Цифровая трансформация маркетинга влияния в условиях развития технологий искусственного интеллекта

В условиях стремительного развития цифровых технологий маркетинг как дисциплина и как прикладная область переживает кардинальные преобразования. Особое место в новой цифровой парадигме занимает маркетинг влияния (influencer marketing) — подход, основанный на использовании репутации и аудитории лидеров мнений для продвижения брендов, товаров и услуг. По оценкам исследовательской компании Statista, объём мирового рынка маркетинга влияния в 2023 году превысил 21,1 млрд долларов, что свидетельствует о его возрастающем значении для бизнес-стратегий в цифровой среде [9].

Шабан Антон Павлович – кандидат экономических наук, старший преподаватель Высшей Школы производственного менеджмента, Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого Тупицына Марина Денисовна - студент магистратуры Высшей Школы производственного менеджмента, Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого

Филатов Егор Александрович - студент магистратуры Высшей Школы производственного менеджмента, Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого

• A.    Shaban - PhD in Economics, Senior Lecturer of Graduate School of Industrial Management of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

• M.    Tupitsyna - Master’s student of Graduate School of Industrial Management of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

• E.    Filatov - Master’s student of Graduate School of Industrial Management of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

  © Шабан А.П., Тупицына М.Д., Филатов Е.А., 2025

Одновременно с этим происходит бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ), включая нейросети, генеративные модели, алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Прогнозируется, что к 2026 году до 90% контента в интернете будет создаваться либо полностью, либо частично с использованием ИИ [1]. Такая трансформация затрагивает и сферу маркетинга влияния: от подбора инфлюенсеров и персонализации коммуникаций до автоматической генерации контента и оценки эффективности кампаний.

Несмотря на активное проникновение ИИ в маркетинговую практику, вопрос о влиянии этих технологий на структуру, процессы и роли в маркетинге влияния остаётся недостаточно исследованным. Современные исследования затрагивают преимущественно либо технологический аспект внедрения ИИ в маркетинг [4], либо социологические и поведенческие аспекты восприятия инфлюенсеров [2], оставляя в тени комплексную картину цифровой трансформации всей системы влияния как социально-маркетингового феномена.

Целью настоящего исследования является анализ влияния технологий искусственного интеллекта на трансформацию инструментов, процессов и ключевых субъектов в системе маркетинга влияния.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• -    систематизировать основные направления цифровой трансформации в маркетинге влияния;

• -    выделить ключевые технологии искусственного интеллекта, применяемые в данной сфере;

• -    провести сравнительный анализ традиционных и AI-ориентированных моделей маркетинга влияния;

• -    сформулировать практические рекомендации для специалистов и исследователей в области ИИ маркетинга.

Актуальность темы обусловлена необходимостью выработки научно обоснованных подходов к переосмыслению маркетинговых стратегий в эпоху генеративного ИИ и цифровых инфлюенсеров. Научная новизна работы заключается в попытке комплексного осмысления маркетинга влияния как трансформирующейся системы под воздействием ИИ — как в техническом, так и в социально-коммуникационном аспектах.

Объект исследования — маркетинг влияния в цифровой среде. Предмет исследования — изменение инструментов, процессов и ролей в маркетинге влияния под воздействием технологий искусственного интеллекта.

Маркетинг влияния рассматривается как стратегический инструмент, основанный на доверии и аутентичности лидеров мнений, что отличает его от традиционной рекламы [10]. В условиях цифровизации он эволюционирует от отдельных блогеров к комплексным экосистемам с микроинфлюенсерами и алгоритмическими платформами.

Цифровая трансформация маркетинга, по Котлеру и др., связана с переходом к маркетингу 5.0, где центральную роль играет искусственный интеллект [11]. ИИ становится драйвером изменений, ускоряя персонализацию и обработку данных [7].

ИИ активно применяется в маркетинге: автоматизация, аналитика и генерация контента — ключевые направления [6]. Особенно важны генеративные модели (GPT, DALL·E, Midjourney), позволяющие создавать контент и виртуальных инфлюенсеров, таких как Lil Miquela и Noonoouri [12].

Вопрос оценки AI-инфлюенсинга становится центральным: наряду с KPI используются нейрометоды — eye-tracking, микромимика, fMRI [13]. Это сближает маркетинг влияния с нейромаркетингом и требует новых методологических подходов [3].

Таким образом, накопленный массив исследований позволяет утверждать, что маркетинг влияния находится на пороге качественной трансформации под воздействием технологий ИИ. Однако в литературе всё ещё отсутствует целостный теоретико-практический фреймворк, описывающий интеграцию ИИ в маркетинг влияния как системный процесс. Настоящее исследование направлено на восполнение этого пробела.

Для достижения цели исследования использован смешанный методологический подход, сочетающий качественные (case-study, экспертные интервью) и количественные методы (анализ KPI, опросы, контент-аналитика). Работа носит прикладной и междисциплинарный характер, объединяя подходы маркетинга, цифровых коммуникаций, нейротехнологий и информационных систем. Основой методологии стали принципы системного анализа и концепция цифровой трансформации бизнес-процессов.

Проведён контент-анализ десяти маркетинговых кампаний с использованием ИИ в сегменте influencer marketing. Рассматривались кейсы брендов, применяющих виртуальных инфлюенсеров (Lil Miquela, Imma, Shudu), генеративный ИИ и автоматизированный подбор KOL. Анализ включал формат кампании, вовлечённость ИИ, эффективность (ER, CTR, CPM) и реакцию аудитории.

Также проведён опрос 25 digital-специалистов и бренд-менеджеров из агентств и in-house команд. Оценивались использование ИИ в стратегиях, эффективность решений, перспективы синтетических инфлюенсеров и риски (этика, достоверность, лояльность).

Сравнены традиционный и AI-подходы по трудозатратам, стоимости, скорости запуска, охвату, вовлечённости и восприятию аудиторией. Источниками данных послужили отчёты Influencity, HypeAuditor, CreatorIQ и материалы партнёрского агентства.

Отметим, что в рамках исследования был проанализирован зарубежный опыт применения технологий ИИ в маркетинге влияния. Учитывая ограниченность эмпирических данных по данной тематике в российских реалиях, изучение практик международных компаний позволило адаптировать выявленные модели и подходы для дальнейшего использования в условиях российского рынка.

Анализ десяти кейсов от крупных международных брендов (Dior, Prada, Samsung, Maybelline и др.) показал, что использование искусственного интеллекта в маркетинге влияния реализуется по трём основным направлениям (таблица 1).

Таблица 1. Направления реализации ИИ в маркетинге влияния (разработано авторами)

Форма интеграции ИИ	Примеры кейсов	Эффект
Генерация визуального/текстового контента	Maybelline (виртуальные ресницы в метро Лондона, созданные с помощью GAN)	Удешевление продакшна, рост охвата на 34%
Виртуальные инфлюенсеры	Balmain (кампания с  CGI-моделью Shudu), Dior (Lil Miquela)	Увеличение ER до 8–10% при снижении стоимости контента
AI-отбор  и  таргетинг KOL	Samsung (платформа Influencity AI)	Оптимизация       бюджета, снижение CPL на 27%

При этом в 8 из 10 кампаний отмечается положительный отклик аудитории, высокий уровень вовлечённости и снижение затрат на единицу охвата по сравнению с классическими кампаниями с «живыми» инфлюенсерами.

По результатам опроса digital-экспертов (n=25) были получены следующие ключевые наблюдения:

• -    92% респондентов используют ИИ в маркетинге влияния хотя бы на одном этапе (чаще всего — в генерации креативов и в анализе эффективности);

• -    76% отметили, что внедрение ИИ позволило ускорить запуск кампаний на 30-50%;

• -    64% считают, что в ближайшие 3 года виртуальные инфлюенсеры займут до 20% от всех рекламных интеграций в социальных медиа.

Основные опасения:

• -    потеря аутентичности коммуникации (48%);

• -    недостаточная прозрачность алгоритмов ИИ (36%);

• -    этические риски (дискриминация, deepfake и т.д.) (28%).

Анализ показал, что AI-ориентированные кампании обеспечивают существенную операционную эффективность, но могут проигрывать в субъективной эмоциональной аутентичности, что особенно важно для премиальных и «человекоцентричных» брендов (таблица 2).

Таблица 2. Сравнительный анализ традиционного и AI-ориентированного подхода (разработано авторами)

Показатель	Традиционный подход	ИИ-интегрированный подход
Подготовка кампании (дни)	12-20	3-7
Стоимость контента (1 ед.)	$300-$500	$50-$150
Engagement Rate (средний)	2,1%	3,8%
CTR на ссылку	0,6%	1,2%
Оценка аутентичности аудиторией (по шкале 1-10)	8,4	6,1

Для проверки статистической значимости различий между традиционными и AI-ориентированными кампаниями был проведён анализ средних значений по ключевым метрикам: Engagement Rate (ER), Click-Through Rate (CTR) и продолжительность подготовки кампаний. Расчёты производились на основе выборки из 10 кейсов в каждой группе с использованием критерия Стьюдента для независимых выборок.

По метрике Engagement Rate, среднее значение для AI-ориентированных кампаний составило 3,8% против 2,1% в традиционных, при p = 0,017 (p < 0,05), что свидетельствует о статистически значимом различии.

Для CTR (средний показатель: 1,2% против 0,6%), значение p = 0,041, также подтверждает значимость различий.

По продолжительности подготовки кампаний, AI-подход показал среднее значение 5,2 дня против 13,8 дней для традиционного (p = 0,008).

Таким образом, различия по всем трём показателям можно считать статистически значимыми при уровне доверия 95%. Это подтверждает, что внедрение ИИ оказывает существенное влияние на эффективность маркетинга влияния, а выявленные улучшения не являются случайными колебаниями или артефактами выборки.

Эксперимент с использованием платформы GazeRecorder (n=12 респондентов) показал:

• -    у AI-креативов наблюдается более чёткое фокусирование взгляда на ключевых элементах (бренд, CTA), особенно при использовании Midjourney;

• -    при сравнении «живого» и AI-генерированного визуала у респондентов возникали сомнения в подлинности эмоций, но реакция на композицию и цвет была сильнее в AI-версии;

• -    визуальные элементы, созданные ИИ, воспринимались как «более трендовые», но «менее душевные» (по результатам фокус-группы).

Технологии ИИ значительно повышают эффективность и скорость маркетинга влияния, особенно в автоматизации и генерации контента. Виртуальные инфлюенсеры и AI-креативы демонстрируют высокий уровень вовлечённости, но требуют усилий для формирования доверия. Успешная стратегия строится на балансе между технологичностью и аутентичностью.

ИИ трансформирует маркетинг влияния как на уровне инструментов (автоматизация, генерация, аналитика), так и на уровне ролей: влияние становится алгоритмически управляемым. Инфлюенсер превращается в сконструированный цифровой образ, представляющий не личность, а символ и эстетическую концепцию.

Такой сдвиг меняет представления об эмпатии и социальной близости: eye-tracking и опросы показывают, что виртуальные инфлюенсеры (хотя и визуально привлекательны) вызывают меньше эмоционального доверия. Это подтверждает переход от подлинной к симулированной близости, описанный М. Марвиком [12].

ИИ уже не вспомогательный инструмент, а активный агент управления вниманием. Генеративные модели — GPT, Midjourney — создают контент быстрее и качественнее, чем традиционные команды, а алгоритмы позволяют точно настраивать коммуникации под поведение отдельных пользователей.

В этом контексте значимость получает концепция микросегментации и гиперперсонализации — ИИ способен учитывать не только демографические признаки, но и психографику, эмоциональные триггеры, поведенческую мотивацию, что невозможно в классических моделях взаимодействия с инфлюенсерами.

Следствием технологической трансформации становится формирование новых видов символического и экономического капитала:

• -    Алгоритмический капитал — способность быть «видимым» в логике рекомендательных систем и алгоритмов социальных платформ;

Синтетический капитал — эстетическая и нарративная ценность, создаваемая искусственным интеллектом и принимаемая как «привлекательная» аудиторией.

Бренды, использующие ИИ, фактически создают новые формы цифровой идентичности, которые конкурируют на равных с реальными личностями. Это меняет саму природу маркетинга влияния — внимание становится программируемым активом.

Несмотря на очевидные преимущества ИИ (операционная эффективность, масштабируемость, адаптивность), остаются нерешённые вызовы:

• -    Этические риски: генерация фальшивых персон (deepfake), манипуляция восприятием, подмена человеческого участия.

• - Непрозрачность алгоритмов: «чёрный ящик» принятия решений в AI-кампаниях затрудняет контроль и аудит.

• -    Доверие и репутация: бренды, полностью завязанные на ИИ, рискуют утратить гуманистическую составляющую коммуникации, что особенно критично для социально чувствительных аудиторий.

Это подтверждает необходимость внедрения этических стандартов и регуляторных механизмов в области применения ИИ в маркетинге влияния, а также развитие цифровой медиаграмотности как у специалистов, так и у потребителей.

ИИ не отменяет роли маркетолога, но превращает его в архитектора экосистемы влияния, акцентируя внимание на проектировании промптов, анализе AI-выходов и этической модерации контента. Происходит переход от роли исполнителя к метанавигатору цифровых смыслов.

Результаты исследования показывают, что ИИ не просто оптимизирует маркетинг влияния, а перезапускает его парадигму — от доверия к человеку к доверию к данным. Эти изменения требуют переосмысления как на уровне теории, так и бизнес-практик.

Обобщение полученных результатов предыдущих исследований авторского коллектива и текущего исследования позволило сформировать перечень рекомендаций, направленный на разные общности людей, использующих ИИ в маркетинговой активности.

Для специалистов по маркетингу.

• 1.    Осваивать prompt-инжиниринг как ключевую компетенцию взаимодействия с генеративными ИИ.

• 2.    Использовать ИИ как стратегический инструмент, а не только для оптимизации: применять его на стадии позиционирования, разработки нарратива, оценки реакции ЦА.

• 3.    Сохранять баланс между автоматизированным и человеческим контентом — особенно в сегментах, где доверие и эмпатия играют ключевую роль.

• 4.    Разрабатывать бренд-гайды не только для людей, но и для ИИ: инструкции по стилю, тонам, визуальному языку и допустимым образам.

Для исследователей.

Развивать когнитивные и нейропсихологические методы оценки влияния ИИ-контента (eye-tracking, биометрия, нейроаналитика).

• 1.    Изучать поведение потребителей в взаимодействии с виртуальными инфлюенсерами — как воспринимается доверие, где проходит грань между симуляцией и идентификацией.

• 2.    Исследовать долгосрочные эффекты автоматизированного влияния — от влияния на восприятие бренда до формирования паттернов потребления.

Для регуляторов и платформ.

• 1.    Внедрять этические нормы и метки ИИ-контента, особенно в сегментах с высокой степенью доверия (здоровье, финансы, политика).

• 2.    Поддерживать развитие прозрачных алгоритмов и explainable AI (XAI) — особенно в рекомендательных системах.

• 3.    Обеспечивать медиаграмотность пользователей: обучение различию между «живым» и сгенерированным, развитие критического восприятия инфлюенсинга.

Проведённое исследование выявило ключевые направления трансформации маркетинга влияния под воздействием технологий искусственного интеллекта. ИИ не только повышает эффективность процессов — от генерации контента до аналитики — но и меняет структуру и логику цифрового влияния. Инфлюенсер всё чаще заменяется алгоритмически созданным образом, а коммуникация — автоматизированной системой, что трансформирует саму природу доверия. При этом рост операционных показателей сочетается с необходимостью переосмысления понятий аутентичности и устойчивости бренда. В дальнейшем перспективны исследования цифровой идентичности ИИ-инфлюенсеров, сравнительный анализ их эффективности и разработка этических рамок для генеративного маркетинга.