Специалисты digital-агентства полного цикла Adventum решили проверить эффективность ИИ на практике, противопоставив тексты, написанные человеком-экспертом, материалам, сгенерированным моделью Yandex GPT. Adventum последовательно исследует новые инструменты для усиления отдачи от рекламных вложений. В кейсе — итоги сравнительного анализа и соображения о роли искусственного интеллекта в performance-маркетинге.
Заказчик проекта
«Клаустрофобия» — игрок с двенадцатилетней историей на ниве интеллектуальных квестов и командных развлечений для всех возрастов.
Задача проекта
Содержательное наполнение объявлений напрямую определяет успех контекстной рекламы. Для попадания в блок спецразмещения и победы в аукционах Яндекса необходимо соблюсти строгие требования: присутствие ключевого запроса в заголовке и теле объявления, наличие побудительного мотива и жесткие лимиты на количество знаков.
Подобные ограничения неизбежно ведут к унификации и появлению шаблонных фраз. В нише развлечений такие стандартизированные объявления попросту теряются среди конкурентов и со временем перестают цеплять взгляд пользователя.
Задача — выяснить, способен ли ИИ продуцировать более убедительные рекламные тексты и как они проявят себя в сравнении с вариантами, подготовленными человеком.
Решение
Команда пересобрала подход к текстам и сформировала три группы объявлений:
1. «Стандартные» тексты — объявления, написанные строго по рекомендациям Яндекса.
2. «Эмоциональные» тексты — созданные экспертом с упором на вовлечение и чувственную составляющую; в ряде случаев требования платформы сознательно игнорировались.
3. Тексты, сгенерированные Yandex GPT — синтезированные нейросетью после изучения контента сайта «Клаустрофобии».
Как работали с Yandex GPT
Генерация материалов производилась через помощника Алису, функционирующего на базе Yandex GPT. Алгоритм действий включал:
1. Уточнение, осведомлена ли модель о правилах оформления объявлений в Яндекс.Директе.
2. Постановку конкретной задачи с передачей ссылки на веб-ресурс заказчика.
3. Попросили сгенерировать объявления с учётом форматов Директа:
- заголовок — до 56 символов,
- дополнительный заголовок — до 30 символов,
- текст объявления — до 81 символа.
Как проводили эксперимент
В эксперимент было включено 9 объявлений: по три варианта на каждую из трёх групп. Запуск кампаний осуществлялся в идентичных условиях, результативность оценивалась по базовым performance-показателям: CTR, конверсионность и стоимость целевого действия (CPA).
Тексты от Алисы использовались без какой-либо корректировки — принципиально важным было проверить «сырой» продукт генерации без вмешательства редактора.
Динамика результатов
Первая неделя
Лидерами стали «эмоциональные» тексты, написанные специалистом. Они показали лучшие значения по CTR, конверсии и стоимости привлечения и уверенно опередили остальные группы на старте теста.
Вторая неделя
Баланс сил сместился: на первые позиции вышли объявления, созданные Алисой. Несмотря на ухудшение средней позиции показа и перемещение в блок гарантии, их эффективность парадоксальным образом возросла:
• конверсия увеличилась с 0,95% до 4,11%;
• CPA оказалась на 49,6% ниже, чем у «стандартных» текстов.
Общие итоги четырехнедельного эксперимента
По завершении тестового периода наилучшую результативность продемонстрировала группа «эмоциональных» объявлений, созданных человеком:
• конверсия — 54% (против 21% у «стандартных» и 25% у текстов ИИ);
• CPA — на 44,1% ниже, чем у «стандартных», но на 6,7% выше, чем у объявлений Алисы;
• минимальный процент отказов среди всех групп.
Вместе с тем, тексты, синтезированные нейросетью, заметно превзошли «шаблонные» аналоги:
• конверсий — на 18% больше;
• CPA — на 44% ниже.
Выводы и рекомендации
Проведённое исследование подтверждает: человеческий фактор сохраняет преимущество в сферах, где критически важны эмоциональный окрас, смысловые нюансы и вовлекающий компонент. Вместе с тем ИИ уже сегодня способен выступать действенным подспорьем в решении performance-задач, особенно на стадии выработки гипотез и оперативного тестирования.
Рекомендации по работе с ИИ:
- Максимально конкретно определяйте функционал и цель для нейросети (качество промптинга напрямую диктует итоговый результат).
- Принимайте во внимание правила рекламных площадок и заблаговременно передавайте модели ключевые запросы и лимиты форматирования.
- Воспринимайте ИИ как вспомогательный ресурс, а не полноценную замену эксперту — для генерации черновых набросков и ускорения проверки гипотез.
- Экспериментируйте с разными нейросетями (Yandex GPT, ChatGPT, DeepSeek) и используйте их конкурентные преимущества в комплексе.