Стоимость ИИ уровня GPT-3.5 упала в 280 раз: что это меняет для маркетинга

В сентябре VK анонсировала персональные рекомендации прямых эфиров на главной странице «VK Видео»: подбор учитывает интересы зрителя и предыдущие действия. Пользователи стали вдвое больше смотреть трансляции из рекомендаций; обновление работает на Discovery-платформе. Период сравнения и методика не раскрыты.

Маркетологу важно не смешивать показатели. Рост времени просмотра может означать, что алгоритм лучше удерживает внимание, но не доказывает увеличение продаж рекламодателя или окупаемость разработки. Нужны другие данные: действия после контакта и дополнительный эффект относительно контрольной группы.

Рекламных мест становится больше. В августе «М.Видео» и «Яндекс» подключили рекламные площадки ретейлера к «Яндекс Ритейл Медиа»: медийную рекламу и продвижение карточек товаров можно запускать через «Директ». Это упрощает управление кампаниями, но удобство кабинета и результативность размещения — разные вещи.

В сентябре о собственной медиасети для сторонних брендов объявила McDonald’s. По данным CNBC, тест начался в августе в 450 собственных ресторанах США: объявления появились на цифровых экранах заказа для автомобилистов, франчайзинговые точки пока не участвуют. Для рекламодателя важно понимать, сколько дополнительных покупок создает контакт и какие состоялись бы без рекламы. Близость экрана к моменту заказа еще не доказывает прирост спроса.

Есть риск неверной атрибуции: человек мог выбрать товар заранее, а система учтет покупку как результат рекламы. Отчеты о размещениях в торговых средах стоит дополнять проверкой инкрементальности (дополнительного прироста продаж благодаря кампании) — например, сравнением тестовой и контрольной групп.

Как покупатель совмещает ИИ и поиск?

Опрос AIMonitor.pro, опубликованный в августе, показал: среди использующих ИИ при покупках 32% сообщили, что стали тратить меньше, а 24% — больше. Всего опросили 2 тыс. человек. Это самооценка, а не измерение расходов, поэтому считать ИИ доказанной причиной изменений нельзя.

По оценке авторов сентябрьского отчета Similarweb, в 89% случаев люди, изучавшие покупку с помощью ИИ, использовали также обычный поиск. География, выборка и методика не раскрыты, поэтому переносить показатель на Россию нельзя. Но сценарий важен: ИИ и поиск дополняют друг друга. Покупатель обсуждает варианты с ассистентом, проверяет цены через поиск, возвращается к сравнению — для него это единый процесс, хотя аналитика делит его на каналы. Учет только последнего перехода переоценивает финальный контакт и упускает источники, сформировавшие предпочтение.

Бренду важно обеспечить согласованную информацию о продукте на сайте, в карточках товара, поиске и материалах, доступных ИИ-сервисам. Это не гарантирует рекомендации нейросети, но облегчает выбор.

Три решения для стратегии

• Считать стоимость готовой работы: сравнивать модели на реальных задачах, включая время на проверку и исправления. Низкий тариф не означает экономию, если результат приходится переделывать.
• Проверять дополнительные продажи: разделять удобство кабинета, просмотры и вклад кампании в покупки, проводить эксперименты с контрольными группами.
• Учитывать весь путь к покупке: проверять информацию о продукте в ответах ИИ, поиске, на сайте и в магазине, не приписывать весь результат последнему клику.

Спрос на более мощные модели может замедлиться: если задачи решаются достаточно хорошо, бизнес не станет доплачивать за технические показатели. Ценность обновления должна выражаться в понятных категориях — какую работу теперь можно сделать качественнее, быстрее или дешевле. Это главный вопрос и к поставщикам технологий, и к рекламным платформам.

Автор: Анна Соколова