Алексей Березникер
Одна и та же реклама никогда не работает одинаково на всех — маркетинг всегда это знал и искал способ донести один и тот же смысл — но по-разному. Разные заголовки для СМИ, разные скрипты для разных сегментов, разные письма для разных этапов воронки. Теперь эта логика переходит внутрь рекламной системы. Большая языковая модель может адаптировать формулировку объявления за миллисекунды до показа — под конкретный запрос, контекст и намерение пользователя. Не придумать новый оффер, а точнее подать уже заданное предложение. Похожая логика независимо друг от друга разворачивается у «Яндекса», Google, Meta* и ряда специализированных MarTech/AdTech-платформ — каждый на своих технологических рельсах. О том, как рекламный текст меняется прямо в момент показа и почему это требует новых подходов к управлению, рассказывает Алексей Березникер, руководитель службы генеративной рекламы в «Яндекс Рекламе».
Бренды и агентства уже доверяют алгоритмам значительную часть продвижения: ставки, аудитории, прогнозы и подбор креативов. Теперь автоматизация все ближе подходит к самому чувствительному слою — тексту, который бренд произносит от своего имени. Поэтому ключевой вопрос не в том, нужны ли такие технологии, а в том, как настроить их так, чтобы они повышали релевантность объявления, но не меняли смысл оффера, не обещали лишнего и не говорили от имени бренда тем «языком», который бренд сам бы не выбрал.
Что уже показывают цифры
Прежде чем разбираться в механике поисковой персонализации текста, стоит зафиксировать масштаб — адаптация текста объявления в момент показа уже не выглядит экспериментом одной платформы. Это направление, в котором движутся разные игроки рекламного рынка, хотя устроены их решения по-разному.
У Meta* автоматизация креатива реализована в Advantage+ Creative. Система работает в первую очередь с уже готовыми элементами рекламодателя — текстами, изображениями, видео, заголовками — и подбирает или адаптирует их под формат размещения и аудиторию. По данным компании, такие автоматические улучшения в среднем дают на 4% более низкую стоимость результата в кампаниях, оптимизированных на переходы, просмотры посадочной страницы и офлайн-конверсии. Это не прямой аналог поисковой персонализации текста, но важный пример того, как автоматизация постепенно переходит из ставок и таргетинга в сам рекламный креатив.
Amazon адаптирует рекламу под контекст покупки в первую очередь через таргетинг, подбор товаров и торговые сигналы. А на UnBoxed 2025 компания показала, что автоматизация смещается и в креатив — новые инструменты помогают создавать рекламные материалы в разных форматах, от изображений до видео и аудио.
Рекламно-маркетинговая платформа ByteDance Ocean Engine в Китае предлагает схожий подход к автоматизированной адаптации креативов через продукт AIGC Dynamic Creative. С его помощью рекламодатели могут в один клик запустить генерацию заголовков, текстов объявлений и даже сценариев для видео на основе уже имеющихся материалов и посадочных страниц с использованием AIGC-модели.
В процессе размещения система персонализирует креативы с учетом характеристик пользователей. По официальным данным, инструмент увеличивает охват рекламы более чем на 10%, повышает количество эффективных креативов на 30% и продлевает срок их актуальности более чем на 10% — без необходимости привлекать дополнительные дизайнерские ресурсы. Это помогает решать одну из ключевых проблем индустрии: высокие затраты на производство креативов и низкую операционную эффективность.
На этом же рынке работают технологические компании, которые специализируются на автоматизации маркетинговых сообщений. Например, Persado делает акцент на подборе и тестировании формулировок для коммуникаций брендов. По данным компании, контент, созданный с помощью ее платформы, в 96% случаев показывает лучший результат, чем тексты, написанные вручную или сгенерированные по типовым LLM-шаблонам.
Google еще в 2018 году представил формат Responsive Search Ads (RSA): рекламодатель загружает набор заголовков и описаний, а система комбинирует их под конкретный запрос. С 2023 года у RSA появилась генеративная надстройка Automatically Created Assets, которая создает новые заголовки и описания на основе посадочной страницы, существующих объявлений и ключевых слов. Сейчас эта логика развивается внутри AI Max for Search: инструмент Text customization генерирует текстовые элементы на основе посадочной страницы, объявлений и ключевых слов, а не только комбинирует заранее написанные варианты.
Близкая механика есть и в поисковой рекламе «Яндекса». В «Директе» система не только выбирает и комбинирует элементы объявления для конкретного показа, но и может дополнительно адаптировать получившуюся формулировку под запрос и контекст пользователя. Эта логика реализована в новом инструменте «Персонализация»: система умеет адаптировать заголовок и текст объявления с помощью генеративной модели на базе LLM — в рамках ограничений, которые задает рекламодатель. За основу берутся исходное объявление, посадочная страница и контекст пользователя, а смысл, факты и объект рекламы должны оставаться неизменными. В июне 2026 года около половины кликов в поисковых кампаниях уже приходились на объявления с персонализацией, а конверсионность таких объявлений была выше в среднем на 12% по итогам внутренних A/B-экспериментов.
Как это работает на практике
Один и тот же диван пользователи ищут по-разному: «купить диван», «угловой диван с доставкой сегодня», «гипоаллергенный диван для детской». За каждым запросом — разный человек с разным намерением. Одному важна цена, другому — доставка, третьему — материал или назначение.
Написать отдельное объявление под каждую формулировку вручную реально, пока таких формулировок в кампании единицы или десятки. Как только счет идет на сотни уникальных запросов в день, у команды маркетинга или агентства просто не хватит рук: либо приходится писать один усредненный текст на всех, либо тратить время специалистов на ручное написание вариантов заголовков под каждый запрос.
Инструмент «Персонализация» в Директе решает эту задачу иначе. Рекламная система анализирует запрос и контекст пользователя прямо перед показом и адаптирует заголовок и текст на основе исходного объявления и посадочной страницы. Смысл, факты и объект рекламы — неизменны. Меняется подача.
Как система приходит к нужной формулировке
Текст объявления определяется в несколько этапов. Сначала система выбирает исходное объявление для текущего аукциона, затем создает и проверяет адаптированные варианты, а на финальном этапе сравнивает их эффективность с исходным текстом. Такую возможность обеспечивает поколение нейротехнологий Yandex Neuro Ads.
Модели ранжирования анализируют поисковый запрос, сигналы контекста пользователя и настройки таргетинга. На их основе система определяет, какое объявление рекламодателя будет участвовать в текущем аукционе. После выбора исходного объявления начинается адаптация текста, которая проходит в несколько этапов:
- генеративная модель на базе Alice AI LLM создает варианты заголовков и текстов на основе исходного объявления и посадочной страницы. Формулировки, искажающие смысл или меняющие объект рекламы, исключаются на этапе проверки и не попадают в показ. Цены, скидки, даты и условия доставки берутся только из исходного объявления;
- затем текст проходит модерацию «Директа»: система проверяет его по правилам размещения рекламы, требованиям к объявлениям и ограничениям для отдельных тематик;
- рекламодатель может задать фразы-исключения в личном кабинете — слова или словосочетания, недопустимые в адаптированных вариантах, — и оценить примеры адаптированных объявлений в предпросмотре до запуска.
На финальном этапе модель ранжирования объявлений сравнивает исходный и адаптированный варианты текстов. В показ попадает тот, для которого прогнозируется более высокая вероятность конверсии. Если прогноз у персонализированного текста ниже, пользователь увидит исходное объявление.
Где проходит граница
Любая система генеративной адаптации текста требует понятных правил. Это не аргумент против автоматизации, а условие ее использования — чем быстрее создаются варианты, тем важнее заранее определить, из каких фактов система может исходить, какие формулировки допустимы и кто оценивает результат.
Для рекламы это важно в любом канале. Текст должен не только привлекать внимание, но и точно соответствовать предложению, посадочной странице и коммуникации бренда. Поэтому контроль лучше строить не постфактум, когда объявление уже набрало показы, а на входе: через корректное исходное объявление, точную посадочную страницу, фразы-исключения, предпросмотр и регулярную проверку результатов.
Persado в материале о генеративном ИИ и голосе бренда формулирует похожий принцип: окончательное решение о границах допустимого должны принимать люди, а не алгоритм. В рекламных системах это означает, что специалист не обязан вручную писать множество вариантов, но должен задать рамки, в которых эти варианты могут появляться.
Вернуться к полностью ручному написанию сотен текстов для крупного рекламодателя уже сложно: скорость запуска, объем семантики и количество сценариев спроса растут быстрее, чем команды могут производить объявления вручную. Поэтому контролируемая автоматизация становится не компромиссом с рисками, а рабочей альтернативой ручному производству — при условии, что у нее есть проверка на входе и выходе.
Новая роль специалистов по рекламе
Ручная оптимизация при этом не исчезает — она перестает быть про написание текста и становится про настройку и контроль. Раньше специалист писал сотни вариантов. Теперь он в интерфейсе рекламной системы формулирует задачу: определяет оффер, фиксирует факты, задает ограничения, оценивает результат и регулярно перепроверяет уже отработавшие объявления. Чем больше вариантов генерирует система, тем важнее заранее понять, что она может говорить от имени бренда, а что — нет. Для сложных продуктов такая проверка не дополнительная опция, а необходимость.
Те, кто выстроит этот процесс заранее, получат не просто прирост эффективности, а реальный контроль над голосом бренда — именно тогда, когда текст создается не в рабочем документе с вариантами формулировок, а в момент контакта с пользователем.
Meta* — признана экстремистской организацией и запрещена в России
