Почему AI-креативы не окупаются (и нейросети здесь ни при чем)

Привет! На связи Leon, овнер тимы GЕОN TEAM. Заметил, что вокруг AI-креативов до сих пор существует куча заблуждений. Многие воспринимают нейросети как волшебную кнопку: написал промпт, получил красивый ролик, залил в рекламу — получил профит. На практике все работает наоборот. 

Во время своего выступления на BroConf автор канала «Шурочка Промтит» сформулировала мысль, которая мне очень понравилась: AI не заменяет экспертизу, а лишь ускоряет процессы. Если загрузить в нейросеть слабую гипотезу, она поможет быстрее масштабировать именно слабую гипотезу. Решил ниже накинуть вам еще мыслей из доклада, так как на редкость что-то годное. 

Ссылка на полный доклад, если интересно послушать

AI не придумывает рабочие связки

Самая большая ошибка — ждать, что нейросеть сама сгенерирует конвертящий креатив. Не сгенерирует. Потому что рабочая связка начинается не с картинки, а с гипотезы. Кто ЦА? Что ее беспокоит? Какая эмоция заставит человека остановить скролл? Почему именно этот оффер должен заинтересовать именно этих людей? На все эти вопросы по-прежнему отвечает баер.

Тут просто важно понять, что AI не изучает рынок, не следит за конкурентами, не читает комментарии пользователей и не понимает, какие подходы уже выгорели. Он может предложить варианты реализации идеи, но сама идея рождается только благодаря опыту, аналитике и пониманию аудитории. Поэтому сильные команды сначала определяют, что именно будут тестировать, а уже потом подключают нейросети к производству.

Пусть реклама будет AI, но если идея сильная — рекламу посмотрят

Красивая картинка ничего не значит

Это вообще один из самых сильных тезисов доклада. Современные нейросети уже умеют рисовать практически идеальные изображения. Хороший свет, дорогая композиция, реалистичные лица — выглядит все действительно впечатляюще. Но пользователи покупают не красивую картинку. Они покупают решение своей проблемы.

Если в первые секунды человек не увидел знакомую ситуацию, не почувствовал боль или не понял, почему реклама касается именно его, то никакая графика уже не спасет кампанию.

Автор доклада приводит простой пример. Типичная “шампуньная” реклама с идеальными волосами выглядит дорого, но практически не вызывает эмоций. Совсем другое дело — креатив, в котором человек узнает свою бытовую проблему. Такой подход цепляет намного сильнее, даже если картинка выглядит проще.

☝️А ведь AI UGC сегодня выглядит очень даже

AI масштабирует не успех, а процесс

Раньше дизайнер мог сделать пять слабых баннеров за день. Сегодня нейросеть способна сгенерировать пятьдесят. Но проблема в том, что количество никак не превращается в качество. Если гипотеза изначально не работает, AI лишь ускорит производство неработающих креативов. Если оффер слабый, если зацеп не цепляет, если аудитория выбрана неправильно — масштабироваться будет именно эта ошибка.

Поэтому AI нельзя рассматривать как инструмент, который “исправляет” маркетинг. Он лишь многократно ускоряет тот процесс, который уже существует внутри команды. Хороший процесс становится быстрее. Плохой — тоже.

Сколько таких AI-инфлюенсеров сегодня и только пара процентов что-то зарабатывают

AI не знает правил рекламы

Еще один момент, который многие недооценивают. Генеративная модель вообще не понимает, что делает рекламный креатив. Для нее нет разницы между баннером для Meta, концепт-артом для игры или постером к фильму. Поэтому она спокойно нарисует запрещенные медицинские обещания, добавит “до/после”, придумает несуществующие результаты лечения или разместит текст так, что модерация моментально завернет объявление.

Даже если креатив пройдет модерацию, его все равно нужно внимательно проверить. Причем не только на соответствие правилам площадки. Остаются классические AI-артефакты: лишние пальцы, странная анатомия, кривые глаза, нечитаемый текст, нелогичные детали. Сегодня таких ошибок стало заметно меньше, чем год назад, но полностью они не исчезли. А пользователи замечают подобные вещи гораздо быстрее, чем кажется.

Без системы тестов AI почти бесполезен

На мой взгляд, именно этот момент многие пропускают. Нейросети начинают приносить реальные деньги только тогда, когда становятся частью понятного процесса. В докладе Шурочка показала простой пайплайн: аналитика → гипотезы → генерация → проверка → тест → анализ → новая итерация. Именно в таком порядке AI действительно помогает экономить время.

Но важно понимать одну вещь: практически ни на одном этапе он не принимает стратегических решений самостоятельно. Он не выбирает, какие гипотезы тестировать, какие креативы масштабировать и какие выводы сделать после открутки. Все это остается задачей человека. AI здесь выступает ТОЛЬКО быстрым помощником. Он ускоряет выполнение задач, но направление движения все равно задает команда.

Кстати неплохой креатив на простик!

Самое ценное AI до сих пор не умеет

Парадоксально, но чем умнее становятся нейросети, тем дороже становится навык, который они почти не умеют заменить, а именно поиск инсайтов. Почему один и тот же оффер отлично заходит в одном ГЕО, но полностью проваливается в другом? Почему вчера аудитория реагировала на страх, а сегодня — на экономию? Почему один подход дает CTR 5%, а другой не окупает даже показы?

Ответов на эти вопросы нет в промптах. Они появляются после анализа статистики, общения с аудиторией, изучения конкурентов и сотен предыдущих тестов. Именно поэтому сегодня хорошие баеры ценятся не меньше, чем несколько лет назад. Просто их работа постепенно смещается от производства креативов к поиску правильных гипотез.

Нравится или нет — в итоге судить можно только по цифрам теста

Вывод

После просмотра доклада остается довольно простой вывод. Проблема большинства AI-креативов вовсе не в качестве нейросетей. За последние два года они научились генерировать изображения и видео на очень высоком уровне. Гораздо чаще проблема оказывается в людях, которые пытаются заменить ими собственную экспертизу.

AI действительно способен ускорить продакшн, сократить расходы и увеличить количество тестов. Но только если у команды уже есть сильные гипотезы, понятная система анализа и глубокое понимание своей аудитории. Во всех остальных случаях нейросеть лишь помогает быстрее масштабировать ошибки.

Как очень точно сформулировала Шурочка Промтит во время своего выступления: «AI должен усиливать гипотезу, а не придумывать ее за вас».

Пожалуй, именно эта мысль лучше всего описывает текущее место искусственного интеллекта в арбитраже. AI — это мощный инструмент. Но конкурентное преимущество по-прежнему создают не нейросети, а люди, которые понимают рынок лучше остальных.

На этом у меня все, всем желаю удачи. На этом откланяюсь, с вами был Leon. Подписывайтесь на канал, задавайте вопросы, если они есть. Всех люблю 💜