ИИ-агенты для маркетинга: как их использовать, чтобы быстрее решать задачи

Допустим, вам нужно провести анализ конкурентов: посмотреть, какие оферы крутят, на каких площадках сидят, что пишут клиенты в отзывах. Раньше это был день работы, десятки открытых вкладок и таблиц. Теперь можно поставить задачу ИИ-агенту и через час получить подробный обзор ниши.

Рассказываем, как устроен ИИ-агент, чем он отличается от обычного чат-бота и как его внедрить в работу прямо сейчас. Разобраться в теме помог основатель агентства Orange DM Денис Дубовсков.

Что такое ИИ-агент, как он работает и чем отличается от чат-бота

ИИ-агент — это виртуальный помощник на базе большой языковой модели. В отличие от ChatGPT, DeepSeek и других чат-ботов, он автономно решает цепочки из разных задач без постоянного контроля человека. Например, если попросить его написать стишок — он не просто пришлёт несколько четверостиший, но и опубликует их в ваших соцсетях.

Посмотрим, как это выглядит в мире маркетинга. Чтобы прорекламировать новый продукт, вам нужно вручную сегментировать базу, написать и разослать письма, а после изучить метрики и оценить эффективность мероприятия. Или можно поставить задачу ИИ-агенту, чтобы он сделал всё сам и отправил отчёт о проделанной работе. Да, звучит просто — но такого помощника ещё нужно настроить. Как это сделать, расскажем чуть ниже.

Как устроен ИИ-агент: смотрим, что там под капотом 

В основе каждого агента лежит большая языковая модель — например, ChatGPT, Claude или Gemini. Именно она помогает ему понимать задачи, строить логические цепочки и генерировать осмысленные ответы. Чем мощнее модель, тем более сложные команды может решать агент. Но этого всё равно недостаточно, чтобы работать автономно. Вот что ещё делает виртуального помощника таким самостоятельным:

Память. Благодаря ей агент не теряет контекст и может опираться на прошлый опыт. Он помнит, с чем уже работал и какие решения принимал.

Обычно у агента несколько уровней памяти:

• Краткосрочная — всё, что связано с текущей задачей: выбранные сегменты, сгенерированные и протестированные тексты и так далее.
• Долгосрочная — накопленные знания: какие площадки лучше приводят лиды, форматы объявлений с высокой конверсией, популярные рубрики в блоге и прочее.
• Правила — жёсткие ограничения, которые агент должен соблюдать. Например, не отправлять письма в выходные и не предлагать скидку больше 20%.

За счёт памяти цифровой помощник не забывает, что происходило раньше, и может работать последовательно — почти как специалист, который давно ведёт проект.

Планирование. Перед тем как приступить к задаче, агент разбивает её на последовательные шаги. Например, если нужно повысить конверсию рассылки, он может выстроить такой план:

1. Посмотреть текущие метрики.
2. Найти слабые места.
3. Сформулировать гипотезы.
4. Подготовить несколько вариантов писем.
5. Запустить A/B-тест.
6. Собрать результаты и выбрать лучший вариант.

Такой подход удобен тем, что вам не нужно расписывать каждый шаг вручную. Достаточно задать цель и обозначить ограничения.

Действие. Чтобы выполнить задачу, агент использует подключённые сервисы и инструменты: браузер, API, CRM, email, файловую систему. Чем их больше, тем шире круг задач, которые он сможет решить.

Зачем использовать ИИ-агента в маркетинге: 6 неочевидных идей и как их реализовать

Сгенерировать пару рекламных баннеров или контент-план на месяц — это уже база. Но агент умеет гораздо больше. Вот ещё шесть задач, которые поможет решить цифровой помощник. 

Напоминать о себе спящим клиентам. Агент находит в базе тех, кто давно не взаимодействовал с брендом, анализирует историю покупок, поведение на сайте, реакцию на предыдущие письма. На основе этих данных пишет персональное сообщение. Для маркетолога это возможность работать с базой любого размера и при этом не терять в качестве коммуникации. 

С реактивацией клиентов справится встроенный помощник BitrixGPT. Он уже интегрирован в карточки сделок, чаты и CRM-маркетинг, поэтому отдельно подключать ничего не нужно — понадобится лишь подписка Profi. Агент генерирует тексты писем, резюмирует звонки, заполняет карточки покупателей.

Ещё один вариант — подключить YandexGPT к CRM и собрать нужный сценарий в визуальном конструкторе, например в Make или n8n. Правда, здесь уже придётся немного погрузиться в логику автоматизаций и понять, как именно настраивать работу агента.

К примеру, сценарий может выглядеть так:

• Сделка переходит в статус «спящий».
• YandexGPT готовит персонализированный текст письма.
• Письмо автоматически уходит через CRM-маркетинг Bitrix24.

Переупаковать контент. Агент сам выбирает формат и площадку для публикации, нужно только подгрузить исходник и документ с редполитикой. Например, он превращает лонгрид в карточки для соцсетей, вебинар — в статью для блога, а кейс — в письмо для рассылки или скрипт для короткого видео. 

Вести блог СEO. Руководителям обычно не хватает времени на ведение личных соцсетей, агент может делать это за них. Он проанализирует публичные выступления, интервью и комментарии, запомнит характерные формулировки и интонацию и напишет посты от первого лица. Человеку останется только проверить текст и внести правки.

С контентом справится YandexGPT, его можно интегрировать в рабочее пространство, подключать к соцсетям и инструментам для создания текстов или анализа метрик.

Ещё можно попробовать зарубежный Perplexity Computer. Он работает в России через приложение и веб-сайт. Но чтобы пользоваться агентом понадобится подписка Pro или Max, которую нельзя оплатить российской картой. Она стоит 20$ в месяц.

Контролировать рекламный бюджет. Например, вы выделили на рекламу 10 000 ₽. Ночью одно объявление потратило 3 000 ₽, но не принесло ни одной заявки. Агент останавливает его, перекидывает оставшийся бюджет на рабочую связку и формирует отчёт: «Остановил объявление X и перенаправил деньги на Y, заявки продолжают поступать. Сэкономил столько-то ₽».

Такую задачу сможет выполнить GigaChat в связке с Яндекс.Директом, настроите агента через «Альбато» и другие похожие интеграторы.

Анализировать путь потенциального клиента. ИИ-агент изучает поисковые запросы, время на страницах, точки выхода, возражения в отзывах, письма, после которых отписываются. Из этих данных он собирает карту пути с конкретными барьерами и предлагает способы удержать клиента.

Маркетолог может сразу расставить приоритеты и сменить тактику, а не тратить время на брейншторм о том, где вообще искать проблему.

Прогнозировать. Агент отслеживает сезонные тренды, анализирует, как аудитория вела себя в аналогичные периоды раньше, и учитывает внешние сигналы: праздники, отраслевые события, активность конкурентов. Когда данные указывают на приближающийся спрос, агент рекомендует запустить прогрев — например, усилить email-цепочку.

Как внедрить ИИ-агента в маркетинговые процессы: разбираем на примере

Для мультиагентных систем, которые глубоко встроены в цифровую экосистему компании, нужен разработчик. А вот простого агента для работы с контентом или базой данных можно настроить самостоятельно.

Шаг 1. Выберите одну задачу. Не пытайтесь автоматизировать всё сразу. Лучше начать с простого сценария, который вы уже выполняете вручную по понятной схеме — например, с сегментации базы.

Шаг 2. Определитесь с моделью помощника. Это может быть готовое решение вроде BitrixGPT или внешняя модель — YandexGPT, GigaChat и другие.

Шаг 3. Подготовьте данные. Структурируйте информацию, с которой будет работать агент: добавьте теги, сегменты, статусы и удалите всё лишнее. Чем меньше в базе мусора — дублей, пустых полей и устаревших контактов — тем быстрее и точнее будет работать агент. 

Шаг 4. Опишите логику работы агента. С чего он должен начать, при каких условиях обязан остановиться и передать задачу вам. Не забудьте прописать чёткие подробные правила, чтобы агент не мог вносить серьёзные изменения в документы и сервисы — например, без вашего подтверждения удалять клиентов в базе. Чем точнее описана логика, тем предсказуемее поведение агента.

Шаг 5. Подключите сторонние инструменты. В зависимости от задачи дайте агенту доступ к CRM, базе клиентов, аналитике или рекламному кабинету.

Шаг 6. Запустите тест. Прогоните агента на 10–15% контактов. Проверьте вручную 20–30 записей: правильно ли присвоены теги, нет ли аномалий — например, активный клиент попал в «потерянных» из-за пустого поля даты.

Шаг 7. Проверьте распределение. После прогона посмотрите, как разбилась база. Если 80% попало в один сегмент — критерии слишком широкие, уточните границы. Если сегмент меньше 50–100 человек — он слишком узкий, объедините с соседним.

Шаг 8. Скорректируйте логику. После первого прогона соберите обратную связь и поправьте инструкцию. Агенты ошибаются в начале — это нормально. Одна-две итерации правок обычно выводят процесс на стабильный результат.

Шаг 9. Оцените эффективность. Чтобы оценить ROI, сравните результаты до и после внедрения агента и добавьте к этому стоимость инструмента и время на настройку. 

Шаг 10. Масштабируйте. Если агент работает стабильно, попробуйте автоматизировать новую задачу. Постепенно виртуальные помощники заберут всё больше операционки, и у вас появится время на новые задачи и проекты.

Внедрение агента может вызвать тревогу. Никому не хочется, чтобы его заменил искусственный интеллект. Важно объяснить коллегам, что ИИ-агент — это полезный инструмент, а не полноценный маркетолог. Он оптимизирует и упрощает часть работы, главное — научиться им пользоваться. 

В интернете есть курсы и видеоуроки по созданию и настройке агентов. Некоторые из них бесплатные. Например, Make, n8n и OpenAl публикуют гайды и инструкции, как пользоваться их инструментами.

Будущее ИИ-агентов в маркетинге: даём слово эксперту

Частые вопросы об ИИ-агентах

Что нужно, чтобы создать своего ИИ-агента? Своими руками собрать простого агента можно на no-code платформе. Но такая задача всё равно требует технических навыков. Для сложных мультиагентных систем понадобится разработчик. Или можно обратиться в агентство, которое создаёт цифровых помощников под разные задачи.

Может ли ИИ-агент слить корпоративные данные в общий доступ? Да, но чаще всего так происходит из-за неправильной настройки. Чтобы обезопасить себя, задайте агенту чёткие правила — например, отправлять письма только после одобрения. И не забывайте пересматривать права агента — у него должен быть доступ к инструментам только для его задачи.

Может ли ИИ-агент заменить маркетолога? Агент хорошо справляется с рутинными задачами: сегментацией базы, рассылками, отчётами и так далее. Но есть задачи, которые он не может взять на себя полностью: позиционирование, работа с нестандартными ситуациями, понимание культурного контекста, живое взаимодействие с аудиторией. ИИ не умеет принимать решения там, где нужна интуиция и эмпатия.