Как отдел трафика собрал AI-систему, которая ищет рабочие креативы быстрее команды
Есть один неприятный факт про AI. Он почти никогда не начинает приносить деньги, когда его «внедряют сверху». То есть когда владелец говорит:
- «Давайте наймем AI-специалиста».
- «Давайте купим ChatGPT всем сотрудникам».
- «Давайте кто-нибудь у нас будет отвечать за нейросети».
Обычно после этого появляется пара презентаций, несколько энтузиастов, чатик «AI-идеи» — и всё постепенно превращается в еще одну корпоративную игрушку. У нас в Business Booster всё пошло иначе.
Мы не стали делать AI отдельной модной темой. Мы начали смотреть на конкретные места, где бизнес теряет деньги, скорость и управляемость. Один из первых сильных кейсов случился в отделе трафика.
Business Booster работает более чем в 80 странах, и платный трафик для нас — один из основных источников клиентов. А в платном трафике есть простая боль. Креативы выгорают быстрее, чем команда успевает придумывать новые.
Сегодня объявление работает. Через неделю уже хуже. Еще через пару недель ты смотришь в рекламный кабинет и видишь: деньги продолжают тратиться, а результата уже почти нет.
Чтобы запускать новые тесты, нужно постоянно искать свежие идеи.
- Кто-то должен смотреть рынок.
- Кто-то должен следить за конкурентами.
- Кто-то должен понимать, какие объявления они крутят долго.
- Кто-то должен превращать это в новые креативы для нашей аудитории.
Руками это медленно. И чем больше рекламный бюджет, тем больше этой ручной работы. В какой-то момент стало понятно: мы просто не успеваем анализировать рынок так быстро, как он меняется.
На одной из встреч появилась простая идея: а что если AI будет не «придумывать рекламу из головы», а искать у конкурентов объявления, которые реально долго крутятся?
Логика элементарная. Если конкурент месяцами держит один и тот же креатив в рекламе, скорее всего, он не просто красивый. Скорее всего, он приносит деньги. Значит, там есть смысл, оффер, боль или визуальный прием, который стоит разобрать. Не украсть. Не скопировать. А понять, почему это работает, и сделать свою версию под наш продукт, аудиторию и воронку.
За 10 минут коммерческий директор собрал первый прототип в AI-клиенте. Очень простой. Он показывал: вот конкурент, вот его реклама, вот объявления, которые не исчезают через пару дней, а продолжают жить неделями и месяцами. Это уже помогло команде быстрее находить идеи.
Но сразу появилась следующая проблема. Идеи есть. А креативы кто будет делать? И вот здесь началось самое интересное.
Наташа, руководитель отдела трафика, не пошла искать подрядчика. Не стала писать ТЗ на полгода. Не стала ждать, пока IT-команда когда-нибудь возьмет это в работу. Она вместе с командой просто взяла прототип и начала докручивать его сама — через AI. Потому что Наташа лучше любого внешнего разработчика понимала, где именно болит процесс.
- Где команда теряет время.
- Какие данные нужны каждый день.
- Какие креативы надо отслеживать.
- Где нужна не «аналитика вообще», а конкретная подсказка: вот это выгорает, вот это можно протестировать, вот здесь есть новая возможность.
Так простой прототип постепенно превратился в систему, которая сейчас сама:
- анализирует рекламу конкурентов;
- находит креативы, которые живут дольше всего;
- анализирует наши кампании;
- замечает объявления, которые начинают выгорать;
- предлагает новые идеи для тестов;
- адаптирует найденные подходы под Business Booster;
- готовит креатив так, чтобы таргетолог мог скачать его и запустить.
То есть это не «AI написал текстик для рекламы». AI взял кусок процесса, где команда каждый день теряла скорость.И начал делать то, что раньше делалось руками: смотреть, сравнивать, искать закономерности, формулировать идеи и собирать новые варианты.
Результат: некоторые креативы, найденные этой системой, показали результат в 5-10 раз выше среднего по нашим рекламным кампаниям. А ROMI почти удвоился без увеличения рекламного бюджета. Не потому что мы залили больше денег в рекламу. А потому что команда быстрее нашла работающие идеи, быстрее запустила тесты и быстрее перестала держаться за креативы, которые уже выгорели.
Для меня это хороший пример, почему AI нельзя просто «внедрить» в компанию. Самые сильные решения появляются не у человека с должностью «AI-специалист».Они появляются у людей, которые каждый день живут внутри процесса:
- У руководителя трафика.
- У коммерческого директора.
- У операционного директора.
- У владельца.
Потому что AI сам не знает, что вам чинить.Он не знает, где у вас выгорает реклама. Где теряются заявки. Где менеджеры тратят часы на ручную работу. Где отчеты собираются слишком долго. Где команда тормозит, потому что не хватает инструмента. Это знаете вы и ваши руководители.
И когда именно эти люди начинают использовать AI не как поисковик, а как способ собирать рабочие инструменты под свои задачи, начинается настоящая трансформация. Не «цифровизация». Не «инновационная культура». Не еще один чатик про нейросети. А нормальная взрослая история: была проблема — собрали инструмент — ускорили процесс — получили деньги.
У нас в Business Booster для этого проходят AI-хакатоны. Сотрудники показывают не презентации про «будущее AI», а реальные инструменты, которые они собрали для своих процессов.
- Что сработало.
- Что не сработало.
- Где AI ошибается.
- Что нужно докрутить.
И постепенно это меняет культуру. Люди видят, что коллега из соседнего отдела не «изучает нейросети», а уже сделал штуку, которая экономит часы работы или приносит деньги. И тогда появляется нормальный вопрос: «А что я могу так же собрать для своего процесса?».
Именно для этого мы создали AI Booster. Мы не учим «пользоваться ChatGPT». Пользоваться ChatGPT уже умеют почти все. Открыть чат и задать вопрос — это не конкурентное преимущество. Мы помогаем владельцам и командам находить процессы, где AI может дать быстрый бизнес-эффект, и превращать эти идеи в рабочие инструменты.
Чтобы AI давал владельцу не ощущение «мы тоже в теме», а понятный результат: больше скорости, меньше ручной работы, лучше экономика, быстрее тесты, новые точки роста. Если хотите понять, где AI может дать максимальный эффект именно в вашей компании, начните с диагностики.
На встрече разберем:
- где компания сейчас теряет деньги и скорость;
- какие процессы можно усилить с помощью AI уже сейчас;
- какие решения дадут самый быстрый эффект именно для вашего бизнеса.
Диагностика — для владельцев бизнеса.
