АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ CHADGPT В СОЗДАНИИ РЕКЛАМНЫХ ТЕКСТОВ И ИДЕЙ ДЛЯ МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ

АННОТАЦИЯ

Исследование посвящено комплексному анализу потенциала технологии ChatGPT как инновационного инструмента генерации рекламного контента и концептуализации маркетинговых стратегий в условиях цифровой трансформации бизнес-процессов. Работа раскрывает механизмы интеграции генеративных алгоритмов искусственного интеллекта в практику создания персонализированных маркетинговых коммуникаций, демонстрируя количественные показатели эффективности внедрения ИИ-технологий. Исследование базируется на эмпирических данных, проведенных авторами Д.В. Епановым, А.А. Арбузовой и С.Д. Мочалиным и полученных в результате A/B-тестирования рекламных материалов, сгенерированных с помощью ChatGPT, и традиционно созданного контента. Результаты демонстрируют статистически значимое повышение конверсионных показателей, улучшение метрик вовлеченности аудитории и оптимизацию операционных процессов создания маркетингового контента. Работа представляет практическую ценность для специалистов в области цифрового маркетинга, предлагая научно обоснованные подходы к использованию искусственного интеллекта в рекламной деятельности.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ChatGPT, генеративные алгоритмы, цифровые коммуникации, конверсионная оптимизация, таргетированная реклама, персонализация контента.

Современная парадигма цифровых коммуникаций характеризуется экспоненциальным ростом объемов информации и интенсификацией конкурентной борьбы за внимание потребителей в медийном пространстве. Как отмечают Д.В. Епанова, А.А. Арбузова и С.Д. Мочалин [2], эффективная реклама трансформировалась из простого информационного канала в сложную систему брендинговых коммуникаций, требующую высокого уровня креативности и персонализации для достижения целевых метрик performance-маркетинга. Традиционные подходы к созданию рекламного контента сталкиваются с ограничениями человеческих ресурсов, временными рамками и возрастающими требованиями к качеству и релевантности сообщений.

Эмпирический анализ, проведенный Д.В. Епановым, А.А. Арбузовой и С.Д. Мочалиным по эффективности ChatGPT при создании рекламных текстов осуществлялся на основе кейса продвижения экологически чистого моющего средства, где ИИ-технология использовалась для генерации рекламных слоганов, продуктовых описаний и креативных концепций [2, c. 1149].

Использование ChatGPT позволило быстро создать рекламный текст (рис.).

Рисунок. Генерация рекламного текста чатом GPT

Методология исследования включала сравнительный анализ конверсионных показателей между контент-стратегиями, разработанными традиционными методами, и материалами, созданными с применением ChatGPT. Е.А. Климова отмечает критическую важность корректной постановки промптов и итеративной оптимизации входных параметров для максимизации качества генерируемого контента [4, c. 171].

Количественные результаты исследования, проведенные данными авторами, продемонстрировал статистически значимое превосходство ИИ-генерированного контента по ключевым метрикам цифрового маркетинга. Показатель Click-Through Rate (CTR) увеличился с 2,3% до 3,1%, что представляет 35%-ное улучшение по сравнению с базовыми значениями. Конверсионный коэффициент (CR) показал рост с 4,2% до 6,8%, демонстрируя 62%-ное повышение эффективности в привлечении качественного трафика и стимулировании целевых действий пользователей [2, c. 1150].

К.В. Левченко акцентирует внимание на качественных преимуществах использования ChatGPT, включающих способность генерировать множественные вариации рекламных сообщений, адаптацию тональности под различные сегменты аудитории и интеграцию психолингвистических триггеров для усиления воздействия на потребительское поведение. Среднее время пребывания пользователей на целевых страницах увеличилось с 2 минут 15 секунд до 3 минут 42 секунд, что свидетельствует о повышении релевантности и вовлекающего потенциала контента [6, c. 94].

Механизмы персонализации контента, реализуемые через ChatGPT, обеспечивают адаптивную генерацию рекламных сообщений в режиме реального времени на основе поведенческих паттернов пользователей и их предыдущих взаимодействий с брендом. Предиктивная аналитика, интегрированная в ИИ-модели, позволяет прогнозировать потребительские предпочтения и предлагать наиболее релевантные продуктовые предложения сегментированным группам клиентов. С.Д. Мочалин подчеркивает революционный потенциал данного подхода для создания гипертаргетированных маркетинговых кампаний [2, c. 1151].

Автоматизация A/B-тестирования различных элементов маркетинговых стратегий с использованием ИИ-алгоритмов обеспечивает непрерывную оптимизацию коммуникационных процессов и идентификацию наиболее эффективных подходов к взаимодействию с целевыми аудиториями. ChatGPT демонстрирует способность генерировать множественные вариации рекламных текстов для параллельного тестирования, что значительно ускоряет процессы optimization и повышает статистическую значимость результатов экспериментов.

Интеграционные возможности ChatGPT с существующими MarTech-платформами и CRM-системами создают синергетический эффект, усиливающий общую эффективность цифровых маркетинговых экосистем. Д.В. Епанова акцентирует внимание на том, что seamless-интеграция ИИ-инструментов с аналитическими платформами позволяет создавать closed-loop системы оптимизации, где результаты кампаний автоматически влияют на генерацию последующего контента.

Эмоциональный интеллект ChatGPT, проявляющийся в способности адаптировать тональность и стилистику сообщений под эмоциональное состояние и культурные особенности целевых аудиторий, представляет особую ценность для глобальных брендов, осуществляющих мультирегиональные маркетинговые кампании. И.В. Зенькова отмечает, что данная функциональность позволяет создавать культурно-сенситивный контент без необходимости привлечения локальных специалистов для каждого региона.

Омниканальная стратегия, поддерживаемая ChatGPT, обеспечивает консистентность брендинговых сообщений across различных touchpoint'ов клиентского journey, от социальных медиа до email-маркетинга и native advertising. Е.А. Александрович подчеркивает, что unified подход к генерации контента способствует формированию coherent brand identity и усилению brand recall среди потребителей [3, c. 715].

Адаптивное ценообразование, реализуемое через интеграцию ChatGPT с pricing algorithms, позволяет создавать персонализированные коммерческие предложения, оптимизированные под индивидуальную price sensitivity различных сегментов клиентской базы. Данный подход особенно эффективен в B2B-сегменте, где кастомизация коммерческого предложения критически важна для успешного закрытия сделок. К.В. Левченко отмечает революционный потенциал данного применения ИИ для оптимизации доходов.

Оптимизация голосового поиска и технологии визуального поиска, поддерживаемые ChatGPT, открывают новые горизонты для создания контента, адаптированного под поисковое поведение и технологические тренды. Н.А. Максименко отмечает, что использование данных технологий создает конкурентные преимущества в области SEO и построения контента, особенно в контексте растущего внедрения голосовых ассистентов и визуальных поисковых платформ [7, c. 280].

Чат-боты и виртуальные ассистенты, встроенные в ChatGPT, трансформируют опыт обслуживания клиентов, обеспечивая 24/7 поддержку с высоким уровнем персонализации и эмпатии. А.А. Арбузова подчеркивает, что данные решения не только улучшают показатели удовлетворенности клиентов, но и генерируют ценные сведения о потребительских предпочтениях, которые могут быть использованы для дальнейшей оптимизации продуктовых и маркетинговых стратегий.

Перспективы развития ChatGPT в маркетинговой сфере включают интеграцию с дополненной и виртуальной реальностью для создания опыта работы с брендом, развитие гиперперсонализированных коммуникаций на основе поведенческой аналитики, и формирование автономных маркетинговых системы, способных к самооптимизации без вмешательства человека. С.Д. Мочалин отмечает, что данные тренды формируют основы для следующего этапа эволюции цифрового маркетинга, где искусственный интеллект становится основным компонентом маркетинговых операций, обеспечивая беспрецедентный уровень эффективности, персонализации, вовлеченности клиентов в глобальную цифровую экосистему.

Список литературы:

1. Дамбаев А.Б., Дербасова Д.М., Шиколенко Е.В. Влияние искусственного интеллекта (ИИ) на маркетинговые стратегии продукции [Электронный документ] // Сборник материалов II Межвузовской научно-практической конференции. - М., 2025, С. 82-85. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
2. Епанова Д.В., Арбузова А.А., Мочалин С.Д. Исследование эффективности использования искусственного интеллекта для генерации текста в рекламной компании продукции [Электронный документ] // Сборник материалов Молодые ученые - развитию Национальной технологической инициативы (ПОИСК), 2024, № 1, С. 1149-1151. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
3. Зенькова И.В., Александрович Е.А. Автоматизация маркетинговых процессов и искусственный интеллект: как технологии AI и Big Data меняют подходы к работе с клиентами и увеличивают эффективность маркетинговых кампаний продукции [Электронный документ] // Сборник материалов VI Международной научно-практической конференции. - Новополоцк, 2025. С. 710-715. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
4. Климова Е.А. Искусственный интеллект как инновационный ресурс создания рекламных текстов: pro et contra [Электронный документ] // Сборник материалов VI Международной научно-практической конференции, СПб., 2022, С. 171-173. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
5. Колмогорова В.И., Мудрова И.Д., Шишлянникова Д.А. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности стратегий в цифровом маркетинге [Текст] // Практический маркетинг. 2024. № 9 (327). С. 30-34. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
6. Левченко К.В. Применение искусственного интеллекта для автоматизации маркетинговых кампаний продукции [Электронный документ] // Сборник материалов Экономические исследования и разработки. 2024. № 12. С. 94-102. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
7. Максименко Н.А. Использование искусственного интеллекта в маркетинговых кампаниях [Электронный документ] // Сборник материалов «В зеркале права», Липецк, 2024, С. 280-283. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
8. Петрухина Е.А. Технология применения искусственного интеллекта в рекламном тексте (на примере чат-бота ChatGPT & MidJourneyAIBot в мессенджере Telegram) [Электронный документ] // Сборник материалов Международного научного форума, В 2-х томах, СПб., 2024, С. 223-225. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp
9. Ткачев В.Д. Влияние алгоритмов прогнозирования интересов на эффективность рекламных кампаний в цифровых медиа продукции [Электронный документ] // Сборник материалов Современный ученый. 2024. № 4. С. 111-117. URL: https://elibrary.ru/query_results.asp