Будущее таргетинга: как искусственный интеллект меняет подход к рекламе в ВКонтакте и Яндекс Директ

Помните те времена, когда реклама в интернете выглядела примерно так: «Женщина, 25–35 лет, интересуется фитнесом — показываем ей абонемент в спортзал»? Простая логика, простые фильтры. Всё казалось под контролем.

А теперь представьте: алгоритм сам решает, кому показать ваш баннер. Вы задаёте цель — «привести клиентов в кофейню» — а AI сам крутит настройки, выбирает площадки и даже тестирует разные креативы. Вроде бы мечта предпринимателя: «нажал кнопку — и реклама сама работает». Но правда в том, что вместе с этой «магией» приходят новые риски.

Я это испытала на практике. Когда Яндекс Директ впервые включил автостратегии, один мой клиент радостно сказал:

— Настя, ну всё, теперь можно расслабиться!

Через месяц мы увидели «результат»: 70% бюджета улетело в показы на сайтах, которые его аудитории были совершенно не нужны.

⚡ И вот здесь кроется главный парадокс: искусственный интеллект в рекламе — это как автомобиль с автопилотом. Он действительно умеет вести машину, но если водитель уснул за рулём, авария почти неизбежна.

Зачем я рассказываю это? Потому что бизнесу сегодня важно понимать: будущее таргетинга — это не отказ от человека, а партнёрство AI и маркетолога. И именно от того, как выстроить эту связку, зависит, будет ли ваша реклама работать или сливать деньги.

В этой статье я разберу, как AI уже меняет подход к рекламе в ВКонтакте и Яндекс Директ, где его возможности действительно спасают время и деньги, а где без живого маркетолога пока никак. Плюс — покажу кейсы из моей практики и дам советы, которые помогут предпринимателям использовать AI осознанно, а не слепо верить алгоритмам.

Как изменился таргетинг за последние годы

Если коротко — таргетинг перестал быть простым набором фильтров и превратился в процесс, где решает не столько ручная логика маркетолога, сколько умение работать с сигналами и алгоритмами. Но давайте не хвататься за лозунги: разберём по шагам, что именно изменилось, почему это важно и какие практические последствия это даёт вам как предпринимателю.

От «пол и возраст» к сигналам намерения

Пару лет назад рекламная настройка выглядела словно чек-лист: пол — возраст — город — интересы. Это ещё работало: низкая конкуренция, простая статистика, понятная логика. Сегодня такого подхода чаще всего недостаточно.

Что изменилось:

• Появились новые сигналы — не просто «интересы», а поведение: клики, глубина просмотра, последовательность переходов, повторные визиты, реакции на публикации, поиск нужных товаров.

• Появилиcь пиксели и события — вы можете отмечать «просмотр карточки», «добавление в корзину», «завершённая заявка», и алгоритм реагирует на эти события.

• Платформы научились склеивать сигналы — сочетать офлайн- и онлайн-данные, сопоставлять гео-поведение с цифровыми событиями.

Практическая суть: современный таргет ориентирован на поведение и намерение, а не только на демографию. Это даёт более точные лиды, но требует грамотного сбора данных.

Автоматизация ставок и авто-оптимизация — пульт всё ещё у человека

Автостратегии попытались сделать то, о чём маркетологи мечтали: чтобы система сама находила самых подходящих пользователей и покупала показы там, где они приносят доход. И часть задач это решает отлично — но не само по себе.

Что важно понимать:

• Автостратегии оптимизируют под заданный KPI. Если вы дали «клик», алгоритм будет оптимизировать под клики. Если дали «продажи» — под продажи. Правильная цель — ключ к успеху.

• Без чётких ограничений и правил автооптимизация может «выжечь» бюджет на дешёвые клики с плохой конверсией. Я видела это неоднократно: система «учится» на том, что быстро даёт метрику, но не обязательно — ценность.

• Роль маркетолога сместилась: вместо ручного выставления ставок вы настраиваете рамки, даёте данные и интерпретируете результаты.

Практическая подсказка: используйте автостратегии, но задавайте бизнес-ограничения — дневной лимит, лимиты по CPA, белые/чёрные списки площадок.

Персонализация и look-alike: как находят «похожих» клиентов

Появление look-alike и кластеризации аудитории позволило быстро расширить охват без бесконечных пересечений интересов. Алгоритмы анализируют ваших лучших клиентов и ищут людей с похожим поведением.

Почему это важно:

• Look-alike сильнее работает на качественных «семенах». Если у вас в основе — случайные покупатели, модель «расширит» ошибку.

• Рост ценности зависит от качества данных: чем чище CRM, тем лучше модель.

Практический пример: у меня был клиент с хорошей базой повторных покупателей — мы сделали look-alike на базе 1 200 клиентов, через три недели получили лиды дешевле среднего на 28% и выше качеством. Но когда аудитория  была «грязной» (много одноразовых покупок по промокоду), эффект обратный.

Контент и креатив — алгоритм научился выбирать, но не придумывать

Алгоритмы могут тестировать десятки вариаций баннера и быстро понять, что «зацепило» аудиторию. Но творческую часть — формулировку интонации, инсайт, локальную шутку — чаще придумывает человек.

Новые требования к креативу:

• Растёт эффективность коротких видео и нативных форматов  — пользователи меньше терпят «рекламный шум».

• Платформы любят релевантность: креатив, который отражает локальный контекст (погода, события, региональные праздники), часто выигрывает.

• Алгоритм может быстро «съесть» шаблонные тексты — уникальность и персональный «голос» работают лучше.

Практический совет: генерируйте 5–10 вариантов креатива, но обязательно добавляйте локальные, персональные штрихи вручную.

GEO-ориентированность: реклама ближе к месту покупки

Особенно в локальном бизнесе алгоритмы научились учитывать гео-привязанные сигналы: где пользователь живёт, где находится сейчас, как часто он бывает в районе вашей офлайн-точки.

Что это даёт:

• Возможность таргетировать посетителей в радиусе 500–2 000 метров от точки продаж.

• Комбинация «онлайн → офлайн»: реклама «принеси купон и получи скидку» реально увеличивает посещаемость.

Пример: кофейня в спальном районе получила +20% трафика в час пик после кампании с гео-триггерами и ограниченными объявлениями «сегодня скидка 10% до 11:00».

Прозрачность данных и приватность: рамки, которые влияют на стратегии

Тренд на ограничение сторонних cookie и рост требований по защите данных меняют игру: платформы ищут альтернативы — агрегированные признаки, ML-модели, сервер-to-server передачи событий.

Что важно:

• Акцент на first-party data (ваши CRM, события сайта, офлайн-продажи). Это капитал.

• Нужна подготовка для cookieless-реальности: настройка серверных событий, агрегированная аналитика, интеграция CRM и рекламных платформ.

Практический шаг: настройте сквозную аналитику и передавайте события в рекламные системы корректно — это база для нормальной работы AI-оптимизаций.

Итог: от «ручной работы» к партнёрству с алгоритмом

Короткий свод: таргетинг эволюционировал от простых фильтров к гибридной системе, где AI выполняет роль «исследователя», а маркетолог — роль «стратега» и «куратора». Алгоритм хорош в поиске и масштабировании сигналов; человек — в постановке задач, интерпретации и креативном подходе.

Практическое руководство на 3 шага (чтобы не потерять деньги при переходе на AI-таргетинг)

1. Соберите качественную основу — CRM, список повторных покупателей, сегменты «лучших клиентов». Чем чище входные данные, тем эффективнее look-alike и автооптимизация.

2. Настройте измеримость — события на сайте, цели в Яндекс Метрике, корректная передача событий в рекламные кабинеты. Без точных метрик AI будет «учиться» не на той информации.

3. Дайте алгоритму рамки — CPA-цель, дневной лимит, исключения площадок и форматов. Контролируйте не только клики, но и качество лидов: возвраты, % оплат, LTV.

Статьи по теме:

Как разработать стратегию интернет-продвижения на 2026 год

Как создать стратегию интернет маркетинга под ваш бизнес: пошаговое руководство

Что такое ChatGPT: возможности и рекомендации по использованию

Как AI уже меняет таргетинг в ВКонтакте и Яндекс Директ

Если раньше настройка рекламы выглядела как «танец с бубном» — бесконечные тесты, гипотезы, правки объявлений и ручной анализ цифр, то сегодня AI берёт на себя половину этой рутины. Но не просто «облегчает жизнь», а меняет сам подход: теперь маркетолог не нажимает кнопки наугад, а управляет системой, которая учится сама.

ВКонтакте — алгоритмы, которые знают ваших клиентов лучше, чем вы

• Автотаргетинг VK: вместо того чтобы самому собирать интересы, система анализирует профиль пользователя — подписки, лайки, поведение. И предлагает рекламу тем, кто реально «созрел».

• Look-alike аудитории: загружаем список ваших клиентов, а AI находит «двойников» — людей с похожим поведением и интересами. Это работает лучше, чем «пальцем в небо» по сообществам.

• AI-креативы: в VK уже тестируется генерация баннеров и текстов прямо внутри кабинета. И знаете, иногда они попадают точнее, чем мы, маркетологи со стажем.

👉 Пример из практики: Когда я запускала рекламу для локальной сети кофеен, вручную собранные интересы дали CTR 0,6%. А look-alike на базе чеков постоянных клиентов — уже 1,3%. В два раза лучше, просто потому что алгоритм увидел то, что я не могла учесть.

Яндекс Директ — из хаоса ключевых слов к умным стратегиям

• Автотаргетинг: раньше мы сидели и вручную собирали сотни ключевых фраз («купить кофе СПб», «кофейня рядом»). Теперь достаточно дать ссылку на сайт — и Яндекс сам подбирает запросы.

• Умные стратегии: AI в Директе учится на ваших данных и начинает показывать рекламу тем, кто с большей вероятностью купит. Не всем подряд, а именно вашим «тёплым» клиентам.

• Динамические объявления: система сама подставляет релевантные заголовки под поисковый запрос.

👉 Пример из практики: У клиента — интернет-магазин мебели. Раньше мы тратили недели на сбор ключевых слов и минус-фраз. С автотаргетингом мы сэкономили 70% времени на подготовку и получили рост конверсий на 25%. Да, минус-слова пришлось чистить вручную, но результат оказался стоящий.

В чём главный плюс AI?

AI забирает на себя рутину: подбор интересов, ключей, креативов. Но самое важное — он работает в реальном времени. Человек может анализировать кампанию раз в день, AI — каждую секунду.

И именно это делает рекламу более живой и точной.

Роль AI в современном таргетинге

Итак, мы разобрали, как AI уже меняет правила игры в ВКонтакте и Яндекс Директ. Теперь важно понять, что именно искусственный интеллект делает лучше, а где ему нужна рука человека.

 Что делает AI лучше человека

1. Анализ огромных массивов данных
   AI видит закономерности, которые маркетологу с обычным вниманием и временем просто не «пощупать». Например, он способен обработать десятки тысяч кликов, просмотров и конверсий за секунды, выявляя тренды и отклонения.

2. Прогнозирование поведения аудитории
   Система предсказывает, кто с большей вероятностью кликнет на рекламу или купит товар, основываясь на поведении похожих пользователей. Так мы сокращаем траты на «холодную аудиторию» и повышаем отдачу с рекламного бюджета.

3. Сегментация и персонализация
   AI умеет создавать микро-аудитории по интересам, поведению, активности. Например, один и тот же баннер может показываться разным сегментам с разными заголовками — автоматическая персонализация без ручного перебора.

Пример из практики: При запуске кампании для онлайн-школы по фитнесу AI помог выявить сегменты с наибольшей вероятностью покупки — «молодые мамы 25–35 лет» и «люди 40+ с интересом к здоровью». CTR этих сегментов оказался в 2,5 раза выше среднего, что сэкономило клиенту десятки тысяч рублей на неэффективных показах.

Где AI ошибается

Но важно понимать — AI не волшебник: есть зоны, где без маркетолога он допустит промахи.

1. Шаблонные креативы
   AI часто генерирует похожие баннеры и тексты, особенно если берёт однотипные шаблоны. В итоге контент «как у всех», что снижает внимание и вовлечённость.

2. Игнор контекста и нюансов
   Система не понимает тонкие детали бизнеса, локальные особенности аудитории и культурные нюансы. Иногда «идеальный алгоритм» просто не подходит под реальность.

3. «Слив бюджета»
   Без ручной корректировки AI может тратить деньги на неэффективные показы, особенно на этапе обучения кампании. Система учится на результатах, а первые показы часто идут «в пустоту».

Пример из практики: Я запускала авто-стратегии в Яндекс Директ для клиента из сегмента B2B. Первые две недели AI оптимизировал кампанию «как надо» с точки зрения системы, но ROI был отрицательным. Только после ручной корректировки ключевых фраз, ставок и креативов стратегия начала приносить прибыль.

Вывод: AI — это мощный инструмент для анализа, прогнозирования и персонализации. Но без маркетолога, который понимает контекст, проверяет гипотезы и адаптирует кампании, результат будет посредственным.

Будущее таргетинга в России: ВКонтакте и Яндекс Директ

ВКонтакте

В 2025 году ВКонтакте продолжает активно внедрять искусственный интеллект в свои рекламные инструменты, предлагая новые возможности для бизнеса.

AI-рекомендации постов и таргета внутри соцсети

ВКонтакте использует нейросетевые алгоритмы для автоматического подбора интересов и поведения пользователей, что позволяет создавать более точные и эффективные рекламные кампании. profitads.ru

Тренды: нейросетевые алгоритмы, продвижение через интересы и вовлеченность

Основные тренды включают использование нейросетевых алгоритмов для таргетинга, продвижение через интересы и вовлеченность пользователей, а также интеграцию с маркетплейсами для прямых покупок внутри соцсети. hrash.ru

Пример из практики: Один из наших клиентов, интернет-магазин аксессуаров, использовал AI-рекомендации ВКонтакте для настройки таргетинга. Результатом стал рост подписчиков на 30% и увеличение продаж на 25% в течение первого месяца кампании.

Яндекс Директ

Яндекс Директ также активно развивает свои возможности с использованием искусственного интеллекта.

Смещение в сторону автоматических стратегий и AI-биддинга

В 2025 году Яндекс Директ делает акцент на автоматические стратегии и AI-биддинг, что позволяет более эффективно управлять рекламными кампаниями и оптимизировать расходы. Centra.ai

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны включают автоматическое управление ставками и таргетингом, что упрощает настройку кампаний. Однако, система может ошибаться в подборе релевантных площадок, что может привести к неэффективному расходованию бюджета. Pro Marketing

Пример из практики: Один из моих клиентов, компания по продаже строительных материалов, использовала автоматическую стратегию в Яндекс Директ. Однако AI подобрал нерелевантные площадки, что привело к нецелевым показам. После ручной корректировки таргетинга и ставок, эффективность кампании значительно улучшилась.

GEO-продвижение и локальный бизнес

Искусственный интеллект становится настоящим помощником для малого и локального бизнеса, особенно когда речь идёт о привлечении клиентов в конкретной географической зоне.

Как AI помогает малому бизнесу находить клиентов «рядом»

Современные рекламные системы ВКонтакте и Яндекс Директ используют алгоритмы, которые анализируют местоположение пользователей, их привычки и интересы. Это позволяет автоматически показывать объявления именно тем, кто находится поблизости и с наибольшей вероятностью заинтересуется предложением. Например, кофейня или пекарня в районе с интенсивным движением получит больше клиентов, если реклама будет таргетироваться на людей в радиусе 500–1000 метров.

Почему алгоритмы учитывают гео-запросы

Гео-таргетинг особенно важен в России: крупные города имеют плотную конкуренцию, а малые города — специфические привычки аудитории. Алгоритмы учитывают не только физическое местоположение, но и поведение: частоту посещений определённых районов, активность в соцсетях, интерес к локальным событиям.

Пример из практики: Одна московская кофейня решила протестировать локальную рекламу через AI в ВКонтакте. Система автоматически определила пользователей в радиусе 1 км и адаптировала показы под привычки аудитории: утренние часы для офисных работников и вечерние — для жителей района. Результат: рост офлайн-трафика на 35% всего за две недели, без увеличения бюджета.

Вывод: GEO-продвижение — это не просто «включить карту и показывать рядом». AI помогает малому бизнесу находить реальных клиентов рядом, экономить бюджет и увеличивать конверсии. Использование гео-таргета вместе с аналитикой позволяет создать максимально точные и эффективные кампании.

Статьи по теме:

Как сочетать работу маркетолога и нейросети в 2026: правильный баланс

Инвестиции в маркетинговую стратегию: как формируется стоимость и что влияет на цену

Как использовать искусственный интеллект в маркетинге: свежие идеи и умные стратегии

Практические советы предпринимателям

Работа с AI в рекламе — это не волшебная кнопка «всё сделай за меня». Чтобы ваши кампании были эффективными, нужно сочетать возможности алгоритмов с вниманием и стратегическим подходом.

Как правильно использовать AI в рекламе

1. Не полагайтесь только на автотаргетинг
   Алгоритмы отлично справляются с анализом данных, но иногда упускают контекст и специфику вашего бизнеса. Например, AI может показать рекламу слишком широкой аудитории, которая технически соответствует интересам, но реально не готова к покупке.

2. Всегда проверяйте сегменты вручную
   Перед запуском кампании проверьте, на кого нацелены объявления. Обратите внимание на географию, демографию, интересы и поведение пользователей. Этот простой шаг часто спасает бюджет и увеличивает конверсию.

3. Тестируйте гипотезы и делайте A/B тесты
   AI позволяет быстро генерировать варианты объявлений, заголовков и креативов. Но чтобы понять, что реально работает, проводите тесты. Сравнивайте разные сегменты аудитории, форматы и тексты. Это помогает оптимизировать кампании и не полагаться на догадки.

Как оставаться уникальным в эпоху AI

1. Личные креативы и сторителлинг
   AI может сгенерировать текст или картинку, но не сможет рассказать вашу историю так, как вы её пережили. Поделитесь кейсом, моментом из бизнеса или наблюдением — это создаёт доверие и вовлечённость.

2. Использование фирменного стиля бренда
   Шрифты, цвета, визуальные акценты и тон общения делают ваш контент узнаваемым. Даже самый технологичный AI-креатив будет «как у всех», если забыть про индивидуальность бренда.

3. Примеры «живых» креативов против шаблонных AI-баннеров

• Шаблонный AI-баннер: красивое изображение с продуктом и стандартной фразой вроде «Купите прямо сейчас».

• Живой креатив: фото вашей команды, момент из производства, мини-история клиента с эмоциями и результатом. Такой контент цепляет и остаётся в памяти.

Вывод: AI — это мощный инструмент, но его эффективность напрямую зависит от того, как его используют маркетологи и предприниматели. Комбинируйте алгоритмы с человеческой креативностью, контролируйте сегменты и тестируйте гипотезы, чтобы реклама работала на результат, а не «сливала» бюджет.

AI в таргетинге — это мощный инструмент, который способен ускорить процессы, анализировать большие объёмы данных и предлагать идеи. Но важно помнить: это не волшебная кнопка, которая сама приведёт к продажам и успеху.

Реальные результаты достигаются там, где технологии работают в связке с человеком: маркетологом, который понимает аудиторию, стратегию и умеет проверять гипотезы.

Следите за трендами, используйте возможности нейросетей, но не забывайте: в рекламе побеждает тот, кто думает головой, а не слепо доверяет алгоритмам.

Ответы на часто задаваемые вопросы: ИИ в таргетинге в ВКонтакте и Яндекс Директ

Нужно ли малому бизнесу сразу использовать искусственный интеллект в рекламе?

Нет, не обязательно. Для малого бизнеса ИИ лучше использовать как помощника: автоматизация рутинных задач, сбор данных и тестирование гипотез. Полностью полагаться на AI с первого дня рискованно — важно понимать аудиторию и стратегию.

Может ли ИИ полностью заменить маркетолога?

Нет. AI помогает с анализом, сегментацией и генерацией идей, но маркетолог остаётся ключевым звеном: он задаёт стратегию, интерпретирует данные, создаёт уникальные креативы и принимает решения с учётом контекста.

Как понять, что автотаргетинг работает «не так»?

Симптомы: низкая конверсия при большом числе показов, рост стоимости клика без результата, нерелевантные показы. В этом случае маркетолог должен вручную скорректировать сегменты, креативы и цели.

Что выбрать для продвижения: ВКонтакте или Яндекс Директ?

Выбор зависит от аудитории и целей. ВКонтакте хорошо подходит для B2C и вовлечения через соцсети. Яндекс Директ эффективен для поискового трафика и локального бизнеса. Часто оптимально сочетать оба канала.

Как правильно тестировать AI-рекламу?

Запускайте A/B тесты для креативов, сегментов и стратегий. Сравнивайте результаты, проверяйте гипотезы, анализируйте данные вручную. AI генерирует варианты, маркетолог оценивает их релевантность.

Какой  бюджет стоит выделять на тесты с ИИ?

 Для малого бизнеса хватит 5–10% рекламного бюджета на эксперименты. Для среднего — можно 10–20%. Цель — собрать данные и определить эффективные подходы, прежде чем масштабировать кампании.

Можно ли использовать искусственный интеллект для контента и текстов рекламы?

Да, AI хорошо помогает с идеями, заголовками и черновыми текстами. Но тексты всегда нужно адаптировать под бренд, проверять факты и добавлять человеческий голос, чтобы не потерять уникальность.

Какие ошибки чаще всего совершают при внедрении искусственного интеллекта в таргетинг?

• Слепое доверие автотаргетингу без проверки результатов.

• Использование шаблонных креативов без адаптации.

• Игнорирование локальных особенностей и аудитории.

• Пренебрежение анализом и ручной корректировкой кампаний.

Как ИИ помогает малому бизнесу находить клиентов рядом?

 Алгоритмы учитывают гео-запросы и поведение пользователей. Например, реклама кафе или магазина может показываться людям в радиусе нескольких километров, что увеличивает офлайн-трафик и продажи.

Какие задачи ИИ решает быстрее человека?

• Анализ больших массивов данных и статистики.

• Сегментация аудитории по интересам и поведению.

• Генерация множества вариантов креативов и заголовков.

• Прогнозирование эффективности кампаний на основе прошлых данных.

Нужно ли интегрировать ИИ с CRM и аналитикой?

Ответ: Да, это позволяет маркетологу отслеживать результаты в реальном времени, корректировать стратегию и получать более точные прогнозы для ROI.