«ИИ не заменил креатив — он его ускорил»: как технологии влияют на рекламу

В 2025 году эксперты возлагали большие надежды на  искусственный интеллект в рекламе: рассчитывали снизить затраты на продакшн, сократить цикл создания рекламных материалов, оперативно генерировать контент для соцсетей, маркетплейсов и перфоманс‑каналов, а также частично заменить живых блогеров виртуальными инфлюенсерами. Однако к 2026 году ажиотаж вокруг генеративных технологий и их влияние на индустрию оказались куда более сдержанными, чем обещали маркетологи и вендоры решений.

В январе 2025 года специалисты по рекламе прогнозировали, что ИИ существенно трансформирует рекламную индустрию по трем направлениям:

• Во‑первых, ожидалось, что технологии уменьшат расходы на производство креативов, заменят дорогостоящие команды, сократят сроки производства и обеспечат при этом высокое визуальное качество, которое раньше было доступно только за большие бюджеты. Кроме того, компании рассчитывали быстрее тестировать гипотезы и запускать рекламные материалы.

• Во‑вторых, широкую популярность предрекали «фабрикам контента». Бренды планировали автоматизировать создание постов, описаний товаров и объявлений — в промышленных масштабах, с высокой скоростью и минимальными затратами. Это позволило бы непрерывно наполнять социальные сети и маркетинговые каналы актуальными материалами.

• В‑третьих, прогнозировалось появление виртуальных инфлюенсеров на базе ИИ. Предполагалось, что цифровые персонажи смогут эффективно взаимодействовать с аудиторией: вести социальные сети, участвовать в коллаборациях с брендами и выстраивать коммуникацию не хуже реальных блогеров.

Находясь уже в 2026 году, можно подвести промежуточные итоги и посмотреть, что из этого действительно «работало» на практике.

ИИ не заменил классический продакшн

В 2025 году массовый контакт аудитории с ИИ‑креативами произошёл прежде всего через наружную рекламу. Бесконечное количество сгенерированных билбордов появилось на улицах Москвы и в регионах. Ярким примером стала кампания группы «Самолет»: девелопер совместно со студией Looch AI и агентством Prosto Бюро разработали 12 видеороликов, где все элементы — персонажи и интерьеры — были сгенерированы нейросетями.

Реакция рынка оказалась двойственной. Часть профессионального сообщества заявляла, что подобные материалы неэффективны. Другие воспринимали их исключительно как способ удешевить продакшн. Несмотря на то что ИИ-креативы не раскрывали суть продукта и не усиливали ценность девелоперской коммуникации, компании использовали их в качестве альтернативы классическому производству, но не рассматривали как полноценную замену. 

Фабрики контента и виртуальные инфлюенсеры: ожидания не оправдались

Несмотря на высокие ожидания, автоматизированные фабрики так и не стали отдельным сегментом рынка. В начале 2025 года компания H&M пыталась внедрить подобную технологию. Бренд объявил о планах заменить некоторых манекенщиц цифровыми двойниками, созданными с помощью ИИ, и разработал 30 гиперреалистичных цифровых моделей. Эти двойники могли принимать разные позы, двигаться и адаптироваться к окружающей среде, что позволяло быстро создавать разнообразные материалы для маркетинговых каналов.

ИИ-модели VS Реальные модели (Источник: H&M)

Успех кампании H&M обеспечило тесное взаимодействие креативных команд и технических специалистов. Первые задавали творческое направление и следили за тем, чтобы каждая цифровая модель отражала индивидуальность реальной модели. Вторые разрабатывали техническую концепцию и алгоритмы генерации. Особое внимание уделялось этическим нормам: технология должна была дополнять, а не заменять человеческое творчество. Важным решением стало сохранение прав на цифровых двойников за реальными моделями. Этот кейс наглядно показал: ИИ эффективно масштабирует производство, но ключевую роль в творческом процессе по‑прежнему играет человек.

Виртуальные инфлюенсеры также не получили широкого распространения: не появилось ни устойчивых кейсов, ни значительных бюджетов, ни системного интереса со стороны рекламодателей. Попытки создать цифровые модели чаще сводились к разовым экспериментам, нежели к формированию устойчивого тренда. Один из таких примеров — реклама летней коллекции Guess в журнале Vogue, сгенерированная с помощью ИИ. Несмотря на знаковость события, бренд не продолжил выстраивать долгосрочную стратегию работы с виртуальными инфлюенсерами, а проект не оказал заметного влияния на рынок.

ИИ-реклама Guess в журнале Vogue (Источник: Guess)

Крупные международные бренды, такие как Nike, Coca‑Cola и McDonald’s, в 2025 году активно экспериментировали с ИИ для создания отдельных рекламных материалов и имиджевых роликов. Однако эти проекты часто сталкивались с критикой за «пластиковый» визуал, потерю человечности и слабую эмоциональную связь с брендом. Ни один западный кейс не привел к массовому перетоку бюджетов в ИИ‑коммуникацию, а в ряде случаев реакция аудитории была настолько негативной, что материалы снимались с размещения.

В России крупные бренды и рекламные агентства также не сделали ИИ основой массовой коммуникации. Исключением стала кампания «ВкусВилла», посвященная азиатским продуктам. Ключевым элементом кампании стал 20‑секундный OLV‑ролик для онлайн‑кинотеатров, созданный с использованием нейропродакшена. Бренд стремился выполнить задачу быстро и эффективно, минимизировав затраты на классическое производство. Однако и этот кейс остался единичным экспериментом, а не новой стратегией бренда.

Кадр из ИИ-рекламы «ВкусВилла» (Источник: «ВкусВилл»)

В России спрос на ИИ в рекламе за последние три года вырос на десятки процентов год к году, однако важно понимать специфику этого роста. Он касается не «ИИ‑рекламы» как отдельного продукта, а инструментов, интегрированных в рекламные процессы. Основными форматами применения стали генерация креатива (тексты, изображения, видео), аналитика (кластеризация целевой аудитории, прогноз отклика) и автоматизация медиапланирования.

Наиболее активно эти инструменты используют компании из сфер эллектронной коммерции, финансовых технологий, маркетплейсов, онлайн‑сервисов и SMB‑сегмента — там, где критически важны скорость и стоимость производства. По оценкам агентств и инхаус‑команд, внедрение ИИ позволяет снизить стоимость производства креатива и аналитики в среднем на 30–60%, особенно в performance‑кампаниях. При этом важно отметить, что медиабюджеты остаются на прежнем уровне — снижается лишь стоимость входа и тестирования, что создает ощущение «дешевизны» без сокращения общих рекламных затрат.

На Западе ИИ давно используется более прагматично: не как «вау‑технология», а как инструмент для оптимизации контента и процессов. Яркими примерами здесь выступают масштабные A/B‑системы компаний Meta*, Google и Amazon, где ИИ генерирует сотни вариаций креатива и автоматически отбирает наиболее эффективные. В России этот подход только начинает приживаться, но логика остается той же: сокращение ручного труда, увеличение числа машинных гипотез и более разумное использование медиабюджета.

Вопреки изначальным ожиданиям, к 2026 году искусственный интеллект не заменил специалистов и блогеров, а производство рекламы по-прежнему требует больших вложений. Вместо создания массовых креативных проектов ИИ нашли прагматичное применение: бизнес успешно использует его как инструмент для оптимизации процессов, автоматизации аналитики и удешевления потокового контента.

*Meta признана экстремистской организацией в РФ.