Агентский ИИ способен увеличить возврат инвестиций от маркетинга в 3–6 раз и утроить скорость кампаний и отдачу от них. По данным Salesforce, 75% маркетологов уже внедрили ИИ-агенты в свои процессы. Но далеко не все научились ими пользоваться. Лишь 6% европейских компаний, которые используют ИИ в маркетинге, McKinsey считает зрелыми — 94% не доросли до существенной эффективности. Рассказываем, как подготовить маркетинг к эре агентов и выжать из них максимум.

Зачем нужны ИИ-агенты в маркетинге

В отличие от ранних ИИ-решений, агенты действуют гибко и с учётом контекста. Это позволяет запускать решения с высокой степенью автономности. 

Вот основные сценарии ИИ-агентов для B2B-маркетинга:

Автоматизация функций. Агенты могут выполнять целые этапы кампаний: в создании контента они могут исследовать тему, придумывать форматы и креативные идеи, а затем анализировать эффективность запусков. 

Аналитика и генерация инсайдов. Агенты в реальном времени могут изучать сигналы рынка, проводить SML-анализ и обрабатывать другие виды данных, формируя готовые рекомендации. 

Персонализация взаимодействия с клиентом. Агенты могут рассчитывать динамические цены, продвигать лиды по воронке, создавать персональные предложения и даже оперативно переписывать под клиента контент — всё с упором на глубокую аналитику.

Синергия бизнес-функций. К примеру, можно связать в единую систему агентов для маркетинга, продаж и клиентского сервиса. Такие связки позволят лучше понимать клиента и точнее и оперативнее управлять его опытом. 

Главный вызов извне: агентский ИИ на стороне клиента. Внедряя ИИ в маркетинге, важно не забывать, что его используют и клиенты — прежде всего для поиска информации. Динамика трафика меняется: нейросетевой поиск теснит поисковые системы. Да и в поисковиках появляются ИИ-саммаризаторы результатов выдачи. 

Уже сегодня трафик от ИИ конвертируется в 23 раза чаще, чем традиционный органический, и в 4,4 раза экономически ценнее.

В последние годы появились два вида SEO для нейросетей: AEO (Answer Engine Optimization, фокус на ИИ-саммари в поисковике) и GEO (Generative Engine Optimization, фокус на поиск в интернете через ИИ). 

Они требуют структурированного контента, который сразу отвечает на вопрос и из которого ИИ удобно выбирать краткие цитаты. Для GEO-оптимизации важно управлять всей информационной средой вокруг бренда, включая упоминания на других сайтах, форумах и в экспертных комментариях. 

Но это лишь начало. Компании всё чаще используют ИИ-агентов для аналитики и сравнения вариантов. Роль агентов в цепочке принятия решений будет расти. 

Как максимизировать выгоду

Не вкручивать ИИ в старые процессы, а перепроектировать их. McKinsey отмечает, что максимум выгоды от агентов можно получить в рамках стратегического подхода. Важно переписать процессы с нуля и поставить их в центр. По оценке BCG, поверхностное внедрение увеличивает производительность на 10–20%, тогда как глубокая перестройка — на 50% и более. 

Не вычёркивать человека из процесса. Контент и коммуникация — его совместный труд с ИИ. Генеративный контент и общение с ботами в B2B всё ещё вызывает отторжение. ИИ-агентов тут лучше использовать по модели ассистентов или кураторов, которые дают подсказки людям, но не подменяют их.

Применять агентов для персонализации. По оценке McKinsey, агентский ИИ особенно полезен там, где он влияет на конверсию, точность ценообразования или вовлеченность клиента. Именно таким сценариям стоит отдавать приоритет. Так, европейская страховая компания использовала ИИ для гиперперсонализации рекламных кампаний и подсказок командам продаж в режиме реального времени. 

Готовить контент под среду, где поиск и рекомендации зависят от ИИ. Отказываться от SEO не стоит — но следует комбинировать его с GEO и AEO. 

Не перебарщивать с автоматизацией. Используя ИИ-агентов, легко потерять подлинность. Важно сохранять элементы человеческого контакта. Этому может служить даже такая мелочь, как подписанная от руки открытка гендиректора.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech