Маркетинг больше не сводится к креативу и закупке рекламы. Сегодня это сложная инженерная дисциплина, опирающаяся на огромный стек технологий — martech. Ландшафт этих инструментов растет экспоненциально: если в 2011 году насчитывалось около 150 решений, то к 2025 году их количество превысило 15 тысяч . Однако главные изменения последних лет — не в числе инструментов, а в их архитектуре и роли искусственного интеллекта. Рынок вступил в эру композитных систем и «агентного» ИИ, где технологии не просто помогают, а самостоятельно действуют от имени бренда и потребителя, подробнее https://www.inpg.kz/reklamnoeagentstvo.
Эра композитных архитектур: гибкость вместо монолитов
Долгое время маркетологи стремились купить одну «экосистему», которая закроет все потребности. Но монолитные платформы оказались слишком неповоротливыми. Сегодня лидеры рынка переходят к композитному (composable) подходу . Это архитектура, в которой компании собирают стек из лучших специализированных решений, как конструктор. Данные при этом не копируются в каждый новый инструмент (чтобы не плодить «озера данных»), а остаются в едином централизованном хранилище.
Почему композитность стала стандартом
- Адаптивность: можно заменить инструмент для email-маркетинга или аналитики, не ломая всю инфраструктуру. Это критично, когда появляются новые каналы вроде Retail Media или Connected TV .
- Единые данные для AI: ИИ-модели обучаются на всей истории взаимодействия с клиентом, а не на изолированных кусках в разных системах. Это повышает точность прогнозов и персонализации .
- Контроль затрат: компании платят только за те функции, которые реально используют, и могут легко отказаться от неэффективных решений.
Искусственный интеллект как «клей» и движущая сила
ИИ перестал быть просто функцией вроде «волшебной кнопки» в баннере. Теперь он выступает связующей тканью между данными, контентом и каналами коммуникации . Современный маркетинг использует AI в трех ипостасях.
Генеративный ИИ для контента
Создание текстов, изображений и даже видео под конкретный сегмент аудитории стало рутиной. Модели вроде GPT и DALL-E интегрированы напрямую в CRM и платформы автоматизации . Запрос «сделай 100 вариантов поста для этой аудитории» выполняется за секунды. По данным на конец 2025 года, 68,9% маркетинговых организаций уже используют специализированных AI-агентов для производства контента .
Agentic AI: автономные помощники
2025 год стал переломным для так называемого «агентного» ИИ. Это системы, которые не просто генерируют текст по запросу, а самостоятельно выполняют многошаговые задачи: анализируют рынок, настраивают таргетинг, оптимизируют ставки в реальном времени или даже ведут переписку с клиентами . Такие агенты, как Salesforce Agentforce или Adobe Experience Cloud AI, действуют в рамках заданных стратегий, но без постоянного контроля человека . Они способны перестраивать воронку продаж в зависимости от поведения пользователя.
Buyer-side AI: маркетинг для машин
Самый disruptive тренд — появление ИИ-агентов на стороне покупателя. Потребители все чаще используют ChatGPT, Perplexity или Gemini для поиска и сравнения товаров. Эти AI-агенты сами ходят по сайтам, анализируют отзывы и выдают готовую рекомендацию, часто не приводя пользователя напрямую на ресурс бренда . По оценкам McKinsey, под угрозой исчезновения находится от 20% до 50% трафика из традиционного поиска . Маркетологам теперь нужно учиться взаимодействовать с AI-агентами: структурировать данные так, чтобы бот выбрал именно их товар, и предоставлять информацию в формате, удобном для машинного потребления.
Новые метрики: внимание как валюта
Количество показов (impressions) больше не отражает реальный эффект рекламы. Индустрия переходит к метрикам внимания (Attention) .
Эксперты отмечают, что внимание не сводится к видимости — оно зависит от эмоций, контекста и неожиданности. Поэтому на смену CPM приходит модель стоимости секунды внимания. Это позволяет сравнивать качество контакта в разных каналах: например, сколько секунд пользователь реально смотрел на баннер в игре против того, как он слушал аудиорекламу в стриминге .
Ключевые каналы и технологии роста
Помимо архитектурных изменений, сформировались конкретные каналы, которые растут быстрее рынка и уже стали обязательной частью стратегии.
Retail Media Networks (RMN)
Ритейл-медиа — безусловный лидер последних двух лет. Это реклама внутри экосистем розничных сетей (сайты, приложения, офлайн-экраны), основанная на данных о реальных покупках . «Мир как рекламная сеть» — так описывают этот тренд аналитики: бренды получают доступ к аудитории в момент максимальной близости к покупке. Тот, кто научится эффективно работать с RMN, получает значительное преимущество .
Connected TV (CTV)
Цифровое телевидение окончательно стало доминирующим медиаканалом. В 2026 году на CTV ожидается почти 60% всех видеорекламных расходов в мире . Это дает возможности таргетинга, недоступные в линейном ТВ, и высокий уровень вовлеченности зрителей.
In-Game реклама и аудио
Внутриигровая реклама показывает впечатляющие результаты по вниманию (на 35% выше средних бенчмарков заметности) . Одновременно с этим возрождается интерес к голосовым ассистентам благодаря новым генеративным моделям (как YandexGPT 5 Pro в Алисе или обновленная Alexa). Реклама становится более органичной и вплетается в естественный диалог с пользователем .
Данные и идентификация: баланс приватности и персонализации
Третья сторона (cookies) уходит в прошлое. Компании строят стратегии на первых данных (first-party data) и партнерствах (second-party data). Центральную роль играют Customer Data Platform (CDP), но и они эволюционируют: классические CDP уступают место композитным решениям, работающим напрямую с данными в облачных хранилищах .
Гиперперсонализация требует огромных объемов информации, но потребители хотят прозрачности. Опросы показывают, что 64% потребителей предпочитают бренды, которые используют их данные для улучшения сервиса, но только если это делается открыто и с возможностью контроля . Доверие становится таким же важным активом, как и база email-адресов.
Как управлять martech-стеком в 2026 году
Сложность достигла точки, когда нужна не просто интеграция, а упрощение. Аналитики рекомендуют пять шагов для эффективного управления технологиями :
- Аудит на AI-готовность: оценить, какие части стека поддерживают современные AI-модели, а какие тормозят работу.
- Принцип композитности: выбирать инструменты с открытыми API, чтобы не быть запертым в одном вендоре.
- Инвестиции в data-инфраструктуру: качество AI напрямую зависит от чистоты и полноты данных в едином хранилище.
- Устранение дублирования: отказаться от инструментов, которые делают одно и то же, оставив лучшие в своем классе.
- Кросс-функциональное управление: за AI-агентами должен присматривать не только маркетинг, но и юристы с безопасниками, чтобы избежать ошибок и репутационных рисков.
Вывод
Современные маркетинговые технологии перестали быть просто «поддержкой продаж». Это автономная экосистема, в которой ИИ берет на себя рутину и принятие многих решений, а человек сосредотачивается на стратегии, контроле этичности и креативных инсайтах. Компании, которые сумеют объединить данные, выстроить гибкую композитную архитектуру и наладить диалог с AI-агентами потребителей, получат решающее преимущество в ближайшие пять лет . Технологии стали слишком сложными, чтобы ими можно было управлять по старинке, и слишком мощными, чтобы их игнорировать.
