За последний месяц на Reddit появилось сразу несколько крупных обсуждений, где рекламодатели перестали спорить о том, заменит ли AI настоящих UGC-креаторов, и начали публиковать реальные цифры. Причем речь уже не о тестах на бюджете в пару сотен долларов, а о десятках тысяч долларов рекламных расходов, сотнях креативов и полноценном сравнении AI с человеком.
Мы изучили четыре независимых кейса с общим рекламным бюджетом более $108 000 и решили разобрать их вместе. Интересно здесь не только то, кто победил, но и то, что все авторы пришли к похожим выводам, хотя тестировали совершенно разные продукты и использовали разные инструменты.
Материал подготовлен арбитражной командой Uragan Team!
☝️Кейсов на самом деле сильно больше — можете поискать по этому запросу еще.
Кейс №1. $92 000 бюджета и три модели производства рекламы
Самый масштабный эксперимент опубликовал медиабаер, который ведет рекламу для нескольких eCommerce-брендов. За пять недель команда потратила около $92 000 и протестировала сразу три подхода к производству рекламы.
- Full AI — полностью автоматическая генерация десятков роликов в один клик.
- AI Assisted — AI создает все материалы, но человек контролирует процесс, дорабатывает сценарии и финальный монтаж.
- Manual — классическое производство с креаторами, оператором и монтажером.
Для чистоты эксперимента было создано 50 рекламных групп. В каждой одновременно запускались три версии одного и того же рекламного концепта — AI, AI Assisted и Human. В итоге уже через две недели стало понятно, что полностью автоматическая генерация пока не готова конкурировать с человеком.
После этого Full AI полностью отключили.
Но дальше произошло самое интересное. Пока новые человеческие креативы снимались около десяти дней, AI Assisted успел за несколько часов создать еще 25 новых вариаций победивших связок и сразу отправить их в открутку. По словам автора, только за счет этой разницы AI получил фору примерно в $26 000 рекламного бюджета, пока человеческие ролики еще находились в производстве.
Главный инсайт этого кейса — AI пока не делает рекламу лучше человека. Зато он радикально ускоряет цикл тестирования и масштабирования. В современном Facebook это зачастую оказывается важнее, чем небольшая разница в CTR или ROAS.
Кейс №2. Почему маркировка “Made with AI” снижает эффективность рекламы
Второй кейс оказался скорее исследованием поведения пользователей. Несколько брендов заметили странную закономерность. Пока AI-креативы выглядели как обычная реклама, они стабильно показывали CTR примерно на 17% выше человеческих материалов. Но после того как Meta начала активнее показывать маркировку Made with AI, результаты резко изменились.
По наблюдениям автора, эффективность тех же самых объявлений снизилась примерно на 30%. Интересно, что позже он нашел исследование Columbia и Harvard, где была практически такая же цифра — 31,5% падения эффективности, когда пользователи понимали, что контент создан искусственным интеллектом.
Еще любопытнее выглядели результаты восприятия рекламы — 45% AI-креативов пользователи приняли за настоящие, а 24% человеческих роликов, наоборот, сочли созданными AI.
Авторы делают интересный вывод. Пользователи оценивают не столько качество генерации, сколько собственное отношение к AI. Если ролик выглядит дешево и шаблонно, маркировка усиливает негативный эффект. Если же AI используется внутри сильной креативной стратегии, разница практически исчезает.
Кейс №3. AI проиграл по ROAS, но выиграл по экономике
Следующий эксперимент проходил уже в нише skincare. Команда потратила около $15 000 рекламного бюджета и решила сравнить классический Human UGC с AI-роликами. Поводом для теста стала высокая стоимость производства: за один ролик с реальным креатором бренд платил $200–300, поэтому в месяц удавалось протестировать всего 5–8 новых креативов.
Для эксперимента подготовили 8 Human UGC и 25 AI-вариаций с разными аватарами, хуками и сценариями. Рекламный бюджет разделили поровну между двумя подходами и запустили их на одинаковую аудиторию. Через 30 дней получили следующие результаты:
На первый взгляд победил человек: Human UGC показал ROAS 2,8 против 2,4 у лучших AI-роликов, а также немного лучшие показатели по CTR и CPA. Но если посмотреть на экономику производства, картина меняется. Создание восьми человеческих креативов обошлось примерно в $2 100, тогда как генерация 25 AI-видео стоила около $250.
При этом авторы отмечают еще один важный момент. Благодаря большему количеству вариаций они примерно в три раза быстрее нашли рабочие хуки, а лучший AI-креатив в итоге обошел 6 из 8 человеческих роликов. Именно поэтому после теста команда не стала полностью переходить на AI, а выбрала гибридную модель: сначала AI используется для быстрого поиска рабочих концепций и сценариев, а затем лучшие идеи переснимаются с настоящими креаторами и масштабируются уже в классическом формате.
Кейс №4. Еще одно подтверждение гибридной модели
Последний эксперимент оказался самым компактным, но его выводы практически полностью совпали с предыдущими кейсами. Команда тестировала AI UGC на Facebook и Instagram для eCommerce-продукта со средним чеком около $80. В рамках эксперимента подготовили 10 AI-роликов и 5 классических Human UGC, после чего разделили между ними рекламный бюджет в $1 000.
Результаты оказались ожидаемыми. CPM практически не отличался — $8,30 у AI против $8,40 у Human UGC, то есть алгоритмы Meta одинаково охотно откручивали оба типа креативов. Однако по качеству рекламы человек пока сохранил небольшое преимущество: CTR составил 1,4% против 1,1%, а стоимость привлечения клиента также оказалась ниже у классических UGC.
Но автор обращает внимание совсем на другой показатель. Несмотря на небольшое отставание по эффективности, стоимость производства одного AI-креатива оказалась примерно на 30% ниже, а главное — команда смогла подготовить в два раза больше рекламных концепций буквально за несколько дней. Это позволило значительно быстрее проверить разные сценарии, найти рабочие хуки и только после этого инвестировать деньги в полноценное производство.
Что объединяет все четыре эксперимента
Любопытно, что четыре независимые команды, работавшие с разными бюджетами и продуктами, в итоге пришли практически к одинаковой модели работы. Никто из них не отказался от настоящих UGC-креаторов полностью. Но почти все начали использовать AI как инструмент первого этапа: генерации идей, быстрого производства десятков вариаций и поиска рабочих хуков.
После этого лучшие концепции переснимаются уже с настоящими людьми и масштабируются на больших бюджетах. Похоже, именно такой гибридный подход сегодня становится новым стандартом работы с Meta Ads. AI пока не заменил человека, но уже серьезно изменил экономику тестирования рекламных креативов.
На этом у нас все, подписывайтесь на наш Telegram-канал и пишите фидбэк в комментариях ниже, если есть что сказать по теме. Всем профита!
-
Опубликовано 01.07.2026
