5 ИИ-агентов, которые будут использовать рекламодатели в 2026 году

Цифровая реклама вступила в фазу, когда скорость, масштаб и сложность кампаний опережают то, что команды могут реально управлять самостоятельно. Несколько лет назад рекламодатель мог легко запустить несколько кампаний на одной или двух платформах, проверять эффективность еженедельно и вносить корректировки вручную. Но сегодня даже одна кампания может охватывать десятки каналов, тысячи локаций и аудиторий, чье поведение меняется еженедельно или даже ежедневно. 

В результате от команд AdOps ожидается оптимизация кампаний в режиме реального времени, более быстрое подтверждение возврата инвестиций (ROI) и практически мгновенная реакция на изменения эффективности — все это при работе с более ограниченными бюджетами и более высокими ожиданиями клиентов. Запас времени на задержку исчез, но операционная нагрузка продолжает расти.

Многие бренды и агентства обращаются к агентному ИИ, чтобы не отставать. В отличие от традиционных инструментов ИИ, которые помогают с разработкой контента, выявлением инсайтов или рекомендациями, ИИ-агенты могут пойти дальше, автономно выполняя задачи, такие как корректировка ставок, перераспределение бюджетов, тестирование аудиторий и обновление креативов в рамках заданных ограничений. Следующее изменение заключается в том, как эти системы развертываются в масштабе. Если 2025 год был годом, когда компании начали серьезно экспериментировать с агентным ИИ, то 2026 год станет годом, когда он станет действительно операционным.

Вместо того чтобы полагаться на различные инструменты ИИ в организации, которые не обязательно взаимодействуют, рекламодателям все чаще потребуется развертывать специализированных ИИ-агентов, управляемых системой учета, которые могут обеспечивать специфические рабочие процессы на протяжении всего жизненного цикла рекламы.

Вот пять типов ИИ-агентов, которых рекламодатели могут ожидать увидеть в 2026 году.

• Агенты умных ставок

Одним из наиболее распространенных ИИ-агентов, которых рекламодатели развернут в этом году, является агент умных ставок. Этот агент предназначен для того, чтобы выйти за рамки простой корректировки ставок и перейти к выбору правильной стратегии торгов в нужный момент на основе условий реального времени. 

Большинство рекламодателей в настоящее время работают с единым подходом к ставкам, будь то максимизация конверсий, нацеливание на определенную стоимость привлечения клиента (CPA) или оптимизация для возврата расходов на рекламу (ROAS), и придерживаются его в течение длительных периодов времени. Проблема в том, что рынки не остаются статичными. Потребительское поведение меняется, процентные ставки колеблются, а эффективность каналов может быстро меняться, поэтому стратегия, которая хорошо работает в один день, может показать низкие результаты на следующий. 

Агенты умных ставок устранят этот пробел, постоянно оценивая сигналы эффективности по кампаниям для обнаружения ранних признаков того, что результаты отклоняются от курса. Вместо того чтобы отмечать проблему для последующего рассмотрения стратегом, эти агенты могут переключаться с нацеливания на определенную CPA на максимизацию конверсий, когда затраты внезапно возрастают, повышать агрессивность ставок для продуктов с высокой маржой во время пикового спроса или сокращать расходы в сегментах, где дополнительная доходность выровнялась. 

Эти корректировки могут показаться небольшими при индивидуальном рассмотрении. Но когда они выполняются автоматически, каждый день и по множеству кампаний, они складываются в более значимые результаты, которые обеспечивают более высокую эффективность, более быстрое время отклика и более последовательную производительность доходов без добавления операционных расходов.  

• Агенты таргетинга и выбора аудитории

Команды AdOps обычно определяют аудитории при запуске и пересматривают их только после того, как производительность начинает снижаться, что может привести к истощению бюджетов. Но в этом году мы увидим рост использования ИИ-агентов таргетинга, которые смогут активно управлять выбором аудитории на протяжении всей жизни кампании, непрерывно тестируя аудитории, чередуя сегменты и поддерживая текущую историю эффективности — все это без необходимости постоянного человеческого надзора. 

С операционной точки зрения это фундаментально изменяет ежедневные рабочие процессы команд AdOps. Вместо ручного мониторинга производительности аудитории и периодических корректировок ИИ-агенты помогут им:

• Автоматически заменять неэффективные сегменты аудитории более эффективными альтернативами
• Переключаться между поведенческим, контекстным и основанным на интересах таргетингом по мере изменения сигналов эффективности
• Отслеживать влияние каждой корректировки и использовать эти инсайты для уточнения будущих решений по таргетингу

Одним из главных преимуществ этих агентов, в частности, является последовательность. Они не забывают тестировать, не откладывают оптимизацию и могут обнаруживать тонкие закономерности производительности, которые люди могут упустить. Результатом является меньше потраченных впустую показов, более быстрая стабилизация после изменений кампании и лучшие результаты — без увеличения операционной нагрузки или размера команды.

• Агенты управления бюджетом и перераспределения

ИИ-агенты также возьмут на себя гораздо более активную роль в управлении бюджетом, работая с несколькими ограничениями одновременно при постоянной оптимизации эффективности. 

Команды AdOps сегодня управляют бюджетами с помощью сочетания периодических проверок, статических распределений и реактивных проверок темпа — часто жонглируя конкурирующими требованиями по кампаниям, каналам и бюджетным моделям. Агенты управления бюджетом смогут автономно справляться с этой сложностью. Таким образом, вместо ожидания ручного вмешательства эти системы будут отслеживать производительность в реальном времени и динамически перераспределять расходы в сторону наиболее эффективных кампаний, каналов или продуктов по мере появления возможностей. 

Но эта автономия не означает потерю контроля. Команды AdOps по-прежнему смогут определять ограничения, такие как правила соответствия, финансовые лимиты и требования конкретного клиента, чтобы гарантировать, что ИИ-агенты выполняют свои задачи без ущерба для стратегических или клиентских целей. 

• Агенты креативного сторителлинга и копирайтинга

Мы также увидим увеличение использования агентов креативного сторителлинга и копирайтинга. Вместо того чтобы просто писать рекламу, эти агенты будут действовать как постоянные креативные партнеры — помогая рекламным стратегам связывать поведение аудитории, данные о производительности и голос бренда для создания целостного, адаптивного опыта сторителлинга по каналам.

Например, рекламный стратег, работающий над автомобильным аккаунтом, мог бы использовать агента копирайтинга для определения того, что сообщения о безопасности и надежности вызывают более сильное вовлечение среди покупателей, ориентированных на семью, в то время как производительность и дизайн больше резонируют с покупателями на рынке, изучающими конкретные модели. На основе этих инсайтов агент мог бы автоматически корректировать заголовки, призывы к действию и поддерживающий текст по сегментам аудитории и каналам. 

Для команд AdOps это означает более быструю креативную итерацию, меньше ручных обновлений и сторителлинг, который развивается вместе с эффективностью кампании — а не на дни или недели позже.

• Агенты автоматической отчетности

Отчетность часто ощущается так, будто для нее требуется целая команда, чтобы извлекать данные, анализировать тренды, составлять презентации и адаптировать инсайты для каждого клиента. В этом году мы увидим, как агенты автоматической отчетности устранят большую часть этого бремени, автономно создавая, анализируя и распространяя отчеты о производительности конкретных аккаунтов по всему портфелю рекламодателя. Эти агенты будут собирать данные из нескольких каналов, обрабатывать большие наборы данных для выявления трендов и предоставлять четкие, практические выводы, соответствующие целям каждого клиента.

Отчетность также перейдет от статических сводок к аналитике производительности в реальном времени. ИИ-агенты будут непрерывно отслеживать изменения кампании — такие как корректировка ставок, перераспределение бюджета или обновления креативов — оценивать их влияние и рекомендовать следующие шаги на основе результатов.

Устраняя ручные, отнимающие много времени рабочие процессы отчетности, эти агенты возвращают командам AdOps часы каждую неделю — время, которое можно реинвестировать в оптимизацию, стратегическое планирование и более тесные отношения с клиентами.

По мере роста этих рабочих процессов также появятся агенты общей оркестрации, которые объединяют всех отдельных агентов, указанных выше. Вместо замены агентов для конкретных рабочих процессов агенты оркестрации будут стоять над ними, управляя приоритетами, разрешая конфликты между оптимизациями и обеспечивая соответствие действий более широким бизнес-целям. Этот слой станет все более важным по мере того, как рекламодатели переходят от отдельных вариантов использования ИИ к полностью управляемым ИИ-агентами рабочим процессам.

Самые эффективные рекламодатели в 2026 году будут не теми, кто использует больше ИИ, а скорее теми, кто использует его более целенаправленно — сочетая преимущества ИИ с предсказуемостью и контролем автоматизации. Развертывая специализированных, целенаправленно созданных агентов по ставкам, таргетингу, бюджетированию, креативу и отчетности, команды AdOps могут перейти от реактивного выполнения кампаний к проактивному управлению производительностью. И результатом будут более масштабируемые, устойчивые рекламные операции.