Результаты опроса #

Иван Соколов #

Личная информация #

Возраст: 46
Должность: Директор по маркетингу
Компания: ГлобалМедиа Групп
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Международный рекламный холдинг

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 20

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Какие аналитические инструменты вы или ваша команда используете на регулярной основе? (Выбранные варианты ниже):

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

С какими основными сложностями/вызовами вы сталкиваетесь при анализе рекламных кампаний и данных? (Выбранные варианты ниже):

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Ручной сбор данных из 15+ рекламных кабинетов (VK Ads, Яндекс.Директ, Ozon, Avito) и их агрегация с офлайн-источниками (DOOH, ТВ). Особенно критично для кросс-канальных кампаний. Дополнительно — верификация данных из разных систем с учетом требований ЕРИР.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает предиктивной оценки креативов до запуска (особенно для видео и OOH), глубинной сегментации аудитории вне цифровых следов, а также O2O-атрибуции с учетом офлайн-продаж. Хотелось бы получать инсайты по скрытым паттернам в UGC и соцсетях.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Используем YandexGPT для автоматизации анализа текстовых отзывов и комментариев (тональность, кластеризация запросов). Тестируем CV-модели Яндекса для базового анализа баннеров на соответствие бренд-гайдам.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?:

Интеграция данных из digital и офлайн-каналов с автоматической атрибуцией — критично для комплексных кампаний.
Предиктивный анализ креативов через VLM — сократит бюджетные риски.
Генерация гипотез для A/B тестов на основе паттернов в данных — ускорит оптимизацию.
NL-отчетность — сэкономит 30% времени команды.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?:

Автоматический сбор и нормализация данных из всех источников с учетом ЕРИР.
Прогнозирование ROMI кампаний с симуляцией медиамикса.
Мультимодальный анализ креативов (текст+визуал+контекст) для предсказания CTR и вовлеченности.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готов доверять при наличии: а) Возможности «провалиться» в исходные данные и логику выводов. б) Регулярного аудита точности на исторических данных. в) Человекочитаемых объяснений рекомендаций (например, через SHAP-значения для MMM).

Какие основные барьеры или опасения вы видите при внедрении таких продвинутых AI-инструментов? (Выбранные варианты ниже):

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность («галлюцинации» AI).
Непрозрачность работы («черный ящик»).

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

В каком виде вы бы предпочли использовать такие AI-возможности?: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (Power BI, Яндекс.Метрика).

Насколько вероятно, что ваша компания будет рассматривать инвестиции в подобные AI-инструменты для аналитики в ближайшие 1-2 года?: Очень вероятно

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Автоматизация 80% рутинных задач (сбор данных, базовые отчеты) с обязательным human-in-the-loop для интерпретации инсайтов и утверждения стратегических решений. AI-агенты должны предлагать варианты, но не принимать решения автономно.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важна адаптивность AI-решений к регуляторным изменениям (например, новым требованиям ЕРИР или ограничениям на данные). Также — возможность обучения моделей на доменных данных компании без их передачи третьим лицам.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Задача: Оптимизация бюджета для кросс-канальной кампании (DOOH + Retail Media + TikTok). Хотелось бы, чтобы AI:

Проанализировал исторические данные по похожим кампаниям,
Спрогнозировал KPI для разных сценариев распределения бюджета,
Предложил оптимальный микс с учетом сезонности и данных конкурентов,
Сгенерировал предиктивную визуализацию потенциального охвата и ROMI.

Метаданные ответа #

Model: deepseek/deepseek-r1:free Provider: openrouter

Елена Кузнецова #

Личная информация #

Возраст: 33
Должность: Digital-стратег
Компания: ТаргетПлюс
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Специализированное агентство цифрового маркетинга

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 10

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Excel/Google Sheets
BI-системы (Power BI, Tableau)

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 4

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на сбор данных из различных платформ и их последующую очистку и объединение в единый формат, а также на подготовку кастомизированных отчетов для клиентов, где необходимы не только цифры, но и аналитические выводы.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Сейчас не хватает единой системы, которая могла бы интегрировать данные из разных рекламных источников в режиме реального времени, а также глубокого анализа неструктурированных данных, таких как отзывы и комментарии, для выявления скрытых паттернов.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: На данный момент мы экспериментируем с использованием AI для автоматизации составления отчетов, используя ChatGPT для суммаризации больших объемов данных. Однако полноценного внедрения LLM/VLM систем в аналитику пока не реализовано.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 5
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными я считаю автоматическую генерацию отчетов с объяснимостью результатов, глубокий анализ аудитории за счет интеграции данных из разных источников и прогнозирование эффективности кампаний. Эти функции существенно сокращают время на подготовку данных и повышают точность стратегических решений.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный инструмент должен обеспечивать автоматическую агрегацию и унификацию данных, интеллектуальную генерацию инсайтов с подробными пояснениями, а также возможность оперативной оптимизации рекламных кампаний в реальном времени.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверяю AI в вопросах интерпретации данных при условии прозрачности алгоритмов и возможности проверки результатов. Прозрачность, объяснимость и адаптивность системы – ключевые факторы моего доверия к AI.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Стоимость.

В каком виде вы бы предпочли использовать такие AI-возможности?: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Насколько вероятно, что ваша компания будет рассматривать инвестиции в подобные AI-инструменты для аналитики в ближайшие 1-2 года?: Вероятно

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Предпочитаю использовать AI для автоматизации рутинных процессов и предварительной генерации аналитических инсайтов с последующей проверкой специалистом. Полная автоматизация выглядит рискованной, поэтому необходим гибридный подход.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Кроме функциональности инструмента, важны вопросы безопасности данных, прозрачность работы алгоритмов и этические аспекты использования AI. Также значимо инвестировать в обучение сотрудников для эффективного взаимодействия с новыми технологиями.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Гипотетический пример: использование AI для автоматической сегментации аудитории и прогнозирования ROMI по разным каналам рекламы. Инструмент мог бы интегрировать данные из различных источников, анализировать их и предлагать оптимальные варианты распределения бюджета.

Метаданные ответа #

Model: o3-mini Provider: bothub

Артем Попов #

Личная информация #

Возраст: 29
Должность: Аналитик данных
Компания: НейроАд
Размер компании: Стартап
Описание компании: Стартап, применяющий нейросети в рекламе

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 6

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, plus системы веб-аналитики) и их сведение в единый формат для последующего анализа в Excel или Google Sheets. Также много ресурсов требует подготовка кастомных отчетов для руководства или клиентов, особенно если нужны не просто цифры, а выводы и рекомендации.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Хотелось бы иметь более глубокое понимание влияния креативов на конечный результат, особенно на ранних стадиях. Сейчас оценка креативов во многом субъективна. Также не хватает автоматизированных инструментов для выявления неявных закономерностей в поведении пользователей и оперативного прогнозирования результатов кампаний.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем YandexGPT API для анализа тональности отзывов о наших рекламных кампаниях и продуктах клиентов. Также экспериментируем с внутренними инструментами на основе LLM для автоматической генерации вариантов рекламных текстов и A/B-тестирования, но пока результаты неоднозначные.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными кажутся автоматическая генерация саммари, углубленный анализ аудитории и выявление аномалий. Все эти возможности позволяют экономить время аналитиков и получать более глубокие инсайты, которые сложно выявить вручную. Также важна интеграция данных из разных источников, потому что сейчас это большая проблема.

Автоматическая генерация отчетов и дашбордов с возможностью настройки через естественный язык.
Прогнозирование эффективности рекламных кампаний на основе анализа исторических данных и трендов рынка.
Анализ креативов (текстов, изображений, видео) для выявления наиболее эффективных элементов и автоматической генерации новых вариантов.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готов доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций, но с обязательной возможностью проверки и валидации результатов человеком. Важна прозрачность работы AI, чтобы понимать, на каких данных и алгоритмах основаны выводы. Также доверяю AI больше в рутинных задачах и меньше - в стратегических решениях.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Возможность кастомизации под задачи.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Насколько вероятно, что ваша компания будет рассматривать инвестиции в подобные AI-инструменты для аналитики в ближайшие 1-2 года?: Возможно

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Думаю, приемлем уровень помощи с инсайтами, с обязательной проверкой со стороны аналитика. Полная автоматизация, особенно в принятии решений по рекламным кампаниям, пока кажется преждевременной и рискованной.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать этические аспекты использования AI в рекламе, особенно в части таргетинга и персонализации. Необходимо избегать дискриминации и манипуляций, обеспечивать прозрачность и контроль со стороны пользователей.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Предположим, у нас запущена рекламная кампания в VK Ads, направленная на привлечение новых пользователей в мобильное приложение. Хотелось бы с помощью AI проанализировать комментарии и отзывы о приложении в VK и App Store, выявить основные проблемы и пожелания пользователей, и на основе этой информации автоматически сгенерировать варианты рекламных креативов, направленных на решение этих проблем и привлечение новых пользователей.

Метаданные ответа #

Model: google/gemini-2.0-flash-exp:free Provider: openrouter

Ольга Лебедева #

Личная информация #

Возраст: 39
Должность: Руководитель исследовательского отдела
Компания: ПульсМаркет
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Лидер рынка маркетинговых исследований

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 16

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, MyTarget, Programmatic-платформы) и систем веб-аналитики, их очистку и сведение в единый формат для последующего анализа в Excel или BI-системах. Также очень ресурсоемка подготовка кастомных отчетов для клиентов, особенно если нужны не просто цифры, а выводы и рекомендации, основанные на глубоком knowledge рекламных кампаний.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам не хватает более глубокого понимания влияния креативов на performance кампаний, особенно на верхних уровнях воронки (медийная реклама, OOH, OLV). Хотелось бы иметь возможность определять, какие визуальные элементы, текстовые сообщения и форматы креативов лучше всего работают для конкретных сегментов аудитории еще до запуска, или быстро оптимизировать их в процессе. Также остро стоит вопрос кросс-канальной атрибуции и оценки влияния digital на offline продажи (O2O).

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем Yandex DataLens с интегрированным YandexGPT для генерации базовых отчетов и поиска инсайтов в больших массивах данных по digital-кампаниям. Также тестируем различные AI-сервисы для анализа тональности отзывов клиентов о продукте/бренде, но пока результаты не всегда точны. Используем решения VK для прогнозирования оттока пользователей и оптимизации таргетингов.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Определенно, автоматическая генерация summary и выводов по отчетам (summary_generation) - это must-have, поскольку позволяет значительно экономить время аналитиков и быстро выявлять ключевые тренды. Очень важен анализ визуального контента (visual_analysis), так как креативы играют огромную роль в эффективности рекламы, особенно в performance-маркетинге. Без глубокого анализа аудитории (audience_analysis_deep) невозможно строить эффективные коммуникации. И, конечно, критична cross-source integration, потому что данные разбросаны по множеству платформ, и без их объединения невозможно увидеть полную картину.

Автоматическое создание прогнозов эффективности рекламных кампаний на основе анализа исторических данных и внешних факторов (сезонность, конкуренция и т.д.).
Генерация креативов (текстов, баннеров) на основе анализа целевой аудитории и лучших практик, а потом еще и их анализ.
Построение интерактивных дашбордов и отчетов с возможностью задавать вопросы на естественном языке и мгновенно получать ответы и визуализации.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверие к AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций будет зависеть от нескольких факторов. Во-первых, важна прозрачность работы алгоритмов и возможность понять, как AI пришел к тому или иному выводу (Explainable AI). Во-вторых, необходима высокая точность и надежность результатов, подтвержденная тестированием и реальными кейсами. В-третьих, важна возможность проверки рекомендаций AI экспертами-аналитиками и внесения корректировок. То есть, AI должен быть помощником аналитика, а не его заменой.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Возможность кастомизации под задачи.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю, что наиболее приемлемый уровень автоматизации - это помощь с поиском инсайтов и генерацией гипотез, но с обязательной проверкой экспертом-аналитиком. Полная автоматизация рутинных задач, таких как сбор и подготовка данных, вполне допустима. А вот принятие стратегических решений AI-агентом без участия человека недопустимо.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать этические аспекты использования AI в рекламе, такие как предвзятость алгоритмов и защита персональных данных пользователей. Необходимо разрабатывать и применять AI-инструменты ответственно, соблюдая законодательство и права потребителей.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Предположим, мы хотим запустить рекламную кампанию нового продукта для молодой аудитории (18-25 лет). С помощью AI-инструмента мы могли бы проанализировать тренды в социальных сетях, выявить наиболее популярные темы и форматы контента, а также определить, какие инфлюенсеры пользуются наибольшим доверием у этой аудитории. На основе этих данных AI мог бы сгенерировать несколько вариантов креативов (тексты, изображения, видео) и спрогнозировать их эффективность еще до запуска кампании.

Метаданные ответа #

Model: google/gemini-2.0-flash-exp:free Provider: openrouter

Дмитрий Новиков #

Личная информация #

Возраст: 37
Должность: Креативный директор
Компания: Креатив Форс
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Агентство с фокусом на креативные рекламные решения

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 14

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
OOH
Programmatic
Influence-маркетинг
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Excel/Google Sheets
Специализированные инструменты для SMM/Influence и т.д.)
Google Analytics

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Больше всего времени уходит на сведение данных по эффективности креативов из разных каналов в единую картину, чтобы понять, что именно сработало, а не только общие цифры кампании. Ручная обработка отчетов из рекламных систем, попытки сопоставить их с данными веб-аналитики и CRM клиента – это основной пожиратель времени. Также много усилий требует качественный анализ реакции аудитории на креатив (комментарии, отзывы) и подготовка убедительных отчетов, которые показывают не просто цифры, а именно влияние креативных решений на результат.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает, прежде всего, предиктивной аналитики по креативам – возможности оценить потенциал визуальных и текстовых решений до старта кампании и больших бюджетов. Хотелось бы глубже понимать, какие конкретно элементы креатива (цвета, образы, формулировки) вызывают нужную реакцию у разных сегментов аудитории. Также не хватает инструментов для автоматического анализа креативных стратегий конкурентов – не просто факта размещения, а именно анализа их сообщений, визуального языка. И, конечно, более точной кросс-канальной атрибуции с учетом синергии креативов в разных каналах.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем LLM вроде YandexGPT или ChatGPT для генерации идей, написания черновиков текстов, анализа тональности отзывов и комментариев под рекламными постами. Иногда для быстрого ресерча трендов. Но это скорее вспомогательные инструменты для креативной команды и SMM-специалистов, чем систематический инструмент для глубокой аналитики эффективности рекламы. Для количественной аналитики, прогнозирования или анализа визуальных креативов с помощью VLM пока специализированные AI-инструменты не используем.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 4
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 5
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Для нас, как для креативного агентства, наиболее ценными видятся:

Анализ визуального контента (visual_analysis): Понимание, какие образы, цвета, композиции работают лучше для конкретной аудитории и задачи – это критично для создания эффективной рекламы.
Прогнозирование эффективности креативов (performance_prediction): Возможность еще до запуска оценить потенциал разных вариантов и выбрать лучшие – это экономия бюджета и повышение ROI.
Анализ текстов (text_analysis): Автоматическая обработка отзывов, комментариев, обсуждений для понимания реакции на креатив и бренд в целом, выявления инсайтов.
Анализ активностей конкурентов (competitor_analysis): Особенно в части их креативных стратегий – что они делают, как это работает (по возможности).
Интеграция и анализ данных из разных источников (cross_source_integration): Чтобы наконец-то связать креатив с реальными бизнес-результатами по всей воронке, а не только в рамках одного канала. Все это напрямую влияет на качество нашего основного продукта – креативных решений и помогает доказывать их ценность клиенту.

Предиктивный скоринг креативов: Загружаешь макеты/видео/тексты, инструмент на основе данных оценивает их потенциальную эффективность (CTR, конверсия, brand lift) для разных сегментов и дает рекомендации по улучшению.
Автоматический анализ ‘креатив-канал-результат’: Инструмент сам собирает данные из рекламных кабинетов, систем аналитики, CRM, связывает их с конкретными креативами и показывает, какие креативные элементы в каких каналах привели к каким результатам (не просто конверсии, но и охват, вовлеченность, влияние на бренд-метрики).
Конкурентная креативная разведка: Мониторинг и анализ рекламных креативов конкурентов (визуалы, тексты, месседжи) в разных каналах с оценкой их возможной эффективности и реакции аудитории.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверять готовы, но с оговорками. Ключевые факторы – это прозрачность работы (Explainable AI) – важно понимать, почему AI выдал ту или иную рекомендацию, особенно в креативной сфере, где много нюансов. Доказанная точность на реальных кейсах и возможность валидации результатов человеком – обязательны. Если AI работает как ‘черный ящик’, доверия будет мало. Также важна возможность калибровки под специфику нашего клиента или рынка. В конечном счете, AI должен быть мощным инструментом в руках специалиста, а не полной заменой его экспертизы.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Необходимость обучения сотрудников.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Идеальный вариант – это полная автоматизация рутинных операций: сбор данных, первичная обработка, генерация стандартных отчетов. Плюс AI как ‘второй пилот’ для аналитика или креативного стратега: помощь в поиске инсайтов, аномалий, генерации гипотез, но с обязательной возможностью проверки и интерпретации результатов человеком. Полностью автоматическое принятие решений, особенно стратегических или креативных, пока кажется преждевременным и рискованным.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Хотелось бы подчеркнуть важность мультимодального анализа для креатива. Эффективность рекламы часто зависит от синергии визуала, текста, звука, формата – AI-инструменты должны уметь анализировать это комплексно. Также критически важна адаптация AI к культурному контексту и специфике российского рынка, включая сленг, мемы, визуальные коды. Без этого анализ креативов будет поверхностным. Ну и нельзя забывать про этические аспекты: как избежать предвзятости в AI-оценках, как использовать AI для улучшения, а не просто унификации креатива.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Представим, что мы запускаем кампанию для нового продукта в нескольких каналах: OLV, соцсети (VK), OOH (DOOH). У нас есть 5 разных креативных концепций, реализованных в разных форматах. Хотелось бы загрузить все эти материалы в AI-инструмент, который:

Проанализирует их на соответствие брендбуку и целевой аудитории.
Спрогнозирует потенциальную эффективность (например, VTR для видео, CTR для баннеров, вовлеченность для постов) по каждому каналу и сегменту ЦА.
Сравнит с креативами основных конкурентов за последние 3 месяца.
Выдаст отчет с топ-3 наиболее перспективными креативами/концепциями и рекомендациями, как можно усилить остальные, возможно, предложит варианты адаптации под конкретный канал (например, упростить месседж для DOOH).

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.5-pro-exp-03-25 Provider: genai

Светлана Морозова #

Личная информация #

Возраст: 42
Должность: Медиа-директор
Компания: ИнтерМедиа Холдинг
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Крупная медийная группа с активами в ТВ и digital

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 18

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
TV
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наиболее трудоемким процессом для нас является объединение данных из множества источников: рекламные кабинеты, ЕРИР, собственная CRM, ТВ-метрики и digital-метрики. После введения закона о маркировке рекламы работа с ЕРИР стала отдельной статьей расходов времени. Также значительные ресурсы уходят на подготовку медиапланов с прогнозированием эффективности по разным каналам. Для крупных клиентов мы делаем медиамикс моделирование, и это процесс, который занимает до 2-3 недель работы нескольких аналитиков. Сейчас выросла потребность в кастомных отчетах для топ-менеджмента с глубоким анализом ROI и бизнес-показателей.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам критически не хватает инструментов для качественной кросс-канальной атрибуции, особенно с учетом взаимовлияния ТВ на digital. В реальности большинство моделей атрибуции слишком упрощенные и не учитывают множество факторов. Также недостаточно инструментов для предиктивного анализа эффективности креативов до их запуска в ротацию — это позволило бы сэкономить значительные бюджеты. Еще один недостающий элемент — глубокий анализ конкурентов в реальном времени. Существующие инструменты дают либо очень поверхностную картину, либо требуют серьезных ручных доработок. И, наконец, нам не хватает системы, которая бы в реальном времени отслеживала и предупреждала о значимых изменениях в эффективности кампаний с объяснением причин.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы внедрили несколько решений. Используем ChatGPT Plus для первичного анализа отчетов и выявления трендов, которые могли пропустить аналитики. Интегрировали Claude API для автоматизации аналитики текстовых сообщений в социальных сетях — он помогает сортировать и классифицировать отзывы о рекламных кампаниях. Также тестируем встраиваемый модуль на базе YandexGPT для нашей BI-системы, который позволяет через естественные запросы получать сложные выборки и визуализации. Для одного из ключевых клиентов разрабатываем систему прогнозирования конверсий на основе GPT и статистических моделей.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 5
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными для нас были бы:

Кросс-источниковая интеграция данных — потому что сейчас это самый трудоемкий процесс, требующий множества ручных операций и сопоставлений, особенно при работе с ТВ и OOH в сочетании с digital;
Автоматизированный поиск аномалий и инсайтов — это позволило бы существенно ускорить реакцию на проблемы в кампаниях и найти неочевидные закономерности;
Прогнозирование эффективности — сейчас это делается на основе исторических данных и экспертной оценки, но точность оставляет желать лучшего;
Глубокий анализ конкурентов — это даст нам существенное преимущество при планировании стратегий и распределении бюджетов;
Анализ визуального контента — этот аспект сейчас практически полностью опирается на субъективную оценку креативных директоров, а AI может внести элемент объективного измерения.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент для нашего холдинга должен уметь:

Автоматически собирать, нормализовать и анализировать данные из всех наших источников (включая рекламные кабинеты, CRM, ТВ-метрики, ЕРИР, соцсети) без необходимости ручной подготовки и сопоставления;
Строить сложные прогностические модели медиапланирования с учетом синергии разных каналов, сезонности, маркетинговых активностей конкурентов и других факторов — с возможностью интерактивно менять параметры и видеть результат в реальном времени;
Предоставлять аргументированные рекомендации по перераспределению бюджетов между каналами в процессе рекламной кампании, основанные на реальной атрибуции и вкладе каждого канала в конверсию с учетом всей воронки продаж.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Мое доверие к AI постепенно растет, но я все еще считаю, что для стратегических решений необходим человеческий контроль. Ключевыми факторами доверия для меня являются: прозрачность алгоритмов и источников, на которых базируются выводы; возможность проверять промежуточные расчеты; стабильность рекомендаций при незначительном изменении входных данных (отсутствие ‘галлюцинаций’); и, что очень важно, соответствие выводов моему профессиональному опыту. Я заметила, что доверяю больше, когда система не просто дает рекомендации, но и объясняет логику, по которой она пришла к таким выводам. Для нашего холдинга критично, чтобы AI-инструменты имели аудит-трейл, позволяющий отследить путь от данных к выводам, так как мы несем финансовую ответственность перед клиентами за наши рекомендации.

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Стоимость внедрения и использования.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Возможность кастомизации под задачи.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Для нашего холдинга оптимальным был бы гибридный подход с разными уровнями автоматизации в зависимости от задачи. Для рутинных операций (сбор данных, нормализация, базовая визуализация, поиск аномалий) приемлема полная автоматизация с минимальным контролем. Для аналитических задач среднего уровня (сегментация аудитории, A/B тесты, оптимизация кампаний) — автоматические рекомендации с обязательной валидацией специалистом. Для стратегических решений (распределение бюджетов, прогнозы ROI, планирование новых кампаний) — AI должен выступать скорее как инструмент поддержки принятия решений, предлагая варианты и сценарии, но окончательное решение остается за человеком. Я считаю, что в обозримом будущем роль аналитиков трансформируется в сторону стратегов и интерпретаторов, а не исполнителей рутинных задач.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важный момент, который часто упускается в обсуждениях AI для аналитики — это необходимость построения правильной корпоративной культуры работы с такими инструментами. В нашем холдинге мы столкнулись с сопротивлением части сотрудников, которые воспринимают AI как угрозу. Необходимо не просто внедрять технологии, но и обучать команду работать с ними, развеивать страхи и показывать, как AI может усилить, а не заменить профессионалов. Второй аспект — это необходимость специфических адаптаций для российского рынка, учитывающих наше законодательство (тот же ЕРИР) и особенности локальных платформ. Глобальные решения часто не учитывают эту специфику. Наконец, существует потребность в инструментах, которые могут работать не только с историческими данными, но и учитывать быстро меняющийся контекст (например, санкционные ограничения, резкие изменения в экономике и т.д.), и это требует от AI-систем постоянного обучения и адаптации.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Конкретный пример: нам нужен инструмент для оптимизации микса между ТВ и диджитал-каналами в режиме реального времени. Задача: есть национальная рекламная кампания для крупного FMCG-бренда, которая включает ТВ-рекламу на 5 федеральных каналах в разных таймслотах и премиальных шоу, плюс комплексную диджитал-кампанию (programmatic, контекст, таргетированная реклама в соцсетях, influence-маркетинг). Нам нужен инструмент, который бы:

в режиме реального времени (или хотя бы ежедневно) анализировал эффективность каждого элемента микса;
учитывал корреляции и синергию между каналами (например, как ТВ-реклама влияет на поиск и конверсии в digital);
предлагал корректировки медиаплана, учитывая данные о целевой аудитории, доступности слотов, изменении стоимости размещения и сезонности;
прогнозировал эффективность предлагаемых изменений с указанием уровня уверенности. Такой инструмент позволил бы нам оперативно перераспределять бюджеты между каналами и конкретными размещениями для максимизации ROI, что сейчас делается с большой задержкой и на основе ограниченных данных.

Метаданные ответа #

Model: claude-3.7-sonnet Provider: bothub

Максим Волков #

Личная информация #

Возраст: 27
Должность: Специалист по AR/VR рекламе
Компания: ВижнЛаб
Размер компании: Стартап
Описание компании: Инновационная компания в сфере AR/VR рекламы

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 5

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
OOH

Google Analytics
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Большая часть времени уходит на консолидацию данных из различных систем, ручную подготовку отчетов и адаптацию аналитических моделей под специфические задачи AR/VR рекламы. Отсутствие единой платформы часто приводит к задержкам при анализе кампаний.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Мне не хватает глубокой интеграции данных, позволяющей анализировать кросс-платформенные кампании, особенно в сегменте цифровой наружной рекламы и экспозиции AR/VR опыта. Также хотелось бы видеть инструменты, способные быстро и наглядно интерпретировать визуальные и текстовые данные.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: В настоящее время мы проводим пилотные проекты: используем ChatGPT для автоматизации шаблонных отчетов и экспериментируем с CV-инструментами для анализа AR/VR креативов. Однако масштабного применения пока не наблюдается.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными функциями являются автоматизация генерации отчетов, глубокая интеграция разрозненных данных и качественный визуальный анализ креативов. Это позволяет оперативно оценивать эффективность кампаний и корректировать стратегию в режиме реального времени, что особенно важно в инновационной сфере AR/VR рекламы.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент должен обладать следующими ключевыми функциями: автоматизированный сбор и унификацию данных из различных источников, интегрированный анализ как текстовой, так и визуальной информации с возможностью глубокой детализации, а также генерация оперативных отчетов и рекомендаций, адаптируемых под конкретные задачи.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверяю AI, если инструменты прозрачны в своих алгоритмах, корректно обрабатывают данные и предоставляют возможность проверки результатов. Основными факторами являются объяснимость выводов, точность прогнозов и удобство интерфейса, позволяющее аналитикам контролировать процесс.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Для меня приемлем уровень автоматизации, при котором рутинные задачи выполняются полностью автоматизированно, а ключевые решения и интерпретация остаются под контролем аналитика. Это позволяет сочетать скорость обработки с экспертизой человека для окончательной проверки результатов.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно, чтобы AI-инструменты были не только мощными в анализе, но и легко интегрировались в существующие рабочие процессы, учитывали специфику AR/VR проектов и могли адаптироваться под быстро меняющиеся условия рынка.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Например, можно автоматизировать процесс предиктивного анализа эффективности AR/VR кампаний, где AI интегрирует данные с различных платформ и оперативно генерирует рекомендации по оптимизации креативов и распределению бюджета.

Метаданные ответа #

Model: o3-mini Provider: bothub

Анна Семенова #

Личная информация #

Возраст: 31
Должность: Специалист по перформанс-маркетингу
Компания: РезультМедиа
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Компания с фокусом на перформанс-маркетинг

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 10

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
TV
OOH
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 4

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Недостаток инструментов для прогнозирования результатов.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ) и их сведение в единый формат для дальнейшего анализа. Также много ресурсов требует подготовка отчетов для клиентов, особенно если нужны выводы и рекомендации, а не просто цифры.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Мне не хватает более глубокого анализа аудитории и возможности быстро получать insights из неструктурированных данных, таких как комментарии и отзывы пользователей.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Слышал

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Нет

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными считаю:

Анализ текстов, поскольку он позволяет выявлять тренды и тональность отзывов.
Прогнозирование эффективности, так как это помогает заранее оценить результат кампаний.
Автоматическая генерация отчетов, что существенно экономит время.

Гибкая интеграция с существующими системами аналитики.
Способность быстро генерировать insights из больших объемов данных.
Большой набор инструментов для анализа неструктурированных данных.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готова доверять AI, но необходимо, чтобы он был прозрачным и объяснимым. Важно видеть, как он принимает решения и на чем основаны его выводы.

Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаточная точность или надежность (‘галлюцинации’ AI).
Непрозрачность работы (‘черный ящик’).
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Помощь с инсайтами с проверкой; я верю в силу AI, но нужно его контролировать.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать, что на рынке присутствуют локальные решения, и необходимо развивать их вместо использования иностранных технологий.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Хотелось бы решить задачу автоматизированного анализа адаптивности рекламных кампаний на разных платформах с учетом отзывов и комментариев потребителей.

Метаданные ответа #

Model: gpt-4o-mini Provider: bothub

Сергей Зайцев #

Личная информация #

Возраст: 35
Должность: Консультант по рекламным технологиям
Компания: AdVantage International
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Ведущая международная рекламная сеть

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 12

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании
OOH

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 4

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наиболее значительное количество времени отнимает обработка и интеграция данных из различных источников, особенно когда приходится работать с большими объемами неструктурированных данных. Также много времени уходит на анализ эффективности отдельных кампаний и подготовку подробных отчетов для клиентов.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Одним из главных недостающих элементов является интегрированный взгляд на данные, который охватывает все каналы и платформы, включая креативы и контент. Часто не хватает также предсказательной аналитики, которая могла бы помочь более точно прогнозировать результаты будущих кампаний.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Видел примеры

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем решения на базе AI для автоматизации создания отчетов и частичного анализа текстов и изображений, что позволяет нам более эффективно управлять большими объемами данных.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 5
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Для нас наибольшую ценность представляют автоматизация поиска аномалий, прогнозирование эффективности кампаний и креативов до их запуска, а также возможность более глубокого анализа аудитории. Эти возможности позволяют минимизировать риски и принимать более точные решения.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный инструмент должен обеспечивать интеграцию данных из всех каналов, автоматический анализ креативов на основе AI и предлагать предсказательную аналитику для оценки потенциальной эффективности кампаний.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готов доверять AI-инструментам, если они предоставляют прозрачные и объяснимые результаты, которые можно проверить и валидировать. Критически важно понимание ограничения AI для управления ожиданиями нашу клиентов.

Сложность интеграции с существующими системами.
Непрозрачность работы (‘черный ящик’).
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Возможность кастомизации под задачи.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

В каком виде вы бы предпочли использовать такие AI-возможности?: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.)

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Идеальным видится инструмент, который берет на себя рутинные задачи автоматизации, предоставляя инсайты, которые затем могут быть проверены и дополнены человеком. Это позволит сохранить баланс между точностью и интерпретацией данных.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно также учитывать, как AI может помочь в управлении и анализе больших объемов визуального и текстового контента. Эти области остаются сложными для традиционных аналитических методов.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Я хотел бы видеть инструмент, который автоматически анализирует все креативы рекламы и предсказывает их потенциал еще до начала кампании, сравнивая их с историческими данными и текущими трендами рынка.

Метаданные ответа #

Model: gpt-4o Provider: bothub

Ксения Павлова #

Личная информация #

Возраст: 26
Должность: SMM-специалист
Компания: СоцПульс
Размер компании: Стартап
Описание компании: Молодая компания по мониторингу и аналитике рекламы в социальных сетях

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 4

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Influence-маркетинг
Programmatic

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Excel/Google Sheets
Специализированные инструменты для SMM/Influence и т.д.

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, myTarget, Telegram Ads) и систем веб-аналитики, а также из SMM-платформ. Далее идет процесс сведения этих данных в удобоваримый формат, обычно в Excel или Google Sheets, для дальнейшего анализа и формирования отчетов. Подготовка отчетов, особенно кастомных и детализированных, с выводами и рекомендациями, также занимает значительное время.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: В первую очередь, не хватает более глубокой кросс-канальной аналитики, особенно в части атрибуции и оценки общего вклада различных каналов в performance. Хотелось бы лучше понимать Customer Journey в социальных сетях и за их пределами. Также часто не хватает инсайтов по эффективности креативов – не только по цифрам, но и по качественной оценке визуального и текстового контента, пониманию, что именно цепляет аудиторию. И еще – хотелось бы более оперативного анализа трендов и изменений в поведении аудитории, чтобы быстрее адаптировать стратегии.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы в СоцПульс активно используем собственные разработки и сторонние решения на базе AI для мониторинга и анализа рекламных кампаний в социальных сетях. В частности, применяем инструменты для автоматического анализа тональности комментариев и отзывов, для выявления трендов в контенте конкурентов, для прогнозирования охвата и вовлеченности на основе исторических данных. Также тестируем возможности нейросетей для генерации текстовых объявлений и постов, но пока больше в экспериментальном режиме. Для аналитических задач, связанных с визуальным контентом, пока используем меньше, но видим большой потенциал в VLM.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными кажутся возможности глубокого анализа аудитории (Q13 - audience_analysis_deep) и интеграции данных из разных источников (cross_source_integration). В нашей работе очень важно понимать не только общие демографические характеристики, но и более тонкие поведенческие паттерны, интересы, чтобы точнее таргетироваться и персонализировать сообщения. Интеграция данных из разных соцсетей, рекламных кабинетов, веб-аналитики позволит получить более целостную картину эффективности кампаний. Также очень привлекательна идея автоматического анализа визуального контента (visual_analysis) – это может существенно ускорить процесс оценки креативов и выявления наиболее удачных решений. И еще – автоматическое выявление аномалий и инсайтов (anomaly_detection) – это поможет оперативнее реагировать на изменения и находить точки роста.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Топ-3 ключевые функции идеального AI-инструмента для меня:

Кросс-платформенная интеграция и консолидация данных: Чтобы он мог автоматически собирать и объединять данные из всех основных рекламных платформ, соцсетей, систем аналитики в одном месте, без ручного сведения табличек.
Интеллектуальный анализ визуального контента: Чтобы умел анализировать баннеры, видео, креативы конкурентов, выявлять тренды в дизайне, композиции, цветовой гамме, предсказывать их потенциальную эффективность.
Автоматизированная генерация инсайтов и отчетов на естественном языке: Чтобы не просто выдавал цифры, а формулировал выводы, объяснял причины изменений, предлагал рекомендации в понятной и доступной форме, как если бы это делал опытный аналитик.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готова доверять AI в интерпретации данных и выработке рекомендаций, но при условии прозрачности и понятности его работы. Важно понимать, на каких данных и алгоритмах основаны выводы, чтобы иметь возможность проверить их логику и обоснованность. Точность прогнозов и аналитики, конечно, критически важна – AI должен действительно помогать принимать лучшие решения, а не генерировать ‘галлюцинации’. И важна возможность контроля и корректировки результатов – AI должен быть помощником, а не ‘черным ящиком’, которому слепо доверяют. Explainable AI – это очень важный аспект для доверия.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю, что на данном этапе наиболее приемлемым уровнем автоматизации будет помощь с инсайтами с возможностью проверки. Полная автоматизация рутинных задач – это хорошо, но в аналитике важно сохранять контроль и критическое мышление. AI может предлагать гипотезы, выявлять закономерности, но финальные выводы и решения должны приниматься человеком, особенно на стратегическом уровне.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важный аспект, который стоит учитывать – это этика использования AI в аналитике. Необходимо следить за тем, чтобы AI не усиливал предвзятости в данных, не дискриминировал определенные группы аудитории, и не нарушал privacy пользователей. Также важна подготовка специалистов к работе с новыми AI-инструментами – нужны не только технические навыки, но и понимание принципов работы AI, умение интерпретировать результаты и критически оценивать рекомендации.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Предположим, мы запускаем новую рекламную кампанию для бренда одежды в VK Ads и myTarget, нацеленную на молодежную аудиторию. Я бы хотела использовать AI-инструмент для анализа креативов конкурентов в этих же соцсетях. Интересует анализ не только текстовых сообщений, но и визуальной составляющей: какие цвета, стили, композиции сейчас в тренде у молодежи, какие форматы креативов (видео, баннеры, карусели) показывают лучшие результаты, какие месседжи и tone-of-voice наиболее эффективно работают. На основе этого анализа AI мог бы помочь нам сформулировать рекомендации по созданию креативов для нашей кампании, повысив их шансы на успех.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.0-flash-thinking-exp Provider: genai

Елена Волкова #

Личная информация #

Возраст: 45
Должность: Директор по маркетингу (CMO)
Компания: ГлобалМедиа Групп
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Международный рекламный холдинг

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 20

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
TV
OOH
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 4

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени занимает сбор данных из различных источников — как цифровых, так и традиционных, и их последующая агрегация в единую систему для анализа. Дополнительно значительные ресурсы уходят на подготовку детализированных отчетов для руководства и клиентов, что требует постоянных ручных корректировок и проверки качества данных.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает глубокой интеграционной аналитики, объединяющей online и offline данные, а также более детального анализа креативов и их влияния на показатели кампаний. Будет полезен анализ настроения аудитории и выявление скрытых паттернов в потребительском поведении.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Мы уже начали интеграцию AI-инструментов для автоматизации сбора и первичного анализа данных. В пилотных проектах используются чат-боты для генерации предварительных отчетов и прогнозирования эффективности кампаний, что помогает сократить время рутинных задач.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными считаю точность анализа и прогнозирования, качественную визуализацию результатов и интеграцию данных из различных источников. Эти аспекты позволяют быстро принимать стратегические решения и корректировать кампании в режиме реального времени.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный инструмент должен обладать функциями: автоматической интеграции и синхронизации данных из разных источников, предиктивной аналитики с визуализацией трендов и возможности генерации детализированных отчетов на естественном языке с конкретными рекомендациями.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готова доверять AI, если он демонстрирует высокую точность и прозрачность алгоритмов. Важны возможность проверки результатов и наличие инструментов для ручной корректировки аналитики, что обеспечивает уверенность в выдвигаемых рекомендациях.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Оптимальным уровнем является полная автоматизация рутинных процессов с последующей возможностью ручной проверки ключевых инсайтов, что позволяет обеспечить баланс между эффективностью и контролем над аналитикой.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно, чтобы AI-инструменты соответствовали локальным стандартам и были адаптированы под особенности российского рынка, включая регуляторные требования. Также имеет значение уровень безопасности данных и поддержка локальных платформ.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Например, хотелось бы видеть AI-систему, которая автоматически анализирует рекламные креативы (баннеры, видео) с использованием компьютерного зрения, прогнозирует эффективность кампаний и интегрирует данные из разных источников для построения единой модели эффективности.

Метаданные ответа #

Model: o3-mini Provider: bothub

Дмитрий Смирнов #

Личная информация #

Возраст: 38
Должность: Руководитель отдела маркетинговых исследований
Компания: ПульсМаркет
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Лидер рынка маркетинговых исследований

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 15

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
TV
OOH

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее время уходит на ручной сбор данных из различных рекламных систем и их сведение для анализа. Это включает необходимость ручного обновления отчетов и их представление в удобном формате, что требует значительных временных затрат и ресурсов.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает данных о поведении пользователей во всех каналах взаимодействия и полноты интеграции онлайн и офлайн данных для более точной атрибуции и анализа. Кроме того, интересуют глубинные инсайты о том, какие креативы больше всего резонируют с аудиторией.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Слышал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем AI для автоматизации сбора и обработки данных, а также для генерации отчетов и анализа текстов, чтобы выявить тренды и настроения в аудитории.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 5
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными функциями являются автоматическая генерация отчетов, анализ текстов для выявления инсайтов и анализ креативов для оптимизации кампаний. Эти функции могут значительно ускорить процесс принятия решений и повысить эффективность рекламных материалов.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент должен уметь интегрировать данные из разных источников, предоставлять прогнозы эффективности рекламных кампаний и автоматизировать генерацию детализированных отчетов.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готов доверять AI, но важна прозрачность и возможность проверки рекомендаций. Особое внимание уделяю точности данных и объяснимости алгоритмов.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаточная точность или надежность (‘галлюцинации’ AI).
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Приемлем полный автомат при соблюдении контроля качества и проверки результатов.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно отметить, что эффективность AI будет зависеть от качества вводимых данных и готовности команды к изменениям.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Хотел бы использовать AI для анализа эффективности креативов по множеству параметров для автоматизированного выбора оптимальных к запуску в реальном времени.

Метаданные ответа #

Model: gpt-4o-mini Provider: bothub

Анна Кузнецова #

Личная информация #

Возраст: 32
Должность: Медиа-директор
Компания: AdVantage International
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Ведущая международная рекламная сеть

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 10

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 4

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, плюс системы веб-аналитики) и их сведение в единый формат для последующего анализа в Excel или Google Sheets. Также много ресурсов требует подготовка кастомных отчетов для руководства или клиентов, особенно если нужны не просто цифры, а выводы и рекомендации.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Мне не хватает глубокого анализа аудитории, особенно сегментация на основе неявных признаков и паттерны поведения. Также важно иметь более точные инструменты для прогнозирования результатов кампаний и автоматизированное выявление аномалий в данных.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Мы используем ChatGPT и некоторые внутренние мультимодальные модели для анализа визуальных креативов. ChatGPT помогает нам в автоматической генерации отчетов и подготовке кастомных инсайтов для клиентов.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Самые востребованные функции для нас - это автоматическая генерация саммари и выводов, глубокий анализ аудитории и自動化异常检测。这些功能可以显著减少我们的手动工作量，提高数据分析的深度和质量，帮助我们更快地做出决策。

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент для аналитики в нашей работе должен выполнять следующие ключевые функции:

сквозная интеграция данных из разнообразных источников,
автоматическая генерация кастомных отчетов с глубокими инсайтами,
прогнозирование результатов кампаний с высокой точностью.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готова доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций, при условии, что инструменты прозрачны в своей работе, предоставляют объяснимые результаты и позволяют проводить проверку и валидацию. Точность и надежность предсказаний также играют ключевую роль в этом доверии.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаточная точность или надежность (галлюцинации AI).
Непрозрачность работы (черный ящик).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Возможность кастомизации под задачи.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю приемлемым уровень автоматизации, при котором AI-агенты берут на себя рутинные задачи, такие как сбор и предварительная обработка данных, а также подготовка кастомных отчетов. Тем не менее, для принятия стратегических решений и формулировки рекомендаций мы хотели бы оставлять за собой возможность проверки и корректировки AI-инсайтов.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важным аспектом является возможность непрерывного обучения и адаптации AI-инструментов под специфические задачи и данные компании. Это позволит нам оставаться впереди конкурентов и обеспечить высокое качество аналитики.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Одной из гипотетических задач, которую я бы хотела решить с помощью AI-инструмента, является автоматизированная оптимизация кросс-канальной кампании. AI-агент мог бы анализировать данные из различных источников (например, социальных сетей, поисковых систем, email-рассылок) и в реальном времени предлагать оптимальные стратегии и тактики для максимального ROI, учитывая текущие тенденции и поведение аудитории.

Метаданные ответа #

Model: qwen-2.5-72b-instruct:free Provider: bothub

Иван Петров #

Личная информация #

Возраст: 29
Должность: Digital-стратег
Компания: ТаргетПлюс
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Специализированное агентство цифрового маркетинга

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 7

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее время уходит на ручной сбор и сведение данных из различных платформ и создание отчетов для руководства с глубоким анализом и рекомендациями.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает предсказаний по эффективности креативов до их запуска и более точной атрибуции по каналам, учитывающей все нюансы клиента.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Слышал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 4
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 4

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными считаю анализ текстов для определения тональности и трендов, прогнозирование эффективности кампаний и автоматическую генерацию отчетов, так как это существенно сэкономило бы время и повысило качество принятия решений.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент должен обеспечивать интеграцию данных из нескольких источников, автоматическую генерацию отчетов и глубокий анализ аудитории с помощью алгоритмов машинного обучения.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готов доверять AI, если система прозрачна, позволяет проверять результаты и имеет высокую точность в прогнозах. Важно, чтобы была возможность понимать, как принимаются решения.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Точность анализа и прогнозов.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Приемлем уровень автоматизации, который позволяет в основном выполнять рутинные задачи, оставляя более сложные аналитические процессы на усмотрение специалистов.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Необходимо учитывать также развитие технологий, углубляющее анализ потребительского поведения и улучшение персонализации рекламы.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Хотелось бы использовать AI для автоматического анализа огромного массива отзывов о продуктах, выявляя ключевые темы и настроения для последующего улучшения маркетинговых стратегий.

Метаданные ответа #

Model: gpt-4o-mini Provider: bothub

София Морозова #

Личная информация #

Возраст: 35
Должность: Креативный директор
Компания: Креатив Форс
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Агентство с фокусом на креативные рекламные решения

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 10

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Специализированные инструменты для SMM/Influence и т.д.)

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее время уходит на интеграцию данных из Яндекс.Директа, VK Ads и OOH-систем, а также на визуализацию результатов для клиентов. Дополнительно тратится время на ручной анализ эмоционального восприятия креативов через отзывы и соцсети.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам не хватает инструментов для предиктивного анализа эффективности креативов до их запуска и глубокого мультимодального анализа, объединяющего текст, визуал и метрики вовлеченности.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Используем YandexGPT для генерации предварительных текстовых аналитических сводок и экспериментируем с компьютерным зрением для оценки визуальной гармонии креативов с бренд-гайдами.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 4
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Визуальный анализ креативов (VLM), прогнозирование эффективности кампаний и мультисоурсная интеграция. Первое позволяет предсказать успех до запуска, второе снижает риски, а третья задача решает ключевую проблему фрагментации данных.

Мультимодальный анализ креативов с рекомендациями по улучшению.
Автоматический мониторинг и сравнение конкурентских активностей в реальном времени.
Генерация кросс-канальных отчетов через естественный язык.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готова доверять при прозрачности (например, через explainable AI) и при подтверждении точности на исторических данных. Критически важно, чтобы инструмент не заменял стратегическое мышление, а дополнял его.

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Непрозрачность работы (‘черный ящик’).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Полная автоматизация рутины (например, сбор данных и формирование базовых отчетов), но стратегические решения и креативные рекомендации должны требовать экспертного контроля.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать специфику российского рынка: инструменты должны поддерживать локальные экосистемы (Яндекс, VK) и соответствовать требованиям законодательства (например, ЕРИР, GDPR-аналоги). Также нужна поддержка русского языка в NLP-модулях.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Пример: анализ всех рекламных постов конкурентов в соцсетях за последний месяц через VLM+LLM для выявления ключевых визуальных и текстовых трендов, которые можно адаптировать в нашу стратегию, сохраняя уникальность бренда.

Метаданные ответа #

Model: qwen/qwq-32b:free Provider: openrouter

Максим Новиков #

Личная информация #

Возраст: 41
Должность: Старший медиа-планер
Компания: МаркетПро
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Компания, предоставляющая услуги медиапланирования и аналитики

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 17

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
OOH
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Больше всего времени уходит на сбор и ‘склейку’ данных из различных источников: рекламные кабинеты Яндекса, VK, programmatic-платформ, систем веб-аналитики, данных по OOH, а теперь еще и данных из систем ОРД для отчетности по маркировке. Ручное сведение всего этого в Excel или BI для построения единой картины и расчета сквозных метрик – это основная рутина. Также много времени занимает подготовка кастомных отчетов для клиентов с глубоким анализом и выводами, а не просто констатацией фактов.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает, во-первых, надежной кросс-канальной атрибуции, особенно с учетом растущей доли OOH и retail media, и понимания O2O-эффектов. Во-вторых, не хватает инструментов для предиктивного анализа – хотелось бы точнее прогнозировать результаты кампаний при разных сценариях медиамикса и бюджетов еще на этапе планирования. В-третьих, не хватает глубины в анализе аудитории – не просто соцдем, а поведенческие паттерны, реальные инсайты для таргетинга и креатива. Ну и, конечно, оперативный анализ эффективности креативов – что именно в визуале или тексте работает, а что нет.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Прямо специализированных AI-инструментов для аналитики типа LLM/VLM у нас в активном использовании пока нет. Конечно, мы используем AI-алгоритмы, встроенные в рекламные платформы Яндекса и VK для оптимизации ставок и таргетинга, но это стандартная практика. Иногда можем использовать ChatGPT для генерации идей или саммари текстов, но это не системная аналитическая работа.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными видятся:

Интеграция и анализ данных из разных источников (cross_source_integration) – это решило бы главную проблему ручного сбора и сведения данных.
Прогнозирование эффективности (performance_prediction) – возможность заранее оценить ROI разных медиа-сплитов была бы огромным плюсом при планировании и защите бюджетов.
Глубокий анализ аудитории (audience_analysis_deep) – выход за рамки стандартных сегментов, поиск неочевидных инсайтов для более точного таргетинга.
Автоматизированный поиск аномалий и инсайтов (anomaly_detection) – чтобы не пропускать важные сигналы в потоке данных.
Анализ визуального контента (visual_analysis) - учитывая рост видео и DOOH, это становится все актуальнее для понимания, какие креативы работают.

Автоматизированная кросс-канальная аналитика: Инструмент сам собирает данные из всех подключенных источников (Директ, VK Ads, Метрика, OOH-операторы, E-com площадки, CRM), строит единый дашборд с ключевыми метриками и рассчитывает модели атрибуции (включая O2O).
Предиктивное моделирование и оптимизация бюджета: На основе исторических данных и заданных KPI инструмент прогнозирует результаты при разном распределении бюджета по каналам и предлагает оптимальный медиамикс.
Генерация инсайтов по аудитории и креативам: Анализирует данные о поведении пользователей, тексты/визуалы креативов, данные Brand Lift и Sentiment Analysis, и выдает конкретные рекомендации по улучшению таргетинга и контента.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готов доверять, но с оговорками. Доверие сильно зависит от: а) прозрачности работы модели (Explainable AI) – я должен понимать, почему система дает ту или иную рекомендацию, а не просто слепо верить ‘черному ящику’; б) доказанной точности – нужны пилотные проекты, сравнение с традиционными методами, понятные метрики качества работы AI; в) возможности валидации и ручной корректировки – AI должен быть помощником, а не диктатором, последнее слово должно оставаться за человеком. Если эти факторы учтены, то доверие будет высоким.

Сложность интеграции с существующими системами.
Стоимость внедрения и использования.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Скорость обработки данных и получения результатов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Возможность кастомизации под задачи.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Наиболее приемлемый уровень – это полная автоматизация рутинных задач (сбор данных, базовая отчетность, поиск аномалий) и использование AI как ‘умного помощника’ для генерации гипотез, инсайтов, прогнозов и рекомендаций, которые обязательно проверяются и утверждаются специалистом. То есть, помощь с инсайтами с обязательной проверкой человеком.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Хотелось бы отметить важность адаптации AI-инструментов к специфике российского рынка. Это касается не только интеграции с локальными платформами (Яндекс, VK, Ozon и т.д.), но и учета требований законодательства, в частности, работы с данными ЕРИР. Возможно, стандартизация данных благодаря маркировке в будущем даже упростит задачу для AI, но сейчас это скорее дополнительный слой сложности. Также важен вопрос подготовки кадров – нужны специалисты, которые могут не только пользоваться такими инструментами, но и понимать принципы их работы и правильно интерпретировать результаты.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Представим кампанию для клиента из сферы недвижимости. Мы используем Яндекс.Директ, VK Ads, programmatic, размещаем DOOH и рекламу на ЦИАН. Хотелось бы, чтобы AI-инструмент:

Автоматически собрал все расходы и конверсии (звонки, заявки с сайта, возможно, данные CRM о дошедших до офиса продаж) из всех этих систем.
Построил модель атрибуции, учитывающую как онлайн-касания, так и потенциальное влияние OOH (например, по гео-данным).
Спрогнозировал, как изменится количество и стоимость лидов при увеличении бюджета на DOOH на 20% и сокращении бюджета на programmatic на 10% на следующий месяц.
Проанализировал тексты и визуалы самых эффективных объявлений и предложил гипотезы для новых креативов.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.5-pro-exp-03-25 Provider: genai

Артем Федоров #

Личная информация #

Возраст: 27
Должность: Аналитик данных (Data Scientist)
Компания: НейроАд
Размер компании: Стартап
Описание компании: Стартап, применяющий нейросети в рекламе

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 5

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Другое

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Самое трудоемкое - это ETL процессы: сбор данных из разнородных API рекламных систем (Яндекс.Директ, VK Ads, Ozon и т.д.) и систем аналитики, их очистка, приведение к единой структуре. Очень много времени уходит на feature engineering для моделей машинного обучения и последующую валидацию этих моделей. Также подготовка кастомных аналитических отчетов с глубокими выводами, а не просто дашбордов, требует значительных временных затрат, особенно при работе с неполными или ‘грязными’ данными.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает гранулярных данных для построения действительно сквозных user journey maps, особенно с учетом ограничений cookies и необходимости связки онлайн-офлайн. Очень хотелось бы иметь надежные инструменты для предиктивного анализа эффективности креативов до запуска, основанные не только на метаданных, но и на анализе самого контента (визуал, текст, видео). Также не хватает продвинутых моделей для оценки синергетического эффекта каналов, выходящих за рамки стандартного MMM.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы в ‘НейроАд’ разрабатываем и используем собственные ML-модели (градиентный бустинг, нейросети) для прогнозирования CTR/CPA, оптимизации ставок в реальном времени, динамической сегментации аудитории на основе first-party данных. Экспериментируем с NLP (трансформерные модели) для анализа тональности упоминаний бренда и конкурентов в соцсетях и на форумах. Используем CV для базовой классификации элементов в рекламных баннерах. LLM/VLM пока на стадии R&D для задач аналитики, например, для суммаризации отчетов и генерации гипотез, но в продакшн-аналитике еще не применяем массово.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Интеграция и анализ данных из разных источников (cross_source_integration): Решает фундаментальную проблему фрагментации данных, особенно в условиях российского рынка с его локальными экосистемами и ЕРИР.
Прогнозирование эффективности (performance_prediction): Возможность заранее оценить потенциал кампаний и креативов критична для оптимизации бюджетов.
Глубокий анализ аудитории (audience_analysis_deep): AI может выявить неочевидные паттерны и сегменты, недоступные стандартным инструментам.
Анализ визуального контента (visual_analysis): Огромный потенциал для объективной оценки и улучшения креативов.
Автоматический поиск аномалий и инсайтов (anomaly_detection): Позволяет быстро реагировать на изменения и находить точки роста.

Автоматическая гармонизация данных: Бесшовная интеграция данных из всех ключевых рекламных платформ (Яндекс, VK, Ozon, MyTarget и т.д.), CRM, систем аналитики, включая данные ЕРИР, с автоматической очисткой, нормализацией и построением единой data model.
Предиктивная аналитика креативов: Мультимодальный анализ (текст+визуал+видео) рекламных материалов с прогнозом их эффективности для разных сегментов аудитории и генерацией рекомендаций по улучшению.
Explainable AI для атрибуции и MMM: Продвинутые модели атрибуции (например, на основе Shapley value или causal inference) и медиамикс-моделирования, которые не просто дают результат, но и объясняют вклад каждого фактора понятным образом.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверие к AI в аналитике – это не вопрос веры, а результат валидации. Я готов доверять, если: а) Прозрачность (Explainability): я понимаю логику работы модели и могу интерпретировать её результаты (хотя бы на уровне важности признаков); б) Воспроизводимость и Стабильность: модель дает стабильные результаты на схожих данных и её выводы можно проверить; в) Точность: метрики качества модели на тестовых и реальных данных соответствуют заявленным и приемлемы для конкретной задачи. Возможность ручной проверки и корректировки рекомендаций AI также повышает доверие. ‘Черные ящики’ для критически важных решений вызывают настороженность.

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Стоимость внедрения и использования.
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Возможность кастомизации под задачи.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Стоимость.

В каком виде вы бы предпочли использовать такие AI-возможности?: Как API для собственных разработок.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Полная автоматизация рутинных операций (сбор данных, базовая отчетность, мониторинг KPI, детекция явных аномалий) - это маст-хэв. Для генерации инсайтов, построения сложных моделей (MMM, атрибуция), прогнозирования и выработки стратегических рекомендаций - AI должен выступать как мощный ассистент (‘co-pilot’), предоставляющий варианты и обоснования, но финальное решение и ответственность остаются за аналитиком/маркетологом. Уровень полной автономии (AI-агент) приемлем только для узких, хорошо изученных задач (например, оптимизация ставок в рамках заданных ограничений) и требует тщательного контроля.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Критически важна адаптивность AI-инструментов к специфике российского рекламного рынка: поддержка API локальных платформ (Яндекс, VK, Ozon, Avito и т.д.), учет требований законодательства (маркировка ЕРИР). Также стоит уделить внимание проблеме ‘холодного старта’ для моделей – как инструмент будет работать при запуске новых кампаний или выходе на новые рынки, где мало исторических данных? Еще один аспект – это этические соображения при использовании AI для анализа и сегментации аудитории.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Я бы хотел иметь AI-инструмент, который мог бы автоматически проводить кросс-канальный анализ влияния креативов на поведение пользователей. Например, пользователь увидел DOOH-рекламу (распознанную через CV-модель, агрегирующую данные операторов), затем поисковый запрос в Яндексе, кликнул на объявление в VK Ads, посетил сайт и совершил покупку. Инструмент должен не только собрать эту цепочку (что уже сложно), но и оценить вклад каждого касания, включая сам креатив (его содержание, визуал, текст), в итоговую конверсию, используя продвинутую модель атрибуции с учетом внешних факторов (сезонность, активность конкурентов) и характеристик самого пользователя. Это позволило бы оптимизировать не только медиамикс, но и контент креативов для каждого этапа воронки.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.5-pro-exp-03-25 Provider: genai

Кирилл Михайлов #

Личная информация #

Возраст: 28
Должность: Руководитель по развитию AR/VR продуктов
Компания: ВижнЛаб
Размер компании: Стартап
Описание компании: Инновационная компания в сфере AR/VR рекламы

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 6

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Основные времязатратные задачи связаны с обработкой больших объемов данных из разных источников и их агрегацией для анализа. Также много времени отнимает создание кастомных отчетов, особенно когда требуется анализировать динамику по нескольким параметрам.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает более глубоких инсайтов по эффективности рекламных кампаний, особенно в части совершения покупок после взаимодействия с рекламой, а также возможности предсказать эффективность креативов до их запуска.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 4
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Адаптация и анализ больших объемов данных из разных источников для комплексного анализа рекламной эффективности;
Автоматическую генерацию отчетов и выводов на основе собранных данных;
Глубокую сегментацию аудитории, обнаружение паттернов и предсказание ее поведения.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент должен уметь:

Автоматически агрегировать и анализировать данные из разных источников;
Генерировать и корректировать креативы на основе анализа аудитории и трендов;
Предоставлять интуитивные визуализации результатов и прогнозов.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готов доверять AI в интерпретации данных, если он демонстрирует прозрачность в алгоритмах и методологиях, а также имеет возможность независимой проверки его выводов. Точность и согласованность результатов также имеют большой вес для создания доверия.

Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаточная точность или надежность (‘галлюцинации’ AI).
Непрозрачность работы (‘черный ящик’).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Приемлемым считаю уровень, когда AI-агенты могут автоматизировать рутинные задачи, оставляя аналитикам возможность проверять и дополнительно интерпретировать результаты.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно также отметить необходимость соблюдения норм записи и хранения данных пользователей, особенно в контексте усиливающихся требований к конфиденциальности.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Гипотетическим примером задачи может быть анализ настроений и восприятия бренда в социальных сетях с целью оптимизации наших рекламных кампаний на основании пользовательских отзывов.

Метаданные ответа #

Model: gpt-4o-mini Provider: bothub

Алина Зайцева #

Личная информация #

Возраст: 33
Должность: Менеджер по работе с ключевыми клиентами
Компания: ОмниВижн
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Крупнейшая сеть наружной и цифровой рекламы

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 11

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

OOH
Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Основная масса времени уходит на консолидацию данных по DOOH кампаниям - у нас много собственных экранов, и еще больше партнерских сетей. Сведение статистики из разных платформ, включая programmatic-закупки, в единый дэшборд - это ад. Еще очень много времени уходит на анализ эффективности креативов: какой визуал зацепил, какой нет, почему. Сейчас это делается вручную, опираясь на post-campaign аналитику (иногда опросы).

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Хотелось бы иметь более глубокое понимание влияния OOH рекламы на онлайн-поведение пользователей. O2O атрибуция - наш больной вопрос. Также, не хватает инструментов для предиктивной оценки креативов, особенно вижуалов. Какие цвета, шрифты, образы будут наиболее эффективны для конкретной аудитории и локации?

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, используем ChatGPT Plus в основном для генерации текстов для рекламных объявлений и постов в соцсетях, иногда для анализа тональности отзывов. Но для серьезной аналитики этого недостаточно.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 4
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Автоматическая генерация саммари (экономит кучу времени), анализ визуального контента (особенно для OOH рекламы, где креатив - это все), прогнозирование эффективности кампаний (чтобы не сливать бюджет впустую) и интеграция данных из разных источников (для построения сквозной аналитики). Еще важен поиск аномалий - чтобы быстро реагировать на проблемы в кампаниях.

Автоматический анализ эффективности OOH креативов (на основе VLM и данных о просмотрах/контактах).
Прогнозирование ROMI с учетом влияния OOH на онлайн-поведение (O2O атрибуция).
Генерация кастомных отчетов на естественном языке (просто задаешь вопрос - получаешь готовый отчет).

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готова доверять AI, если результаты его работы будут прозрачными и объяснимыми. Важно, чтобы я могла понять, почему AI пришел к такому выводу, и проверить его логику. Точность, конечно, тоже критична, как и возможность верифицировать результаты.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Помощь с инсайтами с обязательной проверкой человеком. Полностью автоматизировать аналитику пока страшно, нужен контроль.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно, чтобы AI-инструмент учитывал специфику российского рекламного рынка, включая требования закона о маркировке и доминирование локальных платформ, таких как Яндекс и VK.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Мы хотим понять, как влияет размещение рекламы на конкретном цифровом экране в Москве (DOOH) на последующие поисковые запросы в Яндексе по бренду рекламируемого продукта и на посещаемость сайта (O2O атрибуция). Хотелось бы, чтобы AI автоматически собирал данные о просмотрах рекламы, поисковой активности и посещаемости сайта, анализировал их и выявлял статистически значимые связи, учитывая время и место размещения.

Метаданные ответа #

Model: google/gemini-2.0-flash-exp:free Provider: openrouter

Анна Сидорова #

Личная информация #

Возраст: 41
Должность: Медиа-директор
Компания: AdVantage International
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Ведущая международная рекламная сеть

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 18

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Радио
OOH
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее время уходит на интеграцию данных из цифровых платформ (Яндекс, VK), DOOH-систем и офлайн метрик. Доработка ‘грязных’ данных для анализа требует до 30% рабочего времени. Кастомизация отчётов для разных стейкхолдеров (клиенты, CFO, дирекция) часто занимает недели.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Большой недостаток — сквозная связь персонального потребительского пути online → offline (в магазинах или через call-центр). Также нужен более глубокий анализ cross-cultural аудитории, особенно для кросс-страновых кампаний. Кто-то меньше доверяет цифровым методам атрибуции дляFmtO-каналов.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Используем базовые функции Яндекс.Директа и VK Ads аналитики, аналитику настроек во ВКонтакте (встроенные инструменты). Ограниченные применения LLM — автоматическая попытка генерации кратких отчётов через офисные чат-боты, но в профессиональной аналитике пока нет полноценного внедрения.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Приоритетны:

Мультимодальный анализ креативов (VLM) для предиктивной оценки эффективности до запуска (визуал, текст, месседж).
Способность объединять данные из 5+ источников для MMM-моделей.
Автоматическое выявление аномалий и предупреждение о проблемах (например, неожиданный спад конверсии из OOH кампаний). Эти функции напрямую решают текущие боли: запуск эффективных OOH и Digital креативов, определение истинных виновников выполнения KPI и дефлекторов.

Интеллектуальная панель, объединяющая все данные в единую картину и показывающая межканальные взаимодействия
Глубина анализа креативов с советами по улучшению
Прогнозный engine, учитывающий сезонность, локальные события и данные凹uterinto markets

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готовы доверять прогнозам и гипотезам при условии прозрачности (например, можно ‘развернуть инструкции’ по оценкам). Критично важна воспроизводимость: AI должен повторить результаты на той же выборке. Недоверие связано с рисками ‘галлюцинаций’ и межкультурных нюансов (например, визуал, воспринимаемый в одном регионе как супер эффективный, пойдет в минус в другом).

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Непрозрачность работы.
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Скорость обработки данных и получения результатов.
Возможность кастомизации под задачи.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Автоматизация базовых операций (агрегация данных, простые визуализации) с требованием обязательно проверки. AI должен быть сознательным ‘помощником’, а не принявшим решения самостоятельно, особенно в стратегических вопросах связанных с бюджетом.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Надо учитывать правовую специфику: обязательно соблюдение закона о маркировке (ЕРИП) и GDPR аналогов. Также стоит развивать Privacy-Enhancing Tech (PET) для работы с данными, так как third-party cookies уже закончились, а first-party data все чаще ограничивается юзабилити.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Предположим, запущена DOOH-кампания в метро. AI инструмент должен:

проанализировать тепловые карты людиения и фасады креативов (через VLM),
сравнить с эмоциями в комментариях в соцсетях этой аудитории (NLP),
предсказать, какие апгрейды design могут поднять CTR на billboards на 15% без изменения бюджета. Акцент на закрытых площадках (Яндекс Ниагара, ОЗОН медиа), так как глобальные решения недоступны.

Метаданные ответа #

Model: qwen/qwq-32b:free Provider: openrouter

Сергей Кузнецов #

Личная информация #

Возраст: 39
Должность: Руководитель исследовательского отдела
Компания: ПульсМаркет
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Лидер рынка маркетинговых исследований

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 15

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании
OOH

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Специализированные инструменты для SMM/Influence и т.д.

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, myTarget, Ozon и т.д.) и систем веб-аналитики, а также CRM, и их сведение в единый формат для последующего анализа в BI-системах или Excel. Также, большая проблема - атрибуция, особенно для комплексных, омниканальных кампаний с большим количеством точек касания. И, конечно, подготовка презентаций и отчетов, не просто с цифрами, а с глубокими инсайтами и практическими рекомендациями.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам не хватает более глубокого понимания customer journey, особенно в части влияния различных каналов друг на друга и на конечную конверсию. Хотелось бы иметь инструмент, позволяющий автоматически выявлять неочевидные взаимосвязи и строить более точные модели атрибуции. Также важны опережающие данные, прогнозирование трендов и эффективности креативов ДО их запуска.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, используем Yandex DataLens с YandexGPT для автоматической генерации саммари по отчетам и визуализации данных. Также, используем решения на базе NLP для анализа тональности отзывов о наших продуктах и рекламных кампаниях. Пробуем инструменты для автоматической генерации текстов рекламных объявлений, но пока результаты не всегда устраивают.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Автоматическая генерация саммари и выводов (экономия времени аналитиков), прогнозирование эффективности кампаний/креативов (снижение рисков, повышение ROMI) и более глубокий анализ аудитории (персонализация, таргетинг). Также очень интересна возможность интеграции данных из разных источников для построения целостной картины, так как сейчас это одна из самых больших проблем.

Автоматическая атрибуция конверсий с учетом всех каналов и точек касания, включая offline.
Предиктивная аналитика: прогнозирование результатов кампаний и эффективности креативов до запуска на основе исторических данных и анализа рынка.
Генерация actionable инсайтов и рекомендаций на основе данных и автоматическая подготовка отчетов в формате, понятном для бизнеса.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверие к AI в вопросах интерпретации данных и выработке рекомендаций зависит от нескольких факторов. Прежде всего, это точность и надежность алгоритмов, основанная на проверенных данных и прозрачных методах. Важна возможность проверки результатов и понимания, как AI пришел к тем или иным выводам (Explainable AI). Также, критически важна конфиденциальность и безопасность данных. Если эти условия выполняются, то я готов доверять AI в аналитике.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Возможность кастомизации под задачи.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Помощь с инсайтами с проверкой. Полная автоматизация рутинных операций (сбор данных, подготовка базовых отчетов) – это хорошо, но финальные выводы и рекомендации должны проходить проверку человеком. Важно, чтобы AI был помощником, а не заменой аналитика.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать специфику российского рынка, в частности, фрагментацию данных и необходимость интеграции с локальными платформами (Яндекс, VK). Также, необходимо учитывать требования законодательства, например, закон о маркировке рекламы.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Мы планируем запустить новую рекламную кампанию для продвижения мобильного приложения. Хотелось бы, чтобы AI-инструмент проанализировал предыдущие кампании, данные о целевой аудитории, креативы конкурентов и спрогнозировал, какие каналы и креативы будут наиболее эффективны, а также сгенерировал варианты рекламных текстов и визуалов, адаптированные под разные площадки.

Метаданные ответа #

Model: gemini-2.0-flash-001 Provider: bothub

Ольга Морозова #

Личная информация #

Возраст: 31
Должность: Медиа-планер
Компания: РезультМедиа
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Компания с фокусом на перформанс-маркетинг

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 8

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, MyTarget, и т.д.) и систем веб-аналитики, а также из CRM-систем клиентов, если работаем с их данными. Сведение всего этого в единый формат и подготовка отчетов, особенно кастомных, отнимает очень много времени. Также много времени уходит на поиск инсайтов в больших объемах данных, хотелось бы автоматизировать этот процесс.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Сейчас остро не хватает более глубокой кросс-канальной аналитики. Понимания, как различные каналы влияют друг на друга в цепочке касаний. Хотелось бы лучше понимать вклад каждого канала в итоговую конверсию, особенно в сложных, омниканальных кампаниях. Также не хватает инструментов для более точного прогнозирования эффективности креативов еще до запуска, чтобы оптимизировать бюджет и ресурсы.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Скорее да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Нет, на данный момент для аналитических задач в чистом виде инструменты на базе LLM/VLM не используем. В основном применяем стандартные возможности рекламных платформ и систем аналитики, где есть элементы AI, например, автоматическая оптимизация ставок или look-alike аудитории. Но это скорее ‘коробочные’ решения, а не кастомная аналитика на базе AI.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 3
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными кажутся возможности глубокого анализа аудитории и интеграции данных из разных источников. В текущих условиях фрагментации данных и роста роли first-party data, способность AI объединять и анализировать разрозненные данные для получения целостной картины поведения пользователя – критически важна. Также очень привлекательна идея автоматического поиска аномалий и инсайтов, чтобы быстрее реагировать на изменения и находить точки роста. И, конечно, автоматическая генерация отчетов и саммари – это мечта любого аналитика, которая позволит освободить время для более стратегических задач.

Автоматическая интеграция и гармонизация данных из всех используемых рекламных платформ, систем аналитики, CRM и других источников в единое хранилище данных.
Предиктивная аналитика и прогнозирование эффективности – возможность прогнозировать результаты кампаний и креативов на основе исторических данных и рыночных трендов, включая оценку креативов до запуска.
Автоматизированное выявление инсайтов и аномалий с возможностью объяснения причин и формирования рекомендаций по оптимизации. И все это желательно с интуитивно понятным интерфейсом для не-Data Scientist-ов.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверие к AI в аналитике будет зависеть от нескольких факторов. В первую очередь, важна прозрачность работы алгоритмов – хотя бы на уровне понимания логики принятия решений, а не полный ‘черный ящик’. Точность прогнозов и аналитики – ключевой фактор, AI должен действительно помогать принимать более эффективные решения, а не генерировать ‘галлюцинации’. И, конечно, возможность проверки и валидации результатов человеком. Полностью полагаться на AI пока, наверное, рано, но как инструмент, усиливающий экспертизу аналитика – это очень перспективно.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

В каком виде вы бы предпочли использовать такие AI-возможности?: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Яндекс.Метрика, Ad-кабинеты и т.д.).

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Приемлем уровень помощи с инсайтами с обязательной возможностью проверки и интерпретации человеком. Полная автоматизация рутинных задач – это хорошо, но финальные решения и стратегические выводы должны оставаться за человеком, особенно на текущем этапе развития технологий.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно отметить вопросы качества данных. AI эффективен настолько, насколько качественны данные, на которых он обучается и работает. Также важны этические аспекты использования AI в рекламе, особенно в части таргетинга и персонализации, чтобы не допускать дискриминации и нарушения privacy. И, конечно, безопасность данных при использовании облачных AI-сервисов.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Представьте, что у нас есть кампания по продвижению нового продукта в e-commerce. Я бы хотела использовать AI-инструмент для прогнозирования CTR и CR различных креативов (баннеров, видео) еще до запуска кампании, на основе анализа их визуального и текстового содержания, а также исторических данных по эффективности подобных креативов. Это позволило бы нам выбрать наиболее перспективные креативы и оптимизировать бюджет. Второй пример – построение модели кросс-канальной атрибуции на основе AI, учитывающей как онлайн, так и офлайн точки контакта, чтобы более точно оценивать вклад каждого канала и оптимизировать медиамикс.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.0-flash-thinking-exp Provider: genai

Алексей Соколов #

Личная информация #

Возраст: 27
Должность: Аналитик данных
Компания: НейроАд
Размер компании: Стартап
Описание компании: Стартап, применяющий нейросети в рекламе

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 5

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Другое

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Больше всего времени уходит на сбор, очистку и объединение данных из разрозненных источников: кабинеты Яндекс.Директ, VK Реклама, данные из Яндекс.Метрики, внутренних CRM, иногда данных от подрядчиков по OOH или других офлайн-активностей. Много усилий требует ручное сведение всего этого в BI или даже Google Sheets для построения сквозной аналитики. Также значительные ресурсы уходят на подготовку кастомизированных отчетов и презентаций с интерпретацией результатов и рекомендациями, особенно когда требуется глубокий анализ, а не просто поверхностный обзор метрик.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает надежной кросс-канальной атрибуции, особенно с учетом влияния медийной рекламы и офлайн-каналов (например, DOOH) на performance-метрики и онлайн-конверсии. Хотелось бы глубже понимать синергетический эффект каналов. Также не хватает инструментов для предиктивного анализа эффективности креативов до их запуска – не просто A/B тесты, а оценка потенциала на основе анализа контента (визуал, текст) и аудитории. Важна и более глубокая аналитика аудитории: не просто соцдем, а понимание поведенческих паттернов и потребностей, влияющих на отклик на рекламу. Особенно ценными были бы инсайты, связывающие онлайн-активность с реальным поведением и LTV клиента.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, в ‘НейроАд’ мы активно экспериментируем и внедряем AI. Используем Python-библиотеки для ML (например, scikit-learn, XGBoost) для построения моделей прогнозирования ROMI и LTV. Применяем NLP-модели (включая дообученные на российских данных) для анализа текстовых отзывов и комментариев из соцсетей для оценки тональности и выявления тем. Также у нас есть внутренние разработки для анализа визуальных креативов с помощью CV-моделей для оценки заметности бренда и элементов. LLM используем для помощи в генерации отчетов (саммари, выводы) и как инструмент для ускорения анализа кода и запросов.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Интеграция и анализ данных из разных источников (cross_source_integration): Это фундаментальная проблема, решение которой (например, с помощью AI для умного маппинга и очистки данных) разблокирует по-настоящему сквозную аналитику.
Прогнозирование эффективности (performance_prediction): Возможность до запуска кампании или креатива оценить вероятный ROMI/CPA и другие KPI критически важна для оптимизации бюджетов.
Глубокий анализ аудитории (audience_analysis_deep): Выход за рамки стандартных сегментов Метрики/GA и выявление неочевидных паттернов поведения позволит создавать более релевантные предложения и таргетинг.
Анализ текстов и визуалов (text_analysis, visual_analysis): Огромный пласт неструктурированных данных сейчас анализируется слабо, а там скрыты инсайты о восприятии бренда, качестве креативов и потребностях клиентов.
Автоматизированный поиск аномалий и инсайтов (anomaly_detection): AI может постоянно мониторить данные и подсвечивать важные отклонения или скрытые тренды, которые человек может пропустить.

Умная интеграция данных: Автоматическое подключение к API рекламных систем (Яндекс, VK), веб-аналитики, CRM, коллтрекинга, возможно, даже данных ОРД и офлайн-источников; AI-помощник для очистки, нормализации и объединения этих данных в единую модель.
Предиктивная аналитика креативов и кампаний: Загрузка креатива (текст+визуал) и параметров кампании -> получение прогноза ключевых метрик (CTR, CR, ROMI) для разных сегментов аудитории еще до старта.
Генератор инсайтов и гипотез: Способность анализировать весь массив данных и не просто строить дашборды, а проактивно предлагать гипотезы для A/B тестов, находить точки роста, выявлять причины аномалий и формулировать рекомендации на естественном языке.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Готовность доверять есть, но она не безусловна. Ключевые факторы: Прозрачность (Explainable AI): Нужно понимать, почему AI пришел к тому или иному выводу или рекомендации, особенно если речь идет о больших бюджетах. ‘Черный ящик’ вызывает опасения. Точность и Валидация: Модели должны доказывать свою точность на исторических данных и проходить регулярную проверку на реальных результатах. Важна возможность сравнить предсказания с фактом. Возможность контроля и Корректировки: Должна быть возможность ‘подкрутить’ модель, учесть специфические знания о бизнесе или рынке, которые могут быть неизвестны AI, а также возможность наложить вето на явно неадекватные рекомендации.

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Стоимость внедрения и использования.
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Возможность кастомизации под задачи.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Приемлем высокий уровень автоматизации рутинных задач: сбор данных, базовая отчетность, детектирование аномалий. Для генерации инсайтов, гипотез, рекомендаций по оптимизации — AI должен выступать как мощный ассистент, чьи выводы обязательно проверяются и интерпретируются человеком перед принятием стратегических решений. Полная автоматизация принятия решений по бюджету или стратегии пока кажется слишком рискованной без человеческого контроля.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Критически важен вопрос качества и полноты данных на входе – ‘garbage in, garbage out’ остается актуальным и для AI. Также необходима адаптация моделей к специфике российского рынка, языка и данных, включая сложности, связанные с законом о маркировке рекламы (ЕРИР) и доступностью данных от локальных платформ. Кроме того, стоит учитывать необходимость постоянного обучения и адаптации как самих моделей (из-за быстро меняющегося рынка), так и специалистов, которые с ними работают.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Хотелось бы иметь инструмент, который может автоматически анализировать эффективность рекламных кампаний в VK Рекламе и Яндекс.Директе в связке с данными из Яндекс.Метрики и нашей CRM. Задача для AI: не просто показать ROMI по каналам, а

Проанализировать тексты и визуалы всех креативов.
Выделить общие черты (темы, объекты на фото, УТП, призывы к действию) у наиболее и наименее эффективных объявлений для разных сегментов аудитории (данные из CRM).
Автоматически сгенерировать несколько вариантов новых креативов (текст+предложения по визуалу), основанных на выявленных паттернах успеха.
Дать прогноз их потенциальной эффективности для конкретных сегментов. Это позволило бы быстрее и качественнее тестировать гипотезы и оптимизировать креативную составляющую.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.5-pro-exp-03-25 Provider: genai

Мария Лебедева #

Личная информация #

Возраст: 30
Должность: Digital-стратег
Компания: ВижнЛаб
Размер компании: Стартап
Описание компании: Инновационная компания в сфере AR/VR рекламы

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 7

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Яндекс Директ, плюс системы веб-аналитики) и их сведение в единый формат для последующего анализа. Также много ресурсов требует подготовка кастомных отчетов для руководства или клиентов, особенно если нужны не просто цифры, а выводы и рекомендации.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Мне не хватает глубокого анализа аудитории, включая неявные признаки, которые могут помочь более точно сегментировать и таргетировать рекламу. Также нужны инструменты для прогнозирования эффективности креативов до их запуска, чтобы минимизировать риски и оптимизировать расходы.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем модели LLM для автоматической генерации отчетов и анализа текстовых данных (отзывы, комментарии). Для анализа визуального контента пока используем только базовые инструменты, но рассматриваем внедрение VLM-моделей для более продвинутого анализа креативов.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными и востребованными для нас кажутся: автоматическая генерация саммари и выводов (помогает сэкономить время на подготовку отчетов), глубокий анализ аудитории (позволяет более точно сегментировать и таргетировать рекламу), и прогнозирование эффективности кампаний/креативов (минимизирует риски и оптимизирует расходы).

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный инструмент должен:

интегрироваться с различными источниками данных и автоматизировать их сбор и обработку,
предоставлять глубокие инсайты с помощью продвинутых аналитических моделей,
автоматически генерировать кастомные отчеты и рекомендации на основе полученных данных.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готова доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций, при условии, что инструмент обладает высокой точностью, прозрачностью и объяснимостью результатов. Также важно, чтобы у AI-систем были механизмы проверки и валидации данных, чтобы минимизировать ошибки и “галлюцинации”.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Возможность кастомизации под задачи.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю приемлемым полную автоматизацию рутинных задач, таких как сбор и предварительная обработка данных. Для сложных аналитических задач и генерации инсайтов полезна помощь с проверкой и интерпретацией результатов.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Особое внимание стоит уделить вопросам безопасности и конфиденциальности данных, особенно в условиях российского рынка, где есть дополнительные регуляторные ограничения.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Например, задача анализа эффективности визуальных креативов: AI-инструмент анализирует баннеры и видео до их запуска, выявляя ключевые элементы, которые могут повлиять на конверсию, и предоставляя рекомендации по их оптимизации. Результаты анализа помогают нам принимать более обоснованные решения и снижать риски неудачных запусков.

Метаданные ответа #

Model: qwen-2.5-72b-instruct:free Provider: bothub

Андрей Козлов #

Личная информация #

Возраст: 33
Должность: Консультант по рекламным технологиям
Компания: AdNova Labs
Размер компании: Стартап
Описание компании: Технологический стартап, создающий AI-решения для персонализации рекламы

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 10

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Яндекс.Метрика
Google Analytics
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Другое

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Больше всего времени уходит на сбор, очистку и нормализацию данных из разрозненных источников – кабинеты Яндекса, VK, programmatic-платформ, CRM, системы аналитики, данные по O2O. Очень трудоемка подготовка данных для построения сложных моделей атрибуции или MMM, особенно с учетом требований ЕРИР. Также много времени занимает ручное составление кастомных отчетов и визуализаций для объяснения результатов нетехническим специалистам или клиентам.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает гранулярных данных для по-настоящему глубокой кросс-канальной атрибуции, особенно с учетом влияния офлайна и ‘серых зон’ вроде influence-маркетинга. Критически не хватает надежных инструментов для предиктивного анализа эффективности креативов еще до старта кампании – чтобы понимать, какие визуальные и текстовые элементы сработают лучше для конкретной аудитории. Также ощущается нехватка инструментов для анализа ‘сырых’ неструктурированных данных (видео, тексты) в связке с performance-метриками.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы в AdNova Labs не только следим, но и разрабатываем решения на базе AI. Внутри компании используем ML-модели для сегментации аудиторий и предсказания LTV. Экспериментируем с NLP (в том числе на базе моделей вроде YandexGPT) для анализа текстов рекламных объявлений и отзывов, а также с CV-моделями для базового анализа изображений в креативах. Пока это больше R&D и внутренние инструменты, нежели готовые ‘коробочные’ аналитические продукты на LLM/VLM, но мы движемся в этом направлении.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 4
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 5
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Для меня, как специалиста из AdTech-стартапа, топ-5 выглядят так:

Cross-source integration: Решение проблемы фрагментации данных – это фундамент для любой качественной аналитики и персонализации.
Performance prediction: Возможность прогнозировать ROMI кампаний и эффективность креативов до их запуска – это ‘святой грааль’, позволяющий экономить бюджеты и повышать эффективность.
Audience analysis deep: AI может вскрывать неочевидные паттерны и сегменты, что критично для нашей специализации на персонализации.
Visual/text analysis: Автоматическая оценка креативов на основе данных, а не только интуиции, сильно ускорит тестирование и оптимизацию.
Anomaly detection: Способность ИИ быстро находить аномалии в больших данных поможет выявлять как проблемы, так и точки роста, которые легко пропустить вручную.

Интегрированная платформа для data fusion и атрибуции: Автоматический сбор данных из всех релевантных источников (включая ЕРИР, CRM, O2O), их связывание на уровне пользователя и построение гибких моделей атрибуции (включая ML-based DDA).
Предиктивный движок для креативов и кампаний: На основе загруженных данных и креативов инструмент должен прогнозировать вероятные KPI (CTR, CR, ROMI) для разных сегментов и давать рекомендации по оптимизации еще до старта.
Генератор инсайтов и отчетов на естественном языке: Возможность задавать вопросы системе (‘почему упала конверсия в сегменте X?’, ‘какие креативы лучше сработали на Y аудиторию?’) и получать развернутые ответы с визуализациями и рекомендациями, а не просто ‘сухие’ цифры.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Да, готов доверять, но с оговорками. Доверие базируется на трех китах:

Прозрачность (Explainable AI): Я должен понимать, как AI пришел к выводу, какие факторы он учитывал. ‘Черный ящик’ неприемлем для принятия ответственных решений.
Валидация и точность: Возможность проверить выводы AI на исторических данных или через A/B тесты. Инструмент должен доказывать свою точность на практике.
Кастомизация и контроль: Возможность настраивать модели под специфику бизнеса и корректировать рекомендации AI. Полностью автономные решения вызывают настороженность.

Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Стоимость внедрения и использования.
Необходимость обучения сотрудников.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Возможность кастомизации под задачи.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я вижу это так: полная автоматизация рутинных задач (сбор данных, базовая отчетность, поиск аномалий). Для генерации инсайтов, гипотез и рекомендаций – режим ‘помощника’, где AI предлагает варианты, но финальное решение и интерпретация остаются за человеком. То есть, помощь с инсайтами, но с обязательной проверкой и возможностью вмешательства.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать специфику российского рынка. Во-первых, необходимость интеграции и работы с данными из ЕРИР – это уникальное требование. Во-вторых, доминирование локальных платформ (Яндекс, VK, Ozon) требует AI-моделей, обученных и адаптированных именно под их данные и алгоритмы. В-третьих, огромный потенциал лежит в связке онлайн-аналитики с данными ритейла и маркетплейсов (Retail Media), а также в O2O-аналитике, но здесь пока много сложностей с интеграцией данных. Разработка AI-инструментов должна учитывать эти реалии.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Представим задачу: оптимизировать рекламную кампанию для нового продукта на нескольких площадках (Яндекс Директ, VK Ads, Ozon). Я бы хотел, чтобы AI-инструмент проанализировал первые результаты кампании (данные из рекламных кабинетов, Метрики, CRM), сопоставил их с историческими данными по похожим продуктам и активностям конкурентов (если есть доступ). Затем он должен автоматически выявить неэффективные сегменты аудитории, креативы или настройки таргетинга. На основе этого анализа система должна предложить конкретные изменения:

Перераспределить бюджет в пользу более перфомящих связок ‘канал-аудитория-креатив’,
Сгенерировать новые варианты текстов и предложить адаптации для визуалов (на основе VLM-анализа успешных/неуспешных креативов),
Предложить гипотезы для A/B теста по неочевидным сегментам аудитории, выявленным AI. В идеале – с прогнозом ожидаемого эффекта от внедрения этих изменений.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.5-pro-exp-03-25 Provider: genai

Светлана Зайцева #

Личная информация #

Возраст: 34
Должность: Менеджер по работе с клиентами
Компания: ОмниВижн
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Крупнейшая сеть наружной и цифровой рекламы

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 12

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
OOH
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, myTarget, Adfox и других) и систем веб-аналитики, особенно когда нужно собрать данные по кросс-канальным кампаниям и привести их к единому виду. Подготовка отчетов для клиентов и руководства также занимает много времени, особенно если требуются глубокие аналитические выводы и кастомизированные дашборды.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам часто не хватает более глубокого понимания влияния наружной рекламы на онлайн-поведение пользователей, особенно в части отложенных конверсий и синергии с digital-каналами. Хотелось бы лучше отслеживать полный путь клиента, видение ‘customer journey’ в омниканальной среде. Также не хватает инструментов для оперативного анализа креативов DOOH – какие форматы и сообщения лучше работают, как меняется восприятие в зависимости от времени суток, погоды и т.п.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: В основном используем стандартные инструменты аналитики рекламных платформ, которые предлагают базовые AI-функции, например, для автоматической оптимизации ставок или таргетинга. Для более глубокой аналитики и кастомных задач пока AI-инструменты не применяем, но активно изучаем возможности.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными кажутся возможности автоматической генерации выводов по отчетам (summary_generation) – это бы очень ускорило работу и помогло бы сфокусироваться на стратегических задачах. Также важен глубокий анализ аудитории (audience_analysis_deep) и интеграция данных из разных источников (cross_source_integration), особенно для омниканальных кампаний, которые мы часто ведем. Анализ визуального контента (visual_analysis) для DOOH тоже очень перспективен, так как сейчас это делается в основном ‘на глаз’.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Во-первых, это автоматическая интеграция и обработка данных из всех используемых нами рекламных платформ и аналитических систем в едином интерфейсе. Во-вторых, интеллектуальный поиск инсайтов и аномалий в этих данных, с объяснением причин и рекомендациями. В-третьих, возможность создания кастомизированных отчетов и дашбордов на естественном языке, чтобы упростить коммуникацию с клиентами и руководством.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверие к AI в аналитике – это ключевой вопрос. Готова доверять, если AI будет предоставлять прозрачные и объяснимые результаты, а не ‘черный ящик’. Важна возможность проверить логику его выводов и убедиться в точности данных. Также критически важна репутация и надежность разработчика такого инструмента.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Помощь с инсайтами с проверкой. Полная автоматизация рутины возможна для базовых задач, но для принятия стратегических решений важна экспертиза человека и возможность верификации выводов AI.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать этические аспекты использования AI в рекламе, особенно в части таргетинга и персонализации. Также необходимо обеспечить безопасность данных и соблюдение privacy regulations при работе с AI-инструментами.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Представим, у нас есть DOOH кампания в нескольких городах. Хотелось бы с помощью AI-инструмента анализировать данные о показах на разных экранах, погоде, трафике, социальных сетях и других факторах в реальном времени, чтобы автоматически оптимизировать ротацию креативов и время показа на разных экранах для достижения максимальной эффективности кампании. Например, показывать определенные креативы только в определенное время суток или при определенной погоде, или перераспределять бюджет между экранами на основе прогнозируемой эффективности.

Метаданные ответа #

Model: models/gemini-2.0-flash-thinking-exp Provider: genai

Екатерина Смирнова #

Личная информация #

Возраст: 42
Должность: Директор по маркетингу
Компания: ГлобалМедиа Групп
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Международный рекламный холдинг

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 18

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Influence-маркетинг
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Специализированные инструменты для SMM/Influence и т.д.

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Основная проблема – консолидация данных из разных рекламных платформ (Яндекс, VK, myTarget и т.д.), систем веб-аналитики и CRM в единый дашборд. Также много времени занимает атрибуция, особенно когда речь идет о сложных цепочках касаний и оценке влияния каждого канала на конечный результат. Подготовка детализированных отчетов с анализом трендов и рекомендациями тоже требует значительных усилий.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам не хватает более глубокого понимания влияния креативов на performance. Хотелось бы иметь возможность автоматически анализировать изображения, видео и тексты, чтобы понимать, какие элементы наиболее эффективны и почему. Также важна более точная атрибуция, позволяющая учесть влияние не только digital-каналов, но и offline-активностей.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Мы используем Yandex DataLens для автоматизации отчетности и VK Predictor для прогнозирования результатов кампаний. Но это скорее базовый уровень. Хотелось бы иметь более продвинутые инструменты, способные генерировать инсайты и предлагать рекомендации.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Автоматическая генерация саммари и выводов, безусловно, очень важна – позволяет экономить огромное количество времени. Также ценным является глубокий анализ аудитории и прогнозирование эффективности кампаний. И, конечно, интеграция и анализ данных из разных источников – это ключевая задача, которую необходимо решать.

Автоматический анализ креативов с предсказанием их эффективности.
Построение сквозной аналитики с учетом всех каналов, включая offline.
Генерация персонализированных отчетов на естественном языке с инсайтами и рекомендациями.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готова доверять AI, если результаты его работы будут прозрачными и объяснимыми. Важно понимать, на каких данных и алгоритмах основаны рекомендации, и иметь возможность проверить их обоснованность. Точность и надежность, естественно, тоже играют огромную роль.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю, что наиболее приемлемым является уровень, когда AI предоставляет помощь с инсайтами, но окончательное решение принимает человек. Полная автоматизация рутины также приветствуется, но важен контроль над процессом.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать специфику российского рынка и требования закона о маркировке рекламы (ЕРИР). Инструмент должен быть адаптирован к этим условиям и обеспечивать соответствие нормативным требованиям.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Мы планируем запустить новую рекламную кампанию для продвижения мобильного приложения. Хотелось бы с помощью AI проанализировать конкурентные креативы, предсказать эффективность различных вариантов месседжей и таргетингов, а также оптимизировать кампанию в реальном времени на основе данных о поведении пользователей.

Метаданные ответа #

Model: gemini-2.0-flash-001 Provider: bothub

Алексей Иванов #

Личная информация #

Возраст: 35
Должность: Руководитель исследовательского отдела
Компания: ПульсМаркет
Размер компании: Крупнейший игрок рынка
Описание компании: Лидер рынка маркетинговых исследований

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 12

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.
Сложность оценки креативов (визуал, тексты) до/после запуска.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, плюс системы веб-аналитики) и их сведение в единый формат для последующего анализа в Excel или Google Sheets. Также очень много времени отнимает атрибуция конверсий, особенно когда речь идет о комплексных кампаниях с длинным циклом принятия решения. Подготовка отчетов для руководства занимает часы, хочется больше автоматизации в этом процессе.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Не хватает более глубокого понимания влияния креативов на конечную конверсию. Сейчас сложно оценить, какой именно элемент баннера или видеоролика сработал лучше всего. Также хочется более точного прогнозирования результатов кампаний до их запуска, чтобы оптимизировать бюджеты и избежать неэффективных вложений.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Слышал

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем YandexGPT для анализа тональности отзывов о наших продуктах и рекламных кампаниях. Также экспериментируем с автоматической генерацией текстов для рекламных объявлений, но пока результаты требуют доработки.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 4
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 3
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 4
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными кажутся автоматическая генерация саммари (чтобы быстро понимать суть больших массивов данных), глубокий анализ аудитории (для более точного таргетинга и персонализации), интеграция данных из разных источников (для получения целостной картины) и автоматизированный поиск аномалий (чтобы оперативно реагировать на изменения в поведении пользователей или на рынке). Очень важен анализ визуального контента, особенно в условиях роста влияния видеорекламы и DOOH. Эти возможности позволили бы нам значительно сэкономить время, повысить точность анализа и принимать более обоснованные решения.

Прогнозирование эффективности рекламных кампаний на основе исторических данных и текущих трендов.
Автоматическая генерация вариантов креативов (текстов, изображений, видео) с учетом целевой аудитории и целей кампании.
Постоянный мониторинг и оптимизация рекламных кампаний в реальном времени на основе данных об эффективности с автоматическим принятием решений.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готов доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций, но при соблюдении ряда условий. Во-первых, важна прозрачность работы AI: я должен понимать, на каких данных и алгоритмах основаны его выводы. Во-вторых, необходима высокая точность и возможность проверки результатов: я должен иметь возможность убедиться, что AI не ошибается. В-третьих, важно, чтобы AI не был ‘черным ящиком’: я должен понимать, почему он пришел к тем или иным выводам. Если эти условия соблюдены, то доверие к AI будет высоким.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю приемлемым уровень автоматизации, при котором AI-агенты помогают с поиском инсайтов и выработкой рекомендаций, но все ключевые решения принимаются человеком. Полностью автоматизировать аналитический процесс, на мой взгляд, пока преждевременно, так как это может привести к ошибкам и упущениям. Автоматизировать рутинные операции - да, но финальное решение - за человеком.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать специфику российского рекламного рынка и локальные платформы (Яндекс, VK) при разработке AI-инструментов. Также необходимо уделять внимание вопросам конфиденциальности данных и соответствия требованиям законодательства (например, закону о маркировке рекламы). Необходимо предусмотреть возможность работы с данными, полученными через ОРД, учитывать все нюансы.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Представьте, что у нас есть кампания по продвижению нового продукта, запущенная на нескольких площадках (VK Ads, Яндекс Директ, MyTarget). Я хотел бы, чтобы AI-инструмент автоматически анализировал данные об эффективности кампании, выявлял наиболее эффективные каналы и креативы, предлагал варианты оптимизации (например, изменение ставок, перераспределение бюджета между площадками, замена креативов) и мог автоматически вносить эти изменения с моим подтверждением, отслеживая при этом, как изменения повлияли на итоговую эффективность. По сути, AI-агент-маркетолог.

Метаданные ответа #

Model: google/gemini-2.0-flash-exp:free Provider: openrouter

Ольга Васильева #

Личная информация #

Возраст: 31
Должность: Медиа-планер
Компания: РезультМедиа
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Компания с фокусом на перформанс-маркетинг

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 9

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 4

Сбор и объединение данных из разных источников.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на сбор и консолидацию данных из различных источников, таких как рекламные платформы и инструменты веб-аналитики. Также значительное время занимает анализ неструктурированных данных, особенно текстов и креативов. Подготовка детализированных отчетов для клиентов также требует тщательной проработки.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Часто не хватает инсайтов, связанных с поведением аудитории на разных этапах воронки, особенно в мультиканальных кампаниях. Также было бы полезно более точное понимание неявных факторов, влияющих на конверсии, и глубже оценивать эффективность креативов перед их запуском.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Иногда использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Видел примеры

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Понимаю потенциал

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Используем модели NLP для анализа тональности отзывов и комментариев, а также AI-алгоритмы для автоматизированной сегментации аудитории и идентификации паттернов поведения.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 5
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 4
Отчеты через запросы (NL): 3
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 4
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Наиболее ценными и востребованными являются автоматическая генерация саммари и выводов, анализ текстов для выявления трендов и инсайтов, и более глубокий анализ аудитории. Эти функции позволяют значительно ускорить процесс принятия решений и повысить их обоснованность, что критично в условиях динамичного рынка.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Идеальный AI-инструмент для аналитики должен обеспечивать большую степень автоматизации сбора и обработки данных из различных источников, мгновенную генерацию подробных и наглядных отчетов, а также возможность глубокой и точной атрибуции с учетом всех доступных данных.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Доверие к AI в аналитике будет зависеть от точности и прозрачности его работы. Важно иметь возможность проверить и объяснить результаты AI-алгоритмов. Прозрачность процессов и объяснимость результатов вдохновляют большее доверие к инструментам, что способствует их более легкому внедрению.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Недостаточная точность или надежность (“галлюцинации” AI).
Необходимость обучения сотрудников.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Идеальным было бы достижение уровня, где AI помогает с формированием инсайтов и рекомендаций, но при этом аналитик может проверять и корректировать их. Это позволяет сохранить качество и точность решений, повышая доверие к технологиям.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать растущую актуальность этических вопросов в применении AI, такие как предвзятость данных и влияние автоматизации на рынок труда. Проводить обработки и анализ данных нужно максимально ответственно, с учетом всех возможных последствий.

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Одной из актуальных задач является прогнозирование успешности новых креативов, например, баннеров для digital-рекламы, до их запуска. AI-инструмент мог бы анализировать визуальные и текстовые элементы креатива на основе данных предыдущих кампаний и давать оценку вероятности успешности.

Метаданные ответа #

Model: gpt-4o Provider: bothub

Дмитрий Кузнецов #

Личная информация #

Возраст: 28
Должность: Digital-маркетолог
Компания: ТаргетПлюс
Размер компании: Компания среднего размера
Описание компании: Специализированное агентство цифрового маркетинга

Ответы на вопросы #

Ваш Опыт Работы в Рекламе/Маркетинге (лет): 6

Основные Каналы/Направления, с которыми работаете (Выбранные варианты ниже):

Digital
Programmatic
Influence-маркетинг
Комплексные кампании

Google Analytics
Яндекс.Метрика
Внутренние системы Ad платформ (VK Ads, Яндекс Директ и т.д.)
Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch и т.д.)
BI-системы (Power BI, Tableau)
Excel/Google Sheets
Специализированные инструменты для SMM/Influence и т.д.)

Насколько вы удовлетворены текущими возможностями аналитических инструментов по шкале от 1 до 5?: 3

Сбор и объединение данных из разных источников.
Большой объем данных, сложность обработки.
Недостаточная глубина анализа / Поверхностные инсайты.
Сложность анализа неструктурированных данных (тексты отзывов, комментарии, изображения, видео).
Трудоемкость и времязатратность подготовки отчетов.
Сложность в атрибуции конверсий и оценке вклада каждого канала.
Нехватка инструментов для прогнозирования результатов.

Какие задачи в аналитике отнимают больше всего времени и ресурсов?: Наибольшее количество времени уходит на ручной сбор данных из различных рекламных кабинетов (VK Ads, Директ, myTarget, Ozon Ads и т.д.) и систем аналитики (GA4, Метрика, AppMetrica) и их сведение в единый формат для последующего анализа в BI-системе. Процесс нормализации данных отнимает кучу времени. Также много времени уходит на анализ эффективности креативов, особенно видео, а также на выявление каких-то неочевидных инсайтов.

Каких данных или инсайтов вам сейчас не хватает для принятия более эффективных решений?: Нам не хватает более глубокого понимания влияния различных факторов (например, сезонность, макроэкономические показатели, действия конкурентов) на эффективность наших кампаний. Хотелось бы иметь более точные прогнозы результатов и инструмент для более эффективного A/B-тестирования креативов. Кроме того, сложно оценить пост-клик активность пользователей и их LTV.

Насколько вы знакомы с возможностями современных языковых моделей (LLM)?: Активно использую

Насколько вы знакомы с возможностями мультимодальных моделей (VLM)?: Понимаю потенциал

Насколько вы знакомы с концепцией AI-агентов?: Видел примеры

Как вы думаете, могут ли эти новые AI-технологии (LLM, VLM, Агенты) быть полезны в аналитике рекламного рынка?: Да

Используете ли вы или ваша команда уже какие-либо инструменты на базе LLM/VLM/AI-агентов для решения аналитических задач в рекламе?: Да, мы используем ChatGPT для генерации вариантов рекламных текстов и анализа тональности отзывов. Также экспериментируем с YandexGPT для автоматизации отчетности и создания дашбордов на естественном языке, но пока это пилотные проекты.

Оцените потенциальную полезность AI-инструментов для следующих задач (шкала 1-5) (Оценка по ключам ниже):

Авто-саммари отчетов: 5
Анализ текстов (отзывы, посты): 5
Анализ визуала (креативы): 4
Генерация гипотез A/B тестов: 4
Прогноз эффективности: 4
Глубокий анализ аудитории: 5
Поиск аномалий/инсайтов: 5
Отчеты через запросы (NL): 5
Анализ конкурентов: 4
Оптимизация real-time (агент): 3
Интеграция разных источников: 5

Какие из перечисленных выше (в Q13) или не перечисленных возможностей кажутся вам наиболее ценными и востребованными? Почему?: Автоматическая генерация саммари и выводов по большим отчетам, глубокий анализ аудитории и выявление аномалий - это то, что реально сэкономило бы время и помогло бы принимать более обоснованные решения. Еще очень ценным был бы анализ визуального контента, так как сейчас это очень ресурсозатратно, нужно собирать команду фокус групп и тд. Также, генерация гипотез для A/B тестов. Текущие инструменты дают мало возможностей для этого.

Представьте себе идеальный AI-инструмент для аналитики в вашей работе. Какие 3 ключевые функции он должен был бы выполнять?: Во-первых, это автоматическое объединение и нормализация данных из разных источников с возможностью видеть полную картину performance. Во-вторых, это предиктивная аналитика, которая помогла бы прогнозировать результаты кампаний и оптимизировать бюджеты. В-третьих, это инструмент для анализа креативов, который бы автоматически выявлял наиболее эффективные элементы в визуальном и текстовом контенте.

Готовы ли вы доверять AI в вопросах интерпретации данных и выработки рекомендаций? Какие факторы влияют на ваше доверие?: Я готов доверять AI в тех областях, где у него есть четкие метрики успеха и возможность проверки результатов. Очень важна прозрачность алгоритмов и возможность понять, как AI пришел к тому или иному выводу. Если я понимаю, что AI использует статистически значимые данные и проверенные методы, то уровень доверия значительно возрастает. Так же важна опция human-in-the-loop - возможность внесения ручных корректировок.

Стоимость внедрения и использования.
Сложность интеграции с существующими системами.
Вопросы безопасности и конфиденциальности данных.
Непрозрачность работы (“черный ящик”).
Необходимость обучения сотрудников.
Недостаток понимания возможностей и ограничений AI у руководства/клиентов.

Что важнее всего для вас в таком инструменте? (Ранжируйте) (Ранжированный список ниже):

Точность анализа и прогнозов.
Простота использования / Интуитивный интерфейс.
Скорость обработки данных и получения результатов.
Хорошая интеграция с другими сервисами.
Качество и наглядность визуализации данных/отчетов.
Возможность кастомизации под задачи.
Прозрачность работы / Объяснимость результатов (Explainable AI).
Стоимость.

Какой уровень автоматизации с помощью AI-агентов вы считаете приемлемым для аналитических задач?: Я считаю, что наиболее приемлемым уровнем автоматизации является помощь с инсайтами с обязательной проверкой человеком. Полная автоматизация рутины тоже интересна, но только для простых задач.

Есть ли что-то еще важное по теме AI в рекламной аналитике, что мы не затронули, но вы хотели бы упомянуть?: Важно учитывать специфику российского рекламного рынка, в частности, доминирование локальных платформ, таких как Яндекс и VK. Инструмент должен уметь работать с их данными и учитывать особенности российского законодательства (например, закон о маркировке рекламы).

Могли бы вы привести гипотетический пример задачи, которую вы бы хотели решить с помощью такого AI-инструмента?: Предположим, у нас есть кампания в VK Ads и Яндекс.Директ, направленная на привлечение клиентов в онлайн-школу. Я хотел бы, чтобы AI-инструмент автоматически анализировал эффективность разных креативов (тексты, изображения, видео) и сегментов аудитории, выявлял наиболее конверсионные сочетания и давал рекомендации по оптимизации ставок и бюджетов в реальном времени. Также было бы полезно узнать, какие креативы конкурентов сейчас наиболее эффективны и какие тренды в их кампаниях наблюдаются. Желательно учитывать и данные по органическому трафику.

Метаданные ответа #

Model: gemini-2.0-flash-001 Provider: bothub