Результаты опроса по вопросам

Результаты опроса по вопросам #

Оглавление #

Q1. Опыт работы (лет) #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 20

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 10

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 6

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 16

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 14

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 18

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 5

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: 10

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 12

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 4

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 20

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: 15

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 10

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 7

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 10

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 17

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 5

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: 6

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 11

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 18

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 15

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 8

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 5

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 7

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 10

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 12

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 18

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 12

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 9

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 6

Q2. Используемые каналы #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  • Digital
  • OOH
  • Programmatic
  • Influence-маркетинг
  • Комплексные кампании

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг:

  • Digital
  • TV
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб:

  • Digital
  • OOH

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

  • Digital
  • TV
  • OOH
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании
  • OOH

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс:

  • Digital
  • Influence-маркетинг
  • Programmatic

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп:

  • Digital
  • TV
  • OOH
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет:

  • Digital
  • TV
  • OOH

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  • Digital
  • Programmatic
  • OOH
  • Комплексные кампании

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  • OOH
  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • Digital
  • Programmatic
  • Радио
  • OOH
  • Комплексные кампании

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании
  • OOH

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн:

  • Digital
  • OOH
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • Digital
  • Programmatic
  • Influence-маркетинг
  • Комплексные кампании

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • Digital
  • Programmatic
  • Комплексные кампании

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс:

  • Digital
  • Programmatic
  • Influence-маркетинг
  • Комплексные кампании

Q3. Используемые инструменты #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.)

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

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

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг:

  • 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

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб:

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

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

  • 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

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International:

  • 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

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс:

  • 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп:

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

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет:

  • 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

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • 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

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • 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

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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.)

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  • 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

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

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

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб:

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

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  • 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

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • 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

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

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

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб:

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

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

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

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн:

  • 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

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа:

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

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс:

  • 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.)

Q4. Уровень удовлетворенности текущими инструментами (1-5) #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 3

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 4

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 3

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 3

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 3

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 3

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 3

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: 4

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 4

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 3

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 4

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: 3

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 4

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 3

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 3

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 3

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 3

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: 3

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 3

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 3

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 3

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 3

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 3

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 3

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 3

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 3

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 3

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 3

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 4

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 3

Q5. Основные проблемы #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

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

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг:

  • 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб:

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

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

  • 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.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International:

  • 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).

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс:

  • 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет:

  • 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.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • 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.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  • 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).

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

  • 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб:

  • 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.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  • 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб:

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

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

  • 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн:

  • 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс:

  • 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.

Q6. Самые трудозатратные задачи #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: 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.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: 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.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Наибольшее время уходит на ручной сбор и сведение данных из различных платформ и создание отчетов для руководства с глубоким анализом и рекомендациями.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: 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.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 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).

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q7. Каких инсайтов не хватает #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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).

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Мне не хватает более глубокого анализа аудитории и возможности быстро получать insights из неструктурированных данных, таких как комментарии и отзывы пользователей.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: 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.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Не хватает предсказаний по эффективности креативов до их запуска и более точной атрибуции по каналам, учитывающей все нюансы клиента.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Нам не хватает инструментов для предиктивного анализа эффективности креативов до их запуска и глубокого мультимодального анализа, объединяющего текст, визуал и метрики вовлеченности.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: 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.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 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?

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q8. Знакомство с LLM #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Активно использую

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Иногда использую

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: Активно использую

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Активно использую

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Активно использую

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Активно использую

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: Активно использую

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Слышал

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Иногда использую

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Активно использую

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Активно использую

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Иногда использую

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Активно использую

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Иногда использую

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Иногда использую

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Иногда использую

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Активно использую

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Иногда использую

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Активно использую

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Иногда использую

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Активно использую

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: Активно использую

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Активно использую

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Активно использую

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Активно использую

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: Иногда использую

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Активно использую

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Активно использую

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Иногда использую

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: Активно использую

Q9. Знакомство с VLM #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Понимаю потенциал

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Понимаю потенциал

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: Понимаю потенциал

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Понимаю потенциал

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Понимаю потенциал

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Понимаю потенциал

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: Понимаю потенциал

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Понимаю потенциал

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Видел примеры

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Понимаю потенциал

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Понимаю потенциал

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Слышал

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Понимаю потенциал

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Слышал

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Понимаю потенциал

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Понимаю потенциал

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Понимаю потенциал

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Понимаю потенциал

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Понимаю потенциал

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Понимаю потенциал

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Понимаю потенциал

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: Понимаю потенциал

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Понимаю потенциал

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Понимаю потенциал

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Понимаю потенциал

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: Понимаю потенциал

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Понимаю потенциал

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Понимаю потенциал

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Видел примеры

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: Понимаю потенциал

Q10. Знакомство с AI агентами #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Понимаю потенциал

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Понимаю потенциал

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: Видел примеры

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Слышал

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Видел примеры

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Видел примеры

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: Понимаю потенциал

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Слышал

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Понимаю потенциал

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Слышал

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Понимаю потенциал

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Понимаю потенциал

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Понимаю потенциал

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Слышал

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Видел примеры

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Видел примеры

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Понимаю потенциал

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Слышал

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Слышал

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Видел примеры

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Слышал

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: Видел примеры

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Понимаю потенциал

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Видел примеры

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Понимаю потенциал

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: Слышал

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Видел примеры

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Слышал

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Понимаю потенциал

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: Видел примеры

Q11. Потенциальная полезность AI #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Да

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Да

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: Да

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Да

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Да

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Да

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: Да

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Да

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Да

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Да

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Да

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Да

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Да

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Да

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Да

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Да

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Да

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Да

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Да

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Да

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Да

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: Скорее да

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Да

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Да

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Да

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: Скорее да

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Да

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Скорее да

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Да

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: Да

Q12. Текущее использование AI #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Используем YandexGPT для автоматизации анализа текстовых отзывов и комментариев (тональность, кластеризация запросов). Тестируем CV-модели Яндекса для базового анализа баннеров на соответствие бренд-гайдам.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Нет

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: 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.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Нет

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Используем YandexGPT для генерации предварительных текстовых аналитических сводок и экспериментируем с компьютерным зрением для оценки визуальной гармонии креативов с бренд-гайдами.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Нет

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Используем модели NLP для анализа тональности отзывов и комментариев, а также AI-алгоритмы для автоматизированной сегментации аудитории и идентификации паттернов поведения.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q13. Оценка полезности AI функций (1-5) #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 5
  • cross_source_integration: 5

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 4
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 5
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 5
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 5
  • cross_source_integration: 5

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 5
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 4
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 4

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 4
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 4
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 4
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 3
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

  • summary_generation: 4
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 5
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 4
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 3
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 4
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 5
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 4
  • nl_reporting: 3
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 4
  • cross_source_integration: 5

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс:

  • summary_generation: 5
  • text_analysis: 5
  • visual_analysis: 4
  • hypothesis_generation: 4
  • performance_prediction: 4
  • audience_analysis_deep: 5
  • anomaly_detection: 5
  • nl_reporting: 5
  • competitor_analysis: 4
  • realtime_optimization: 3
  • cross_source_integration: 5

Q14. Наиболее ценные функции AI инструмента #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  1. Интеграция данных из digital и офлайн-каналов с автоматической атрибуцией — критично для комплексных кампаний. 2) Предиктивный анализ креативов через VLM — сократит бюджетные риски. 3) Генерация гипотез для A/B тестов на основе паттернов в данных — ускорит оптимизацию. 4) NL-отчетность — сэкономит 30% времени команды.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Для нас, как для креативного агентства, наиболее ценными видятся:

  1. Анализ визуального контента (visual_analysis): Понимание, какие образы, цвета, композиции работают лучше для конкретной аудитории и задачи – это критично для создания эффективной рекламы.
  2. Прогнозирование эффективности креативов (performance_prediction): Возможность еще до запуска оценить потенциал разных вариантов и выбрать лучшие – это экономия бюджета и повышение ROI.
  3. Анализ текстов (text_analysis): Автоматическая обработка отзывов, комментариев, обсуждений для понимания реакции на креатив и бренд в целом, выявления инсайтов.
  4. Анализ активностей конкурентов (competitor_analysis): Особенно в части их креативных стратегий – что они делают, как это работает (по возможности).
  5. 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Наиболее ценными для нас были бы: 1) 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; 2) Автоматизированный поиск аномалий и инсайтов — это позволило бы существенно ускорить реакцию на проблемы в кампаниях и найти неочевидные закономерности; 3) Прогнозирование эффективности — сейчас это делается на основе исторических данных и экспертной оценки, но точность оставляет желать лучшего; 4) Глубокий анализ конкурентов — это даст нам существенное преимущество при планировании стратегий и распределении бюджетов; 5) Анализ визуального контента — этот аспект сейчас практически полностью опирается на субъективную оценку креативных директоров, а AI может внести элемент объективного измерения.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Наиболее ценными считаю: 1) Анализ текстов, поскольку он позволяет выявлять тренды и тональность отзывов. 2) Прогнозирование эффективности, так как это помогает заранее оценить результат кампаний. 3) Автоматическая генерация отчетов, что существенно экономит время.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: 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.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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。

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Наиболее ценными видятся: 1) Интеграция и анализ данных из разных источников (cross_source_integration) – это решило бы главную проблему ручного сбора и сведения данных. 2) Прогнозирование эффективности (performance_prediction) – возможность заранее оценить ROI разных медиа-сплитов была бы огромным плюсом при планировании и защите бюджетов. 3) Глубокий анализ аудитории (audience_analysis_deep) – выход за рамки стандартных сегментов, поиск неочевидных инсайтов для более точного таргетинга. 4) Автоматизированный поиск аномалий и инсайтов (anomaly_detection) – чтобы не пропускать важные сигналы в потоке данных. 5) Анализ визуального контента (visual_analysis) - учитывая рост видео и DOOH, это становится все актуальнее для понимания, какие креативы работают.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Наиболее ценными видятся: 1) 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. 2) Прогнозирование эффективности (performance_prediction): Возможность заранее оценить потенциал кампаний и креативов критична для оптимизации бюджетов. 3) Глубокий анализ аудитории (audience_analysis_deep): AI может выявить неочевидные паттерны и сегменты, недоступные стандартным инструментам. 4) Анализ визуального контента (visual_analysis): Огромный потенциал для объективной оценки и улучшения креативов. 5) Автоматический поиск аномалий и инсайтов (anomaly_detection): Позволяет быстро реагировать на изменения и находить точки роста.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Наиболее ценными считаю: 1) Адаптация и анализ больших объемов данных из разных источников для комплексного анализа рекламной эффективности; 2) Автоматическую генерацию отчетов и выводов на основе собранных данных; 3) Глубокую сегментацию аудитории, обнаружение паттернов и предсказание ее поведения.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Приоритетны: 1) Мультимодальный анализ креативов (VLM) для предиктивной оценки эффективности до запуска (визуал, текст, месседж). 2) Способность объединять данные из 5+ источников для MMM-моделей. 3) 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Наиболее ценными видятся: 1. 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. 2. Прогнозирование эффективности (performance_prediction): Возможность до запуска кампании или креатива оценить вероятный ROMI/CPA и другие KPI критически важна для оптимизации бюджетов. 3. 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. 4. 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. 5. Автоматизированный поиск аномалий и инсайтов (anomaly_detection): AI может постоянно мониторить данные и подсвечивать важные отклонения или скрытые тренды, которые человек может пропустить.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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).

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Для меня, как специалиста из AdTech-стартапа, топ-5 выглядят так:

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

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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’.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q15. Функции идеального AI инструмента #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  1. Автоматический сбор и нормализация данных из всех источников с учетом ЕРИР. 2) Прогнозирование ROMI кампаний с симуляцией медиамикса. 3) Мультимодальный анализ креативов (текст+визуал+контекст) для предсказания CTR и вовлеченности.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  1. Автоматическая генерация отчетов и дашбордов с возможностью настройки через естественный язык. 2. Прогнозирование эффективности рекламных кампаний на основе анализа исторических данных и трендов рынка. 3. Анализ креативов (текстов, изображений, видео) для выявления наиболее эффективных элементов и автоматической генерации новых вариантов.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  1. Автоматическое создание прогнозов эффективности рекламных кампаний на основе анализа исторических данных и внешних факторов (сезонность, конкуренция и т.д.). 2. Генерация креативов (текстов, баннеров) на основе анализа целевой аудитории и лучших практик, а потом еще и их анализ. 3. Построение интерактивных дашбордов и отчетов с возможностью задавать вопросы на естественном языке и мгновенно получать ответы и визуализации.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  1. 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.
  2. 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).
  3. Конкурентная креативная разведка: Мониторинг и анализ рекламных креативов конкурентов (визуалы, тексты, месседжи) в разных каналах с оценкой их возможной эффективности и реакции аудитории.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Идеальный AI-инструмент для нашего холдинга должен уметь: 1) Автоматически собирать, нормализовать и анализировать данные из всех наших источников (включая рекламные кабинеты, CRM, ТВ-метрики, ЕРИР, соцсети) без необходимости ручной подготовки и сопоставления; 2) 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; 3) 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

  1. Гибкая интеграция с существующими системами аналитики. 2) Способность быстро генерировать insights из больших объемов данных. 3) Большой набор инструментов для анализа неструктурированных данных.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Идеальный инструмент должен обеспечивать интеграцию данных из всех каналов, автоматический анализ креативов на основе AI и предлагать предсказательную аналитику для оценки потенциальной эффективности кампаний.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Топ-3 ключевые функции идеального AI-инструмента для меня:

  1. 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.
  2. Интеллектуальный анализ визуального контента: Чтобы умел анализировать баннеры, видео, креативы конкурентов, выявлять тренды в дизайне, композиции, цветовой гамме, предсказывать их потенциальную эффективность.
  3. 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Идеальный AI-инструмент должен уметь интегрировать данные из разных источников, предоставлять прогнозы эффективности рекламных кампаний и автоматизировать генерацию детализированных отчетов.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Идеальный AI-инструмент для аналитики в нашей работе должен выполнять следующие ключевые функции: 1) сквозная интеграция данных из разнообразных источников, 2) автоматическая генерация кастомных отчетов с глубокими инсайтами, 3) прогнозирование результатов кампаний с высокой точностью.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Идеальный AI-инструмент должен обеспечивать интеграцию данных из нескольких источников, автоматическую генерацию отчетов и глубокий анализ аудитории с помощью алгоритмов машинного обучения.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

  1. Мультимодальный анализ креативов с рекомендациями по улучшению. 2) Автоматический мониторинг и сравнение конкурентских активностей в реальном времени. 3) Генерация кросс-канальных отчетов через естественный язык.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  1. 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). 2. 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. 3. 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

  1. 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. 2. Предиктивная аналитика креативов: Мультимодальный анализ (текст+визуал+видео) рекламных материалов с прогнозом их эффективности для разных сегментов аудитории и генерацией рекомендаций по улучшению. 3. 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Идеальный AI-инструмент должен уметь: 1) Автоматически агрегировать и анализировать данные из разных источников; 2) Генерировать и корректировать креативы на основе анализа аудитории и трендов; 3) Предоставлять интуитивные визуализации результатов и прогнозов.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  1. Автоматический анализ эффективности OOH креативов (на основе VLM и данных о просмотрах/контактах). 2. Прогнозирование ROMI с учетом влияния OOH на онлайн-поведение (O2O атрибуция). 3. Генерация кастомных отчетов на естественном языке (просто задаешь вопрос - получаешь готовый отчет).

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

  1. Интеллектуальная панель, объединяющая все данные в единую картину и показывающая межканальные взаимодействия 2. Глубина анализа креативов с советами по улучшению 3. Прогнозный engine, учитывающий сезонность, локальные события и данные凹uterinto markets

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  1. Автоматическая атрибуция конверсий с учетом всех каналов и точек касания, включая offline. 2. Предиктивная аналитика: прогнозирование результатов кампаний и эффективности креативов до запуска на основе исторических данных и анализа рынка. 3. Генерация actionable инсайтов и рекомендаций на основе данных и автоматическая подготовка отчетов в формате, понятном для бизнеса.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

  1. Автоматическая интеграция и гармонизация данных из всех используемых рекламных платформ, систем аналитики, CRM и других источников в единое хранилище данных. 2. Предиктивная аналитика и прогнозирование эффективности – возможность прогнозировать результаты кампаний и креативов на основе исторических данных и рыночных трендов, включая оценку креативов до запуска. 3. 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  1. 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. 2. 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. 3. 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Идеальный инструмент должен: 1) интегрироваться с различными источниками данных и автоматизировать их сбор и обработку, 2) предоставлять глубокие инсайты с помощью продвинутых аналитических моделей, 3) автоматически генерировать кастомные отчеты и рекомендации на основе полученных данных.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

  1. 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).
  2. 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.
  3. 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  1. Автоматический анализ креативов с предсказанием их эффективности. 2. Построение сквозной аналитики с учетом всех каналов, включая offline. 3. Генерация персонализированных отчетов на естественном языке с инсайтами и рекомендациями.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  1. Прогнозирование эффективности рекламных кампаний на основе исторических данных и текущих трендов. 2. Автоматическая генерация вариантов креативов (текстов, изображений, видео) с учетом целевой аудитории и целей кампании. 3. Постоянный мониторинг и оптимизация рекламных кампаний в реальном времени на основе данных об эффективности с автоматическим принятием решений.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q16. Условия доверия к AI #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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).

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Готова доверять AI, но необходимо, чтобы он был прозрачным и объяснимым. Важно видеть, как он принимает решения и на чем основаны его выводы.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Готов доверять AI, но важна прозрачность и возможность проверки рекомендаций. Особое внимание уделяю точности данных и объяснимости алгоритмов.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Готов доверять AI, если система прозрачна, позволяет проверять результаты и имеет высокую точность в прогнозах. Важно, чтобы была возможность понимать, как принимаются решения.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: 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.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 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).

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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”.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Да, готов доверять, но с оговорками. Доверие базируется на трех китах:

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

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q17. Барьеры внедрения AI #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

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

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

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

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг:

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

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб:

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

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

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

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International:

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

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс:

  • 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп:

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

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет:

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

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International:

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

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

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

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

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

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  • 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

  • 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб:

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

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  • 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

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

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб:

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

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

  • 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн:

  • 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа:

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

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс:

  • 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.

Q18. Приоритеты AI инструмента #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг:

  • 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб:

  • 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа:

  • 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.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International:

  • 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс:

  • 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет:

  • 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.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс:

  • 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.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс:

  • 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро:

  • 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд:

  • 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб:

  • 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).

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн:

  • 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International:

  • 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд:

  • 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб:

  • 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.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs:

  • 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн:

  • 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп:

  • 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет:

  • 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа:

  • 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс:

  • 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.

Q19. Предпочитаемая модель использования #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (Power BI, Яндекс.Метрика).

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.)

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Как API для собственных разработок.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.)

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Яндекс.Метрика, Ad-кабинеты и т.д.).

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.)

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: Как надстройку/интеграцию в уже используемые инструменты (GA, Power BI, Ad-кабинеты и т.д.).

Q20. Вероятность инвестиций в AI решение #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Очень вероятно

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Вероятно

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: Возможно

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Вероятно

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: Вероятно

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: Очень вероятно

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: Вероятно

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Вероятно

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: Вероятно

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: Вероятно

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Очень вероятно

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Вероятно

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: Очень вероятно

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Вероятно

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Вероятно

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: Вероятно

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: Очень вероятно

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Вероятно

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Вероятно

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Очень вероятно

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Вероятно

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: Возможно

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: Очень вероятно

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Очень вероятно

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: Очень вероятно

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: Вероятно

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Вероятно

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: Вероятно

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: Вероятно

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: Возможно

Q21. Приемлемый уровень автоматизации #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Предпочитаю использовать AI для автоматизации рутинных процессов и предварительной генерации аналитических инсайтов с последующей проверкой специалистом. Полная автоматизация выглядит рискованной, поэтому необходим гибридный подход.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Помощь с инсайтами с проверкой; я верю в силу AI, но нужно его контролировать.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: Оптимальным уровнем является полная автоматизация рутинных процессов с последующей возможностью ручной проверки ключевых инсайтов, что позволяет обеспечить баланс между эффективностью и контролем над аналитикой.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Приемлем полный автомат при соблюдении контроля качества и проверки результатов.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Приемлем уровень автоматизации, который позволяет в основном выполнять рутинные задачи, оставляя более сложные аналитические процессы на усмотрение специалистов.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: Полная автоматизация рутины (например, сбор данных и формирование базовых отчетов), но стратегические решения и креативные рекомендации должны требовать экспертного контроля.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Приемлемым считаю уровень, когда AI-агенты могут автоматизировать рутинные задачи, оставляя аналитикам возможность проверять и дополнительно интерпретировать результаты.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Помощь с инсайтами с обязательной проверкой человеком. Полностью автоматизировать аналитику пока страшно, нужен контроль.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.

Q22. Другие важные аспекты #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Важно учитывать, что на рынке присутствуют локальные решения, и необходимо развивать их вместо использования иностранных технологий.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Важно отметить, что эффективность AI будет зависеть от качества вводимых данных и готовности команды к изменениям.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Необходимо учитывать также развитие технологий, углубляющее анализ потребительского поведения и улучшение персонализации рекламы.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Важно также отметить необходимость соблюдения норм записи и хранения данных пользователей, особенно в контексте усиливающихся требований к конфиденциальности.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: Важно, чтобы AI-инструмент учитывал специфику российского рекламного рынка, включая требования закона о маркировке и доминирование локальных платформ, таких как Яндекс и VK.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: Особое внимание стоит уделить вопросам безопасности и конфиденциальности данных, особенно в условиях российского рынка, где есть дополнительные регуляторные ограничения.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 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.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Важно учитывать специфику российского рынка и требования закона о маркировке рекламы (ЕРИР). Инструмент должен быть адаптирован к этим условиям и обеспечивать соответствие нормативным требованиям.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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).

Q23. Пример задачи для AI #

Иван Соколов, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: Задача: Оптимизация бюджета для кросс-канальной кампании (DOOH + Retail Media + TikTok). Хотелось бы, чтобы AI: 1) Проанализировал исторические данные по похожим кампаниям, 2) Спрогнозировал KPI для разных сценариев распределения бюджета, 3) Предложил оптимальный микс с учетом сезонности и данных конкурентов, 4) Сгенерировал предиктивную визуализацию потенциального охвата и ROMI.

Елена Кузнецова, Digital-стратег, ТаргетПлюс: 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.

Артем Попов, Аналитик данных, НейроАд: 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.

Ольга Лебедева, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Дмитрий Новиков, Креативный директор, Креатив Форс: 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: 1) Проанализирует их на соответствие брендбуку и целевой аудитории. 2) Спрогнозирует потенциальную эффективность (например, VTR для видео, CTR для баннеров, вовлеченность для постов) по каждому каналу и сегменту ЦА. 3) Сравнит с креативами основных конкурентов за последние 3 месяца. 4) 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).

Светлана Морозова, Медиа-директор, ИнтерМедиа Холдинг: 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: 1) в режиме реального времени (или хотя бы ежедневно) анализировал эффективность каждого элемента микса; 2) учитывал корреляции и синергию между каналами (например, как ТВ-реклама влияет на поиск и конверсии в digital); 3) предлагал корректировки медиаплана, учитывая данные о целевой аудитории, доступности слотов, изменении стоимости размещения и сезонности; 4) 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.

Максим Волков, Специалист по AR/VR рекламе, ВижнЛаб: 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.

Анна Семенова, Специалист по перформанс-маркетингу, РезультМедиа: Хотелось бы решить задачу автоматизированного анализа адаптивности рекламных кампаний на разных платформах с учетом отзывов и комментариев потребителей.

Сергей Зайцев, Консультант по рекламным технологиям, AdVantage International: 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.

Ксения Павлова, SMM-специалист, СоцПульс: 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.

Елена Волкова, Директор по маркетингу (CMO), ГлобалМедиа Групп: 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.

Дмитрий Смирнов, Руководитель отдела маркетинговых исследований, ПульсМаркет: Хотел бы использовать AI для анализа эффективности креативов по множеству параметров для автоматизированного выбора оптимальных к запуску в реальном времени.

Анна Кузнецова, Медиа-директор, AdVantage International: 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.

Иван Петров, Digital-стратег, ТаргетПлюс: Хотелось бы использовать AI для автоматического анализа огромного массива отзывов о продуктах, выявляя ключевые темы и настроения для последующего улучшения маркетинговых стратегий.

София Морозова, Креативный директор, Креатив Форс: 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.

Максим Новиков, Старший медиа-планер, МаркетПро: 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: 1) Автоматически собрал все расходы и конверсии (звонки, заявки с сайта, возможно, данные CRM о дошедших до офиса продаж) из всех этих систем. 2) Построил модель атрибуции, учитывающую как онлайн-касания, так и потенциальное влияние OOH (например, по гео-данным). 3) Спрогнозировал, как изменится количество и стоимость лидов при увеличении бюджета на DOOH на 20% и сокращении бюджета на programmatic на 10% на следующий месяц. 4) Проанализировал тексты и визуалы самых эффективных объявлений и предложил гипотезы для новых креативов.

Артем Федоров, Аналитик данных (Data Scientist), НейроАд: 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.

Кирилл Михайлов, Руководитель по развитию AR/VR продуктов, ВижнЛаб: Гипотетическим примером задачи может быть анализ настроений и восприятия бренда в социальных сетях с целью оптимизации наших рекламных кампаний на основании пользовательских отзывов.

Алина Зайцева, Менеджер по работе с ключевыми клиентами, ОмниВижн: 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.

Анна Сидорова, Медиа-директор, AdVantage International: Предположим, запущена DOOH-кампания в метро. AI инструмент должен: 1) проанализировать тепловые карты людиения и фасады креативов (через VLM), 2) сравнить с эмоциями в комментариях в соцсетях этой аудитории (NLP), 3) 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.

Сергей Кузнецов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Морозова, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Алексей Соколов, Аналитик данных, НейроАд: 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 1) Проанализировать тексты и визуалы всех креативов. 2) Выделить общие черты (темы, объекты на фото, УТП, призывы к действию) у наиболее и наименее эффективных объявлений для разных сегментов аудитории (данные из CRM). 3) Автоматически сгенерировать несколько вариантов новых креативов (текст+предложения по визуалу), основанных на выявленных паттернах успеха. 4) Дать прогноз их потенциальной эффективности для конкретных сегментов. Это позволило бы быстрее и качественнее тестировать гипотезы и оптимизировать креативную составляющую.

Мария Лебедева, Digital-стратег, ВижнЛаб: 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.

Андрей Козлов, Консультант по рекламным технологиям, AdNova Labs: 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: 1) Перераспределить бюджет в пользу более перфомящих связок ‘канал-аудитория-креатив’, 2) Сгенерировать новые варианты текстов и предложить адаптации для визуалов (на основе VLM-анализа успешных/неуспешных креативов), 3) Предложить гипотезы для A/B теста по неочевидным сегментам аудитории, выявленным AI. В идеале – с прогнозом ожидаемого эффекта от внедрения этих изменений.

Светлана Зайцева, Менеджер по работе с клиентами, ОмниВижн: 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.

Екатерина Смирнова, Директор по маркетингу, ГлобалМедиа Групп: 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.

Алексей Иванов, Руководитель исследовательского отдела, ПульсМаркет: 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.

Ольга Васильева, Медиа-планер, РезультМедиа: 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.

Дмитрий Кузнецов, Digital-маркетолог, ТаргетПлюс: 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.