За останні п’ять років штучний інтелект пройшов шлях від використання в окремих тестових кейсах до інтеграції в основну інфраструктуру маркетингових департаментів. Галузеві дослідження свідчать, що у 2023 році вперше понад 67% корпоративних маркетингових команд заявили про використання AI щонайменше в окремих аспектах маркетингу – порівняно з менш ніж 30% у 2021 році. Основними чинниками цього тренду стали стрімке зростання складності кампаній, фрагментація каналів та підвищені вимоги до прозорої оцінки ефективності. Зі зростанням вартості залучення клієнтів і ускладненням моделей атрибуції використання розширеної статистичної оптимізації стає критично важливим для успіху кампаній.
Очікується, що технології управління кампаніями у 2026 році та надалі включатимуть RTB-аукціони (real-time bidding), багатоточкову атрибуцію (multi-touch attribution), крос-девайс трекінг, динамічну оптимізацію креативів і прогнозування доходу на основі предиктивних моделей. Хоча в окремих стратегічних аспектах ручний контроль залишатиметься необхідним, сучасні перформанс-канали генерують надзвичайно велику кількість змінних для прийняття рішень. Дослідження, засновані на агрегованих корпоративних опитуваннях, показують, що масштабні paid media-кампанії опрацьовують тисячі так званих мікросигналів щохвилини – зокрема наміри користувача, ефективність у різний час доби, тип пристрою та ймовірність конверсії. Статистична оптимізація, що базується на алгоритмах, у масштабі завжди перевершує ручну оптимізацію людини.
Завдяки технологічному прогресу предиктивне прийняття рішень стимулювало впровадження AI-рішень, які фокусуються на прогнозуванні очікуваної цінності конверсії. Коригування ставок і перерозподіл бюджету можуть відбуватися менш ніж за 1 мілісекунду. Крім того, компанії, що впровадили AI, демонструють зростання ROI та скорочення періоду оптимізації порівняно з тими, хто його не використовує.
Водночас кількісні показники ефективності значною мірою залежать від статистичної валідації AI. Вплив AI як оптимізаційного чинника має вимірюватися відповідно до очікуваних результатів, які включають, але не обмежуються: зростанням кількості конверсій, зниженням CPA, збільшенням доходу, зменшенням прогнозної волатильності та підвищенням точності. Статистика AI-маркетингу забезпечує вимірювані результати, що підтверджують успішність оптимізації на основі AI. У цьому звіті наведено аналіз таких показників. Представлені дані є прогнозами на 2026 рік. Аналіз містить статистику впровадження AI в маркетингову оптимізацію та зафіксовані кількісні результати.
Ключові статистичні показники AI-оптимізації в маркетингу
- 72–78% корпоративних маркетингових команд у 2026 році активно використовують інструменти оптимізації на основі AI.
- 48–55% mid-market перформанс-команд застосовують AI для автоматизації кампаній.
- 18–25% загальних бюджетів paid media спрямовується на платформи оптимізації з підтримкою AI.
- Середньорічне зростання витрат на AI-маркетинг: 22–28%.
- Моделі ставок на основі AI підвищують конверсію в середньому на 12–28%.
- Зниження CPA у конкурентних вертикалях становить 10–23%.
- Скорочення бюджетних втрат завдяки алгоритмічній фільтрації: 15–30%.
- Предиктивне моделювання LTV підвищує точність прогнозування доходу на 20–35%.
- Коригування ставок у режимі реального часу відбувається менш ніж за 100 мілісекунд у більшості великих DSP-середовищ.
- Час ухвалення рішень щодо оптимізації скорочується на 35–60%.
- AI-персоналізація підвищує CTR на 15–40%.
- Динамічна оптимізація креативів збільшує рівень залученості на 12–33%.
- Автоматизована сегментація аудиторії підвищує точність таргетингу на 18–45%.
- 60–70% масштабних кампаній частково автоматизовані.
- 30–40% корпоративних кампаній працюють переважно за автоматизованою логікою розподілу бюджету.
- Зниження волатильності ROI після впровадження AI: 15–25%.
- Зростання доходу на користувача після впровадження предиктивної оптимізації: 8–20%.
- Автоматизація виявлення шахрайства зменшує частку невалідного трафіку на 20–38%.
- Прогнозований CAGR ринку AI-маркетингових технологій (2026–2028): 19–24%.
Рівень впровадження AI в маркетинговій індустрії
Enterprise vs Mid-Market: рівні впровадження
Якщо проаналізувати дані залежно від масштабу організації, спостерігаються різні рівні впровадження. Опитування великих enterprise-компаній показують, що близько 75% організацій із річними витратами на медіа понад $50 млн впровадили певну форму оптимізації на основі AI. У компаніях із витратами понад $100 млн рівень проникнення AI сягає майже 85% і часто інтегрується безпосередньо в системи ставок та аналітичні рушії. З огляду на масштаб і бюджети таких компаній, очікується, що AI обробляє або підтримує аналітичні процеси та управління ставками. Без AI це створювало б надмірне навантаження на команди.
У сегменті mid-market впровадження відбувається повільніше, але темпи зростають. Більшість галузевих опитувань свідчать, що приблизно 50–55% компаній із річними маркетинговими бюджетами $5–20 млн застосовують AI для ставок або предиктивного моделювання в таргетингу аудиторії. Менші перформанс-команди зазвичай використовують AI-функціонал, вбудований безпосередньо в рекламні платформи, а не незалежні інструменти оптимізації. Для цього сегмента ключовими бар’єрами залишаються операційна складність та витрати на інтеграцію, а не скепсис щодо потенційного підвищення ефективності завдяки AI.
Тренди розподілу бюджетів на AI
Інструменти оптимізації на основі AI поступово займають помітну частку маркетингових бюджетів. Дослідження показують, що 18–25% бюджетів на маркетингові технології в enterprise-сегменті спрямовується на AI-аналітику, системи ставок і автоматизацію. У висококонкурентних вертикалях, таких як фінанси та гемблінг, цей показник перевищує 30%.
У 2021 році витрати на AI-маркетингові технології зросли на 22–28% порівняно з 2020 роком, випереджаючи інші категорії витрат у маркетингових бюджетах. Це свідчить про те, що інвестиції в AI не просто додаються до існуючих витрат – вони замінюють застарілі системи, які вимагали значного ручного управління. За даними опитувань, 40% CMO очікують зростання витрат на AI-інфраструктуру у 2027 році, переважно у сферах предиктивного моделювання та автоматизованого розподілу бюджетів.
Використання AI у різних вертикалях
Фінансовий сектор та e-commerce демонструють найвищий рівень впровадження AI-оптимізації реклами та систем ставок. У FinTech понад 80% провідних рекламодавців застосовують AI через суворі вимоги до CPA та регуляторну чутливість. У сфері e-commerce AI використовується 65–75% рекламодавців завдяки можливостям динамічного ціноутворення та оптимізації на рівні товарів.
У гемблінгу та інших моделях із високою частотою залучення клієнтів близько 70% великих операторів застосовують AI-системи ставок для прогнозування LTV у реальному часі та геооптимізації маркетингового залучення. Майже 60% SaaS-компаній використовують AI для скорингу лідів і оцінки вартості підписок. Сфера лідогенерації, включаючи афілейт-напрямки, є високозалежною від даних і атрибуції, і рівень проникнення AI тут становить 50–65%.
Вплив AI-оптимізації на ефективність
Статистика зростання конверсії
Найчастіше задокументованою перевагою оптимізації на основі AI є зростання коефіцієнта конверсії. Галузеві звіти свідчать, що алгоритмічне управління ставками підвищує конверсію на 12–28% порівняно з ручними коригуваннями на основі правил. Діапазон залежить від складності кампанії, доступності сигналів та різноманітності аудиторій.
AI демонструє вищу ефективність у кампаніях, що працюють на кількох пристроях і платформах, завдяки здатності аналізувати велику кількість змінних одночасно. Дані показують, що предиктивна оптимізація в багатоканальному середовищі забезпечує зростання конверсії на 18–25% порівняно з оптимізацією в межах одного каналу. Найбільший приріст фіксується, коли AI-моделі використовуються разом із поведінковими сигналами та атрибуцією з урахуванням time-decay.
Бенчмарки ефективності витрат і зниження CPA
Інтеграцію AI також можна вимірювати через зниження CPA. У конкурентних ринках середнє скорочення CPA становить 10–23%. У фінансовому секторі та на ринках із високим CPC після повної алгоритмічної переалокації бюджетів зафіксовано зниження CPA приблизно на 25%.
Здатність скорочувати бюджетні втрати зростає завдяки автоматизованим системам фільтрації. Інструменти, що виявляють невалідний трафік, виключають користувачів із низьким наміром та застосовують пригнічення ставок (bidding suppression), зменшують неефективні витрати на 15–30%. Команди, які переходять до предиктивного управління ставками, зазвичай стабілізують економічну ефективність протягом 3–6 місяців.
Метрики зростання доходу та LTV
AI-оптимізація також впливає на прогнозування та зростання доходу. Останні дослідження у корпоративному сегменті показують, що після впровадження AI-скорингу аудиторій дохід на користувача зростає на 8–20%. Позитивний ефект пояснюється кращою пріоритизацією користувачів із високою цінністю.
Предиктивні моделі lifetime value (LTV) забезпечують точність прогнозування на 20–35% вищу, ніж історичні когортні методи. Підвищена точність дозволяє агресивніше підвищувати ставки для користувачів із високою ймовірністю конверсії та скорочувати витрати на аудиторії з низьким потенціалом. Це особливо актуально для моделей підписки та повторюваного доходу, де точність прогнозування downstream-цінності має критичне значення.
Бенчмарки предиктивного моделювання та автоматизації рішень
Підвищення точності прогнозування
Предиктивні AI-моделі перевершують ручні підходи до прогнозування. Галузеві бенчмарки демонструють, що використання AI покращує точність прогнозування доходу на 20–35% порівняно з базовими моделями у spreadsheet-інструментах. Це зумовлено застосуванням багатофакторної регресії, обробкою даних у реальному часі та адаптивним навчанням алгоритмів.
У динамічних сезонах із коливаннями попиту AI-прогнозування зменшує похибку на 18–30%. Це особливо важливо для медіабаєрів, які оперативно адаптуються до змін ринку. Підвищена передбачуваність зменшує ризик недовиконання KPI та забезпечує більш ефективне використання бюджету.
Розподіл бюджету та RTB-аукціони
Системи real-time bidding та автоматизованого розподілу бюджету досягли такої швидкості, що ухвалюють оптимізаційні рішення менш ніж за 100 мілісекунд. Алгоритми постійно й динамічно перерозподіляють витрати на основі прогнозної маржинальної рентабельності інвестицій (ROI), а не орієнтуються лише на заздалегідь встановлені ліміти витрат. Галузеві звіти демонструють, що автоматична переалокація бюджету підвищує ефективність витрат на 12–22%.
Команди, які використовують алгоритмічне керування темпом витрат (pacing), фіксують меншу кількість випадків перевитрати бюджету та більш повне використання денних лімітів. Гнучке переміщення бюджетів між аудиторіями та географічними регіонами стало стандартом для enterprise-рекламодавців, які орієнтуються на максимізацію повернення інвестицій.
Скорочення часу оптимізації
Раніше цикли ручної оптимізації передбачали щоденні або навіть щотижневі коригування. AI-системи скорочують цей цикл на 35–60%, забезпечуючи оновлення в режимі реального часу протягом дня залежно від змін ефективності. Деякі AI-рішення, інтегровані в Demand-Side Platforms (DSP), можуть змінювати стратегії ставок тисячі разів за одну годину.
Скорочення потреби в ручному втручанні також має кількісне вимірювання. Дослідження показують, що при використанні AI необхідність у ручному коригуванні ставок зменшується на 30–50%. Операційні команди переходять від реактивної моделі управління до проактивної, зосереджуючись на експериментах і креативних стратегіях замість постійного моніторингу ставок.
Статистика персоналізації та таргетингу аудиторій
Ефективність персоналізації на основі AI
Залежно від вертикалі та глибини сегментації персоналізація на основі AI демонструє зростання CTR на 15–40%. Найбільш виражений ефект спостерігається в e-commerce та сервісах за підпискою, де масив поведінкових даних є значно багатшим.
Коли системи предиктивної персоналізації змінюють повідомлення в режимі реального часу, рівень залученості зазвичай зростає на 12–30%. Акцент на персоналізації створює ефект накопичення з часом, оскільки моделі поступово вдосконалюють скоринг схильності аудиторії до конверсії.
Метрики Dynamic Creative Optimization (DCO)
Dynamic Creative Optimization (DCO) стабільно перевершує статичну ротацію креативів. Галузеві звіти фіксують зростання залученості на 12–33% у випадках, коли креатив динамічно адаптується.
У ретаргетингових кампаніях різниця між статичними та динамічними креативами є особливо помітною. AI визначає, які продукти, повідомлення чи офери мають найвищу ймовірність конверсії на основі доступних змінних. Статичні креативи демонструють нижчу ефективність, оскільки не адаптуються до змінних потреб аудиторії.
Точність сегментації аудиторії
AI підвищив точність сегментації аудиторії на 18–45%. Коли машинне навчання працює з багатоточковими поведінковими даними, а не лише з демографічними характеристиками, точність look-alike-моделювання суттєво зростає.
Гранулярні кластерні моделі дозволяють реалізовувати мікросегментацію, яка раніше була операційно недосяжною. Предиктивна сегментація зменшує перетин між аудиторними пулами та скорочує частотні неефективності, що сприяє більш стабільному показнику cost per result.
Статистика автоматизаційної інфраструктури та контрольних шарів
Рівень впровадження автоматизації робочих процесів
Галузеві опитування показують, що у 2026 році 60–70% масштабних кампаній мають певний рівень автоматизації. 35–40% кампаній працюють переважно з автоматизованою логікою розподілу бюджету. Оркестрація на основі AI у багатоканальному середовищі продовжує розширюватися, особливо серед enterprise-компаній, що використовують п’ять і більше каналів залучення.
Аналітичні шари дедалі частіше інтегрують оптимізаційні механізми безпосередньо на інфраструктурному рівні. Деякі компанії використовують уніфіковані системи, які поєднують автоматизацію трафіку з предиктивною аналітикою та централізованими контрольними фреймворками, як-от Hyperone, що інтегрує логіку прийняття рішень із потоками перформанс-даних. Такі інфраструктурні моделі оптимізують контроль не окремих інструментів, а всієї системи в цілому.
Підтримання ROI за допомогою автоматизації
Середнє зниження волатильності ROI після впровадження автоматизації становить 15–25%. Цикли оптимізації скорочуються на 30–50%. Обсяг ручного втручання зменшується на 30–45%. Варіативність бюджетного pacing знижується на 12–20%. Автоматизація стабілізує ROI, мінімізуючи щоденні та щотижневі коливання ставок і бюджетів. Дослідження кампаній показують меншу амплітуду екстремальних змін ефективності під час піків попиту.
Скорочення циклів пришвидшує навчальний цикл, дозволяючи проводити статистичну валідацію за коротший період. Зменшення залежності від ручних рішень дає змогу командам зосередитися на експериментах, а не на підтримці процесів, що підвищує загальну операційну ефективність.
Зростання та прогнози інвестицій в AI (2026–2028)
За галузевими оцінками, до 2028 року витрати на AI-маркетингові технології перевищать 65–75 млрд доларів США із прогнозованим річним зростанням 19–24%. Основними драйверами цього зростання є ширше впровадження предиктивного моделювання, автономних стратегій ставок і систем крос-канальної оркестрації.
Аналітична інфраструктура дедалі активніше інтегрується з AI-рішеннями для прийняття рішень. До 2028 року понад 50% enterprise-перформанс-кампаній, за прогнозами, використовуватимуть автономні системи управління бюджетом. Це свідчить про трансформаційний характер самонавчальних структур кампаній.
SaaS-рішення на базі AI стимулюватимуть подальше впровадження технології у mid-market сегменті. Наступний етап розвитку AI-оптимізації буде зосереджений на моделюванні first-party даних та предиктивних системах, що відповідають вимогам конфіденційності.
Що маркетинговим командам варто оцінити щодо AI-оптимізації у 2026 році
У 2026 році та надалі впровадження AI у маркетингу стане ще масштабнішим. Прогнозується зростання конверсії на 12–28%, зниження CPA на 10–23% і збільшення загального доходу на 8–20%. Ці показники відображають вимірюваний вплив автоматизації на маркетинг у понад 70% enterprise-компаній. Саме тому бюджети на AI-інструменти зростають із кожним новим маркетинговим циклом.
Завдяки предиктивному моделюванню точність прогнозів може покращитися майже на 35%. У багатьох enterprise-середовищах автоматизація також скорочує час оптимізації майже на 50%. Окрім цього, фіксуються покращення в персоналізації, динамічній оптимізації креативів і точності сегментації аудиторії – із чітко вимірюваними результатами.
Найважливішим аспектом цієї трансформації є перехід до систем прийняття рішень на основі AI. Це не експериментальний етап, а фундаментальна зміна підходу. Фокус полягає у використанні автоматизаційних систем для створення стабільності, оптимізації використання капіталу та підвищення масштабованості операцій. Для маркетингових команд, які розглядають інвестиції в AI, доступні дані підтверджують цінність предиктивного підходу. Очевидно, що перформанс-маркетинг зазнав безпрецедентної трансформації завдяки алгоритмічній оптимізації. Зміни торкнулися не лише показників кампаній, а й самого підходу до їх реалізації та масштабування.
Завантаження...
