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...

AI-відео більше не виглядає як диво технологій. Це вже щоденна рутина. Якщо у 2023-му ми ще захоплено тестували, як нейромережа «вгадує» камеру і світло, то у 2025-му Pika перетворила це на конвеєр. Короткі ролики тепер роблять не відеомейкери, а prompt-інженери. І швидкість, із якою з’являються нові формати, нагадує не креативну студію, а фабрику контенту. Pika 2.2 зараз — як ChatGPT у світі відео: стабільна, точна, уже вміє тримати стиль і рух, підхоплює текстові сценарії й працює напряму з Discord чи API. Але є нюанс: більшість користувачів досі тоне в оновленнях, зайвих параметрах і годинах туторіалів на YouTube, де “показують все, крім суті”. Що нового у Pika 2.2 і чому це варто уваги? Версія Pika 2.2 — це топове оновлення. Вона перетворила сервіс із “цікавого AI-експерименту” на повноцінну платформу для продакшену коротких відео. Якщо попередні релізи вимагали костилів і додаткових тулів...

2025 рік став точкою, де машинний текст остаточно злився з людським. Соцмережі, блоги, новинні сайти усюди тексти, створені не руками, а промтами. І якщо ще два роки тому це здавалося технологічним проривом, то сьогодні ринок завалений однаковими матеріалами: гладкими, грамотно структурованими й абсолютно без життя. AI-статті часто виглядають ідеально, але не “дихають”. У них немає того, що тримає увагу ритму, інтонації, енергії. Люди читають їх очима, але не відчувають серцем. І саме це почали помічати не лише редактори, а й алгоритми. Google більше не карає за сам факт використання AI, але чітко відрізняє тексти, у яких є досвід і людська логіка, від тих, де просто “зроблено за ТЗ”. Щоб зберегти довіру й не перетворитися на чергову фабрику контенту, копірайтери, маркетологи та редактори почали користуватись новими інструментами. Вони не просто ловлять “AI-відбитки”, а аналізують якість тексту: наскільки він природний, релевантний, чи...

Сьогодні контент згенерований штучним інтелектом — це вже звична для всіх річ, але копірайтерам та маркетологам особливо важливо контролювати якість таких текстів. Хоч і AI контент допомагає знизити витрати та швидко наповнювати сайти, але без грамотної перевірки на ШІ він може нашкодити репутації та SEO. Саме тому перевірка ші стала стандартною рутиною для тих, хто прагне конвертувати трафік у продажі й зберегти довіру як серед пошукових систем, так і серед читачів. Чому перевірка на ШІ важлива для кожного, хто працює з контентом? Генерувати контент завдяки ШІ – швидко і зручно, але без фінальної перевірки на ai можна отримати «плоский» і нецікавий текст. Перевірка на ші допомагає надати контенту “душевності” і зробити його природним, ближчим для людини. Це означає мати у висновку кращу видимість у Google та вищий трафік. Але головне, що це говорить про відповідальність перед своєю аудиторією, яка цінує...

Штучний інтелект у SMM — це вже давно не фантастика. Він не замінює людину, а стає напарником, який ніколи не вигорає, пам’ятає кожну дрібницю і миттєво підкидає свіжі ідеї. Його сила не в магії, а в системності: правильно сформулюй завдання, і замість хаотичних нотаток отримаєш контент-план шаблон, що охоплює весь процес від стратегії та рубрикації до форматів, календаря й аналітики. Контент план: світило, навколо якого крутиться вся діяльність есемемника Якщо коротко, SMM без контент-плану не працює. Не «погано працює», не «ледь тримається», а саме не працює. Навіть найкрутіші ідеї губляться, пости виходять абияк, а комунікація розпадається на хаотичний потік несумісних меседжів: разові меми, рандомні новини або пости «для галочки». Натомість чіткий контент план збирає розрізнені елементи в злагоджену систему, підсвічує дірки у контентній сітці та підказує, куди рухатися далі. Кожна публікація стає частиною великої картинки, рубрики працюють як чіткі блоки...

А ти ще вручну збираєш семантику у KeyCollector, поки ChatGPT видає сотні релевантних запитів за хвилину? З 2023 по 2025 рік на ринку стало тісно від AI-SEO тулзів: Jasper, Surfer, NeuralText, Ahrefs AI, SE Ranking AI, WriterZen — усі обіцяють зекономити час і побудувати ідеальне семантичне ядро без участі людини. Але є нюанс. Швидкість не дорівнює якості. Штучний інтелект навчився генерувати слова, але не завжди розуміє сенси. У результаті — можна отримати семантику, яка виглядає блискуче в таблиці, але спалює трафік у реальності. 2025-й рік, коли SEOшники вирішують: чи варто довірити ключі машині, яка вміє думати, але ще не відчуває контексту. Як працює AI-генерація семантики? Щоб зрозуміти, як саме штучний інтелект створює семантичні ядра, потрібно уявити, що він не просто підбирає слова, а аналізує зв’язки між запитами, контекстами та пошуковими намірами користувачів. AI читає величезні обсяги текстів, від сторінок сайтів...