Маркетинг без людей: сценарий 2028 и что станет дороже, когда контент обесценится

На днях я прочитал аналитический сценарий 2028 в Citrini Research про то, как быстрый прогресс ИИ может запустить цепочку последствий в экономике.

Авторы пишут текст в форме аналитической записки из будущего. Внутри сценария на дворе конец июня 2028 года, экономика переживает тяжелый период, а главная мысль звучит жестко: ИИ стал настолько результативным, что начал менять рынок труда и структуру спроса. Компании быстрее автоматизируют офисные функции, прибыль концентрируется у тех, кто владеет вычислениями и инфраструктурой, а потребительский спрос со стороны людей может сокращаться.

Это не предсказание. Это мысленный эксперимент: что будет, если темп развития ИИ окажется выше, чем способность экономики и государства перестроиться.

Моя рабочая гипотеза простая: к 2028 производство маркетинга станет дешевым и массовым, а доказательство результата подорожает. Контент, объявления, варианты лендингов и тесты можно будет делать в больших объемах. Но конкурентным преимуществом станет способность показать реальный прирост бизнеса, а не только рост цифр в отчетах.

Первое изменение - смещение от борьбы за внимание к борьбе за попадание в алгоритм выбора. Когда часть покупок делегируется агентам, привычка и узнаваемость перестают быть гарантией: алгоритм сравнивает условия.

Второе изменение - риск пустого роста. Массовая генерация и быстрые тесты легко разгоняют показатели кампаний, но не всегда улучшают экономику. Поэтому маркетинг будет сильнее делиться на две реальности: отчеты и деньги.

Третье изменение - давление на тех, кто зарабатывал на сложности выбора. Если ИИ убирает лишние шаги, часть посредников и части воронок теряют силу. В выигрыше оказываются те, кто дает понятные условия и может их подтвердить данными.

• Разделить работу на два контура: контур смысла (позиционирование, оффер, продуктовая правда) и контур скорости (эксперименты, запуск, измерение, масштабирование). Эти контуры нельзя путать: смысл отвечает за то, что вы продаете и почему вам верят, скорость - за то, как быстро вы проверяете гипотезы и превращаете их в деньги.
• Привести данные в порядок: события, контроль качества, дедупликация, единая модель, явные допущения в аналитике. В мире автоматизации грязные данные становятся не шумом, а усилителем ошибок.
• Сделать витрину фактов о продукте, которую можно обновлять: цена, условия, SLA, доставка, возвраты, наличие, каталоги. Это подготовка к агентным покупкам, где сравнение идет по фактам, а не по красивым словам.
• Переопределить KPI сверху вниз: маржа, payback, LTV, доля повторных покупок, и только ниже CPA, CPL, охваты. Верхние показатели не заменяются нижними, они задают границы, в которых нижние имеют смысл.
• Ввести ранние сигналы, которые замечают сдвиг спроса раньше, чем P&L: рост ценовой чувствительности, падение эффективности верхней воронки, рост роли промо, просадки retention, давление на маржу у ваших клиентов.
• Перестроить команду под роль конструктора системы, а не ручного оператора: меньше рутины, больше экспериментов, данных и продуктовой математики. Это не про сокращения, а про смену центра тяжести в компетенциях.

Финальный вывод у меня такой: маркетинг без людей технически возможен, но маркетинг без дисциплины данных и измерений почти гарантированно превращается в дорогую иллюзию. Эта статья полезна не предсказанием, а тем, что заставляет заранее проверить, на чем держится ваш рост: на ценности продукта или на избыточной сложности выбора.