AI-креативы vs ручной продакшен: стоит ли доверять нейросетям

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.

1. Что такое AI-креативы: определение, плюсы и минусы
2. Что такое ручной продакшен: определение, плюсы и минусы
3. Кейсы: где выигрывает AI, где ручной подход
4. 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.

Чек-лист: как выбрать подход и совмещать AI с ручным продакшеном

1. 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.
2. 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.
3. Берите во внимание качество. Нейросети часто выдают шаблонные или однотипные решения, которые нужно фильтровать. Человек добавляет уникальность, эмоциональный акцент и бренд-стиль.
4. 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.
5. 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.