48% компаний на российском рекламном рынке уже используют искусственный интеллект и машинное обучение в своих кампаниях, показало исследование Ассоциации развития интерактивной рекламы и Аналитического центра РИР. Наиболее востребованы сценарии оптимизации ставок, таргетинга и прогнозирования конверсий, что позволяет ускорять достижение бизнес-результатов и повышать возврат инвестиций.

Как используют ИИ и машинное обучение в рекламе

Главные направления применения — автоматизация ставок (73% компаний), таргетинг и сегментация (67%), прогнозирование кликабельности и конверсий (51%). Также активно внедряются инструменты оптимизации бюджетов между каналами, динамическая генерация креативов и управление частотой показов. Для этого чаще всего используются ансамблевые модели (51%), нейронные сети (42%) и рекомендательные алгоритмы (33%).

В качестве данных для обучения моделей компании используют собственные данные (67%) и статистику прошлых кампаний (62%). Большинство интегрирует AI/ML в платформы закупки рекламы (DSP) и аналитические системы.

Результаты: рост эффективности и автоматизации

Внедрение AI/ML приводит к заметному росту эффективности: средний показатель CTR увеличился на 11%, конверсия — на 10%, стоимость привлечения клиента снизилась на 16%, а показатель отказов уменьшился на 12%. Более 78% компаний отмечают, что максимальный эффект достигается уже через 14 дней после запуска кампании.

AI/ML становится стандартом для оптимизации ставок и таргетинга, особенно на фоне давления на бюджеты и необходимости быстро получать измеримые результаты.

Барьеры внедрения и перспективы

Несмотря на положительную динамику, 52% компаний пока не используют AI/ML. Основные препятствия — нехватка компетенций (49%), проблемы с качеством и доступностью данных (41%), а также сложность внедрения (34%). Даже среди внедривших технологии 53% сталкиваются с дефицитом специалистов и проблемами с данными.

В ближайшие 12–18 месяцев компании планируют тестировать более сложные модели (RTB, causal inference, Graph ML). 78% участников рынка готовы делиться данными для создания отраслевых стандартов, что может ускорить развитие рынка.

Какие отрасли лидируют

Больше всего внедряют AI/ML компании из ecommerce (51%), телекоммуникаций и IT (38%), а также финансового сектора (31%). Средний месячный рекламный бюджет большинства опрошенных — от 500 тыс. до 50 млн рублей.

Вывод

Для российских специалистов и агентств системное внедрение AI/ML становится необходимым условием для повышения эффективности рекламных кампаний и конкурентоспособности. Однако для масштабирования технологий потребуется инвестировать в компетенции команды и работу с данными.

Совет эксперта Analito

Проверьте, используете ли вы собственные данные и историю кампаний для обучения моделей — это ключ к эффективной автоматизации.

Оцените уровень компетенций вашей команды: возможно, стоит инвестировать в обучение специалистов по работе с AI/ML или привлечь внешних экспертов.

Начните с внедрения прикладных AI-решений для оптимизации ставок и таргетинга, чтобы быстро увидеть измеримый эффект и повысить возврат инвестиций.

Частые вопросы

Какие задачи в рекламе проще всего автоматизировать с помощью ИИ?

Оптимизация ставок, таргетинг и прогнозирование конверсий — самые доступные и эффективные сценарии для внедрения AI/ML.

Сколько времени нужно, чтобы увидеть эффект от внедрения AI/ML в рекламных кампаниях?

Большинство компаний отмечают заметный рост эффективности уже через 14 дней после запуска AI-решений.

Что мешает массовому внедрению AI/ML в российских компаниях?

Главные барьеры — нехватка специалистов с нужными компетенциями и проблемы с качеством или доступностью данных.