Как сделать рекламу с ИИ не безликой

Модель может собрать аккуратный ролик за несколько минут, но часто выбирает знакомые рекламные приемы. Чтобы получить более точный результат, нужно выстроить другой процесс: человек задает большую идею, голос бренда и контекст, а ИИ адаптирует их под аудитории и форматы.

Тестирование Ipsos с участием 3000 зрителей показало разницу между внешней правдоподобностью и рекламной силой. Только 25% участников уверенно определили ролики, созданные ИИ. Ролики людей дали на 14% более сильный краткосрочный эффект и на 17% более выраженное долгосрочное влияние на бренд. Материал опубликован 20 октября 2026 года в исследовании Ipsos.

Коротко

• ИИ-рекламу трудно распознать по внешнему виду. Но это не означает, что она одинаково хорошо работает на отклик и на память о бренде.
• В тестировании Ipsos половину роликов создали люди, половину полностью с помощью ИИ. Человеческие ролики показали более сильный краткосрочный и долгосрочный эффект.
• ИИ уместнее там, где нужно ясно показать продукт, адаптировать сообщение под сегменты или подготовить много вариантов.
• Эмоциональные сюжеты и локальные культурные коды требуют человеческой оценки. То же относится к длинному сторителлингу и тонкой иронии.
• Безликий результат появляется, когда ИИ получает слишком мало входных данных: одну тему без голоса бренда, фактов и примеров.

Что именно сравнивали и что показали цифры

Факты

Ipsos провела тестирование рекламных роликов с участием 3000 зрителей. Половину роликов создали люди, вторую половину полностью с помощью ИИ. Участникам предложили определить происхождение рекламы, а исследователи оценили ее краткосрочное воздействие и долгосрочное влияние на бренд, как сообщает исследовании Ipsos.

Лишь 25% зрителей смогли уверенно определить рекламу, созданную ИИ. Ролики людей в среднем дали на 14% более сильный краткосрочный эффект и на 17% более выраженное долгосрочное влияние на бренд.

Бизнесу стоит разделять две задачи

Ролик может выглядеть убедительно и все же уступать по силе. Зритель способен принять его за человеческий, но не запомнить, кому принадлежит сообщение и чем этот бренд отличается от других публикаций.

Здесь есть две разные задачи. Одна проверяет, заметил ли зритель рекламу и понял ли предложение. Вторая связана с тем, останется ли бренд в памяти спустя время. По результатам Ipsos нельзя сделать вывод о превосходстве человека во всех рекламных задачах. Но исследование показывает ограниченность подхода, при котором ИИ оценивают только по скорости производства или внешней аккуратности.

Почему ИИ может быть незаметным и все равно выдавать среднюю рекламу

Зритель привык к знакомым рекламным конструкциям: продукт в центре кадра, понятная проблема, обещание решения, финальный призыв. Генеративная модель хорошо воспроизводит такие ходы, особенно если в запросе не хватает конкретики. Она заполняет пробелы наиболее привычными визуальными и смысловыми решениями.

Алексей Парфун - вице-президент АКАР и управляющий партнер Ai influence. Он формулирует риск так: «Нейросеть собирает ролик из того, что уже видела, поэтому выдает статистически среднюю рекламу».

Это не означает, что любой результат ИИ будет шаблонным. Риск растет, когда модели дают только тему: «расскажи о продукте», «сделай красивый ролик», «напиши продающий пост». В таком запросе нет ответа на несколько решающих вопросов:

• какое наблюдение лежит в основе идеи;
• что должен запомнить человек;
• почему это сообщение принадлежит именно этому бренду;
• какие факты нельзя менять;
• какие интонации, слова и приемы запрещены.

Средний результат появляется там, где модели приходится самой придумывать идею. Ей также приходится выбирать голос и подбирать доказательства. Чем больше важных решений спрятано внутри короткого запроса, тем выше вероятность получить знакомую комбинацию приемов.

Где ИИ уже уместен: прямая продуктовая реклама и персонализация

По оценке Ipsos, наилучшие результаты ИИ показывает в прямой продуктовой рекламе. Это задачи, где нужно объяснить свойство продукта, показать предложение или донести понятную пользу без сложной эмоциональной дуги.

В таких сценариях ИИ удобно использовать как производственный слой. Он может адаптировать одно сообщение под несколько аудиторий, форматов и каналов, сохраняя фактическое ядро. Николай Муравьев, Chief AI Officer в Media Direction Group, также отмечает, что нейросети позволяют быстро менять визуалы, сценарии и предложения под разные аудитории и проверять десятки гипотез.

В материале Ipsos приведен отдельный эксперимент, опубликованный в Marketing Science. В нем персонализированные ИИ-видео дали на 6-9 процентных пунктов более высокий отклик. В эксперименте участвовали более 21 тысячи покупателей.

Эти данные относятся к отдельному эксперименту и напрямую друг с другом не сравниваются. Практический вывод скромнее: если нужно показать один продукт разным сегментам на их языке, ИИ может сократить объем ручной адаптации.

Почему эмоции, сторителлинг и локальный контекст требуют человека

Эмоциональный сюжет строится не только из последовательности сцен. В нем есть точное наблюдение за аудиторией, пауза, интонация, узнаваемая деталь и понимание того, что нельзя произнести прямо. Если убрать эти элементы, ролик может остаться гладким, но потерять достоверность.

Александр Пугачевский - креативный директор КГ «Михайлов и Партнеры». По его мнению, нейросети плохо работают с длинными и сложными нарративами, где нужны устойчивый голос бренда, глубокая контекстная проверка и согласованность.

Отдельная зона риска связана с локальными смыслами. Региональные языковые особенности, сленг и местные культурные коды ИИ может воспроизвести неточно. Ирония или сарказм, зависящие от актуального события, тоже легко превращаются в буквальную или слишком общую реплику.

Поэтому для эмоциональной рекламы мало попросить «сделать живо» или «добавить юмор». Нужен человек, который понимает, почему шутка работает, где заканчивается самоирония и начинается неуместность, какая деталь выглядит естественно для конкретной аудитории.

Персонализация может продавать, но ослаблять память о бренде

Персонализация помогает говорить с разными людьми на их языке. Алексей Парфун приводит простой принцип: один продукт можно показывать студенту, молодой маме и владельцу бизнеса через разные потребности и формулировки.

Но у такой настройки есть обратная сторона. По мнению Парфуна, персонализация работает на продажи здесь и сейчас, но создает проблемы для построения бренда: когда каждый зритель получает свой ролик, общего воспоминания о рекламе может не возникнуть.

Мы бы разделяли две цели еще до генерации:

1. Если нужно получить отклик на конкретное предложение, можно менять аргумент, порядок сцен и лексику под сегмент.
2. Если нужно строить долгую память о бренде, стоит сохранять общую идею, узнаваемую интонацию и повторяющийся элемент отличия.
3. Если нужны обе цели, персонализировать лучше оболочку сообщения, сохраняя его смысловое ядро.

Масштабировать стоит не любой удачный текст, а одну концепцию, которую аудитория сможет связать с брендом в разных вариантах.

Гибридная модель: человек задает отличие, ИИ масштабирует варианты

Алексей Парфун называет рабочей такую схему: «человек придумывает большую идею, ИИ раскладывает ее на тысячи вариантов».

В этой схеме роли распределены по этапам:

1. Человек формулирует идею и причину отличия.
2. Команда фиксирует голос бренда, аудиторию, факты и запреты.
3. ИИ готовит варианты под сегменты, каналы и форматы.
4. Человек отбирает решения, которые сохраняют смысл и узнаваемость.
5. Команда проверяет факты, контекст, маркировку и соответствие правилам публикации.

В ИИ-Киностудии Taipy ролик можно собирать из последовательных шагов: от идеи и текста до кадра, видео и монтажа. Такой подход полезен для гибридного процесса: вы видите цепочку сборки и можете изменить отдельный элемент, не отдавая весь результат на откуп одной генерации.

ИИ здесь не принимает креативное решение за команду. Он помогает быстро разложить уже выбранную идею на рабочие версии.

Как сделать рекламу с ИИ не безликой на практике

Начните с короткого брифа. Он должен отвечать на вопросы, которые модель иначе начнет заполнять типовыми решениями.

Шаблон входных данных

• Аудитория: кто увидит сообщение и в какой ситуации.
• Задача: какое действие или понимание должно появиться после контакта.
• Большая идея: одна мысль, которую можно пересказать без формулировок вроде «рассказать о продукте» и «повысить интерес».
• Голос бренда: длина фраз, интонация, допустимая степень прямоты, характерные слова.
• Факты: свойства продукта, условия, ограничения и формулировки, которые нельзя искажать.
• Примеры: несколько удачных сообщений с пояснением, что именно в них работает.
• Запреты: клише, обещания без доказательств, нежелательные темы и лексика.
• Формат: площадка, длительность ролика, размер текста, число сцен или кадров.
• Критерий отличия: по какой детали зритель должен узнать именно этот бренд.

Просите не один универсальный вариант, а несколько адаптаций одной идеи. Заранее зафиксируйте, что должно оставаться неизменным: ключевое обещание, факты, визуальный элемент или финальная фраза.

Перед публикацией проверьте четыре вещи:

• понятно ли, чем сообщение отличается от типичной рекламы в категории;
• можно ли по нему узнать бренд без логотипа;
• не исчезла ли большая идея после адаптации;
• не добавил ли ИИ факт, обещание или оттенок смысла, которых не было в брифе.

Раскрытие использования ИИ и проверка перед публикацией

79% потребителей считают, что компании должны раскрывать факт использования ИИ. Это вопрос прозрачности коммуникации, а не готовый ответ на юридические требования.

Раскрытие использования ИИ и рекламная маркировка решают разные задачи. Первая сообщает, как был создан контент. Вторая обозначает статус рекламной публикации и данные рекламодателя. Поэтому перед выходом нужно отдельно проверить правила площадки, законодательные требования и внутренние стандарты компании.

Частые вопросы

Почему ИИ делает безликую рекламу?

Генеративная модель заполняет пробелы в запросе наиболее типичными решениями. Если ей дали только тему, но не передали голос бренда, факты, примеры и ограничения, результат может быть аккуратным, но похожим на уже виденный контент. Алексей Парфун связывает этот риск с тем, что нейросеть собирает рекламу из того, что уже видела.

Как сделать рекламу с ИИ не безликой?

Передайте ИИ большую идею, описание аудитории, голос бренда, конкретные факты, удачные примеры и список запретов. Просите адаптировать одну сильную концепцию, а не каждый раз придумывать новую с нуля. Финальный отбор и проверку точности оставьте человеку.

В каких задачах ИИ лучше работает в рекламе?

По данным Ipsos, ИИ лучше справлялся с прямой продуктовой рекламой. Его удобно использовать для адаптации сообщения под разные аудитории, форматы и каналы, а также для подготовки большого числа вариантов. Эмоциональные сюжеты, длинный сторителлинг и тонкий локальный контекст требуют более внимательной человеческой оценки.

Может ли персонализация ослабить бренд?

Да, если у разных сегментов не остается общей идеи и узнаваемого голоса. Персонализация может помогать краткосрочному отклику, но множество разрозненных роликов способно ослабить общее воспоминание о бренде. Поэтому меняйте оболочку сообщения, сохраняя смысловое ядро.

Нужно ли раскрывать использование ИИ в рекламе?

79% потребителей считают, что компании должны раскрывать использование ИИ. Это не то же самое, что рекламная маркировка, поэтому нужно отдельно проверить требования площадки, законодательства и правил компании. Способ и место раскрытия зависят от конкретной коммуникации.