Контент-завод на нейросетях: объём вырос, результат упал

Orbit Media опросила 1042 контент-маркетолога. Сильные результаты своего блога назвали 14% из них. Это минимум за 12 лет: в 2022 году так отвечали 26%. За тот же срок нейросети встроили в работу 92,4% команд. Инструменты ускорили производство, результат контент-маркетинга снизился.

Что команды бросили ради скорости

Падение объясняют отказом от приёмов, которые раньше работали. За год реже стали использовать коллаборации с экспертами и инфлюенсерами, собственные исследования, работу с ключевыми словами, платное продвижение контента, человеческую редактуру и регулярную аналитику.

Дороже всего обошёлся отказ от экспертов. Те, кто регулярно работает с профи, в 2,6 раза чаще говорят о сильных результатах. Доля таких команд упала с 25% в 2017 году до 7% сейчас.

Скорость при этом выросла. Средний пост пишется 3 часа 20 минут против больше чем 4 часов в 2022 году, за год это экономит около 50 часов. Часы освободились, результат продолжил падать.

«Это тревожный сигнал. Нужно гораздо, гораздо более разборчиво решать, от чего мы отказываемся, а что оставляем». Энн Хэндли, директор по контенту MarketingProfs

Трафик перестал быть метрикой

ИИ поменял то, как люди находят информацию, и визиты стали меньше говорить о реальном эффекте. Сильные результаты чаще у тех, кто считает квалифицированные лиды, сделки и выручку, а не сессии.

Forrester выяснила: 94% B2B-покупателей использовали ИИ в последних сделках, 55% из них сравнивали поставщиков через нейросети. По оценке Bain, 60% поисков заканчиваются без клика.

Вывод для процесса: если команда отчитывается визитами, падение трафика выглядит как провал, а рост сделок остаётся незамеченным. Метрику стоит пересобрать под деньги.

Объём пересказов доказательством не становится

Та же механика видна за пределами маркетинга. 25 августа анонимный аккаунт в X выложил инсайд: OpenAI якобы обучила базовую модель Bel на 10 триллионов параметров. За неделю пересказов цифра выросла до 100 триллионов. Новых доказательств между версиями не появилось. Число параметров OpenAI не раскрывает даже на презентациях.

С контентом происходит то же. Количество постов растёт, а проверка факта и живой источник исчезают. Объём текста не заменяет эксперта, который отвечает за точность.

Цены и данные уходят под надзор

19 августа FTC предложила политику по персонализированным ценам. Запрещать их регулятор не собирается, зато хочет прозрачности: покупатель должен понимать, что цена посчитана для него отдельно. Продавцу придётся объяснить, зачем применён другой тариф и какие данные клиента использовали.

Данные лежат в CDP, программах лояльности, движках персонализации и AI-агентах. Чтобы показать основание цены, бизнесу нужно свести их в одну картину и зафиксировать согласия. Автоматизация бизнес-процессов на грязных данных проблему не решает.

«Я работаю и с retail media network, и с продавцами, и почти не встречаю тех, у кого есть системы, прозрачность и оркестрация для такого исполнения». Пол Бреннер, старший вице-президент In-Store Marketplace

Что это значит для бизнеса

ИИ снизил цену производства контента и поднял цену доверия. Три шага на этот месяц.

Пересчитайте метрики. Если отчёт строится на трафике, вы видите падение там, где растут сделки. Считайте лиды, сделки и выручку.

Верните в процесс человека. Экспертиза, редактура и работа с ключевыми словами не устарели: команды с экспертами в 2,6 раза чаще называют результат сильным. Нейросети для бизнеса дают отдачу, когда рядом остаются стратегия и проверка.

Наведите порядок в данных и согласиях. Персональные цены и персонализация требуют объяснимого основания. Внедрение искусственного интеллекта начинается с аудита данных, а не с покупки инструмента. Для команд во Владивостоке и на Дальнем Востоке порядок тот же: сначала посчитать процесс, потом автоматизировать.