Штучний інтелект вже змінює те, як маркетингові команди працюють з аналітикою. Head of Marketing у Railsware Іван Бурбан у своїй колонці для Scroll.media розповів про можливості, у які зараз дійсно варто інвестувати.

Усі ми вже дуже начитані та знаємо, що маркетинг без аналітики – не стратегія, а дорогий самообман. Коли ви просто вірите, що канали працюють, а бізнес зростає, і заспокоюєте себе красивими назвами нових KPI, на вас цілком заслужено починають дивитися косо. Рішення без цифр сьогодні нічого не варті.

Утім, чи застосовується це правило до сучасної аналітики без адекватного залучення ШІ? Це ще не можна назвати стовідсотковим марнотратством, але вікно можливостей для розумної автоматизації стрімко зачиняється.

Подобається нам це чи ні, але прірва між командами, які адаптуються, і тими, хто ігнорує нові реалії, стає ширшою з кожним кварталом. Сучасна аналітика більше не зводиться до експорту CSV-шок і меланхолійного споглядання графіків за минулий місяць. Сьогодні ШІ-системи сканують кампанії в реальному часі, правила приватності змушують переходити на first-party дані, боти генерують більше трафіку, ніж живі люди, а ШІ-пошуковики вирішують, які бренди взагалі побачать покупці.

За 12 років у діджитал-маркетингу, SEO та управлінні продуктами я переконався: маркетинг є головним драйвером зростання тільки тоді, коли його інструменти встигають за реальністю. Тож пропоную сьогодні розібрати ті можливості маркетингової аналітики, у які зараз дійсно варто інвестувати.

Дайте ШІ контекст, а не просто доступ

Мабуть, головний інсайт останнього часу: недостатньо просто «прикрутити» ШІ і чекати на диво. Моделі неймовірно потужні, але вони абсолютно відірвані від реальності. Вони не знають ваших бізнес-пріоритетів і не в курсі стратегічних нюансів.

Нове завдання — бути перекладачем. Пояснити алгоритму, чому X важливо, надати йому всі потрібні дані та контекст. Тільки тоді згенеровані дані перетворяться на рішення, а не просто на черговий швидкий звіт.

Як це виглядає на практиці:

• Автоматизуйте рутину.
  Зведіть Google Ads, Meta, TikTok і вебаналітику докупи. Аби ШІ міг якісно їх проаналізувати, вам потрібно якнайкраще підготувати датасет. Він має бути цілісним, агрегованим та безпечним для роботи. Оскільки ШІ — це передусім текстові моделі, не варто навантажувати їх обчисленнями. Те, що можна порахувати на рівні датасету, краще зробити заздалегідь. Наприклад, ми для цього використовуємо свою платформу інтеграції даних. Так, коригування даних зможе стати фоновим процесом, а не вашим особистим болем щомісяця.
• Шукайте аномалії до того, як вони спалять бюджет.
  Налаштуйте ШІ на пошук відхилень. Наприклад, раптове падіння конверсії з мобільних пристроїв або стрибок CPA. Коригуйте зміни у реальному часі, а не на постмортем кампанії в кінці кварталу.
• Замініть запити на діалог.
  Завдяки розмовній аналітиці більше не треба блукати дашбордами. Ви просто ставите питання так, ніби поряд сидить аналітик, який усе пояснить. Моя колега з Coupler.io Ніка значно глибше розкрила тему розмовної аналітики та взаємодії з ШІ на Scroll.media, тому дуже раджу вже відкрити її статтю в іншому вікні (але спочатку, будь ласка, дочитайте мою:))

Прогнозуйте, а не констатуйте факти

Предиктивний маркетинг звучить складно, але за нашим дослідженням чверть фахівців уже використовують ШІ для прогнозування. LLM-ки легко аналізують дані по перформансу за попередні періоди, статистику по охопленнях тощо. Відповідно, ШІ зможе вчасно передбачити, коли ROI певного каналу впаде нижче допустимого, а отже, варто буде перерозподілити бюджети.

Як це впровадити:

• Щодо каналів. Візьміть один найдорожчий канал і змоделюйте його ефективність у часі. Навіть базова спадна крива, яку ви відстежуєте щотижня, зробить дискусії про бюджет аргументованими і позбавить необхідності діяти «на інтуїції».
• Щодо життєвого циклу клієнтів. Так само візьміть один показник, як-от конверсію з безплатної в платну версію чи retention. Відстежуйте, як сегменти, сформовані на основі прогнозів, перформлять порівняно з базовими когортами з погляду конверсії та утримання. Коли ви побачите цей зв’язок у даних в аналітиці, масштабувати підхід буде значно легше. Адже предиктивна аналітика має найбільший сенс тоді, коли зміни в поведінці користувача ще не очевидні. 

First-party дані та кінець епохи чужих пікселів

Якщо ви працюєте на європейському ринку (або з європейськими клієнтами), то вже помітили бум на privacy-first інструменти. Відбувається глобальний зсув: server-side тегування перестає бути сервісом для згодовування кращих даних вендорам (Google чи Meta). Воно стає моделлю, орієнтованою на користувача та його безпеку.

Цей фундамент дозволяє будувати найцінніше — моделювання намірів на основі ваших власних даних. Ваш алгоритм нарешті починає розуміти саме вашого клієнта, а не абстрактного «користувача в інтернеті». Для цього рекомендую:

• Визначити 5 мікроконверсій, які передують цільовій дії (перегляд прайсу, реєстрація на вебінар).
• Зіставити ваші дані першої сторони (first-party)  з цими подіями та створити прості сегменти намірів.

Що робити, коли боти формують вашу статистику

Трафік ботів уже перевищив людський. І мова не лише про шкідливі парсери. Бренди створюють власних ШІ-агентів (сапорт-ботів чи помічників), а нові ШІ-браузери вештаються інтернетом від імені користувачів з агресивними налаштуваннями приватності, автоматично відхиляючи cookie-банери. Client-side аналітика просто не покаже їхніх візитів.

Тож рекомендую розглядати «нелюдський» або ж штучний трафік не лише як проблему безпеки, а передусім як проблему вимірювання. Для цього варто:

• Переходити до server-side спостереження (на рівні CDN чи інфраструктури), щоб виявляти й відокремлювати ботів від людського трафіку — те, що client-side інструменти часто взагалі не бачать.
• Враховуйте Agentic Web під час аудитів якості даних. Розберіться, яка частка вашого трафіку є «нелюдською», і переконайтеся, що прогностичні моделі та атрибуція навчаються на перевіреній людській поведінці.

Використайте неочевидне – інженерію сигналів

Оскільки рекламні платформи автоматизують дедалі більше процесів, маркетологи поступово втрачають традиційні важелі контролю. Фактично залишається лише одне: дані про конверсії, які ви передаєте платформам і як саме їх формуєте. Тобто, інженерія сигналів (signal engineering). 

Логіка доволі проста: рекламні платформи навчаються на тих сигналах, які отримують. Якщо передавати розумніші сигнали (наприклад, прибуток замість просто доходу або CLV замість одноразової покупки), алгоритм починає знаходити якісніших клієнтів.

Саме тому більш досвідчені команди не вважають усі конверсії однаково цінними. Вони задають різну вагу різним результатам: підвищують цінність для справді якісних лідів і навпаки зменшують або прибирають сигнали від менш вигідних дій. Наприклад, від користувачів, які часто повертають покупки.

У результаті платформа поступово перестає оптимізуватися під користувачів, які приносять бізнесу збитки, і натомість знаходить тих, хто створює реальну цінність.

Тому інженерію сигналів варто розглядати як важливу частину стратегії paid media, а не як технічну деталь налаштування рекламних інструментів.

Як це зробити:

• Подивіться, які дані про конверсії ви передаєте в Google, Meta та інші платформи. Визначте, чим ділитеся: лише кількістю конверсій, доходом чи реальним прибутком?
• Спробуйте передавати значення на основі CLV або прибутку замість просто сум транзакцій. Навіть приблизні оцінки часто покращують якість таргетингу.
• Визначте сегменти конверсій із найгіршими результатами (наприклад, користувачів, які зловживають безкоштовними пробними версіями або часто повертають покупки) і перевірте, чи покращується якість кампаній, якщо приглушити такі сигнали.
• Розглядайте це як постійний цикл оптимізації, а не одноразове налаштування: у міру покращення даних варто уточнювати сигнали, які ви передаєте платформам.

Для чого залучати емоційну аналітику (EPS) 

Успіх бренду дедалі більше залежатиме від того, які емоції його кампанії викликають в аудиторії, а не просто від того, побачили її чи ні. Саме тому розвиваються ШІ-інструменти, покликані досліджувати емоційний резонанс — Emotion AI.

За даними звіту Roots Analysis, глобальний ринок Emotion AI може зрости приблизно з $5,7 млрд у 2025 році до $38,5 млрд до 2035 року. Дослідження емоційної реклами також показують, що креативи з сильним емоційним компонентом формують краще ставлення до бренду і сильнішу реакцію продажів, ніж реклами з низьким емоційним впливом.

У цьому контексті Emotional Performance Score (EPS) стає новим рівнем у маркетинговій аналітиці. Цей показник допомагає командам відрізняти справжній емоційний відгук від випадкового або негативного залучення, а також підтримку бренду від «шакалячого експреса».

Я б радив додавати такий емоційний вимір до аналізу ефективності, а не оптимізувати кампанії лише за охопленням або конверсіями. Наприклад:

• Почніть із поєднання традиційних метрик ефективності з аналізом настроїв і якістю взаємодії у соціальних мережах, відгуках і UGC. 
• Відстежуйте, як емоційно позитивні кампанії впливають на утримання клієнтів, зростання бренду і довгостроковий дохід, а не лише на короткостроковий ROAS.

Money for nothing: Чому цифрові ілюзії коштують забагато

У сучасному маркетингу, якщо просто «згодовувати» рекламним кабінетам сирі дані, ви фактично допомагаєте їхнім алгоритмам навчатися – за ваші ж гроші. Google та Meta не зацікавлені у вашому прибутку. Вони будуть оптимізовувати ваші кампанії під кліки ботів і випадкові конверсії, поки ви платите.

Майбутнє за тими, хто контролює власні дані і аналітику, а не просто постачає їх платформам. ШІ дає швидкість, але сенс визначаєте ви. Почніть з аудиту сигналів вже цього місяця, щоб ваш маркетинг працював на вас, а не перетворювався на цифрові ілюзії.

Автор: Іван Бурбан, Head of Marketing у Railsware