Рассказали, как с помощью ИИ делать баннеры, находить покупателей и запускать рекламу, которая приносит заказы, а не штрафы.
6 ноября 2026
ИИ для рекламы — нейросети для баннеров, видео, текстов и ставок
Нейросеть для рекламы делает баннер и текст объявления за минуту, чтобы снять рутину с команды. Но ИИ может и больше: подобрать, кому показать рекламу и по какой цене, чтобы сэкономить рекламный бюджет всей кампании.
Разобрали, как генерировать креативы внутри рекламных кабинетов, настраивать ставки по ML-сегментам и запускать кампанию без риска получить штраф.
Содержание:
ИИ для создания рекламы: баннеры, видео и тексты
С помощью ИИ создают изображения, видео и тексты для рекламных объявлений — в универсальных сервисах вроде Kandinsky, ChatGPT или во встроенных инструментах рекламных кабинетов.
Нейросети для баннеров и изображений
Популярные сервисы для генерации картинок решают базовые задачи одинаково: создают изображение по описанию, меняют фон, добавляют или убирают детали. Но у каждого есть то, что получается лучше, чем у остальных:
Midjourney выбирают, когда реклама еще на стадии идеи. В черновом режиме нейросеть быстро и дешево создает десятки вариантов в разных стилях, а финальные картинки выглядят как работа профессионального фотографа или иллюстратора. Текст Midjourney пишет хуже конкурентов, поэтому надписи добавляют отдельно.
Kandinsky полезен, когда есть фото товара, а снимать его заново нет времени или бюджета. По одному снимку он делает серию кадров с другим фоном или обстановкой и при этом не искажает сам товар. Например, кружку переносит со стола в студии на новогодний подоконник. Запросы понимает на русском, работает внутри «ГигаЧата».
ChatGPT берут, когда визуал уже есть и из него нужно сделать версии под разные акции или сегменты. В переписке можно попросить поменять цвет, фон или деталь, и нейросеть изменит только это. Текст на изображении ChatGPT пишет аккуратно, так что баннер с надписью можно собрать сразу в нем.
Универсального лидера среди них нет, поэтому сервис стоит выбирать опытным путем: решить одну задачу в нескольких сервисах и оставить тот, который удобнее команде.
Базовый рекламный визуал с кружкой кофе, созданный в ChatGPT по текстовому описанию
Новогодняя версия того же визуала: новый фон и декор, а кружка и стол без изменений
Внешние нейросети для баннеров используют, когда визуал нужен сразу для нескольких каналов. Например, картинку для новой коллекции можно сделать один раз и использовать в баннере, email-рассылке и пуше. Но под каждую рекламную площадку изображение придется вручную обрезать под нужный размер и загружать в кабинет.
Избежать лишних действий можно, если генерировать креатив прямо в рекламном кабинете. В «Яндекс Директе» и VK Рекламе нейросеть создает картинку во время настройки объявления — сразу в нужном формате и без ручной загрузки.
В «Яндекс Директе» изображения делает ИИ-редактор креативов. Он помогает на каждой стадии работы с визуалом:
- Создает картинку по описанию. Рекламодатель называет ключевой объект и обстановку вокруг него, например «белые кроссовки на светлом фоне», и получает готовый креатив.
- Дорабатывает готовое по запросу маркетолога. К новогодней распродаже дорисовывает на светлой стене за кроссовками гирлянду и шары. Для молодежного сегмента заменяет белые кроссовки на яркую модель, а светлый фон оставляет прежним. Из одного базового визуала так вырастает линейка версий, своя под каждую акцию и аудиторию.
- Подгоняет под форматы показа. На разных рекламных площадках могут использовать блоки разного формата — где-то подходит горизонтальный баннер, где-то вертикальный, где-то квадрат в ленте. Под каждый формат редактор меняет пропорции изображения, но сохраняет ключевые элементы и достраивает фон по краям. Кроссовки остаются в центре и не обрезаются, поэтому объявление аккуратно смотрится в любом блоке.
В VK Рекламе можно генерировать объявление по описанию, править по запросу и подгонять под разные размеры.
Отдельно у VK работает «Креативная студия», в которой собраны примеры сгенерированной ИИ рекламы в разных индустриях. Их можно взять за образец, чтобы создать свое объявление.
В «Креативной студии» VK можно смотреть примеры генераций по разным темам и для разных аудиторий. Например, эта подборка сгенерирована по теме «Хобби и творчество» для женщин до 32 лет
ИИ для видеорекламы
С помощью нейросетей можно сделать рекламный ролик без съемки. Выбор сервиса зависит от того, что должно быть в кадре и где будут показывать видео.
Если в кадре должен быть товар, подойдут Runway, Kling, Pika, Kandinsky, «Шедеврум» или приложение Алисы. Они создают видео по текстовому описанию или оживляют готовую картинку. Например, из предметного фото кружки получается короткий ролик, где над кофе поднимается пар.
Если продукт нужно объяснить словами, используют HeyGen и Synthesia. В них цифровой ведущий зачитывает рекламный текст в кадре, как будто его записали на камеру. Так можно рассказать, как работает сервис или чем выгодна акция, без актера, студии и съемки.
Если кампания идет в «Яндекс Директе» и картинка для объявления уже есть, отдельный сервис не понадобится: видео собирают прямо в рекламном кабинете. За это отвечает функция «Оживить изображение».
Рекламодатель загружает изображение и описывает, что происходит в кадре, а нейросеть превращает его в ролик. По данным экспериментов «Яндекса», объявления с видео охватывают в среднем на 7% больше целевой аудитории.
В рекламном кабинете «Яндекса» из статичного изображения можно сделать видео, в котором собака бежит по полу, запрыгивает на кресло и виляет хвостом
Нейросети для создания объявлений
ИИ может придумать варианты для AB-тестов и адаптировать одно сообщение под разные сегменты аудитории. Например, из одного оффера он соберет несколько заголовков с разными акцентами — на цену, новинку или срок акции.
При этом без знания особенностей бренда он может делать ошибки — предложить скидку VIP-клиентам, хотя для них ценность продукта как раз в недоступности для остальных. Чтобы этого не случилось, можно создать ассистента, который будет готовить рекламные тексты в голосе бренда.
В CRM-агентстве WIM собрали ассистента в ChatGPT и один раз загрузили в него базу знаний компании. В нее вошли удачные тексты прошлых кампаний, правила стиля и стоп-слова. Сборка заняла около трех часов, зато каждый следующий текст выходит быстрее. Схему можно использовать для любых текстов — рассылок или рекламы.
Генерировать тексты умеют и рекламные кабинеты. В «Яндекс Директе» нейросеть изучает сайт и пишет по нему заголовки и тексты. Рекламодатель заранее отмечает фразы, которые использовать нельзя, и из готовых вариантов оставляет удачные. По данным «Яндекса», такие объявления приносят в среднем на 17% больше конверсий за счет аудитории, которая раньше на рекламу бренда не откликалась.
Примеры нейрообъявлений от «Яндекса», которые созданы на основе информации с сайта компании
Как ИИ оптимизирует показы и ставки
Алгоритм оценивает каждого пользователя и прогнозирует, с какой вероятностью он сделает заказ. По этому прогнозу он решает, кому показать объявление и какую назначить ставку, или подсказывает это маркетологу, как в ML-ретаргетинге.
Автостратегии рекламной площадки
В автостратегиях «Яндекс Директа» рекламодатель обозначает рамки кампании, а внутри них рекламу ведет алгоритм:
- рекламодатель указывает цель, например покупку, и бюджет;
- алгоритм сам решает, кому показать объявление и сколько заплатить за показ, чтобы покупок было больше.
Чтобы найти новых покупателей, алгоритм анализирует клиентов, которые сделали онлайн-заказы, и показывает объявление похожим пользователям. Но онлайн-заказы — это не все покупки. Часть клиентов платит офлайн и в приложении, и эти данные подгружают в Метрику отдельно. Тогда алгоритм видит все продажи сразу и точнее находит новых клиентов. Данные загружают вручную или настраивают автоматическую передачу.
Сеть товаров для дома COZY HOME попробовала оба сценария. Вначале выгружала офлайн-покупки раз в день вручную из CDP и переносила в Метрику. Из-за этого алгоритмы Директа обучались с задержкой. Вдобавок Метрика считала все оформленные онлайн-заказы, включая невыкупленные.
Компания автоматизировала передачу данных с помощью OPA Mindbox — сервиса, который собирает подтвержденные покупки из всех каналов и отдает их рекламным алгоритмам. Теперь данные попадают из CDP в Метрику и Директ в реальном времени, а кампании настроены сразу на три цели — офлайн-покупки, оплаченные заказы на сайте и в приложении. За год доля рекламных расходов (ДРР) упала с 40 до 25%, а стоимость целевого действия — на 33%.
После успешного теста мы оптимизируем с OPA все рекламные кампании. Раньше могли потратить на промо 100 тысяч рублей и получали 250 тысяч. Сейчас при том же бюджете и офферах зарабатываем 400 тысяч рублей.
Подход используем не только в Директе, но и для таргетированной рекламы, соцсетей и CPA-сетей.
ML-ретаргетинг
ИИ-алгоритм прогнозирует вероятность покупки на основе поведения посетителя онлайн-магазина — какие страницы открывал, сколько пробыл на сайте, положил ли товар в корзину. По этим признакам модель оценивает каждого пользователя по шкале от 1 до 100 — чем выше балл, тем ближе человек к покупке.
В сети книжных магазинов «Читай-город» ставки корректировали вручную, и это была постоянная работа. Каждую неделю директолог проверял группы покупателей по полу, возрасту и устройству. Для каждой группы он сравнивал ДРР с целевыми 16%, а конверсию в заказ — с остальными группами.
По итогам ставку снижали, например для девушек младше 18 лет, или повышали для мужчин 35–44 лет. Через неделю проверка начиналась заново: состав групп менялся, и коэффициенты приходилось назначать снова.
При этом даже регулярные корректировки не отделяли тех, кто готов к покупке, от остальных. Рекламу все равно видели клиенты, которые вряд ли закажут, и у части групп ДРР оказывался выше целевого, а конверсия — ниже ожидаемой.
Чтобы ставки зависели от готовности к покупке, «Читай-город» попробовал ML-ретаргетинг на 12 кампаниях. Модель поделила тестовую группу на 10 сегментов по вероятности покупки и рассчитала для каждого коэффициент ставки. В AB-тесте по этим коэффициентам правили ставки в тестовой группе, а в контрольной цену показа определял аукцион. Все 10 тестовых сегментов отработали лучше контрольной:
- ДРР ниже на 1,2 п. п.;
- выручка с клика выше на 67,3%;
- конверсия в заказ выше на 1,5 п. п.
Статистическая значимость теста — 95%.
После теста ML-сегменты добавили во все кампании «Читай-города» в Директе. В мае 2026 года тестовые кампании снова обошли контрольные. Выручка с клика оказалась выше на 56%, конверсия в заказ — на 1,4 п. п., а ДРР удержали ниже 16%.
Как изменилась реклама с ИИ-поиском
В обычном поиске пользователь получает список ссылок, а реклама стоит рядом с ними. В режиме ИИ у Google (AI Mode) и в ответах Алисы AI у «Яндекса» этот список заменяет один готовый ответ нейросети. Ссылок рядом больше нет, поэтому площадки показывают рекламу сбоку от ответа или прямо внутри него.
Google тестирует такую рекламу в AI Mode: для нее сделали отдельные форматы.
Объявления формата Conversational Discovery Ads нейросеть генерирует под конкретный вопрос. Highlighted Answers встраиваются прямо в ответ нейросети с пометкой Sponsored. А в AI-powered Shopping ads нейросеть предлагает конкретный товар и объясняет, почему он подходит под задачу пользователя.
AI-powered Shopping ads: пользователь спрашивает про компактную кофемашину — Gemini предлагает ему подходящий вариант
«Яндекс» показывает в ИИ-выдаче рекламу из обычных поисковых кампаний Директа. С конца 2025 года под ответом Алисы AI или сбоку появляется промоблок с пометкой «промо» — одно-два объявления. Так реклама из старых кампаний попадает в новую выдачу без отдельного формата.
Алиса AI отвечает на запрос «куда поехать на выходные», а следом показывает рекламу сервиса аренды квадроциклов
Новые форматы рекламы могут быть удобны для пользователя, но их экономика пока под вопросом.
В классической выдаче наверх помещается три-пять кликабельных ссылок. В чат-ответ столько рекламы не вставить: он компактный, и больше трех блоков туда не поместится. Отсюда вопрос к экономике самого Google — согласится ли компания зарабатывать на ответе меньше, чем на прежней выдаче. Если нет, реклама в AI Mode подорожает, и часть рекламодателей уйдет в другие каналы.
Как запустить рекламную кампанию с ИИ
Нейросеть генерирует баннер или текст за минуту, но быстрый креатив сам по себе заказов не приносит. Чтобы ИИ работал на продажи, ему дают контекст о бренде, проверяют результат и измеряют эффективность ИИ-кампаний. Разберем по шагам, как запустить рекламу с ИИ.
Шаг 1. Собрать контекст о бренде и аудитории
Нейросеть для рекламы знает о бренде только то, что ей рассказали. Без контекста она выдает общие формулировки и промахивается с предложением. Например, дает скидку тем, кто купил бы и так.
Поэтому, прежде чем подключать ИИ, данные о бренде собирают в общую базу: продукт и УТП, портрет аудитории, удачные тексты прошлых кампаний, обещания, которые нельзя давать, и стоп-слова. Эту базу загружают в проект или ассистента в ИИ, чтобы нейросеть опиралась на нее, когда пишет текст объявления и предлагает идею креатива.
Шаг 2. Сформулировать гипотезы
На этом шаге решают, какому сегменту аудитории и что предлагать. Как правило, клиентов делят по полу, возрасту, среднему чеку или истории заказов. ИИ помогает увидеть неочевидное — сегменты, которые по этим признакам не считываются.
Например, среди покупателей детских товаров он выделит тех, кто заказывает подарки чужим детям: по возрасту и чеку они неотличимы от родителей, а повод и мотивация у них совсем другие. Такие группы ИИ собирает из интервью, отзывов и опросов.
Производитель экотоваров для дома Synergetic сегментирует покупателей с помощью нейросети. Для skincare-линейки она разобрала 30 интервью с покупательницами и выделила 5–7 сегментов. Для каждого описала ключевую боль, мотивацию к покупке и возможный оффер. В промпте ее просили не делить аудиторию на «молодых» и «возрастных», а группировать по болям и потребностям при выборе косметики.
По наблюдениям команды, такая сегментация в среднем дает прирост метрик на 15%. Synergetic использует эти сегменты в рассылках, но тот же подход подойдет и для рекламы: сегменты подскажут, с каким оффером идти к каждой группе.
Шаг 3. Подготовить и проверить креативы
Под каждую гипотезу собирают свой креатив. Тем, кто берет детский товар в подарок, показывают нарядную упаковку и идею беспроигрышного варианта. Родителям, которые покупают своему ребенку, — акцент на безопасности и пользе. В «Яндекс Директе» и VK Рекламе креативы можно собирать прямо в кабинете: там площадка сама подгонит их под форматы показа.
Но важно учитывать, что нейросеть легко выдумывает детали. Например, припишет товару характеристику, которой нет, или назовет скидку, которую не объявляли. Такая выдумка выглядит правдоподобно и теряется среди настоящих офферов, поэтому названия, цифры и условия акций сверяют вручную, а товар на картинке — с реальным.
Шаг 4. Настроить показы
Чтобы алгоритм верно подобрал аудиторию и ставку, в рекламный кабинет передают максимально полные данные о клиентах:
- Покупки по всем каналам. Онлайн-заказы алгоритм видит сам, а офлайн-продажи и оплаты в приложении подтягивают из CDP.
- Другие данные о клиентах — история покупок, средний чек, давность последнего заказа. По этим параметрам алгоритм точнее решает, кому показать объявление, а кому нет.
Шаг 5. Проверить эффективность рекламы
Новую кампанию запускают на часть аудитории. Например, одной группе показывают объявления со ставками по ML-прогнозу, другой — с обычными. Через пару недель сравнивают метрики кампании. Как правило, реклама работает на продажи, поэтому смотрят на заказы и долю рекламных расходов. Если у тестовой группы они лучше, подход переносят на остальные кампании.
Бывает, что эффекта сразу нет, но и такой тест показывает, куда двигаться. ML-ретаргетинг обычно возвращает тех, кто уже был на сайте. Befree проверил его на поиске новых клиентов. Для этого взяли четыре сегмента с самой высокой вероятностью покупки, построили по ним look-alike-аудитории — похожих пользователей — и запустили рекламу на холодный трафик в РСЯ.
Кампания шла с 18 по 29 декабря 2025 года, а итоги смотрели в середине января 2026 года, уже с учетом выкупа и отложенных покупок новогодних праздников. ДРР выкупа оказался на 10,04 п. п. выше, чем у привычной РСЯ-кампании за тот же период.
По главной метрике тест проиграл, но в компании считают, что у механики есть потенциал. Старую кампанию на стандартном таргетинге давно и регулярно оптимизируют, а новая за пару недель с ходу дала сравнимые показатели. И их есть куда улучшать — через ставки, креативы, форматы и места показа.
Риски и ограничения использования ИИ в рекламе
ИИ генерирует тексты и картинки, но может ошибиться в фактах, нарушить чужие права или выдать шаблонный текст, который отталкивает аудиторию. Поэтому финальное решение, что пойдет в рекламу, должно оставаться за человеком.
Нейросеть может выдумать факты
ИИ предсказывает вероятное продолжение текста, а там, где данных не хватает, додумывает их сам. Так в рекламе может появиться несуществующая модель товара с выдуманными характеристиками, которая будет выглядеть правдоподобно среди реальных позиций. Кажется, что это некритично, но на самом деле недостоверная реклама — это нарушение закона.
По закону «О рекламе», недостоверной считается реклама с неверными сведениями о цене, скидках, условиях доставки или гарантиях. За такое нарушение компании грозит штраф по статье 14.3 КоАП на сумму от 100 до 500 тысяч рублей. Если не перепроверить креатив вручную, выдуманная скидка или характеристика попадет в объявление и может стать причиной штрафа.
Креатив, созданный ИИ, может нарушить чужие права
Нейросеть может создать текст или картинку, похожие на чужое произведение, или лицо, похожее на реального человека. А чужой контент защищен авторским правом, даже если его сделали с помощью нейросети.
Компания Roistat для своей рекламы взяла дипфейк-ролик с лицом Киану Ривза, созданный другой компанией, и выложила его без разрешения. Roistat настаивала, что контент нейросети авторским правом не защищен. Но Арбитражный суд Москвы решил иначе. Дипфейк — лишь инструмент обработки, а над роликом работали люди, поэтому права на него остаются у создателей. Компанию обязали выплатить 500 тысяч рублей.
Чтобы избежать рисков, сгенерированного персонажа, похожего на известного человека, заменяют на нейтрального. Текст проверяют на уникальность в «Антиплагиате», картинку — через поиск по изображениям вроде TinEye. Слоганы проверяют в открытых реестрах ФИПС, где ищут не только точное написание, но и созвучные варианты.
Бесплатные нейросети могут запрещать коммерческое использование креативов
У каждой нейросети есть пользовательское соглашение. В нем прописано, что разрешено делать со сгенерированным контентом, и в бесплатных версиях на коммерческое использование часто стоят ограничения.
Например, бесплатный «ГигаЧат» разрешено использовать только в некоммерческих целях, а для коммерческих задач нужна платная версия. В «Шедевруме» любой коммерческий контент выпускают только после согласования с «Яндексом». Кроме того, условия меняются. Сервис может в любой момент закрыть коммерческое использование генераций, поэтому соглашение стоит перечитывать перед каждой кампанией.
Шаблонные тексты отталкивают аудиторию
Нейросети часто повторяют одни и те же обороты и пишут в шаблонном тоне. По этим признакам читатель отличает машинный текст от человеческого. По данным Ernst & Young, тексты с нейроштампами реже находят отклик — читатели узнают генерацию и не дочитывают материал.
Чтобы этого избежать, для нейросети заводят стоп-лист: слова и приемы, которых в текстах бренда быть не должно. В United Colors of Benetton так оформили для ИИ редакционную политику — внесли в нее слова-маркеры вроде «инновационный» и «уникальный», запретили лишнюю драматизацию. Нейросеть перестала выдавать шаблонные формулировки, и тексты сохраняют голос бренда.
Ответы на частые вопросы
Какие нейросети лучше использовать для рекламы?
Единой нейросети для рекламы любых форматов не существует, обычно инструмент выбирают под задачу. Картинки генерируют в Midjourney, ChatGPT или Kandinsky. Видео — в Runway, Kling, Pika, Kandinsky, «Шедевруме» или приложении Алисы, а ролики с цифровым ведущим — в HeyGen и Synthesia. Тексты объявлений пишут в ChatGPT или в российских «ГигаЧате» и YandexGPT.
Для кампаний в «Яндекс Директе» и VK Рекламе креатив собирают прямо в рекламном кабинете: там нейросеть сама подгоняет его под форматы показа.
Можно ли создать рекламу с помощью ИИ бесплатно?
Сгенерировать креатив получится и в рекламном кабинете, и в бесплатных версиях нейросетей. Но бесплатно создать картинку — не то же самое, что свободно поставить ее в рекламу. Право на коммерческое использование зависит от сервиса.
В «Яндекс Директе» и VK Рекламе генерация бесплатная, и креатив из кабинета сразу можно ставить в объявление.
У отдельных нейросетей коммерческое использование часто закрыто в пользовательском соглашении. Бесплатный «ГигаЧат» разрешен только для некоммерческих задач, а в «Шедевруме» рекламный контент выпускают после согласования с «Яндексом». Поэтому, прежде чем ставить генерацию в рекламу, маркетолог проверяет условия сервиса.
Заменит ли ИИ дизайнера и копирайтера в рекламе?
Пока нет. ИИ снимает рутину — готовит варианты баннеров и текстов, подгоняет их под разные сегменты аудитории и форматы. Но он может выдумать несуществующую скидку, перепутать название продукта или выдать шаблонный текст, который оттолкнет клиентов.
Так ИИ не заменяет человека, а меняет его работу. Вместо того чтобы рисовать и писать креатив вручную, специалист задает нейросети направление и отвечает за результат.
Как ИИ помогает оптимизировать рекламный бюджет?
С помощью ИИ можно спрогнозировать вероятность покупки для каждого пользователя и настроить рекламу на самых перспективных посетителей сайта. Тогда бюджет идет на тех, кто готов заказать, а не тратится одинаково на всю аудиторию, включая тех, кто покупать не собирается.
Например, ML-ретаргетинг оценивает каждого посетителя сайта по шкале от 1 до 100 и делит аудиторию на сегменты по этой оценке. Маркетолог настраивает ставки: за тех, кто ближе к покупке, повышает, за остальных снижает или убирает людей из показов.
Какие есть риски при использовании ИИ в рекламе?
Главный риск в том, что ответственность за рекламу остается на компании, даже если креатив сделала нейросеть. Отсюда несколько частых проблем:
- ИИ выдумывает факты. Несуществующая скидка или характеристика делает рекламу недостоверной, а это нарушение закона о рекламе. Компании грозит штраф от 100 до 500 тысяч рублей.
- Креатив нарушает чужие права. Сгенерированный текст, картинка или лицо могут повторить чужое произведение. Так Roistat выплатила 500 тысяч рублей за дипфейк с лицом Киану Ривза в своей рекламе.
- Условия сервиса запрещают рекламу. У бесплатных версий нейросетей коммерческое использование часто закрыто пользовательским соглашением.
- Текст выходит шаблонным. Нейроштампы аудитория распознает и пролистывает
Какие российские нейросети можно использовать для рекламы?
Для рекламы подходят:
- Kandinsky — генерирует картинки по описанию, добавляет и убирает объекты, меняет фон, а в режиме «из изображения в видео» оживляет готовый кадр.
- «Шедеврум» — создает картинки и превращает фото в короткий анимированный ролик. Коммерческий контент выпускают только после согласования с «Яндексом».
- Приложение Алисы — бесплатно превращает фото в видеоролик.
- «ГигаЧат» и YandexGPT — пишут заголовки и тексты объявлений по брифу. У бесплатного «ГигаЧата» коммерческое использование закрыто, рекламные тексты — в платной версии.
- Рекламные кабинеты «Яндекс Директа» и VK Рекламы — генерируют картинку, видео и текст во время настройки объявления и подгоняют их под форматы показа
