Команда маркетинга, ориентированная на ИИ: когда выполнение исчезает, что остается для маркетологов?

Неделю назад я провел вебинар под названием “Команды перформанс-маркетинга будущего”. Он был призван быть более диагностическим, чем пророческим. Три практика присоединились ко мне — Макс Епифанов (TripleTen), Мэтт Шентон (Croud) и Иван Замесин (AJTBD) — каждый из которых работает в масштабе и уже запускает в производство рабочие процессы, основанные на ИИ.

Что вышло, было посмертным анализом текущей модели — модели, которую ИИ тихо заменяет. Потому что если вы внимательно посмотрите на то, что происходит внутри высокопроизводительных команд перформанс-маркетинга сегодня, они растворяются из-за избыточности. Организационная структура просто не успела за тем, что уже делают агенты ИИ.

Мы решали неправильные проблемы в течение десяти лет

За последние десять лет мы сосредоточились на оптимизации показателей производительности — в частности, на улучшении панелей управления, ускорении атрибуции и уточнении нацеливания. Однако真正ая польза от ИИ заключается в сокращении времени принятия решений и ускорении итераций. Раньше маркетолог тратил часы на изучение панелей управления, чтобы принять одно решение — увеличить ли бюджет или нет. ИИ, с другой стороны, позволяет принимать сотни таких решений в день и сразу же проверять, что работает.

Мы также слишком сосредоточились на контроле над автоматизированными системами. И оказалось, что чрезмерный контроль над ними активно снижает их эффективность. Это не очевидно, поскольку люди интуитивно считают, что больший контроль приведет к лучшим результатам. На самом деле, вмешательство часто нарушает функционирование обучающих систем. Полезный аналог здесь — авиация: автопилотные системы снизили количество авиакатастроф, но только после того, как пилоты научились понимать, когда не вмешиваться. Маркетинг вступает в ту же фазу.

И что особенно интересно, так это то, что сдвиг роли не происходит как постепенный переход.

В реальных командах он, как правило, происходит внезапно: компании, которые используют ИИ как инструмент повышения производительности, видят постепенные выгоды, в то время как команды, которые перестраивают свою структуру вокруг систем ИИ, работают в фундаментально другой лиге.

Что меняется, когда агент выполняет действие?

Сегодня оперативная реальность заключается в том, что агент ИИ управляет перформанс-маркетингом во множестве каналов одновременно — Meta, TikTok, YouTube и Google. Агент подключен к данным на протяжении всего воронки и работает на основе предопределенной логики принятия решений. Агент способен планировать и действовать для достижения целей с минимальным участием человека.

Сегодня маркетолог может создать полностью интерактивный воронку генерации лидов всего за семь дней, не привлекая разработчиков. Более 70% команд маркетинга, использующих генеративный ИИ, производят больше контента без увеличения штата — при этом скорость выпуска и итераций растет экспоненциально.

Ключевым моментом здесь является то, что агент не просто помогает — он действительно выполняет работу. И как только выполнение становится непрерывным и автоматизированным, нет больше места для маркетинга в классическом смысле.

Ежедневный анализ кампаний по Meta, Google, YouTube и TikTok сокращается с 3-4 часов до 10-15 минут. Что творений убить, что сохранить, что масштабировать с помощью исторических данных — все эти правила работают непрерывно, следующая логике принятия решений команды: если фактическая стоимость лида ниже целевой, масштабируйте; если производительность творений снижается ниже порога, приостановите. Каждое действие сопровождается обоснованием, поэтому команда может проверить, откалибровать и доверять. В автоматическом режиме агент выполняет изменения напрямую в рекламном аккаунте; в полуавтоматическом режиме человек подтверждает. Это уже то, как работают команды, которые тратят более 500 000 долларов в месяц на оплаченную рекламу.

Что все еще остается на человеческом уровне

Но что должны делать люди? Если выполнение задач автоматизировано, оптимизация происходит непрерывно,

и логика принятия решений может быть формализована, то наиболее очевидным оставшимся человеческим преимуществом становится способность принимать решения, когда данные неполные, контекст неоднозначен и результаты непредсказуемы. ИИ все еще не может надежно различать хорошие идеи и посредственные или самостоятельно определять долгосрочную стратегию.

На данный момент перформанс-маркетинг можно разделить на четыре уровня:

• Выполнение полностью автоматизировано;
• Оптимизация в основном автоматизирована, с определенными ограничениями;
• Принятие решений частично человеческое;
• Стратегия остается полностью человеческой на данный момент.

Одним из полезных способов переоценить роль человека является рассмотрение трех архетипов: врача, пилота и учителя. В каждом случае человек определяет или исправляет процесс, который в противном случае работает автономно. Врач ставит диагноз, когда что-то идет не так. Пилот контролирует систему, не делая чрезмерных корректировок. Учитель определяет входные данные, ограничения и структуру, в рамках которой система работает.

От команд к системам

Существует одна основная проблема, которую никакая возможность ИИ не может решить самостоятельно. Эффективность систем ИИ зависит от контекста, в котором они работают, но в большинстве современных компаний организационный контекст фрагментирован. Все знания хранятся в разбросанных чатах, документах и панелях управления. Команды работают в изоляции друг от друга, поэтому контекст постоянно теряется и должен быть воссоздан заново.

Это значительная проблема в организационной архитектуре. Агентный ИИ можно представить как конвейерную ленту — если данные не помечены, доступны или четко определены, машина застревает. Компании, которые получают реальную ценность от ИИ, интегрировали данные и системы принятия решений.

В команде перформанс-маркетинга, работающей в этой новой реальности, меньше операторов и больше дизайнеров систем, более тесные циклы обратной связи и непрерывное выполнение без задержки человека. Команда становится управляющим слоем, надзирающим за автономными системами.

В течение многих лет перформанс-маркетинг сводился к управлению сложностью, с все увеличивающимся количеством каналов, точек данных и переменных. ИИ не снижает эту сложность, но он поглощает ее. Правила игры изменились, и победителем будет тот, кто построит систему, которая управляет собой.