Алгоритми швидкоплинні, тому якщо раніше ще можна було надіятись на поодинокі “зальоти” і випадковий успіх, то зараз це немає сенсу. Саме відео-реклама в TikTok та Reels першою показала: стрічці платформи вигідно, щоб відео могли утримати погляд хоча б кілька секунд і юзер залишився на довше.​ Прийдешній 2026 рік — це про радикальне тестування форматів, які ще вчора здавалися занадто сміливими, і про те, щоб креатив нарешті став головним важелем, а не додатком до таргетингу. Як алгоритм зчитує рекламу? Системна перебудова у відео-рекламі зводиться далеко не до одного апдейту. Початково рекламні алгоритми TikTok і Meta спиралися на доволі просту логіку: більше сигналів → кращий таргетинг; оптимізація під окремі метрики → стабільний результат; більше бюджету → швидше навчання. До середини 2025-го стало видно неозброєним оком: платформи готуються жити по-новому. Все йде в бік більшої автоматизації, де система відповідає не тільки за доставку...

У 2026 році AI більше не сприймається як окремий інструмент. Він стає частиною щоденної роботи маркетолога й арбітражника так само, як аналітика, трекери чи рекламні кабінети. Питання вже не в тому, чи використовувати штучний інтелект, а як саме він вбудований у процеси. Ті, хто працює з AI точково, просто пришвидшують окремі задачі. Ті ж, хто збирає з інструментів цілісну систему, приймають рішення швидше й точніше. Саме ця різниця і визначає результат. У цій статті розбираємо AI-тулзи, які у 2026 році стають must-have, і пояснюємо, як перетворити їх з набору сервісів на робочий стек, що реально впливає на ефективність і профіт. Головний зсув: від «AI для контенту» до «AI для рішень» За останні два роки AI у маркетингу найчастіше асоціювався з генерацією текстів, зображень і креативів. Це дало швидкий ефект, але водночас створило хибне відчуття, що роль штучного інтелекту обмежується виробництвом...

Довге інтерв’ю — це не один ролик, а 10–30 відео для TikTok, якщо різати його правильно. Алгоритмам не потрібен ідеальний монтаж, їм потрібні сенс і емоція. Саме тому інтерв’ю працюють краще за сценарні формати. Головна помилка — нарізати розмову як трейлер. У TikTok кожен кліп має жити сам по собі. У цій статті показуємо, як перетворити одну розмову на серію віральних Reels і не злити потенціал контенту. Яке інтерв’ю добре «ріжеться», а яке ні? Не кожне інтерв’ю однаково добре лягає у формат коротких відео. І справа тут не в якості зйомки чи популярності спікера. Усе вирішує структура думок і спосіб, яким людина говорить. Найкраще для Reels і TikTok працюють відповіді з чітким фокусом. Одна думка — один кліп. Якщо фразу можна вирізати так, що вона виглядатиме завершеною без пояснень «до» і «після», — це вже майже готовий ролик. Особливо добре...

Рік, що минає, приніс проривні зсуви у впливі та можливостях штучного інтелекту, здатних докорінно перепрошити роботу фахівців. AI все глибше влізає в операційку. Від ведення новачків за ручку в деталізацію того, що таке арбітраж чи маркетингові прийомчики, нейромережі перетворились на корисний інструмент для кожного спеціаліста, незалежно від рівня скілів. Колишні контент-асистенти стали повноцінним операційним модулем із величезним пакетом функцій, окрім запропонованих на світанку свого розвитку автоматизації, текстів і концептів. І невпинність розвитку робить уявлення про зміни, підготовані 2026, дедалі непередбачуванішим. AI маркетинг і арбітраж: де вони перетинаються та різняться І маркетологи, і арбітражники завжди ділили між собою три базові сфери штучного інтелекту: роботу з даними, контент і автоматизацію рутини. Раніше цей перетин залишався точковим і ситуативним більше як окреме використання тулзів, ніж справжня системність. У 2025 році ті самі типи моделей (LLM, предиктивка, рекомендаційні системи) починають керувати вже принципово різними...

Google не блокує тексти, створені штучним інтелектом. Компанія чітко заявила: важливо не те, хто написав текст — людина чи AI. Важливо, наскільки він корисний, оригінальний, точний і створений для читача, а не для пошукових роботів. У цьому матеріалі пояснимо, як безпечно використовувати AI у контенті й не боятися покарань, а також як оптимізувати тексти так, щоб вони ранжувалися у 2024–2026 роках. Чому Google не карає AI-контент, але карає поганий контент? Багато хто досі вірить у міф: “AI-контент = штрафи”. Але позиція Google залишається незмінною: Google не карає AI. Google карає неякісні тексти. Тому наш фокус має бути не на тому, чи “допустимо” використовувати штучний інтелект, а на тому — який контент ми публікуємо й чи відповідає він критеріям EEAT: Experience — досвід Expertise — експертність Authority — авторитетність Trust — довіра Що точно може отримати удар від Google: поверхневі чи "порожні"...

Гортаєш стрічку і раптом бачиш віртуального інфлюенсера. У нього мільйони підписників, співпраці з топовими брендами, а відповідає на коментарі він чи не цілодобово. Звучить як фантастика, але це вже реальність. Штучно створені персонажі AI-інфлюенсери та бренд-боти, перестають бути забавкою й поступово входять у мейнстрим. І до 2026 року вони не лише доповнюватимуть роботу людей, а подекуди можуть очолювати рекламні кампанії. Дані агентства Famesters підтверджують тренд: 48,7% маркетологів уже використовують AI у своїх інфлюенсер-кампаніях, а 62,9% планують підключити AI найближчим часом. Світові доходи AI-маркетингу у 2024 році сягнули $36 млрд, і прогнозують, що до 2028 року вони перевищать $100 млрд. Тож бренди явно роблять ставку на алгоритми, здатні створювати емоції. У цьому матеріалі розглянемо, як AI-персонажі змінюють інфлюенсер-маркетинг, які технології стоять за ними, і що нас може чекати в найближчі роки. Як AI-персонажі змінюють роботу брендів? AI-інфлюенсери дають брендам те, чого...

AI-креативи стали стандартом в iGaming швидше, ніж будь-хто встиг змигнути. Вчора ми платили продакшенам тисячі доларів за один ролик, сьогодні генеруємо десятки варіантів за 5 хвилин. Це вже не фішка і не інновація — це базова інфраструктура перформансу. Але разом із масовістю прийшла й інша реальність: AI-відео далеко не завжди дають результат. Багато команд впевнені, що достатньо написати сильний промпт та креатив сам по собі «спрацює». Майк Вайзман показує значно жорсткішу правду: сильний промпт — це лише 50% успіху. Інші 50% - деталі. І ось тут починається найцікавіше. Промпт може бути ідеальним: стиль – cinematic, світло – драматичний, емоції – яскраві, оффер – потужний. Але ролик все одно може провалитися. Чому? Усі 7 помилок, які ми розберемо у цій статті, це практичні фейли, які Майк Вайзман спостерігає у сотень iGaming-команд. Помилки, через які бренд втрачає увагу, трафік – гроші, а...

Навіть найсильніший промпт – це тільки половина успіху. В iGaming-креативах можна ідеально описати стиль, камеру, емоції, офер... і все одно отримати ролик, який не чіпляє, не утримує увагу і не конвертує. Тому що в реальному перформансі виграють не ті, хто пише «правильні» промпти, а ті, хто вміє підсилювати їх маленькими, майже невидимими прийомами. Майк Вайзман – маркетолог, стратег і креативщик, який пройшов шлях від класної дошки до iGaming-ринку, показує: магія конверсії знаходиться в деталях. Саме мікроприйоми перших секунд, мікроемоції, кольорова палітра під ГЕО, ефект недомовленості, соціальне доведення роблять ролики живими, людськими і такими, що влучають точно в потрібну емоцію. Ці нюанси безпосередньо впливають на CTR, CR і FTD, тому що глядач реагує не на красиву картинку, а на відчуття правди, динаміки і залученості. Використання лайфхаків – це спосіб перетворити звичайний AI-ролик у висококонверсійний інструмент: увага утримується довше, емоція відчувається сильніше,...

Ще кілька років тому вибір креативу був схожий на азартну гру. Маркетологи інтуїтивно ставили на “улюблені” картинки, командні чати вибухали суперечками, а бюджети згорали в тестах швидше, ніж кава в термокружці. Сьогодні все інакше. На місце емоцій і “на око” прийшли алгоритми, холодні, системні й неупереджені. Вони бачать те, що ми пропускаємо: темп монтажу, кут погляду моделі, надто яскравий фон або кольори, що не викликають довіри. AI вже не просто “помічник”, а інструмент, який вирішує долю рекламної кампанії ще до того, як вона стартує. Але чи всі алгоритми справді працюють? І які з них допомагають знайти той самий “золотий” креатив, який злітає з першого тесту? Як AI навчився “бачити” креатив? Те, що раніше називали “чуйкою креативника”, сьогодні перетворилося на набір вимірюваних показників. Штучний інтелект не дивиться на ролики чи банери як людина, він розкладає їх на дані, порівнює з мільйонами...