Согласно данным АКАР за 2024 год, рынок онлайн-рекламы в России вырос на 24%. В нынешнем году меняются уже не только бюджеты, но и инструменты рекламных площадок. Разбираем пять главных трендов года.
Тренд 1. Автогенерация креативов
Генеративный искусственный интеллект сильно трансформировал индустрию по созданию рекламы. По данным Interactive Advertising Bureau, 86% продакшнов используют или планируют использовать ИИ при создании видеокреативов. В случае с фото и текстом проникновение технологии еще выше.
Использованием ИИ вряд ли кого-то можно удивить. Другое дело, глубина этого вовлечения. Почистить видео от артефактов, добавить спецэффекты или выполнить цветокоррекцию после живой съемки — одно, полностью доверить создание видеокреативов по таким же генерируемым промтам — другое.
Именно здесь находится тренд. Демократизация продакшна позволяет генерировать гораздо больше контента и чаще его обновлять, запускать А/Б-тесты и добиваться в этой селекции лучших результатов. По данным VK Рекламы, CTR баннеров с автогенерацией превышает CTR баннеров с пользовательским текстом на 25%, а при рекламе сайтов разница составляет 59%. Во многом так происходит благодаря непрерывной генерации контента для проверки гипотез.
Поскольку генеративный ИИ позволяет создавать все более качественные фото- и видеокреативы, а нейросети интегрируются в рекламные кабинеты платформ, что делает их частью бесшовного пути рекламодателей, этот тренд будет только усиливаться. При этом сгенерированного контента уже сейчас стало так много, что, например, Яндекс решил помочь пользователям отделить его от созданного человеком и в прошлом году стал маркировать рекламу, созданную генеративным ИИ: специальные пометки появились в рекламных объявлениях с креативами, которые создала YandexART внутри рекламной платформы Яндекс Директ.
Тренд 2. Гиперперсонализация через ИИ
Второй в этой подборке тренд тоже связан с ИИ, но в контексте обработки больших данных. Мы уже определились, что контент можно генерировать достаточно быстро, но остаются открытыми вопросы «зачем» и «для кого». ИИ помогает повысить интенсивность генерации гипотез и понимания пользовательских сегментов за счет более глубокой аналитики.
Современные платформы позволяют смешивать обезличенные данные от рекламодателей с собственной накопленной информацией об аудитории, обучать на этой информации систему, которая после генерирует расширенные описания сегментов. Интересы, психографика, стиль потребления контента, каналы взаимодействия — с помощью машинного обучения можно выделять много профилей со своими особенностями.
Дальше эти особенности закладываются в промты для создания контента, и мы получаем гиперперсонифицированные тексты, фото и видео под конкретный портрет пользователя. Мгновенная адаптация креативов накладывается на тесты десятков гипотез одновременно. При наличии обратной связи (клики, покупки, конверсии) алгоритмы начинают самостоятельно дообучаться и усиливают те комбинации, которые приносят результат.
Тренд 3. Игра на скорость — развитие динамического ретаргетинга
Скорость создания контента и запуска гипотез требует оперативной обратной связи от системы. В классическом ретаргетинге информация о пользовательских сигналах поступает с задержкой от двух до четырех часов, и платформы ищут способы этот лаг сократить. Например, в VK Рекламе для этого применяется технология Full Stream Attribution, где время передачи сокращается до 90 секунд.
Информация о действиях пользователей, будь то просмотр товара, добавление в корзину или покупка, передается по зашифрованным каналам от рекламодателя на площадку напрямую через API без предварительной обработки и сразу попадает в обучение модели. Дальше алгоритм оптимизации обновляет прогноз интересов и аукционных ставок.
Такая модель работает быстрее и точнее: система фокусирует показы на «теплой» аудитории, пока та еще не успела «остыть» или переключиться на предложения конкурентов. Также рекламодатель не тратит бюджет на клиентов, которые уже купили товар, но информация об этом еще не попала в систему, как это бывает при обычном ретаргетинге. Особенно эффективно модель показывает себя в периоды распродаж и во время подготовки к праздникам: в «Черную пятницу», перед Новым годом, 8 марта, 1 сентября.
Тренд 4. ТВ, радио и наружка становятся более управляемыми
Медиа, которые десятилетиями считались «традиционными», переосмысливаются в цифровом формате. С развитием Smart TV телепотребление меняется, и, например, формат Connected TV по итогам текущего года станет вторым по объему рынком digital-видео после соцсетей в США. Реклама здесь работает по тем же принципам, что и в интернете: можно настроить таргетинг по интересам, времени суток, региону, типу устройства. Все это делает телевизор снова «первым экраном», но уже с полной управляемостью со стороны рекламодателя.
Наружная реклама тоже цифровизируется. В DOOH-форматах (digital out-of-home) креативы меняются в зависимости от времени, трафика, погоды и даже поведения аудитории. Некоторые бренды синхронизируют наружную рекламу с мобильными push-уведомлениями: человек проходит мимо билборда — а через несколько минут получает рекламное сообщение в смартфоне.
Радио и подкасты тоже могут использоваться для адресной рекламы. Современные платформы позволяют таргетироваться по жанрам, интересам, географии и времени. Подкасты используют технологию динамической интеграции, позволяющую вставлять персонализированную рекламу даже в архивные выпуски.
Важно, что эти новации двусторонние: рекламодатели не только интегрируют сообщения в некогда традиционные каналы, но также получают обратную связь, могут измерять эффективность и встраивать в свои performance-цепочки.
Тренд 5. SEO в эпоху ИИ: попасть не в топ выдачи, а в ответ
Еще один важный сдвиг в цифровом маркетинге связан с тем, как пользователи ищут информацию. Все больше запросов задаются не в классических поисковиках, а в чатах с ИИ вроде ChatGPT, DeepSeek или российских аналогов, например, Yandex GPY. Вместо списка ссылок пользователь получает сгенерированный ответ. От того, будет ли бренд в нем представлен, напрямую зависит его видимость.
В 2025-м классического SEO уже недостаточно. Нужно дополнительно создавать структурированный, понятный и полезный для ИИ контент: с четкой логикой, маркированными списками, вопросами и ответами, схемами и ссылками на надежные источники. Чем больше модель доверяет сайту, тем выше шанс быть процитированным.
Смещение фокуса в работе SEO-направления требует переосмысления контент-стратегий: от структуры статей до форматов продуктов на сайте. На практике это уже вылилось в отдельное направление — LLM SEO или оптимизацию под ИИ-выдачи. Появляются и соответствующие роли в компаниях. Организации, которые начнут адаптацию первыми, получат конкурентное преимущество. Особенно в нишах, где контент выступает основой воронки: финансы, недвижимость, образование, медицина.
