ДИНАМИЧЕСКАЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ РЕКЛАМЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (НА ПРИМЕРЕ ПЛАТФОРМЫ VK РЕКЛАМА)

DYNAMIC PERSONALIZATION OF ADVERTISING BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (A CASE STUDY OF THE VK ADVERTISING PLATFORM)

Malyshkina Ekaterina Konstantinovna

Student, Department of Marketing, Advertising and Public Relations, Novosibirsk State University of Economics and Management «NINH»,

Russia, Novosibirsk

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена анализу применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в рекламном стеке VK и их влияния на эффективность маркетинговых коммуникаций российских компаний. Рассматриваются механизмы динамической персонализации: автоматическая сегментация на основе больших данных, генерация креативов нейросетями, интеллектуальная оптимизация ставок и предиктивное распределение бюджета. Методология основана на анализе статистики, кейсов российских брендов и сравнении традиционных и ИИ-инструментов. Приведены примеры использования Smart Banners, Look-Alike Audiences и Dynamic Creative Optimization, показавшие рост CTR, снижение CPA и повышение ROI, особенно в сегменте малого и среднего бизнеса. Отмечено, что ИИ помогает компаниям с ограниченными ресурсами достигать высокой конверсии и сокращать нецелевые расходы. Затронуты вопросы этики и защиты данных. Сделан вывод о системообразующей роли ИИ в современной цифровой рекламе и перспективах его развития в России, включая автоматизацию маркетинга и разработку отечественных LLM. Результаты могут быть полезны маркетологам и исследователям рекламных технологий.

ABSTRACT

The article analyzes the application of artificial intelligence (AI) technologies in the VK advertising stack and their impact on the effectiveness of marketing communications of Russian companies. It examines key mechanisms of dynamic personalization: automated segmentation based on big data, AI-generated creatives, intelligent bid optimization, and predictive budget allocation. The methodology includes statistical data analysis, Russian brand case studies, and a comparison of traditional and AI-based tools. Examples of Smart Banners, Look-Alike Audiences, and Dynamic Creative Optimization demonstrate higher CTR, lower CPA, and improved ROI, especially in the SME segment. AI helps resource-limited companies achieve high conversion rates and reduce non-targeted expenses. Ethical and data protection aspects are addressed. The study concludes that AI plays a system-forming role in modern digital advertising and outlines development prospects in Russia, including marketing automation and the creation of domestic LLMs. The findings may be useful for marketers and researchers of advertising technologies.

Ключевые слова: искусственный интеллект, динамическая персонализация, VK Реклама, Big Data, машинное обучение, цифровой маркетинг, LLM, таргетинг, ретаргетинг.

Keywords: artificial intelligence, dynamic personalization, VK Advertising, big data, machine learning, digital marketing, large language models, targeting, retargeting.

Современный маркетинг переживает трансформацию под влиянием цифровых технологий и ИИ, меняя методы взаимодействия с потребителем. Ключевым инструментом конкурентоспособности становится динамическая персонализация — адаптация контента в реальном времени с учётом индивидуальных характеристик и поведения пользователя. В отличие от статической персонализации, динамическая модель опирается на непрерывный анализ больших данных, учитывая изменения предпочтений, поведения и контекста, что обеспечивает более точное таргетирование и рост эффективности коммуникаций. Внедрение ИИ в экосистемах VK, Яндекс, Ozon, Wildberries, Google(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.), Meta (запрещенная на территории РФ, признанной экстремистской – прим.ред.) повышает релевантность рекламы и снижает затраты на привлечение клиентов. Научно-практическая значимость работы — в анализе механизмов динамической персонализации на примере VK Реклама и выявлении перспектив их применения в российском рынке.

Методы исследования: анализ литературы и отчётов VK Business (2023–2024), кейс-метод, статистическая обработка данных по CTR, CPA, ROI, сравнительный анализ кампаний без ИИ и с Smart Banners, DCO, look-alike. База — открытые данные VK и публикации, выборка — кампании МСБ 2022–2024 гг.

Одним из значимых достижений ИИ последних лет стали большие языковые модели (LLM) — GPT, BERT, GigaChat, Yandex GPT и др., обученные на массивных корпусах текстов и способные генерировать, переформулировать и адаптировать контент под запросы пользователей.

На практике LLM находят широкое применение в маркетинге и рекламе. Прежде всего — в автоматизации создания рекламных сообщений: заголовков, слоганов, постов для социальных сетей, email-рассылок и скриптов для чат-ботов [6]. Так, ChatGPT стал массовым инструментом в digital-агентствах и in-house командах брендов: его используют для генерации A/B вариантов текстов, адаптации сообщений под разные сегменты аудитории и автоматической локализации креативов.

В России экосистема LLM активно развивается в рамках стратегических инициатив крупнейших ИТ-компаний. Так, Сбер реализует проект GigaChat, который интегрируется с экосистемой «СберМаркетинг» для автоматизированного копирайтинга и поддержки цифрового PR. Яндекс применяет собственные LLM для автогенерации описаний товаров на «Яндекс.Маркете», написания рекламных объявлений в «Яндекс.Директе» и настройки рекомендательных виджетов. Кроме того, VK интегрирует LLM в работу собственной платформы VK Реклама. Как подчёркивают Воронков В.М. и Сураева В.В., VK активно развивает сервисы автогенерации текстов объявлений и push-уведомлений на базе нейронных сетей, что сокращает время на подготовку кампаний и позволяет адаптировать коммуникации под разные интересы пользователей [3].

VK Реклама также активно использует ML для таргетинга и ретаргетинга. Как подчёркивает Заяханов А.Г. (2025), платформа применяет поведенческие алгоритмы, которые анализируют активность пользователей VK, их подписки, интересы, демографические и географические данные для формирования релевантных аудиторных сегментов [7]. Благодаря этому рекламные объявления показываются с высокой точностью тем, кто с наибольшей вероятностью совершит целевое действие.

Как подчёркивает Нечаева О.А., динамическая персонализация на базе ИИ приводит к росту CTR на 15–30% по сравнению с традиционными статичными объявлениями [9]. При этом автоматизация таргетинга и ставок сокращает долю нецелевых расходов рекламодателей, что особенно критично в условиях высокой конкуренции и роста стоимости контакта с аудиторией.

Особое место в российском ИИ-рекламном ландшафте занимают экосистемные игроки. Так, Яндекс, VK, Сбер и Mail.ru Group формируют собственные замкнутые экосистемы ИИ-решений: от генерации контента до аналитики и автоматизированного медиапланирования. Эта тенденция соответствует глобальным трендам, где «big tech» компании стремятся закрыть весь цикл рекламных задач внутри своей платформы [8].

Платформа VK Реклама — один из крупнейших игроков на российском рынке digital-рекламы — является преемником и логическим развитием рекламного продукта myTarget, ранее созданного Mail.ru Group для монетизации собственных ресурсов и партнерских площадок.

Как отмечают Горбунова и Чайковская, myTarget в начале 2010-х годов стал заметным инструментом для продвижения через «Одноклассники», «ВКонтакте», Mail.ru и партнерские сайты [5].

В 2021–2022 гг. на фоне масштабной реструктуризации и ребрендинга Mail.ru Group в VK Company Limited произошел переход на единый бренд VK и унификация всех ключевых B2B-продуктов под маркой VK Business. В результате рекламная экосистема myTarget была полностью интегрирована в обновленную платформу VK Реклама, что позволило усилить связку с соцсетью «ВКонтакте», сервисами VK Play, VK Видео, а также партнерскими площадками Рунета [16].

Согласно открытым данным VK, ключевыми целями ребрендинга стали повышение прозрачности и управляемости рекламных инструментов, расширение возможностей для малых и средних бизнесов, а также создание единого кабинета управления рекламой на базе современных технологий машинного обучения и автоматизации креатива [14].

Таким образом, эволюция VK Реклама демонстрирует переход от мультиплатформенного таргетинга (через myTarget) к более глубокой сквозной персонализации, поддерживаемой собственными ИИ-инструментами, что полностью соответствует трендам цифрового рынка [2].

Заяханов указывает, что одной из ключевых характеристик VK Реклама является доступность инструментов для различных уровней бюджета, что позволяет использовать платформу как стартапам, так и федеральным брендам [7].

Ключевыми сегментами рекламодателей являются [14]:

- B2C-компании, продвигающие товары массового спроса (одежда, косметика, бытовая техника);

- B2B-сектор, который применяет VK Реклама для генерации лидов и повышения узнаваемости;

- E-commerce — интернет-магазины и маркетплейсы (Ozon, Wildberries), активно использующие динамический ретаргетинг и персонализированные баннеры.

Со стороны пользовательской аудитории VK Реклама охватывает более 70 млн активных пользователей «ВКонтакте» [3]. Особое внимание уделяется молодежным сегментам (18–35 лет), которые являются самыми активными потребителями цифрового контента и мобильной рекламы. При этом система активно собирает и анализирует поведенческие данные пользователей для формирования look-alike сегментов и динамической персонализации офферов.

VK Реклама использует ключевые ИИ-инструменты для повышения эффективности кампаний. Автооптимизация ставок на базе ML прогнозирует CTR и конверсии, определяя оптимальную стоимость клика/конверсии, что снижает CPA и повышает ROI.

Smart Banner сочетает ретаргетинг и автогенерацию креативов: подбирает товары по интересам пользователя, изменяя изображения, цены и заголовки, что особенно востребовано в e-commerce. DCO (Dynamic Creative Optimization) подстраивает баннеры под пользователя в реальном времени, учитывая контекст (время, гео, погоду, историю поиска), генерируя тысячи вариаций и выбирая самые эффективные, что повышает CTR и вовлечённость.

Сильной стороной VK является гиперперсонализация через ИИ-сегментацию: от стандартных параметров до поведенческих метрик. Look-alike-модели находят аудитории с высокой вероятностью конверсии, автоматическая кластеризация формирует микро-группы с адаптированными офферами, повышая CTR на 30–50%.

Также применяется CRM-ретаргетинг для повторных продаж и персонализированных предложений существующим клиентам.

Внедрение ИИ в VK Реклама трансформировало управление бюджетами и запуск кампаний. Автоматизация заменила ручную настройку ставок, подбор аудиторий и A/B-тесты, перераспределяя бюджет в пользу эффективных объявлений. Динамическая оптимизация ставок и креативов повышает прозрачность расходов и удерживает целевые KPI (CPA, CPL, ROI), сокращая риски перерасхода. DCO и Smart Banner ускорили запуск масштабных кампаний с недель до часов. Особенно заметен эффект в e-commerce, где ИИ-инструменты обеспечивают рост CTR, снижение CPA и повышение ROI. Сравнение эффективности кампаний с использованием ИИ (см. табл. 1).

Таблица 1.

Сравнение эффективности кампаний VK без ИИ и с ИИ (средние показатели по e-commerce)

Динамика роста эффективности динамической персонализации наглядно прослеживается последние три года. На рисунке ниже иллюстрируется рост CTR при использовании DCO и Smart Banners по сравнению со статичными кампаниями.

Рисунок 1. Динамика роста CTR в VK при переходе к ИИ-персонализации (2021–2024 гг.)

Применение искусственного интеллекта в VK Реклама позволяет значительно улучшать все вышеперечисленные метрики за счет динамической персонализации и автоматической оптимизации. Согласно официальным данным VK Business (2024), рекламодатели, использующие AI-оптимизацию, фиксируют рост CTR в среднем на 25-30% по сравнению с традиционными рекламными кампаниями. Стоимость лида (CPL) снижается до 20-40%, что связано с более точным попаданием в целевую аудиторию и персонализированным подбором офферов [16].

Исследование Яндекс Практикум (2023) подтверждает эти данные, отмечая, что рекламные кампании, построенные на базе динамических креативов и ML-моделей, показывают ROI на 15-20% выше, чем статичные объявления [14].

Сравнение традиционных методов рекламных кампаний и AI-персонализации на платформе VK выявляет ряд существенных отличий и преимуществ последних.

Таблица 2.

Сравнение традиционных методов рекламных кампаний и AI-персонализации на платформе VK [17]

Данные сравнений подчеркивают, что AI-инструменты не только повышают эффективность рекламных кампаний, но и оптимизируют ресурсное и временное планирование маркетинговых активностей.

Рассмотрим несколько кейсов из открытых данных VK Business, иллюстрирующих эффективность AI в рекламе. Кейс Ozon: динамическая персонализация с DCO и ML увеличила CTR на 28%, снизила CPL на 35%, ROI превысил 120% [17]. Кейс «Тинькофф»: ML-сегментация снизила CPA на 22%, увеличила ROI на 17% [17].

Несмотря на впечатляющие показатели, необходимо критические оценивать следующими ограничения AI-рекламы: зависимость от качества данных, риски нарушения приватности (ФЗ-152), непрозрачность решений ML («чёрный ящик»), и риск несоответствия автогенерации бренд-стилю. По мнению Сураевой, ИИ требует комплексного подхода и постоянного контроля [11].

Эффективность ИИ в VK подтверждается ростом CTR, снижением CPA, повышением ROI и CPL. Однако результативность возможна только при качественной обработке данных, соблюдении этики и участии специалистов.

Список литературы:

1. Бекмурзаев И.Д. Нейромаркетинг как инструмент влияния на поведение потребителей // Вестник научной мысли. – 2022. – №5. – С. 43–49. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48645627  (дата обращения: 21.06.2025).
2. Бахшиев Р.Т.О. Персонализация в цифровой рекламе: как технологии искусственного интеллекта изменяют подходы к сегментации и удержанию аудитории // Universum: экономика и юриспруденция. – 2025. – №2 (124). – С. 15–21. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/personalizatsiya-v-tsifrovoy-reklame-kak-tehnologii-iskusstven-nogo-intellekta-izmenyayut-podhody-k-segmentatsii-i-uderzhaniyu  (дата обращения: 11.06.2025).
3. Воронков В.М. Социальная сеть VK. Развитие сервисов и форматов рекламы // Инновации молодежной науки. – 2023. – С. 273–275. [Электронный ресурс] – Режим доступа. –  URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=56660375 (дата обращения: 26.06.2025).
4. Гаранина П.В., Драган В.В. Перспективы генерации контента в областях с низким уровнем медийности с применением нейросетей // Вопросы медиабизнеса. – 2024. – №3. – С. 39–51. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80289543 (дата обращения: 21.06.2025).
5. Гoрбунова О.А., Чайковская А.А. Реклама в сети интернет на основе работы с рекламными объявлениями в социальной сети VK // Наука XXI века: актуальные направления развития. – 2019. – №1-1. – Самара: Самарский гос. экономический университет. – С. 212–215. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37575277  (дата обращения: 26.06.2025).
6. Жоль П. И. Машинное обучение в цифровом маркетинге // Цифровые технологии и бизнес: материалы 78-ой студенческой научно-технической конференции– Минск : БНТУ, 2022. – С. 39-45. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://clck.ru/3Mxdor   (дата обращения: 21.06.2025)
7. Заяханов А.Г. Стратегии продвижения товаров и услуг через платформу «VK реклама» в условиях трансформации российского рынка // Взаимодействие науки и общества – путь к модернизации и инновационному развитию. – 2025. – Стерлитамак: ООО «Агентство международных исследований». – С. 42–46. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=81712718  (дата обращения: 26.06.2025).
8. Миргородская О.Н., Иванченко О.В. Использование технологий искусственного интеллекта в маркетинговой деятельности зарубежных и российских ритейл-компаний // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). – 2021. – №3 (75). – С. 87–97. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-marketingovoy-deyatelnosti-zarubezhnyh-i-rossiyskih-riteyl-kompaniy (дата обращения: 11.06.2025).
9. Нечаева О.А. Персонализация как один из главных трендов современного маркетинга // E-Scio: электронный журнал. [Электронный ресурс] – Режим доступа. –  URL: https://cyberleninka.ru/article/n/personalizatsiya-kak-odin-iz-glavnyh-trendov-sovremennogo-marketinga (дата обращения: 01.06.2025).
10. Плотникова А.А., Кот А.А. Персонализация в маркетинге // Современные тенденции развития инвестиционного потенциала в России: материалы II Всероссийской научно-практической конференции. – 2020. – С. 122–125. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44090365  (дата обращения: 01.06.2025).
11. Сураева В.В. Нюансы работы нового кабинета VK реклама // Молодежная неделя науки института промышленного менеджмента, экономики и торговли. – 2023. – Санкт-Петербург: Политех-Пресс. – С. 174–177. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=65509079 (дата обращения: 26.06.2025).
12. Томас Х. Дэвенпорт, Абхиджит Гуха, Дхрув Гревал, Тимна Бресготт. Как искусственный интеллект изменит будущее маркетинга // Журнал Академии маркетинговых наук. – 2019. – №48(7553). – С. 1–19. [Электронный ресурс] – Режим доступа. –  URL: https://www.researchgate.net/publication/336430543_How_artificial_intelligence_will_change_the_future_of_marketing (дата обращения: 01.06.2025).
13. Чриск Сабах М.А., Зибари С. Персонализация в цифровом маркетинге: использование машинного обучения для электронной коммерции // Азиатский журнал исследований в области компьютерных наук. – 2025. – Т. 18, №3. – С. 105–129. [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.researchgate.net/publication/388854716_Personalization_in_Digital_Marketing_Leveraging_Machine_Learning_for_E-Commerce (дата обращения: 01.06.2025).
14. Новая VK Реклама: что получилось из объединения двух платформ // Яндекс Практикум: сайт. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://practicum.yandex.ru/blog/novaya-platforma-vk-reklama/ (дата обращения: 10.06.2025).
15. Политика конфиденциальности VK [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://vk.com/privacy (дата обращения: 05.07.2025).
16. VK Business. Аналитический отчёт по эффективности рекламных кампаний 2023–2024 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://business.vk.com/  (дата обращения: 05.07.2025).
17. VK Business Forecast 2024. Прогноз развития рекламного стека VK до 2025 года [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://business.vk.com/forecast  (дата обращения: 05.07.2025).