Если вам кажется, что весь интернет вдруг решил начинать каждое предложение с «ИИ», вы не ошибаетесь. Маркетологи ежедневно сталкиваются с волной постов LinkedIn, полуготовыми лайфхаками и обещаниями, что ChatGPT либо увеличит вашу продуктивность в 10 раз, либо полностью заменит вашу работу.
А посередине всего этого – вы, цифровой маркетолог. Мы пытаемся понять, является ли это очередным модным словом или началом полной перестройки того, как мы создаем контент, занимаемся SEO, PPC, отчетностью и всем остальным.
Давайте разберёмся. Рассмотрите это как мое руководство по ИИ для маркетологов, которым надоело просить молодых людей перевести все термины на нормальный язык, так же как мы когда-то помогали родителям разобраться с интернетом или открыть чат AOL.
Определение ИИ и LLM (и почему это важно)
Я не спрашиваю «что такое ИИ» ради идеальной плотности ключевых слов. Я хочу установить общую точку отсчета, чтобы мы понимали, что я имею в виду под «ИИ».
В основе своей искусственный интеллект – это машины, выполняющие задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта: понимание языка, распознавание шаблонов, принятие решений и даже генерация контента.
Сейчас всех больше всего интересует генеративный ИИ – модели, которые могут создавать текст, изображения, код и многое другое на основе огромных массивов данных. Инструменты вроде ChatGPT, Gemini и Claude не «думают» как человек – они предсказывают наиболее вероятное слово или фразу на основе обучения.
Несмотря на все ожидания, ИИ не является волшебной палочкой, чтобы быстро разбогатеть. Он не автоматизирует всё за ночь и не уменьшит штат мгновенно. Это масштабная обработка данных. Большие языковые модели (LLM) не создают новые данные, они лишь агрегируют существующие.
Генеративный ИИ и LLM меняют правила для создателей контента и маркетологов. Цель теперь – создавать контент, который машины смогут интерпретировать и суммировать. Важное следствие – рост zero-click поисковых результатов: ИИ может напрямую давать ответы пользователям без перехода на ваш сайт. Это сдвигает SEO с игры за трафик в игру за авторитет и обработку данных.
Термины ИИ, которые нужно знать
Многие используют термины «ИИ», «машинное обучение», «LLM» и «генеративный ИИ» как синонимы, хотя это не одно и то же. Разобравшись, вы не только будете выглядеть умно, но и сможете эффективнее использовать эти инструменты в маркетинге.
Искусственный интеллект (AI)
Это общий термин для машин, способных выполнять задачи, требующие интеллекта: решение проблем, обучение, распознавание речи, принятие решений. Примеры: Siri, Google Assistant.
Машинное обучение (ML)
Подмножество ИИ, где машина учится на данных через алгоритмы. В маркетинге используется для таргетинга, сегментации и прогнозной аналитики. Пример: Netflix предлагает шоу на основе вашей истории просмотров.
Обработка естественного языка (NLP)
Позволяет машинам понимать и генерировать человеческий язык. Благодаря этому ChatGPT может вести беседу, а Google понимает, что «дешевые кроссовки» = «бюджетные кеды».
Генеративный ИИ
Создает новый контент на основе паттернов, выученных из огромных массивов данных. Примеры: ChatGPT пишет статьи, Midjourney и DALL·E создают изображения, Claude пишет код.
Большие языковые модели (LLM)
Специализированный тип генеративного ИИ, обученный на больших данных для понимания и генерации ответов. Примеры: GPT-4, Claude, LLaMA.
AI-агенты
В отличие от LLM, они выполняют сложные задачи: навигация по сайтам, заполнение форм, использование API. Примеры: ChatGPT (поиск и анализ кода), Google Gemini, Microsoft Copilot.
Как ИИ влияет на маркетинг сегодня
Люди говорят о «смерти SEO» уже больше десяти лет, но сейчас изменения более ощутимы. SEO не умирает, это масштабный поворот отрасли, а ИИ – в центре изменений.
Органический трафик сокращается
AI Overviews от Google суммируют информацию из разных источников, снижая CTR и уменьшая переходы на сайты. Решение: не гнаться за каждым кликом, а строить доверие, авторитет и конверсии.
Взрыв контента и шума
Генеративный ИИ ускоряет создание контента, но это увеличивает шум в интернете. Решение: создавать авторитетный контент, продвигать его и использовать ИИ для исследований и обновлений, а не только для генерации.
Глубокая персонализация результатов
Раньше SEO учитывало локальные запросы, историю поиска. Теперь LLM создают разные ответы для разных пользователей, разрушая понятие универсального рейтинга. Решение: отслеживать видимость, строить узнаваемый бренд и разнообразный контент.
Проблемы с атрибуцией
Когда ИИ отвечает на вопросы напрямую, пользователи могут не посещать сайт. Решение: использовать модели многоканальной атрибуции, отслеживать общую активность бренда и инвестировать в влияние вне сайта.
Ожидания клиентов и руководства
Не верьте мифу, что ИИ заменит команду полностью. Он ускоряет задачи, но не заменяет стратегию, понимание аудитории и контроль качества. Решение: показывать ценность ИИ, использовать его для стратегических задач и корректировать ожидания.
Главный вывод: поисковый ландшафт меняется. Органический трафик – это не только Google. Стратегия должна охватывать YouTube, Reddit, рассылки и сообщества. Если вы ограничены поисковой строкой – вы уже отстаете.