20%).

Эти штуки обычно связаны с долгосрочными планами: скажем, продумать стратегию на квартал или подготовить кампанию. Их не делают каждый день – они как «большие проекты», которые требуют сосредоточенности.

А вот ежедневная рутина – это про скорость и регулярность. Тут в топе:

• Генерация идей для текстов (50,7%).
• Написание постов, статей и другого контента (43,9%).
• Обработка записей, заметок или кратких сводок (43,2%).

Такие задачи встроены в привычный рабочий поток – их делают на автомате, чтобы успевать больше без лишних усилий.

Есть и «неприжившиеся» функции – например, оценка потенциальных клиентов (3,2%) или та же генерация идей для видео (6,1%). Скорее всего, от них отказались из-за сложностей: то ли результат не оправдывал затрат, то ли внедрить их оказалось слишком заморочено.

Короче, genAI в основном берут для масштабных целей «на потом» или для быстрой помощи здесь и сейчас. А что-то между – пока не прижилось.

Список желаний

Маркетологи уже присматриваются к новым способам применения genAI, но пока не решаются их внедрить. Это как «список желаний» — видно, куда они хотят двигаться, но что-то их останавливает.

Все эти идеи участники условно разделили на три группы — видимо, по уровню интереса, сложности или другим критериям. Точнее не скажешь без деталей, но сам факт такой группировки помогает понять, как специалисты оценивают свои возможности и риски.

Есть задачи, которые крутятся в головах у многих маркетологов (40% и больше), но руки до них пока не доходят. Скорее всего, их пугает сложность или непонятно, как подступиться. 

Вот что в этом «списке желаний»:

• Делать подкасты и аудиоконтент (51,4%).
• Оценивать риски (46,4%).
• Автоматизировать соцсети (43,2%).
• Распределять потенциальных клиентов (42,5%).
• Искать сотрудников через AI (41,1%).

Эти штуки явно выглядят перспективно, но чтобы их внедрить, нужно обучение, проверка «а оно того стоит?» и удобные инструменты.

Что пробуют не все, но интерес есть:

Тут задачи, которые часть компаний уже тестирует, а другие присматриваются (20-40% пока в раздумьях). Возможно, их останавливают цена, технические сложности или просто «не дошли руки». 

Например:

• Создавать сайты или лендинги (38,2%).
• Использовать AI как помощника в продажах (36,1%).
• Анализировать аудиторию (31,4%).
• Генерить картинки и видео (29,3%).
• Работать с большими данными (28,9%).

Здесь рост, скорее всего, будет постепенным — когда накопятся успешные кейсы и станет понятнее, как это применять без лишних нервов.

Что пока не в фокусе:
Эти задачи маркетологов не особо цепляют — меньше 20% видят в них смысл. Скорее всего, им не хватает понятной выгоды или они просто не вписываются в текущие цели. 

Вот что в этом списке:

• Контролировать репутацию бренда (17,9%).
• Отвечать на вопросы клиентов в соцсетях (14,6%).
• Настраивать воронку продаж (12,9%).
• Делать рекламные видео (12,5%).
• Систематизировать базы знаний (11,4%).

Пока что эти опции проседают: то ли польза неочевидна, то ли инструменты неудобные. Чтобы их продвинуть, нужно четко показать, как это решит конкретные боли — иначе, так и останутся «на потом».