Еще несколько лет назад выбор креатива походил на азартную игру. Маркетологи интуитивно ставили на любимые картинки, командные чаты взрывались спорами, а бюджеты сгорали в тестах быстрее, чем кофе в термокружке.
Сегодня все по-другому. На место эмоций и “на глаз” пришли алгоритмы, холодные, системные и беспристрастные. Они видят то, что мы пропускаем: темп монтажа, угол взгляда модели, слишком яркий фон или не вызывающие доверия цвета. AI уже не просто “помощник”, а инструмент, решающий судьбу рекламной кампании еще до того, как она стартует.
Но все ли алгоритмы действительно работают? И какие из них помогают найти тот самый “золотой” креатив, который слетает с первого теста?
Как AI научился “видеть” креатив?
То, что раньше называли “чуйкой креативщика”, сегодня превратилось в набор измеряемых показателей. Искусственный интеллект не смотрит на ролики или баннеры как человек, он разлагает их на данные, сравнивает с миллионами предыдущих кейсов и ищет закономерности, которые коррелируют с высокими показателями эффективности.
AI-модели, работающие с креативами, базируются на трех уровнях анализа:
1. Текстовый уровень как работает copywriting-аналитика
Алгоритмы анализируют:
Для этого используются модели обработки природного языка (NLP), подобные GPT или Claude, но специально натренированные на маркетинговых корпусах текстов.
Результат: алгоритм может оценить, звучит ли текст убедительно, четко и подходит ли он для определенной аудитории.
2. Визуальный уровень, когда AI буквально “смотрит” на изображение
Современные компьютерные зрения (computer vision) алгоритмы, использующие convolutional neural networks (CNN), анализируют тысячи визуальных параметров:
Сервисы типа CreativeX, Pattern89 или Vidooly комбинируют эти параметры с историческими метриками кампаний и прогнозируют, насколько визуал попадет в целевую аудиторию.
3. Уровень результативности: обучение на паттернах успеха
AI подключается к данным рекламных платформ: CTR, CPM, CVR, время просмотра, количество взаимодействий, усталость от креатива (ad fatigue). Далее система сопоставляет:
Какие визуальные или текстовые характеристики повторяются в креативах с самым высоким CTR или низким CPA?
Это называется CTR-based learning — алгоритм строит предиктивную модель, которая может с вероятностью 70–90% оценить, какой креатив сработает лучше еще до его запуска.
4. Кто это уже делает на практике
5. Почему это важно?
AI не подменяет креативность – он делает невидимое измеряемым. Ранее команда тестировала десятки вариантов и надеялась “угадать”. Теперь алгоритм сразу показывает, какие креативы обладают статистическим преимуществом, и это позволяет сэкономить до 30–40% бюджета на этапе pre-test.
По сути, AI – это не дизайнер, а аналитик с памятью на миллионы креативов. Он не придумывает идеи, но точно знает, что работало вчера и может подсказать, что сработает завтра.
ТОП-3 AI-алгоритмы, которые следует знать
Алгоритмов, обещающих “найти лучший креатив”, сегодня десятки. Но реально работают единицы имеющие доступ к большим массивам исторических данных и уже интегрированные в рекламные экосистемы. Мы отобрали три направления, доказавшие эффективность в практике арбитража, e-commerce и performance-маркетинга.
Meta Advantage+ Creative – собственный мозг рекламы Facebook
Meta давно превратила свою рекламную систему в самообучающийся механизм. Advantage+ Creative — это AI-модуль, анализирующий предыдущие кампании, прогнозирующий CTR и автоматически комбинирующий элементы (изображения, тексты, CTA-кнопки) в самые эффективные варианты.
Как это работает:
Для кого рекламодатели в Facebook и Instagram, особенно с большими наборами креативов.
Минус: отсутствие прозрачности AI “знает”, что сработает, но не объясняет “почему”.
AdCreative.ai / Kreateable / Pencil AI – оценка и рейтинг эффективности
Это новое поколение AI инструментов, которые не просто генерируют креативы, а оценивают их потенциальную конверсионность еще до запуска.
Что они делают?
Особенность: алгоритм учится на реальных рекламных данных (CTR, конверсии, CPC) из тысяч аккаунтов, а не только на “теоретических” образцах дизайна.
Результат: команды сокращают количество тестов в 3-4 раза, отсеивая “слабые” баннеры еще до залива.
Для кого: e-commerce, affiliate-проекты, SaaS и digital-агентства, желающие минимизировать потери бюджета на тестах.
Минус: AI может давать пристрастные оценки, если тренировался на нерелевантных для вашей нише примерах.
Vidooly / CreativeX / Pattern89 – разведка видео-креативов
Видео – самый сложный формат для прогноза, но именно здесь AI демонстрирует наибольший прорыв. Сервисы типа Vidooly, CreativeX или Pattern89 используют модели глубинного обучения, оценивающие более 300 параметров видео перед запуском:
На базе этих факторов AI прогнозирует, сможет ли видео удержать пользователя первые 3 секунды — ключевую точку выживания рекламы в TikTok, Reels или Shorts.
В практике агентств такие системы позволяют еще до запуска оценить, какие видео “доживут” до показателя view-through rate 80%+, а какие отпадут после 2-го кадра.
Для кого: большие affiliate-команды, digital-продакшены, бренды с видео-трафиком.
Минус: требуются большие массивы данных и оплата корпоративного доступа.
Эти AI-системы – не “волшебная кнопка”, а аналитические фильтры, позволяющие сосредоточить тестирование на самых перспективных вариантах. В среднем команды, использующие подобные алгоритмы, сокращают время pre-launch-этапа вдвое и повышают ROI тестов на 20-40%.
AI не решает за вас, какой креатив “гениальный” – он просто убирает шум, оставляя поле для того, что действительно стоит протестовать.
Как интегрировать AI отбор в свой креативный процесс?
Сегодняшний арбитраж уже не делится на “людей против машин”. Эффективные команды работают в формате Hybrid Creative — когда аналитическая точность AI сочетается с интуицией и контекстом человека. Алгоритм видит закономерности, а креативщик – смыслы. И только вместе они создают то, что действительно стреляет.
Чтобы AI реально помогал, а не путал карты, важно встроить его в процесс системно.
На этом этапе AI не заменяет креативщика, а расширяет поле вариантов. Инструменты: ChatGPT, Ideogram, Gemini, Perplexity. Что делаем:
формируем короткий бриф или pain point аудитории;
просим AI сгенерировать несколько концептов от юмористических к эмоциональным;
отбираем имеющие потенциал “hook” первые 3 секунды внимания.
Задача человека — оценить, попадает ли идея в контекст, тренды и язык целевой аудитории.
Инструменты: Midjourney, Runway, Kaiber, Pika Labs. AI помогает создавать прототипы баннеров, сторибордов и коротких видео без участия дизайнеров. Что делаем:
создаем серию вариантов с разными визуальными акцентами;
анализируем реакцию команды или фокус-группы;
оставляем 3-5 вариантов для последующей оценки.
Человеческая роль: скорректировать стиль, мимику, цвет и культурный подтекст, который AI не всегда понимает (например, как не перейти границу между провокацией и токсичностью).
Инструменты: AdCreative.ai, CreativeX, Pattern89, Pencil AI. Это этап аналитики: система проверяет каждый прототип по десяткам параметров – CTR-прогноз, контрастность, размер текста, цветовую гамму, выражение эмоций.
Что получаем:
- “Creative Score” или рейтинг эффективности;
рекомендации, какие элементы следует изменить (шрифт, CTA, длина фразы);
предварительный прогноз стоимости клика и ожидаемой конверсии.
На этом этапе AI играет роль редактора: он не говорит, что красиво, а что работает.
Ни один алгоритм не дает 100% гарантии, поэтому последнее слово – по реальным метрикам.
- запускаем микротест с несколькими креативами, получившими самую высокую AI-оценку;
анализируем CTR, CPC, CPA, retention;
возвращаемся к AI с новыми данными для дальнейшего обучения моделям.
Так вы создаете цикл постоянного усовершенствования – “AI → человек → тест → данные → AI”.
Почему ИИ нельзя доверять полностью?
AI не испытывает сарказма, культурных аллюзий или контекста войны, политики, идентичности — того, что делает коммуникацию живой. Он может спрогнозировать клик, но не предусмотрен репутационный фейл или мемный потенциал.
- Именно поэтому роль креативщика не исчезает – она меняется: от генератора идей до куратора алгоритмов. Человек формирует задачи, задает интонацию и следит за тем, чтобы реклама оставалась человеческой.
Вывод: новая роль креативщика
AI не пришел забрать работу у креативщиков, а только хаос. Тот бесконечный поток тестов на удачу, когда заливаешь двадцать баннеров и молишься, чтобы хоть один взлетел. Теперь вместо “проб и ошибок” есть точная аналитика, паттерны и прогнозы.
И это значит, что роль креативщика изменилась. От “машины для идей” до куратора алгоритмов – задающего направление ставит правильные вопросы и понимает, почему именно этот креатив имеет шанс сработать. Креативник становится дизайнером данных: выбирает входные параметры, истолковывает результаты и добавляет то, чего не видит ни один AI – эмоцию, иронию, человеческий код культуры.
AI научился видеть цвета, эмоции и паттерны, но не чувствует контекста. Поэтому, как бы ни соблазняла автоматизация, именно человек остается финальным фильтром между алгоритмом и аудиторией.
Тестуйте с головой, не с эмоциями. Алгоритм – это не конкурент. Это ваш новый напарник в креативной игре, умеющий считать, но не чувствовать. И именно поэтому вы оба нужны.