Как эксперт по поисковой оптимизации, могу сказать вам, что если вы проводите время в LinkedIn, вас бомбардируют контентом об AI – вне зависимости от вашей области деятельности. Это *везде* сейчас, и это трудно пропустить.
Цифровой маркетинг сейчас доминирует, и он стал частью почти всего, что мы делаем, особенно в рекламе с оплатой за клик (PPC).
На протяжении многих лет такие платформы, как Google Ads и Microsoft Advertising, все активнее используют автоматизацию – от автоматической установки ставок до создания рекламы с помощью искусственного интеллекта.
Это изменение, естественно, вызывает споры среди рекламодателей. Некоторые считают, что оно стало подавляющим и разрушительным, в то время как другие отмечают значительную экономию времени и положительные результаты. Многие всё ещё пытаются понять полное влияние и предсказать его будущее направление.
Это сложный вопрос, на который нет однозначного ответа. С таким количеством различных точек зрения, которыми делятся на многочисленных платформах, кажется удивительно новым, хотя он существует уже некоторое время – особенно по состоянию на 2025 год.
Эта статья расскажет о том, как искусственный интеллект в настоящее время используется в рекламе с оплатой за клик, какие преимущества он предоставляет, о потенциальных недостатках, о которых следует знать, и о том, как рекламодатели могут максимально эффективно использовать эти изменения.
Какую роль играет ИИ в PPC сегодня?
Большинство рекламодателей сейчас внедряют ИИ в свою работу. В прошлом году 74% маркетологов сообщили об использовании инструментов ИИ, что является значительным увеличением по сравнению с 21% в 2022 году.
Реклама PPC на этих платформах теперь в значительной степени полагается на искусственный интеллект, работающий в фоновом режиме и напрямую влияющий на эффективность кампаний. Некоторые важные области внимания включают:
Автоматизация ставок
Ушли те дни, когда приходилось вручную делать ставки по сотням ключевых слов или группам продуктов (в большинстве случаев).
Автоматизированные системы назначения ставок Google и Microsoft используют искусственный интеллект для определения наилучшей ставки для каждого рекламного аукциона, прогнозируя, насколько вероятно, что кто-то совершит покупку после нажатия на рекламу.
Эти системы быстро анализируют огромный объём данных – например, какое устройство использует человек, его местоположение, время и его типичное поведение в сети – чтобы точно настроить ставки с гораздо большей точностью, чем это мог бы сделать человек.
Рекламодателям необходимо предоставлять эти стратегии назначения ставок высококачественными данными, чтобы они могли принимать обоснованные решения.
Рекламодателям необходимо планировать свои кампании – определяя их структуру, целевую аудиторию и желаемые результаты. Google теперь предоставляет PPC-командам больше инструментов искусственного интеллекта, чтобы помочь в этом процессе.
Готовность Google позволить своему ИИ управлять ставками показывает, что они доверяют ему находить правильные соответствия. Хотя это может работать блестяще, это не всегда так, и его успех действительно зависит от конкретной ситуации.
Динамический креатив и активы
Адаптивные поисковые объявления позволяют вам предоставить несколько заголовков и описаний. Искусственный интеллект Google затем автоматически тестирует различные комбинации, чтобы показывать наиболее эффективную рекламу людям, которые ищут информацию в Google.
Со временем алгоритм узнает, какие сообщения находят наибольший отклик.
Google теперь предлагает инструменты искусственного интеллекта, которые автоматически генерируют рекламные материалы — такие как заголовки и изображения — используя информацию с вашего веб-сайта и ваши рекламные цели.
Как и другие платформы, Microsoft теперь имеет функцию Copilot, которая использует ИИ для создания различных версий рекламного текста, генерации изображений и рекомендации релевантных ключевых слов.
Судя по тому, что я видел, рекламодатели действительно оценили это изменение в Google Ads. Это экономит время и упрощает тестирование различных рекламных текстов и призывов к действию.
Типы соответствия ключевых слов
Рекомендуемая Google стратегия для успешных кампаний Google Ads в 2025 году – это сочетание широкого соответствия ключевых слов с автоматическим назначением ставок.
Google объясняет, что машинное обучение в рекламе пытается понять, что *имеют в виду* пользователи при поиске, и затем показывает им рекламу, которая хорошо подходит, даже если поисковые запросы не являются идеальным соответствием.
Как цифровой маркетолог, я всегда говорю клиентам представлять себе следующее: вы проделали работу – исследование ключевых слов завершено, ваши группы объявлений тщательно структурированы, и вы действительно довольны тем, что всё охвачено. Это чувство подготовки перед запуском новой поисковой кампании.
По мере того как тренды поиска меняются, как оставаться в курсе всех потенциальных возможностей аукционов? Google использует этот вопрос для продвижения широкого соответствия, подчеркивая огромный объем поисковых запросов – миллиарды ежедневно, примерно 15% из которых совершенно новые. Они призывают рекламодателей использовать менее ограничивающее таргетирование, чтобы их машинное обучение могло эффективно работать без ограничений.
Этот подход, безусловно, имеет преимущества, и многие рекламодатели — 62% из тех, кто использует Smart Bidding от Google — теперь в основном используют широкие ключевые слова, что ранее не рекомендовалось. Однако, полностью полагаться на ИИ не идеально для достижения ключевых бизнес-целей, таких как прибыльность и долгосрочная ценность для клиентов, поэтому поиск баланса имеет решающее значение.
Таргетинг и оптимизация аудитории
И Google, и Microsoft используют ИИ для создания и таргетинга аудиторий.
Кампании, такие как Performance Max, сильно полагаются на искусственный интеллект. Они автоматически распределяют ваш бюджет по платформам, таким как Google Search, Display Network, YouTube и Gmail, чтобы максимизировать конверсии, независимо от того, где они происходят.
Рекламодателям нужно просто предоставить такие вещи, как изображения, ключевые слова и то, что они хотят, чтобы люди делали, а ИИ обрабатывает все остальное.
Чем выше качество вводимых данных, тем в большей степени лучше производительность.
Кампании Performance Max – горячая тема в мире Google Ads, но, несмотря на споры, большинство специалистов по PPC – 63% – планируют инвестировать в них больше денег в этом году.
Рекомендации, Автоматическое применение и Оптимизация бюджета
Если вы работаете с рекламой с оплатой за клик, вам, вероятно, хорошо знакомы отчеты и данные — вы, вероятно, просматривали их, задавали вопросы по ним и даже принимали решения на их основе.
Платформы непрерывно анализируют эффективность аккаунтов и предлагают оптимизации.
Как специалист по поисковому маркетингу, я часто вижу, что простые исправления творят чудеса, но действительно мощные инструменты сейчас основаны на машинном обучении. Мы больше не гадаем – такие вещи, как автоматическая корректировка бюджетов или выбор наилучшей стратегии ставок, определяются за счет аналитики, полученной при анализе данных по тысячам аккаунтов. Это меняет правила игры!
Хотя эти инструменты могут быть полезными, их эффективность полностью зависит от качества получаемых ими данных. Кроме того, добавление контекста не всегда полезно и иногда может даже навредить вашим результатам.
По сути, рекламодатели сейчас активно полагаются на искусственный интеллект для управления своими кампаниями ежедневно.
По мере того, как ИИ становится все более интегрированным в рекламу, вполне разумно спросить: действительно ли он приносит пользу рекламодателям, или он в первую очередь помогает рекламным платформам расширять свое влияние и контроль над рынком?
Какие преимущества искусственного интеллекта в PPC?
Искусственный интеллект предлагает некоторые очевидные преимущества для специалистов по платному поиску.
Искусственный интеллект, при правильном использовании, может значительно улучшить маркетинговые кампании, делая их более быстрыми, эффективными и освобождая время, ранее затрачиваемое на повторяющуюся работу.
Вот некоторые ключевые преимущества:
Эффективность и экономия времени
Одним из самых больших достижений является автоматизация трудоемких задач.
Искусственный интеллект может анализировать огромные наборы данных и корректировать ставки или рекламу 24/7, намного быстрее, чем любой человек.
Это позволяет маркетологам сосредоточиться на стратегии, а не на повторяющихся задачах.
Как человек, который годами управлял PPC-кампаниями, я вижу реальный сдвиг. ИИ берет на себя большую часть рутинной работы – такие вещи, как корректировка ставок, управление бюджетами и ротация объявлений. Это освобождает мою команду и меня, чтобы действительно сосредоточиться на общей картине: стратегии, анализе результатов и поиске способов повышения общей производительности. Речь идет о работе *над* кампаниями, а не просто *в* них.
Это, конечно, не случай, когда установил и забыл, но баланс сместился.
Искусственный интеллект может справляться с рутинными задачами, освобождая людей для сосредоточения на более масштабной стратегии, понимания сложных деталей и принятия решений, требующих человеческой проницательности.
Структурное управление
Очевидным преимуществом ИИ во многих аспектах платного поиска является консолидация структуры аккаунтов.
Крупные компании, рекламирующиеся в интернете, часто используют огромное количество ключевых слов и объявлений – иногда миллионы! В прошлом управление всем этим требовало кропотливой организации и обновления их по одной группе за раз.
Автоматически корректируя ставки, показывая наиболее эффективную рекламу и фокусируясь на самых результативных ключевых словах, продуктах и SKU, команды PPC могут упростить свои аккаунты. Это позволяет им организовывать данные в понятные, управляемые темы.
Кампании Performance Max упрощают рекламу, автоматически расширяя охват клиентов на различных платформах, таких как YouTube и Display Network. Это избавляет рекламодателей от необходимости создавать и управлять отдельными кампаниями для каждого канала, экономя их время и усилия.
Оптимизация рекламных креативов и тестирование
Вместо создания всего нескольких различных версий рекламы, адаптивные объявления на основе искусственного интеллекта могут быстро протестировать множество различных комбинаций заголовков и описаний, чтобы определить, что работает лучше всего.
Алгоритм изучает, какие сообщения работают лучше всего для каждого поискового запроса или сегмента аудитории.
Как SEO-эксперт, я очень рад новым функциям генеративного ИИ, появляющимся в рекламных платформах. Они могут предложить варианты рекламного текста и идеи для изображений, о которых я, возможно, не подумал бы, что фантастично для расширения наших творческих возможностей. Однако я всегда рекомендую дважды проверять все, что генерирует ИИ *перед* публикацией. Если вы используете функцию ‘auto-apply’, я бы посоветовал временно отключить ее, просмотреть предложения ИИ, а затем снова включить – иногда результаты могут быть… неожиданными, скажем так!
Рекламные платформы стремятся помочь командам быстро и эффективно создавать маркетинговые материалы, и хотя они добились определенного прогресса, все еще есть куда расти.
Таргетинг на аудиторию и персонализация
ИИ может выявлять паттерны поведения пользователей для более точного таргетинга, чем ручные ставки.
Системы Google могут определять, какие поисковые запросы или пользователи с наибольшей вероятностью станут клиентами. На основе этого они автоматически корректируют ставки рекламы или показывают различные версии объявлений этим конкретным группам. Поскольку эти закономерности меняются, меняются и способы управления ставками рекламы Google.
Раньше было сложно и ограничено вручную контролировать, кто видит каждое объявление.
Вместо того, чтобы устанавливать единую ставку для всей рекламы, наша система определяет потенциальных клиентов, анализируя различные сигналы, и автоматически корректирует ставки в реальном времени. Это отличается от традиционных методов, где каждый аукцион рекламы рассматривается одинаково, независимо от пользователя.
Какие проблемы вызывает ИИ в PPC?
Несмотря на то, что ИИ предлагает большой потенциал, вполне понятно, почему рекламодатели немного обеспокоены тем, как он меняет платную поисковую рекламу.
Передача управления алгоритмам и системам «черного ящика» сопряжена с трудностями.
Не все всегда шло гладко, и есть веские причины, по которым некоторые люди в индустрии проявляют осторожность.
Потеря контроля и прозрачности
Частая жалоба заключается в том, что когда ИИ управляет рекламой, становится сложнее понять, *почему* эффективность рекламы растет или падает.
Кампании Performance Max (PMax), хотя и полностью автоматизированные, предлагают менее подробные данные, чем более традиционные, сегментированные кампании. Это затрудняет определение того, что на самом деле приводит к конверсиям, и усложняет для рекламодателей четкое объяснение результатов заинтересованным сторонам, которые привыкли к более глубокому анализу данных.
За последние два года управление кампаниями оплата за клик (PPC) стало более сложным для почти половины специалистов. Это во многом связано с автоматизированными типами кампаний, такими как Performance Max, которые сократили объем полезных данных и аналитических сведений. В результате доверие к основным рекламным платформам снизилось, особенно к Google, где негативное отношение упало на 54% согласно одному отраслевому опросу.
Многие пользователи обеспокоены тем, что платформы слишком сильно полагаются на автоматизированные системы, которые они не понимают, вместо того, чтобы предоставлять рекламодателям контроль. Это значительная проблема, особенно учитывая, сколько денег предприятия по всему миру тратят на Google Ads и насколько это важно для их успеха.
Компромиссы между производительностью и эффективностью
После многих лет управления аккаунтами Google Ads, я усвоил одну ключевую вещь об искусственном интеллекте: он настолько хорош, насколько хороши данные, которые вы ему предоставляете. Не поддавайтесь шумихе о том, что простое *использование* ИИ в вашей PPC-рекламе волшебным образом улучшит результаты. Это не работает так. Я видел множество аккаунтов, где ИИ не сразу улучшил показатели, и это просто реальность. Google активно продвигает преимущества, но это не гарантированная победа для всех.
Алгоритмы работают для достижения конкретного результата, который вам нужен – например, определённой рентабельности рекламных расходов – но иногда это может повлиять на другие важные показатели, такие как стоимость конверсии или общая рентабельность инвестиций.
Как человек, который управлял большим количеством веб-рекламы, я узнал, что использование действительно широких ключевых слов со стратегиями автоматического назначения ставок *может* увеличить количество трафика. Однако будьте осторожны! Вы можете привлечь клики от людей, которые на самом деле не заинтересованы в том, что вы предлагаете, что приводит к потере рекламного бюджета и затрудняет получение реальной отдачи от ваших инвестиций. Крайне важно внимательно следить за ситуацией и убедиться, что увеличение трафика действительно приводит к ценным результатам, иначе вы быстро потратите свой бюджет.
Хотя к этим результатам следует относиться с осторожностью из-за специфики рассмотренных ситуаций, исследование более 2600 аккаунтов Google Ads показало, что 72% рекламодателей получили лучшую отдачу от своих рекламных расходов, используя точный таргетинг по ключевым словам. Для сравнения, улучшенные результаты с использованием автоматического, более широкого подбора ключевых слов от Google наблюдались лишь примерно в 26% аккаунтов.
Как SEO-эксперт, я вижу, что многие рекламодатели обеспокоены – и небезосновательно – тем, что простое принятие всего, что предлагает ИИ, на самом деле может *навредить* их кампаниям. Легко в итоге потратить деньги впустую на клики, которые не конвертируются, или увидеть, что ваши результаты достигают плато, если вы не будете осторожны. Вам действительно нужно оценивать эти рекомендации ИИ, прежде чем внедрять их.
Разработка автоматизированных стратегий требует фазы обучения, которая может быть дорогостоящей, но необходимой. В течение этого времени алгоритм тестирует различные подходы, чтобы найти эффективные решения, и не все предприятия располагают ресурсами для покрытия этих первоначальных затрат.
Ошибки, качество и безопасность бренда.
Искусственный интеллект не безошибочен.
Иногда реклама, созданная с помощью ИИ, не совсем удачна – она либо неэффективна, либо не соответствует правилам компании относительно того, как она себя представляет.
Если вы используете генеративный ИИ для написания рекламных объявлений для поиска, он может случайно создать объявления с неточной информацией или неподходящим стилем.
Поскольку я много работал с брендами люксовой моды над их онлайн-рекламой, я часто сталкиваюсь с опасениями, что ИИ может создавать контент, который не соответствует стилю или голосу их бренда, что заставляет их не решаться пробовать новые рекламные форматы.
Недавний опрос Salesforce показал, что 31% маркетологов не решаются использовать ИИ, потому что беспокоятся о точности и качестве результатов.
Эта ситуация осложняется тем, что многие полезные функции в Google Ads, такие как автоматические корректировки, не всегда очевидны. Кроме того, управление этими функциями требует квалифицированной команды. Улучшения на основе искусственного интеллекта могут иногда активироваться без ведома кого-либо, что может вызвать проблемы у компаний со строгими правилами брендирования.
Чрезмерная Зависимость и Утрата Навыков
Тихая обеспокоенность заключается в том, что если маркетологи будут слишком сильно полагаться на ИИ, их собственный опыт может стать ненужным.
Долгое время специалисты по PPC сосредоточивались на внесении небольших улучшений в рекламные аккаунты. Но поскольку машины сейчас выполняют так много работы, естественно задаться вопросом, какой станет их роль.
Согласно исследованию HubSpot, более половины маркетологов в США (57%) опасаются, что им придется быстро изучить инструменты искусственного интеллекта, иначе они могут отстать в своей работе.
PPC позволяет нам тратить меньше времени на утомительные, повторяющиеся задачи – во что я всегда верил.
У каждой PPC-команды есть свои уникальные навыки и опыт. Но реальная выгода, которую они предлагают, заключается не только в управлении кампаниями – это знание того, какую ценность канал приносит бизнесу и понимание всего, что влияет на его результаты.
Итак, должны ли рекламодатели беспокоиться об ИИ в PPC?
Как и в большинстве вещей в рекламе с оплатой за клик (и в большинстве того, о чем я пишу), редко существует прямой ответ. Все действительно зависит от конкретной ситуации.
Рекламодатели PPC не должны беспокоиться, но им следует быть в курсе и готовиться к изменениям. Понимание деталей ИИ не требуется – важнее быть готовым в целом.
Вместо того, чтобы беспокоиться о том, *следует* ли использовать ИИ для ваших маркетинговых кампаний, или можете ли вы доверять ему управление, сосредоточьтесь на том, как ИИ может помочь вам работать умнее и достигать лучших результатов для вашего бизнеса или клиентов.
На протяжении моих пятнадцати лет работы в performance marketing – работая в компаниях, агентствах и управляя собственным бизнесом – я наблюдал множество тенденций. Каждая из них тонко изменила то, чем занимаются PPC-команды.
Искусственный интеллект – это не просто мимолетное увлечение; он кардинально меняет наш мир, и это включает в себя то, как мы делаем PPC-рекламу. Он позволяет рекламодателям автоматизировать больше задач, освобождая их время для концентрации на наиболее эффективных стратегиях для успешных платных медиа-кампаний.
Я думаю, что в целом это положительно, но важно найти правильный баланс, и это будет зависеть от ваших конкретных потребностей и того, что лучше всего подходит для вашей команды.
Смотрите также
2025-11-19 16:14
