Подготовка кампании часто упирается не в оффер и не в источник трафика, а в креативы. Когда времени мало, нейросеть за пару минут выдает пачку баннеров и видео, готовых к тесту. Это удобно, но есть риск получить низкую конверсию. Ручной продакшен дольше и дороже, зато дает продуманные идеи и стабильный результат на дистанции.
В этой статье сравним два подхода — AI-креативы и ручной продакшен. Разберем их сильные и слабые стороны, посмотрим, где нейросети спасают арбитражника, а где без дизайнеров и креативщиков не обойтись.
- Что такое AI-креативы: определение, плюсы и минусы
- Что такое ручной продакшен: определение, плюсы и минусы
- Кейсы: где выигрывает AI, где ручной подход
- Чек-лист: как выбрать подход и совмещать AI с ручным продакшеном
Что такое AI-креативы: определение, плюсы и минусы
Это баннеры, тизеры, тексты или видео, которые создаются нейросетями.
Плюсы AI-креативов:
- Скорость. Нейросеть генерирует пачку креативов за минуты, а не часы или дни. Это позволяет запускать тесты практически сразу.
- Масштабируемость. Можно быстро подготовить материалы для разных гео, языков и форматов ― от тизерных баннеров до коротких вертикальных видео.
- Персонализация. AI умеет адаптировать сообщения под разные сегменты аудитории, что помогает находить тонкие связки.
- Экономия бюджета. ИИ-инструмент стоит дешевле, чем работа команды — дизайнера, монтажера, сценариста, копирайтера, особенно при массовых тестах.
- Стилистическая гибкость. От строгого баннера до мемного креатива ― нейросеть легко перестраивается под нужный тон.
Минусы AI-креативов:
- Риск шаблонности. Креативы походят друг на друга, уникальность невысока.
- Ошибки и галлюцинации. AI может выдать некорректные данные, странные визуальные детали или нелогичный текст.
- Модерация. Часть материалов не проходит проверку в рекламных сетях: алгоритмы распознают слишком явный автоген.
- Этика и авторство. Для арбитражников главный риск — бан аккаунта или отклонение объявлений, если ИИ-креатив окажется сгенерированным на базе чужих материалов. Условия коммерческого использования зависят от сервиса. Поэтому чекайте лицензии и фильтруйте результаты, чтобы избежать проблем с модерацией и юристами.
- Доверие аудитории. Если контент выглядит искусственно, пользователи реагируют настороженно, и конверсия падает.
AI-креативы идеально подходят для быстрых тестов и массовой генерации идей. Но полагаться на них как на единственный источник качественных материалов рискованно.
Что такое ручной продакшен: определение, плюсы и минусы
Это работа дизайнеров, копирайтеров, видеомонтажеров. Такой подход строится на опыте и аналитике: креативы создаются под конкретный оффер и целевую аудиторию.
Плюсы ручного продакшена:
- Глубина проработки. Контент-мейкер учитывает нюансы оффера, аудитории и площадки ― от цветовой схемы до эмоционального триггера.
- Контроль качества. В отличие от нейросети специалист видит, что реально сработает, а что выглядит странно или непрофессионально.
- Долгосрочный эффект. Такие креативы формируют доверие и позитивное восприятие у аудитории.
- Гибкость в модерации. Специалисты лучше подстраиваются под правила рекламных систем и создают белые материалы.
Минусы ручного продакшена:
- Скорость. Подготовка занимает дни или недели ― это критично, когда нужно срочно запускать тест.
- Стоимость. Работа команды специалистов стоит дороже, чем подписка на AI-сервис.
- Ограниченный масштаб. Человек не может за ночь выдать сотню креативов ― это тормозит массовые тесты.
- Риск человеческого фактора. Ошибки, дедлайны, усталость ― все это иногда срывает кампании или снижает их эффективность.
- Невозможность мгновенной персонализации. Для работы с десятками гео и сегментов нужны дополнительные ресурсы.
Ручной продакшен выигрывает там, где ставка делается на качество, а не на скорость запуска.
Кейсы: где выигрывает AI, где ручной подход
Разберем два примера — из арбитража и разработки приложений.
Кейс № 1. Медиабайер протестировал оффер Duston Gel на Колумбию через пуш-рекламу, подключив нейросети RYTR и Midjourney. Эксперимент шел неделю и был построен на сравнении текстовых и визуальных нейрокреативов.
Тексты генерировались автоматически: нейросеть выдавала десятки вариантов, от странных («¡Las articulaciones no son necesarias!» — «Суставы не нужны!») до простых и работающих.
В итоге лучшие короткие слоганы показали конверсии в пределах 0,13–0,22% CR, а лидирующим оказался креатив «¡Alivia tus dolores articulares!» («Облегчи боль в суставах!»).
Следующий этап — тест картинок из Midjourney. Байер столкнулся с проблемой: промпты давали мультяшные и слишком абстрактные изображения. Попытки сделать акцент на продукте оказывались безрезультатными, а визуал часто выглядел пугающе или нечитабельно.
В итоге рекламные кампании с нейрокартинками ушли в минус. А вот тексты, несмотря на ограничения источника трафика, показали почти безубыточный результат.
Вывод: генерация текстов через ИИ дает рабочий результат и экономит время, но требует фильтрации и доработки человеком. Визуалы же от Midjourney без референсов, четкого ТЗ и постобработки слабо подходят для арбитража.
В итоге именно AI-тексты, а не картинки оказались ближе к эффективным креативам.
Кейс № 2. В 2023 году энтузиаст провел эксперимент: создал игру с нуля силами нейросетей. Цель была амбициозная — сделать аналог Angry Birds, но в стиле Хеллоуина, без знаний программирования и дизайна. Для этого он использовал ChatGPT для кода, Midjourney и DALL·E 3 для графики.
На дизайн ушло меньше всего времени: заставка и фон сгенерировались за минуты, персонажи и игровые объекты тоже создавались через нейросети и дорабатывались в графическом редакторе.
Главная сложность оказалась в программировании. ChatGPT написал около 600 строк кода, но чтобы игра заработала, автору пришлось шаг за шагом просить ИИ исправлять ошибки и добавлять новые функции.
Вывод: нейросети уже способны закрывать полный цикл разработки базы продукта — от дизайна до кода. Однако если визуальная часть делается легко и быстро, программирование требует больше вмешательства человека. Код ИИ громоздкий и нестабильный без рефакторинга, поэтому без базовых знаний разработки обойтись не получится.
|
Опыт показывает: нейросети хорошо справляются с задачами, где важна скорость генерации идей и базового материала. Они закрывают рутинный пласт работы и позволяют быстрее запускать тесты или прототипы. Но без фильтрации и доработки человеком результат редко становится конкурентным. Наоборот, ручной подход требует больше времени и ресурсов, зато гораздо точнее, надежнее и более гибкий. В арбитраже и маркетинге оптимально комбинировать подходы. Ускорять процессы с помощью AI, тогда как человек контролирует качество и доводит до финала. |
Чек-лист: как выбрать подход и совмещать AI с ручным продакшеном
- Смотрите на сроки. Если кампания горит и срочно нужны креативы, нейросети закрывают задачу за минуты. Но для сложных продуктов или долгосрочных кампаний лучше подключать ручной продакшен.
- Оценивайте бюджет. AI-креативы дешевле и позволяют протестировать десятки гипотез без серьезных затрат. Ручная работа дороже, зато дает более точный результат и меньше пустых кликов.
- Берите во внимание качество. Нейросети часто выдают шаблонные или однотипные решения, которые нужно фильтровать. Человек добавляет уникальность, эмоциональный акцент и бренд-стиль.
- Комбинируйте. AI подходит для быстрого теста гипотез и сбора статистики, а лучшие связки уже стоит отдавать в ручной продакшен — для масштабирования и повышения CR и ROI.
- Измеряйте результат. Сравнивайте CTR, CR и ROI по разным подходам. Только цифры покажут, где AI действительно экономит ресурсы, а где без ручного продакшена не обойтись.
AI-креативы и ручной продакшен не конкуренты. Вместе они дают скорость и масштаб нейросетей плюс точность и качество человеческой работы. В связке эти инструменты превращаются в мощный двигатель арбитражных кампаний.