AI у маркетингу: базові use cases, які вже сьогодні економлять 50–90% часу

Швидкість розвитку штучного інтелекту сьогодні відчувається в кожній сфері маркетингу. За останній рік роль AI виросла від “цікавої іграшки” до повноцінного робочого інструмента, який економить час, пришвидшує процеси та допомагає приймати сильніші стратегічні рішення.

Навіть базові інструменти штучного інтелекту можуть закривати 50–70% щоденної рутини маркетолога: від підбору таргетингів і аналізу рекламних кампаній до роботи з навчальними матеріалами, технічними довідками чи списками каналів для розміщення.

У цій статті ми зібрали лише реальні кейси з роботи команди newage. Матеріал побудований на практиці, яку можна застосувати одразу після прочитання.

AI у побудові аудиторій

Один із найсильніших способів використання AI на базовому рівні — це побудова та деталізація цільових аудиторій.

Зазвичай створення портрету ЦА займає багато часу: потрібно зібрати контекст про продукт, сформулювати гіпотези, проаналізувати поведінку, порівняти конкурентів. Штучний інтелект дозволяє скоротити цей процес у кілька разів, водночас підсилюючи його якість і деталізацію.

Цей матеріал створений на основі вебінару, який провів CEO newage. Саша. Нижче можна переглянути повний запис:

У роботі ми використовуємо наш власний Prompt Base: маркетолог задає AI всього кілька ключових параметрів: продукт, категорію, цілі кампанії, ринок і конкурентів. Далі модель самостійно збирає всі вхідні дані в цілісний портрет аудиторії. АІ одразу пропонує сегментацію, описує мотивації й бар’єри, виписує поведінкові особливості та контекст прийняття рішення.

Що AI формує автоматично:

• демографічні характеристики;
• психографіка та мотивації;
• болі, тригери, бар’єри;
• поведінкові патерни на різних етапах воронки;
• інтереси, контекст і причини, чому ця аудиторія купує.

Окрема сильна сторона те, як AI розкладає аудиторію за моделлю SEE–THINK–DO–CARE:

• SEE: широкі аудиторії, які ще не знають про продукт;
• THINK: люди з формованою потребою;
• DO: гарячі сегменти, готові до дії або покупки;
• CARE: існуючі клієнти, які потребують ретеншну.

Він не просто підбирає поверхневі “холодні/теплі” сегменти, а пояснює: які мотиви рухають людину на кожному етапі, що її зупиняє, як змінюється її запит, які формати та повідомлення будуть доречними.

Наприклад, у THINK штучний інтелект може запропонувати меседжі, що підсилюють порівняння; у DO аргументи, які знімають страхи; у CARE способи підвищити лояльність.

AI дуже добре працює з деталями. Він може виділити конкретні емоційні драйвери, назвати реалістичні бар’єри, запропонувати взаємопов’язані тригери й одразу підібрати формат подачі.

У роботі з одним продуктом погляд маркетолога швидко “замилюється”. Ми часто обмежуємось аудиторіями, які вже колись працювали, і пропускаємо нові можливості.

AI, навпаки, пропонує сегменти, що виходять за межі очевидного: суміжні категорії, альтернативні сценарії поведінки, інтереси, які раніше не розглядалися.

Нерідко саме ці нові групи приносять ріст у кампаніях і це один із найцінніших ефектів роботи з AI. Поєднання швидкості та глибини дає маркетологу сильну перевагу: портрет ЦА стає точнішим, сегментація ширшою, а стратегія обґрунтованішою. AI знімає рутину та створює якісну основу для комунікацій і медіапланування.

AI у підборі аудиторій і ключових слів

Після того як ми розуміємо, хто наша аудиторія і на якому етапі воронки вона знаходиться, починається найскладніше — знайти, як саме до неї достукатися.

Google Ads, Meta, TikTok пропонують десятки тисяч можливих таргетингів, інтересів, пошукових запитів і поведінкових сигналів. Людині важко охопити весь цей обсяг, а от AI справляється з цим напрочуд легко.

AI бере на себе рутину пошуку: достатньо описати продукт, ціль кампанії й етап воронки і модель повертає підбірку таргетингів, які варто протестувати.

Тут важливо виділити: AI не вигадує таргетинги, він знаходить їх у файлах Google Audiences або Meta Interests, які ми попередньо завантажуємо.

Також AI добре справляється не лише з підбором, а й з очищенням ключових слів. Маркетолог може завантажити великий масив пошукових запитів, а AI:

• знаходить нерелевантні варіанти,
• пояснює, чому вони не підходять,
• пропонує альтернативи,
• формує структуру кампанії за наміром користувача.

Людина читає ключові слова буквально, а AI бачить логіку, схожість і ширший семантичний зв’язок. Наприклад, для категорії “оренда житла” AI може запропонувати сегменти, пов’язані з переїздом, ремонтом, страхуванням, пошуком меблів.

Як AI економить десятки годин і підсилює brand safety

Збирати якісні whitelists і blacklists займає роки роботи. У newage. ця база формувалася майже 7–8 років і налічує понад 30 тисяч YouTube-каналів. Більшість спеціалістів таких ресурсів просто не має, але тепер їх можна компенсувати AI.

Щоб вручну підібрати список каналів для розміщення, маркетологу потрібно:

1. знайти тематичні канали;
2. переглянути їхній контент;
3. оцінити якість аудиторії;
4. перевірити брендову безпеку;
5. відсіяти токсичні або сумнівні джерела;
6. скласти фінальний whitelist або blacklist.

Це монотонний процес, який легко забирає дні або тижні. І найгірше те, що він швидко застаріває: контент змінюється, з’являються нові канали, старі перестають публікувати.

AI бере на себе ту частину роботи, яка виснажує найбільше — перебирання масивів каналів і перший рівень відсіву. Алгоритм виглядає приблизно так:

1. Маркетолог описує завдання: “потрібні бізнес-канали для просування нерухомості”, “потрібні канали про інвестиції”, “потрібні тематичні TikTok-профілі”.
2. AI аналізує доступні дані про канали: опис, теми, ключові слова, характер контенту.
3. Формує списки, які відповідають тематиці й рівню аудиторії.
4. Відсіює все, що потенційно токсичне, сумнівне або нерелевантне.

Етичний аспект: уникнення російського контенту

Окрема тема, яку варто відзначити: не можна спонсорувати російський контент, навіть випадково. Чому?

• Показ реклами дає монетизацію авторам → вони платять податки → зрозуміло куди вони йдуть.
• Це створює хибне враження “великої української аудиторії” у російських каналів.
• Це безпосередня шкода репутації бренду.

AI чудово допомагає автоматично відсіювати:

• контент, де є російська мова,
• тематики, пов’язані з російським медіаполем,
• підозрілі канали з міксованою аудиторією.

Наприклад, AI може знайти канали, де зустрічається російськомовний опис — це швидкий спосіб автоматично виключити значну частину небажаного контенту. У підсумку бренди не просто показують рекламу там, де “можна”, а роблять це свідомо, відповідально й ефективно.

Аналіз рекламних кампаній через AI: новий рівень швидкості й інсайтів

Після запуску рекламної кампанії наступний етап: аналіз результатів. У теорії це звучить просто, але на практиці найчастіше перетворюється на перегляд десятків рядків у Google Sheets, пошук закономірностей, порівняння груп оголошень, CTR, CPA, ROAS, аудиторій, пристроїв, форматів і ще десятка параметрів. Саме на цьому етапі AI дає найпомітніший приріст швидкості та якості.

Як AI працює з даними Google Sheets

Після важливого етапу анонімізації даних, таблиця завантажується в AI. Модель розпізнає структуру: назви кампаній, групи оголошень, ключові показники, аудиторії, пристрої, формати, дати.

Буквально за секунди вона:

• знаходить найсильніші та найслабші елементи кампанії;
• порівнює їх між собою;
• формує перші висновки;
• пропонує, що треба перевірити або оптимізувати.

Виходить не просто “тлумачення цифр”, а короткий і структурований зріз ефективності.

Людина аналізує дані з перспективи досвіду, продукту, ринку й контексту. Вона розуміє, чому відбулась певна зміна, і відчуває логіку користувача. AI ж навпаки не має упереджень, не перевантажений інформацією і не прив’язаний до минулих рішень.

Ще одна цікава особливість: AI не просто аналізує дані, він пропонує, що робити далі. На основі даних модель може сформувати кілька напрямів оптимізації:

• які аудиторії варто протестувати повторно;
• які креативи “просідають” і потребують заміни;
• де має сенс змінити тип ставок;
• як перерозподілити бюджет між групами;
• які сегменти варто вимкнути через низьку ефективність.

AI не замінює аналіз, але дає натхнення і нові кути, які ми часто пропускаємо через замиленість погляду. Аналіз перестає бути болючим і перетворюється на регулярний, структурований процес.

Генерація формул, скриптів і автоматизацій

Якщо описати роботу digital-маркетолога чесно, то значна її частина — це не креатив і навіть не стратегія. Це рутина: підготовка таблиць, перевірка даних, фільтрація списків, створення формул, пошук помилок у звітах. AI став інструментом, який буквально “визволяє” маркетолога з цієї рутини.

Складні формули Google Sheets за один запит

Коли таблиця зростає до сотень або тисяч рядків, формули стають головним болем. VLOOKUP, QUERY, REGEX, SPLIT, IMPORTRANGE — це все чудово працює, але часто потребує довгого тестування й виправлення помилок.

AI дозволяє:

• описати словами, що має робити формула;
• отримати готовий варіант;
• одразу побачити пояснення логіки;
• адаптувати її під власну структуру таблиці.

Простий, але дуже показовий приклад: потрібно відфільтрувати YouTube-канали, у назвах яких є російська літера “и”, щоб автоматично прибрати такий контент. Скрипт зробив це за секунди.

Менше помилок, менше рутинної роботи

Коли формули створюються вручну, помилки — це норма: зайва дужка, пропущена кома, неправильний діапазон. AI фактично прибирає цей рівень. Маркетолог перестає витрачати годину на пошук помилки, яку AI помітив би за секунду.

Усе, що потрібно від спеціаліста — точно поставити задачу. І це стає новим ключовим навиком: не програмування, а формулювання команд. Тому що результат роботи залежить від того, наскільки добре поясните AI, що має статися на виході.

Прискорення навчання

У digital-маркетингу навчання ніколи не зупиняється: нові тренди, оновлення інструментів, кейси, вебінари, лекції, подкасти. Проблема лише в одному: часу на все це немає. AI нарешті робить навчання керованим і бере на себе найважчу частину перегляду та конспектування.

Завантажуємо лекцію чи вебінар і отримуємо конспект

Усе працює максимально просто: ви завантажуєте відео, аудіо або просто посилання і AI переводить матеріал у текст, структурує його, робить конспект, формує список головних думок. Тобто замість двогодинного вебінару ви отримуєте п’ятихвилинну суть.

Це особливо корисно для довгих тренінгів від Google чи Meta, на які мало в кого доходять руки.

Після конспекту можна працювати з лекцією так само, як з живим експертом. AI дозволяє ставити уточнюючі запитання. Фактично ви отримуєте гібрид — лекція + персональний ментор, який пояснює матеріал під ваш контекст.

А як з відео? AI не просто переповідає їх. Він:

• виділяє основні тези,
• фільтрує “воду”,
• зберігає лише те, що можна застосувати в роботі,
• пропонує, які інсайти варто впровадити у своїх кампаніях.

AI самостійно може знайти моменти, релевантні для конкурентного аналізу, YouTube-каналів і аудиторій. Ще один дуже практичний момент: AI може оцінити, чи взагалі варто витрачати час на повний перегляд.

Тобто:

• якщо в матеріалі є щось нове або унікальне, то AI підкреслює це;
• якщо це “повтор попередніх тренінгів”, тоді він чесно скаже, що можна обмежитися конспектом.

У середньому економія часу сягає 60–70%, а іноді й більше. Навчання перестає бути “баластом, на який немає часу”, і стає частиною робочого процесу, яку AI бере на себе.

Ще більше про роботу з AI:

• AI-арсенал маркетолога: від креативів до автоматизації кампаній
• Як налаштувати процес роботи з AI

Пошук інформації в довідках Google Ads, Meta і DV360 через AI

Шукати вручну — це біль. І саме тому сьогодні найпростішим рішенням стає AI, який буквально за секунди знаходить точну, перевірену й актуальну інформацію прямо з офіційних джерел.

Щоб AI дав коректну відповідь, важливо чітко сформулювати запит. Що ви хочете дізнатися? У якому контексті? Який додатковий критерій важливий? Чим точніше питання, тим якісніший буде результат.

Перевага пошуку інформації в довідках через АІ в тому, що він не вигадує відповідь. Він працює з тим, що ми йому даємо, і процес виглядає так:

• ви вставляєте URL офіційної довідки,
• формулюєте запит,
• AI переглядає документацію,
• знаходить точний фрагмент,
• повертає коротку відповідь + цитати з джерел.

Для маркетолога це означає економію до 90% часу, який зазвичай витрачається на технічні пошуки. Замість довгих переходів між розділами, скролів і порівнянь, ви просто отримуєте готову відповідь, яка вже містить суть.

Сучасний AI про інструменти, які закривають рутину, прискорюють аналіз, допомагають мислити ширше і перетворюють хаос даних на структурні рішення. Навіть базові сценарії використання дають економію від 50 до 90% часу.

У наступних матеріалах ми перейдемо до просунутих AI-інструментів, які команда newage. використовує у складних рекламних проєктах.

FAQ: часті запитання про AI у маркетингу

Чи може AI повністю замінити маркетолога?

Ні. AI чудово справляється з рутинними задачами: сегментаціями, фільтрацією, аналізом, формулами. Але стратегічні рішення, інтерпретація даних, розуміння ринку та бренд-контексту залишаються за людиною. 

Наскільки точними є рекомендації AI?

На базовому рівні дуже точними. Але будь-який результат потрібно інтерпретувати й перевіряти.

Чи безпечно завантажувати дані рекламних кампаній?

Так, якщо попередньо провести анонімізацію: прибрати назви клієнтів, брендів, чутливу інформацію. Це обов’язкове правило.

Чи можна використовувати один промпт для всіх проєктів?

Так і ні. Є готові шаблони, але їх потрібно адаптувати під продукт, категорію, ринок і бізнес-цілі. Один і той самий промпт без контексту буде давати посередній результат.

Чи треба маркетологу вміти програмувати, щоб автоматизувати роботу?

Ні. У 2025 році AI бере на себе написання формул і скриптів. Єдиний справжній навик — вміти правильно сформулювати задачу: що ви хочете отримати і навіщо. AI зробить решту.