От посредников к архитекторам экосистем: трансформация роли рекламных агентств в эпоху ИИ

То, что сегодня 51% маркетологов применяют ИИ для генерации контента, а 41% — для анализа данных, уже никого не удивляет. Но один из самых перспективных инструментов, который формирует новый ландшафт рынка, — это так называемый «AI-стратег». Построенный на каскаде LLM-моделей, он способен на основе вводных данных и истории предыдущих кампаний формировать готовую маркетинговую стратегию: определять целевые сегменты, подбирать каналы и таргетинги, распределять бюджет, прогнозировать KPI и предлагать пошаговый план действий для исполнителя — от креативов до точек оптимизации. По сути, AI-стратег превращает сложную задачу медиапланирования в структурированный и понятный чек-лист. Для бизнеса это сигнал заранее адаптировать процессы: тестировать авто-кампании, но при этом сохранять контрольные группы, чтобы проверять качество и учиться на сравнении.

Следующим логическим шагом в эволюции этих инструментов станут AI-агенты — автономные системы, которые смогут не только давать рекомендации, но и действовать самостоятельно.  В рамках заданной бизнес-цели такие агенты будут принимать решения о том, какой канал активировать, какие креативы запускать, как перераспределять бюджет между платформами и какие тесты проводить для повышения эффективности.

Уже сейчас эту логику реализуют решения крупных платформ: Google Performance Max или Meta Advantage+, которые автоматически подбирают таргетинги и распределяют бюджеты. Но есть ограничение: такие продукты работают только внутри экосистемы конкретной платформы и пока не способны управлять кампаниями за ее пределами. Тем не менее общий вектор очевиден: принятие решений постепенно будет передаваться ИИ. По прогнозу Gartner, к 2030 году до 80% медиазакупок будут выполняться AI-агентами.

Несмотря на очевидный прогресс, для массового внедрения полноценных AI-агентов и полной автоматизации существует несколько барьеров.

Во-первых, это фрагментация экосистемы. Современный digital-рынок состоит из огромного количества платформ, каждая из которых имеет собственный интерфейс, логику закупки, формат отчетности и аналитики. По данным Chiefmartec, к 2025 году число martech-инструментов превысило 15 000, а две трети маркетологов используют не менее 16 одновременно. Эффективная рекламная стратегия сегодня предполагает работу с множеством различных интерфейсов и моделей закупки. Для специалистов это становится чрезмерной нагрузкой, тогда как для развития AI-агентов это означает необходимость интеграции с широким спектром инструментов и способность управлять ими напрямую.

Во-вторых, это отсутствие единой среды данных. Сегодня информация о пользователях, их поведении и результатах кампаний разрознена: часть хранится в CRM, часть — в системах веб-аналитики, часть — в DMP или колл-центрах. Без единого Data Layer, объединяющего эти источники, ИИ-модели вынуждены работать в условиях неполных и несогласованных данных. По данным опросов, 62% маркетологов считают свои данные «несвязанными», а только 37% компаний имеют достаточно чистые и консистентные массивы. К этому добавляется отсутствие общих стандартов, которые позволили бы компаниям делиться данными или загружать их в инструменты в унифицированном виде.

И, наконец, третий барьер — это отсутствие у искусственного интеллекта «рук»: даже зная, что нужно сделать, он не всегда может напрямую выполнить действия в интерфейсе. Решением может стать развитие технологий, имитирующих поведение пользователя и позволяющих цифровому агенту кликать, выбирать опции и запускать кампании так же, как это делает человек. В этом случае компаниям важно заранее разработать сценарии «эскалации»: когда агент действует сам, а когда инициирует подтверждение человека.

Эксперты прогнозируют, что появление полноценных AI-агентов займет всего несколько лет. Критическая точка трансформации наступит тогда, когда три фактора совпадут: AI-стратеги станут массовыми и доступными; бизнес накопит критическую массу качественных данных в единой структуре; AI-агенты научатся полноценно действовать в интерфейсах или через API без участия человека. 

На фоне этих преобразований закономерно возникают два ключевых вопроса. Во-первых, как изменится конъюнктура рынка и какую роль займут агентства в новой реальности — не вытеснит ли их искусственный интеллект. Во-вторых, какие практические и экономические выгоды способно принести грамотное использование технологий.

В условиях, когда ИИ начинает не только рекомендовать, но и управлять рекламными кампаниями, ценность агентств как подрядчиков, выполняющих рутинные задачи, снижается. Однако это приведет не к их исчезновению, а к трансформации их роли. Задачами агентства станут технологическая интеграция маркетинговых инструментов в инфраструктуру бизнеса, настройка цепочек данных и целей, а также формирование правил накопления и использования собственных массивов данных, объединяющих поведенческую, транзакционную и маркетинговую информацию. Фактически агентства становятся архитекторами решений, которые выстраивают связку между бизнес-целями, данными и технологиями и отвечают за устойчивость всей экосистемы клиента.

Если раньше ключевая роль агентств заключалась в управлении бюджетами в сторонних рекламных системах, то сегодня основной фокус смещается на интеграцию: привязку CRM, аналитических систем и автоматических стратегий к бизнес-воронке клиента. Именно здесь сосредоточены основные трудозатраты, а конкурентное преимущество формируется за счет того, насколько эффективно агентство умеет связывать данные и технологии.

Практические результаты этой трансформации уже заметны. Например, в проектах по выходу на новые рынки LLM позволяют значительно ускорять процессы локализации: первичный перевод интерфейсов и контента занимает часы вместо недель, после чего команда агентства лишь адаптирует детали под культурные и UX-нюансы. Экономия проявляется и в других направлениях: автоматизация анализа данных и генерации вариаций снижает затраты примерно на 30% и в полтора–два раза ускоряет вывод новых функций на рынок. При этом речь идет не о сокращении штата, а о снятии ручных ограничений и повышении производительности рабочих процессов. Агентства, выступающие интеграторами таких решений, становятся ключевыми партнерами, превращая технологические возможности в реальные бизнес-результаты.

ИИ уже стал неотъемлемой частью маркетинговой практики, но его эффективность напрямую зависит от того, насколько грамотно он интегрирован в инфраструктуру бизнеса и насколько полно и корректно собраны данные. Для компаний это означает необходимость пересматривать роли агентств уже сегодня и выбирать партнеров, способных проектировать устойчивые маркетинговые системы на базе данных и AI, а не ограничиваться функцией медиазакупки. Согласно прогнозам Deloitte, в 2025 году уже четверть компаний, использующих GenAI, начнет запускать пилотные проекты с AI-агентами (или proof-of-concept), а к 2027 году эта доля может приблизиться к 50%. Параллельно лидеры рынка обсуждают почти полностью автоматизированные цепочки создания и таргетинга креативов в ближайшие 2–3 года. Компании, которые смогут перейти к этой модели и выстроить экосистему, где ИИ работает в связке с данными и целями бизнеса, окажутся в числе лидеров рынка. Те же, кто продолжит опираться исключительно на традиционные подходы, рискуют утратить конкурентоспособность уже в ближайшей перспективе.