ВАШИ КОНКУРЕНТЫ УЖЕ АДАПТИРУЮТ СВОИ РЕКЛАМНЫЕ МАТЕРИАЛЫ К МИРУ, ОРИЕНТИРОВАННОМУ НА ИИ. УЗНАЙТЕ, КАК ВЫЯСНИТЬ, ЧТО РАБОТАЕТ

На протяжении более чем двух десятилетий реклама в поиске работала по простому принципу: человек вводил вопрос, а рекламодатель, давший наиболее убедительное обещание ответа, получал клик. Этот принцип сейчас нарушен. Поскольку режим ИИ уже превысил один миллиард пользователей в месяц, человек, увидевший вашу рекламу, вероятно, уже получил обобщённый, разговорный ответ ещё до появления вашего заголовка. Теперь он уже не ищет информацию — он анализирует её, оценивает, решает, что делать дальше. И это различие полностью меняет то, что должна говорить, показывать и обещать реклама.

Рассмотрим старый подход. Бренд чистящих средств мог делать ставку на запрос "как сделать, чтобы в доме приятно пахло", и предлагать заголовок вроде "5 способов сделать, чтобы в доме пахло как в спа-салоне". Этот заголовок работал, потому что отвечал на вопрос, который пользователь задавал. Теперь AI Mode обрабатывает точно такой же запрос — "Я хочу, чтобы в моём доме пахло как в дорогом спа или в лесу после дождя. Какие есть способы легко и без лишних хлопот сделать, чтобы в доме приятно пахло?" — и отвечает на него подробно и со ссылками на источники ещё до того, как пользователь начнёт пролистывать страницу. К тому времени, когда появляется реклама, банальное объявление "у нас есть ответ" оказывается в лучшем случае ненужным, а в худшем — раздражающим.

Собственные запуски продуктов Google подтверждают структурный сдвиг. Как сообщал Marketing Dive, компания представила два новых формата рекламы на мероприятии Google Marketing Live 2026 — «Разговорное открытие» и «Выделенные ответы» — которые специально предназначены для пользователей, ведущих разговор с ИИ, а не осуществляющих традиционный поиск. Реклама формата «Разговорное открытие» использует Gemini для оценки полного контекста запроса пользователя и создает индивидуальное рекламное содержимое от соответствующих компаний, адаптируя заголовки, описания и особенности товара под конкретные нюансы последнего запроса. «Выделенные ответы» действуют по-другому: когда режим ИИ формирует список подобранных рекомендаций, например, лучших приложений для изучения языков для поездки, квалифицированные рекламодатели могут появляться непосредственно в этом списке как спонсируемый выбор, позиционируясь не как прерывание, а как проверенное предложение.

Последствия этого решения глубоки. Эти форматы не поощряют рекламодателей, которые кричат громче всех или втискивают максимальное количество ключевых слов в заголовок. Они поощряют рекламодателей, чья реклама может выступать естественным продолжением ответа, сгенерированного ИИ, — добавляя ценность, конкретику или убедительную причину для действия, которую один только ответ не предоставил. Вице-президент Google по рекламе описал эту философию прямо: «Лучшая реклама — это просто ответ». Формула креатива должна измениться с «у нас есть то, что вы ищете» на «вот что ответ вам не сказал» или «вот самый быстрый путь от знания к приобретению».

Это изменение в поведении пользователей выходит далеко за рамки экосистемы Google. Данные Adobe за второй квартал 2026 года об объёме трафика с участием ИИ показали, что трафик, инициированный ИИ, увеличился на 393% по сравнению с прошлым годом, при этом конверсия оказалась на 42% выше, чем у традиционного поискового трафика. Пользователи, пришедшие из ChatGPT, Gemini и Perplexity, не просто так бродят по сайтам — они приходят с чёткими ожиданиями и сильным намерением купить, сформированным благодаря ИИ-диалогу, который у них только что был. Они уже знают категорию. Они уже понимают компромиссы. Что им нужно от вашей рекламы — и от вашей целевой страницы — это причина выбрать именно вас, прямо сейчас.

Конкуренты, понимающие это, уже перерабатывают свои рекламные материалы под информированного пользователя. Те, кто не понимает, до сих пор пишут заголовки на вопрос, на который был дан ответ ещё три свайпа назад.

Сдвиг становится очевидным, как только вы понимаете, на что следует обращать внимание. Классические рекламные материалы исходят из незнания — они обучают, знакомят, объясняют, что такое продукт и почему важна данная категория. Рекламные материалы, адаптированные для ИИ, исходят из предположения, что пользователь уже знает всё это, и сразу переходят к главному: почему этот вариант лучше тех альтернатив, с которыми он уже знаком. Закономерности проявляются быстро, и рекламодатели, которые их используют, не гадают. Они опираются на уже существующую инфраструктуру.

Начните с того, что происходит со стороны платформы, потому что это раскрывает шаблон. Новые рекламные объявления Google с использованием ИИ для покупок, требующих тщательного обдумывания, теперь включают пояснения о том, почему продукт рекламодателя является правильным выбором — не о том, что делает продукт, не обзор категории, а консультативный аргумент в пользу выбора. Само объявление выполняет работу, которую раньше делала промежуточная целевая страница. Тем временем формат Google Conversational Discovery оценивает контекст очень конкретных запросов и в режиме реального времени создает персонализированное рекламное содержание от соответствующих компаний. Вывод неоспорим: платформа указывает вам, что статическое, универсальное рекламное содержание является риском. Если рекламная инфраструктура становится контекстно-адаптивной, ваша стратегия создания контента должна соответствовать этому уровню.

Платформы — не единственные, кто движется. Во время презентаций на мероприятиях upfronts компания Warner Bros. Discovery анонсировала динамический креатив, который контекстуально адаптирует рекламные заголовки и визуальные элементы, а также технологию Scene Level Moments от Kerv.ai для контекстной таргетирования на уровне сцены. Fox представила контекстный движок, основанный на крупной языковой модели. NBCU расширила использование постоянно активных ИИ-агентов. Это не концептуальные демонстрации. Это продукты, которые уже поставляются, созданные потому, что такие решения потребовали рекламодатели. Согласно отчету iSpot, представленному на презентациях upfronts, четверо из десяти рекламодателей активно тестируют креативы с использованием ИИ в этом году, а индустрия уже «перешла этап экспериментов с ИИ и теперь интегрирует полноценную автоматизацию рабочих процессов для повышения эффективности».

Так как же на практике выглядит готовый рекламный креатив? Выделяются четыре тенденции.

Во-первых, акценты, основанные на дифференциации, а не на образовании. Первое предложение не объясняет категорию. Оно отсылает к сравнению, которое пользователь уже провел: «Вы читали отзывы. А вот что в них упущено» — поскольку предполагается, что ИИ уже обработал вводную информацию.

Во-вторых, призывы к действию, которые предполагают наличие намерения, а не пытаются его создать. Вместо «Узнать больше» кнопка гласит «Сравнить», или «Забронировать консультацию». Клик направлен не на исследование, а на получение результата.

В-третьих, целевые страницы, которые полностью исключают раздел «Что это за продукт». Верхняя часть страницы посвящена подтверждению: отзывы, сравнительные показатели, данные третьих сторон, — потому что посетитель, пришедший по пути, проинформированному с помощью ИИ, не нуждается в ознакомлении. Ему нужно подтверждение.

В-четвертых, используйте эти позиции для противопоставления консенсусу, сгенерированному ИИ. Если обзор ИИ утверждает, что в той или иной категории лучшими тремя вариантами являются X, Y и Z, умнейшие рекламодатели в этой области создают заголовки, в которых прямо объясняется, почему X не соответствует ожиданиям, почему ценовая модель Y вводит в заблуждение или почему пробел в функциональности Z важнее, чем это указано в резюме. Они рассматривают ответ ИИ как инструкцию, с которой потенциальный клиент пришел, и строят свои аргументы на основе этой инструкции.

Эти тенденции уже прослеживаются в инструментах конкурентной разведки — библиотеках рекламы, платформах для слежения за креативами, скраперах целевых страниц. Рекламодатели, систематизирующие эти данные, создают пошаговое руководство для рынка, опосредованного ИИ. Те, кто этого не делает, по-прежнему оптимизируют контент под пользователя, которого уже не существует: человека, приходящего без информации, готового обучаться, без предварительного контекста и с бесконечным количеством времени. Такой пользователь исчез. Креативы должны это отражать.

Хорошая новость заключается в том, что вам не нужно гадать, совершают ли конкуренты этот переход — доказательства находятся прямо перед глазами, обновляются почти в режиме реального времени и находятся в инструментах, к которым у большинства маркетологов уже есть доступ, но они редко используют их с какой-либо дисциплиной. Ключевой момент — знать, что именно фильтровать и какие сигналы отличают структурный творческий поворот от обычного A/B-теста.

Начните с бесплатных библиотек прозрачности. Библиотека рекламы Meta позволяет искать активную рекламу любого бренда в Facebook, Instagram и Messenger, фильтруя по стране и платформе. Центр прозрачности рекламы Google делает то же самое для Поиска, Канала показа и YouTube. Откройте пять ваших главных конкурентов и отсортируйте по дате. Вам нужно искать не новый заголовок или новую палитру цветов — вы должны заметить изменение в архитектуре сообщений. В частности, обратите внимание на конкурентов, которые полностью отказались от образовательных формулировок или языка, направленного на повышение осведомленности, в своей поисковой рекламе. Если у бренда, который раньше использовал заголовки вроде «Что такое [категория]?» или «Узнайте, как работает [продукт]», вдруг появились формулировки вроде «Почему клиенты переходят с [конкурента]» или «Альтернатива, которую вы уже находили в поиске», это не просто небольшая оптимизация. Это фундаментальная перемаркетинговая позиция, направленная на аудиторию, которая приходит уже информированной.

Этот новый позиционный подход имеет смысл, если понимать среду, в которую выходят эти объявления. Как подробно рассказали в Google на конференции Marketing Live 2026, новые форматы рекламы на основе Gemini, такие как реклама диалогового поиска и выделенные ответы, предназначены для пользователей, которые уже проводят исследования. 75% людей сообщили, что принимают решения быстрее и с большей уверенностью, когда используют режим ИИ в Поиске. Объявления, которые побеждают в такой ситуации, — это не те, что объясняют категорию, а те, которые выделяются в рамках категории, которую пользователь уже изучил. Если текст вашего конкурента сместился, чтобы соответствовать такому подходу, значит, они адаптировались.

Второй сигнал — структура целевой страницы. Перейдите по ссылкам из прозрачных источников на конечные URL. Бренды, которые адаптируются к поиску, ориентированному на ИИ, как правило, начинают свои целевые страницы с заявления о различиях или прямого сравнения с конкурентами, а не с объяснения продукта. Некоторые даже ссылаются на сам процесс поиска с помощью ИИ — такие фразы, как «уже сравнили возможные варианты?» или «вот что обзоры вам не рассказывают», — при этом признаётся путь пользователя через рекомендации ИИ до того, как он попал на эту страницу.

В-третьих, обратите внимание на резкий всплеск объема креативов. Если у конкурента, который обычно запускает от пяти до десяти вариантов рекламы, вдруг появляется сорок или пятьдесят активных креативов на различных платформах, это ясный признак того, что он перешел на процессы производства с использованием ИИ. Такая тенденция наблюдается и в экосистеме влиятельных лиц и контента, где сети используют инструменты ИИ для резкого увеличения объемов контента — модель, которая работает только при наличии циклов обратной связи о показателях в реальном времени. Крупные платформы уже внедряют эту практику, заключая партнерства, позволяющие оценивать эффективность креативов и связывать ее с результативностью рекламных кампаний в цикле непрерывной оптимизации. Однако сам сигнал — просто огромное количество одновременных вариантов креативов — доступен для наблюдения каждому, у кого есть доступ к рекламным библиотекам.

Выстройте еженедельную ритмику вокруг этого. Каждый понедельник изучайте активные креативы своих основных конкурентов в обоих центрах прозрачности. Фиксируйте рамки подачи сообщений (осведомленность, рассмотрение или решение), отмечайте, делают ли целевые страницы акцент на объяснении или дифференциации, и отслеживайте общее количество креативов. В течение месяца у вас будет набор данных, который покажет не только что делают конкуренты, но и когда они изменили курс, а этот срок расскажет вам всё о том, реагируют ли они на те же структурные изменения, что и вы.

Самая большая трата бюджета в 2026 году — это не запуск плохой рекламы, а проведение слепой программы тестирования, которая игнорирует конкурентную информацию, уже доступную в открытом доступе. Когда вы потратили недели на систематизацию изменений креативов конкурентов с помощью библиотек прозрачности и шпионских инструментов, описанных в предыдущем разделе, худшее, что вы можете сделать, — это просто занести эти наблюдения в таблицу и вернуться к старому подходу тестирования и обучения. Суть здесь — переход от наблюдения к действию, и структура этого перехода проще, чем многие команды думают.

Начните с понимания того, с чем вы столкнулись. Крупные бренды больше не гадают, какой креатив будет эффективным, прежде чем тратить деньги. Например, партнёрство между DAIVID и ADIN.AI предусматривает внедрение моделей эффективности креативов, которые измеряют 39 различных эмоций и кодирование в памяти непосредственно в платформу для закупки медийной рекламы, создавая прямую обратную связь между оценкой креативов и распределением бюджета. До того, как будут потрачены первые доллары, эти бренды уже знают, какие материалы с наибольшей вероятностью окажутся успешными. После запуска кампании данные об эффективности возвращаются, чтобы уточнить следующий раунд творческих решений. Такая инфраструктура означает, что их тестирование уже не носит исследовательский характер — оно носит подтверждающий характер. Старая модель «давайте создадим 20 вариантов и посмотрим, что сработает» фактически умерла для всех, кто имеет доступ к этим системам.

Но вот стратегический ярлык: вам не нужен их бюджет или их технологическая платформа. Вам нужно лишь наблюдать за их поведением.

Креативные изменения конкурентов заметны на практике. Когда бренд продолжает тратить средства на новое креативное направление в течение нескольких недель — а не дней — это сигнал о том, что они уже internally подтвердили эффективность этого подхода. Ваша задача — провести реверс-инжиниринг основного принципа, а не копировать реализацию. Вот пятиступенчатая методология:

Во-первых, еженедельно отслеживайте изменения креативов у конкурентов. Используйте библиотеки прозрачности и платные инструменты из раздела 3, чтобы отслеживать новые варианты рекламы, отменённые концепции и изменения в структуре сообщений. Фиксируйте всё: изменения формата, стратегии заголовков, текст призывов к действию, визуальный стиль.

Во-вторых, сопоставьте эти изменения с тенденциями эпохи ИИ. Сокращают ли они этап информирования? Делают ли акцент на сравнительных формулировках? Создают ли рекламу под разговорные форматы, такие как разговорные блоки Discovery, недавно представленные Google? Отметьте, какие изменения соответствуют структурным сдвигам, описанным ранее в статье.

В-третьих, выдвиньте гипотезу о цели этих изменений. Если конкурент неожиданно начинает запускать рекламу, отвечающую на конкретные возражения, вместо общих сообщений для повышения узнаваемости, вероятно, он адаптируется к среде поиска с ИИ, где, как отметила Google, «лучшая реклама — это просто ответы».

Во-четвертых, адаптируйте основополагающий принцип под свой собственный бренд. Вот где большинство команд допускают ошибку — они копируют внешнее исполнение вместо того, чтобы выявить стратегическую логику. Если конкурент добивается успеха с помощью гиперконкретных сравнительных объявлений, принцип заключается в "встрече информированных покупателей в момент принятия решения", а не в "использовании их точной формулировки заголовка".

Во-пятых, распределяйте свой тестовый бюджет в пользу адаптаций, подтверждённых действиями конкурентов. Творческое направление, которое конкурент сохранял в течение четырёх последовательных недель на нескольких площадках, является гораздо более надёжным сигналом, чем вариант, появившийся лишь однажды и исчезнувший. Как отмечалось в отчёте iSpot о расходах и стратегии видеорекламы за 2026 год, бюджеты всё больше концентрируются на каналах с наибольшей подотчётностью, и ваш тестовый бюджет должен следовать той же логике, отдавая приоритет гипотезам, подкреплённым наблюдаемыми конкурентными свидетельствами, а не просто интуиции.

Эта стратегия эффективно превращает расходы ваших конкурентов на исследование и разработку в вашу кривую обучения. Они заплатили за подтверждение правильности выбранного направления. Вы платите только за его адаптацию. Это не копирование — это дисциплинированное применение конкурентной разведки, и это самый быстрый способ сократить разрыв между командами, обладающими прогнозирующей творческой инфраструктурой, и всеми остальными, кто до сих пор экспериментирует вслепую.

Проблема не в осведомлённости. Большинство руководителей в сфере маркетинга понимают, по крайней мере на интеллектуальном уровне, что ландшафт меняется. Они читали заголовки о том, что трафик, поступающий через ИИ, вырос на 393% в годовом исчислении, а конверсия на 42% выше, чем в традиционном поиске. Они видели объявление Google о форматах рекламы, работающих на Gemini, таких как «Разговорное открытие» и «Выделенные ответы», созданных для взаимодействия с потребителями в интерфейсах, похожих на чат-боты. Они знают, что почва уходит из-под ног. Проблема в том, что их команды, рабочие процессы и цепочки согласования были созданы для мира, которого уже не существует, — и никакое количество конкурентной информации не решит фундаментальную неспособность действовать.

Рассмотрим типичный отдел маркетинга среднего звена. Команда креативщиков создает контент с циклом в две-четыре недели. Платная реклама работает в режиме ежемесячной отчетности. SEO существует в одном изолированном сегменте, платная социальная реклама — в другом, а сотрудник, отвечающий за оптимизацию фидов продуктов, подчиняется кому-то из электронной коммерции, кто никогда не присутствовал на брендинговых встречах. Эта фрагментация была приемлемой, когда задача заключалась в ранжировании по ключевым словам и запуске статических баннерных объявлений. Она становится фатальной, когда новое требование, как выразилась Real FiG Advertising & Marketing, заключается в создании семантического авторитета, структурированных данных и технически оптимизированного контента, который могут понять платформы искусственного интеллекта, — и при этом необходимо достаточно быстро обновлять рекламные креативы, чтобы не отставать от конкурентов, которые уже этим занимаются.

Корпоративные бренды могут адаптироваться к этим изменениям, поскольку у них есть специализированные группы разработчиков, которые сосредоточены на интеграции ИИ и выделяют бюджет на создание межфункциональных подразделений буквально за одну ночь. Региональные и средние компании, тем временем, оказываются в ловушке фрагментированных систем и разрозненных маркетинговых данных, что делает быструю творческую адаптацию практически невозможной. Проблема заключается не в нехватке талантов, а в архитектуре.

И проблема архитектуры усугубляется способами, которые не всегда очевидны. Когда Google объявила на Marketing Live 2026, что новое приложение Asset Studio позволит маркетологам одновременно создавать широкий спектр высококачественных материалов, соответствующих фирменному стилю — текстовых, изображений и видео — по краткому заданию, подразумевалось, что у команд будет четкое задание. Предполагалось, что у них будет единая стратегия бренда, которую можно будет реализовать одновременно в ИИ-поиске, традиционном поиске, социальных сетях и на платформах агентной коммерции. У большинства команд такого нет. У них есть PDF-файл с рекомендациями по бренду 2023 года и канал в Slack, где креативный директор спорит с маркетологом по эффективности насчет длины заголовков.

Вот почему работа по сбору разведывательной информации о конкурентах из предыдущих разделов так важна — и почему она терпит неудачу без соответствующей инфраструктуры. Вы можете деконструировать каждую творческую модель, которую ваши конкуренты используют в форматах с оптимизацией под ИИ, но если ваша организация тратит три недели на создание одного набора рекламных вариантов и требует юридического согласования каждого заголовка, разведданные устареют ещё до того, как станут активом.

Решение заключается не в найме большего количества людей. Оно заключается в сокращении расстояния между аналитикой и исполнением. Это означает объединение креативного производства, покупки медиа и технической оптимизации в единую стратегическую функцию — или, что более реалистично для большинства организаций, в поиске партнёра, который уже работает таким образом. Это означает создание процессов утверждения, которые различают решения на уровне бренда, требующие обсуждения, и тактические креативные изменения, которые необходимо внедрять за несколько часов. И это означает признание того, что команды, построенные на базе карты каналов прошлого десятилетия, не смогут обойти конкурентов, которые уже реорганизовались в соответствии с тем, как потребители действительно открывают для себя, оценивают и совершают покупки в мире, опосредованном искусственным интеллектом. Разрыв в инфраструктуре — это разрыв в стратегии. Устраните его, или наблюдайте, как собранные вами данные превратятся в архив упущенных возможностей.