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 попередніх кейсів і шукає закономірності, які корелюють із високими показниками ефективності.
AI-моделі, що працюють з креативами, базуються на трьох рівнях аналізу:
1. Текстовий рівень як працює copywriting-аналітика
Алгоритми аналізують:
Для цього використовуються моделі обробки природної мови (NLP), подібні до GPT або Claude, але спеціально натреновані на маркетингових корпусах текстів.
Результат: алгоритм може оцінити, чи текст звучить переконливо, чітко і чи підходить він для певної аудиторії.
2. Візуальний рівень, коли AI буквально “дивиться” на зображення
Сучасні комп’ютерні зору (computer vision) алгоритми, які використовують convolutional neural networks (CNN), аналізують тисячі візуальних параметрів:
Сервіси на кшталт CreativeX, Pattern89 чи Vidooly комбінують ці параметри з історичними метриками кампаній і прогнозують, наскільки візуал “потрапить” у цільову аудиторію.
3. Рівень результативності: навчання на патернах успіху
AI підключається до даних рекламних платформ: CTR, CPM, CVR, час перегляду, кількість взаємодій, втома від креативу (ad fatigue). Далі система зіставляє:
“Які саме візуальні чи текстові характеристики повторюються у креативах з найвищим CTR або найнижчим CPA?”
Це називається CTR-based learning — алгоритм будує предиктивну модель, яка може з імовірністю 70–90% оцінити, який креатив спрацює краще, ще до його запуску.
4. Хто це вже робить на практиці
5. Чому це важливо?
AI не підміняє креативність — він робить невидиме вимірюваним. Раніше команда тестувала десятки варіантів і сподівалась “вгадати”. Тепер алгоритм одразу показує, які креативи мають статистичну перевагу і це дозволяє зекономити до 30–40% бюджету на етапі pre-test.
По суті, AI — це не дизайнер, а аналітик із пам’яттю на мільйони креативів. Він не придумує ідеї, але точно знає, що працювало вчора — і може підказати, що спрацює завтра.
ТОП-3 AI-алгоритми, які варто знати
Алгоритмів, що обіцяють “знайти найкращий креатив”, сьогодні десятки. Але реально працюють одиниці ті, що мають доступ до великих масивів історичних даних і вже інтегровані у рекламні екосистеми. Ми відібрали три напрямки, які довели ефективність у практиці арбітражу, e-commerce і performance-маркетингу.
Meta Advantage+ Creative — власний мозок реклами Facebook
Meta давно перетворила свою рекламну систему на самонавчальний механізм. Advantage+ Creative — це AI-модуль, який аналізує попередні кампанії, прогнозує CTR і автоматично комбінує елементи (зображення, тексти, CTA-кнопки) у найефективніші варіанти.
Як це працює:
Для кого: рекламодавці у Facebook та Instagram, особливо з великими наборами креативів.
Мінус: відсутність прозорості AI “знає”, що спрацює, але не пояснює “чому”.
AdCreative.ai / Kreateable / Pencil AI — оцінка і рейтинг ефективності
Це нове покоління AI-інструментів, які не просто генерують креативи, а оцінюють їхню потенційну конверсійність ще до запуску.
Що вони роблять:
Особливість: алгоритм навчається на реальних рекламних даних (CTR, конверсії, CPC) з тисяч акаунтів, а не лише на “теоретичних” зразках дизайну.
Результат: команди скорочують кількість тестів у 3-4 рази, відсіюючи “слабкі” банери ще до їх заливу.
Для кого: e-commerce, affiliate-проєкти, SaaS і digital-агентства, які хочуть мінімізувати втрати бюджету на тестах.
Мінус: AI може давати упереджені оцінки, якщо тренувався на нерелевантних для вашої ніші прикладах.
Vidooly / CreativeX / Pattern89 — розвідка відео-креативів
Відео — найскладніший формат для прогнозу, але саме тут AI демонструє найбільший прорив. Сервіси на кшталт Vidooly, CreativeX або Pattern89 використовують моделі глибинного навчання, що оцінюють понад 300 параметрів відео перед запуском:
На базі цих факторів AI прогнозує, чи відео зможе втримати користувача перші 3 секунди — ключову точку виживання реклами у TikTok, Reels або Shorts.
У практиці агентств: такі системи дозволяють ще до запуску оцінити, які відео “доживуть” до показника view-through rate 80%+, а які відпадуть після 2-го кадру.
Для кого: великі affiliate-команди, digital-продакшени, бренди з відео-трафіком.
Мінус: потрібні великі масиви даних і оплата корпоративного доступу.
Ці AI-системи — не “чарівна кнопка”, а аналітичні фільтри, що дозволяють зосередити тестування на найперспективніших варіантах. У середньому, команди, які використовують подібні алгоритми, скорочують час pre-launch-етапу вдвічі і підвищують ROI тестів на 20-40%.
AI не вирішує за вас, який креатив “геніальний” — він просто прибирає шум, залишаючи поле для того, що дійсно варто протестувати.
Як інтегрувати AI-відбір у свій креативний процес?
Сьогоднішній арбітраж уже не поділяється на “людей проти машин”. Найефективніші команди працюють у форматі Hybrid Creative — коли аналітична точність AI поєднується з інтуїцією та контекстом людини. Алгоритм бачить закономірності, а креативник — сенси. І лише разом вони створюють те, що справді “стріляє”.
Щоб AI реально допомагав, а не плутав карти, важливо вбудувати його у процес системно.
На цьому етапі AI не замінює креативника, а розширює поле варіантів. Інструменти: ChatGPT, Ideogram, Gemini, Perplexity. Що робимо:
- формуємо короткий бриф або pain point аудиторії;
- просимо AI згенерувати кілька концептів від гумористичних до емоційних;
- відбираємо ті, що мають потенціал “hook” перші 3 секунди уваги.
Завдання людини — оцінити, чи ідея влучає у контекст, тренди й мову цільової аудиторії.
Інструменти: Midjourney, Runway, Kaiber, Pika Labs. AI допомагає створювати прототипи банерів, сторібордів і коротких відео без участі дизайнерів. Що робимо:
- створюємо серію варіантів із різними візуальними акцентами;
- аналізуємо реакцію команди або фокус-групи;
- залишаємо 3–5 варіантів для подальшої оцінки.
Людська роль: скоригувати стиль, міміку, колір і культурний підтекст, який AI не завжди розуміє (наприклад, як не перейти межу між провокацією та токсичністю).
Інструменти: AdCreative.ai, CreativeX, Pattern89, Pencil AI. Це етап аналітики: система перевіряє кожен прототип за десятками параметрів — CTR-прогноз, контрастність, розмір тексту, колірну гаму, вираз емоцій.
Що отримуємо:
- “Creative Score” або рейтинг ефективності;
- рекомендації, які елементи варто змінити (шрифт, CTA, довжина фрази);
- попередній прогноз вартості кліку та очікуваної конверсії.
На цьому етапі AI виконує роль редактора: він не каже, що красиво, а що працює.
Жоден алгоритм не дає 100% гарантії, тому останнє слово — за реальними метриками.
- запускаємо мікротест із кількома креативами, що отримали найвищу AI-оцінку;
- аналізуємо CTR, CPC, CPA, retention;
- повертаємось до AI із новими даними для подальшого навчання моделей.
Так ви створюєте цикл постійного вдосконалення — “AI → людина → тест → дані → AI”.
Чому AI не можна довіряти повністю?
AI не відчуває сарказму, культурних алюзій чи контексту війни, політики, ідентичності — того, що робить комунікацію живою. Він може спрогнозувати клік, але не передбачить репутаційний фейл або мемний потенціал.
Саме тому роль креативника не зникає — вона змінюється: від “генератора ідей” до куратора алгоритмів. Людина формує завдання, задає інтонацію і стежить, щоб реклама залишалася людською.
Висновок: нова роль креативника
AI не прийшов забрати роботу у креативників, а тільки хаос. Той безкінечний потік тестів “на удачу”, коли заливаєш двадцять банерів і молишся, щоб хоч один злетів. Тепер замість “спроб і помилок” є точна аналітика, патерни й прогнози.
І це означає, що роль креативника змінилася. Від “машини для ідей” до куратора алгоритмів — того, хто задає напрям, ставить правильні питання і розуміє, чому саме цей креатив має шанс спрацювати. Креативник стає дизайнером даних: обирає вхідні параметри, тлумачить результати й додає те, чого не бачить жоден AI — емоцію, іронію, людський код культури.
AI навчився бачити кольори, емоції і патерни, але не відчуває контексту. Тому, як би не спокушала автоматизація, саме людина залишається фінальним фільтром між алгоритмом і аудиторією.
Тестуйте з головою, не з емоціями. Алгоритм — це не конкурент. Це ваш новий напарник у креативній грі, який вміє рахувати, але не відчувати. І саме тому ви обоє потрібні.