Бренды производят контента больше, чем когда-либо, но проблема уже не в генерации. Компании тонут в собственных цифровых активах, не могут их найти и тратят часы на переделку того, что уже существует. AI берётся решить эту задачу, но не так, как многие думают.
В новом выпуске подкаста Conversations with MarTech Эрика Ганн, CMO платформы управления цифровыми активами Canto, объяснила, куда движется индустрия. Мы собрали главное.
Контента стало слишком много, и это проблема
Глобальные бренды работают на десятках рынков, с сотнями партнёров и тысячами единиц контента в месяц. Изображения, видео, PDF-файлы, презентации, рекламные макеты - всё это оседает в папках, на Google Drive и в корпоративных порталах. Найти нужный файл через три месяца почти невозможно.
Ганн отмечает: AI решает не столько проблему создания контента, сколько проблему его организации. Тегирование, семантический поиск, автоматическая категоризация - вот где нейросети приносят реальную пользу уже сейчас, без шумихи.
«Самый большой сдвиг, который я вижу, - AI не заменяет творчество, а убирает трение. Маркетолог тратит меньше времени на поиск файла и больше - на стратегию.»
- Эрика Ганн, CMO Canto
Локализация против перевода: почему AI важен
Глобальные бренды давно поняли: простой перевода недостаточно. Чтобы кампания работала в Китае, ОАЭ или на Дальнем Востоке, нужна локализация - адаптация смыслов, цветов, образов и tone of voice. Без AI этот процесс занимает недели и стоит дорого.
С AI-инструментами локализация ускоряется в разы. Модели анализируют культурный контекст, подбирают релевантные визуальные образы и проверяют соответствие бренд-гайдлайнам. Для бизнеса во Владивостоке, работающего с азиатскими рынками, это особенно актуально.
AI-тегирование и поиск: что работает уже сейчас
Одна из самых практичных AI-функций в DAM-системах - автоматическое тегирование. Модель сама распознаёт объекты на изображении, определяет сцену, настроение, цвета и добавляет метаданные. Пользователь потом ищет «фото с красным автомобилем на фоне моря» и получает результат за секунду, без ручного перебора папок.
Натуральный языковой поиск - ещё один прорыв. Вместо того чтобы вспоминать название файла, маркетолог просто описывает, что ищет: «презентация для клиента из ритейла, третья версия». Модель понимает контекст и выдаёт нужное.
Главный факт
По данным eClerx, 78% маркетинговых лидеров говорят, что их технологические стеки не поддерживают бизнес-цели. При этом лишь 25% организаций считают себя полностью data-driven. Проблема не в недостатке технологий - а в том, что данные есть, а процессы под них не выстроены.
AI меняет и то, как клиенты ищут бренды
Ганн также говорит об изменении поведения покупателей. Всё больше людей начинают путь к покупке не с поисковика, а с AI-ассистента: ChatGPT, Perplexity, Gemini. Они задают вопросы, получают рекомендации и формируют мнение о бренде ещё до того, как зашли на сайт.
Это меняет B2B-маркетинг. Если раньше достаточно было хорошего SEO и контент-маркетинга, то теперь бренду нужно быть видимым в AI-поиске - попадать в ответы, цитироваться, иметь структурированные данные. Во Владивостоке этот тренд только набирает обороты, но бизнесы, которые начнут готовиться сейчас, получат преимущество.
Что это значит для бизнеса
AI в управлении контентом - не хайп, а практический инструмент. Компании, которые уже внедрили автоматическое тегирование, семантический поиск и AI-локализацию, сокращают time-to-market на 30-40% и высвобождают команды для стратегической работы. Особенно это важно для бизнесов, работающих на нескольких рынках - как на Дальнем Востоке, где сочетаются русский и азиатские языки.