Использование технологий искусственного интеллекта в маркетинге средств размещения

To view a copy of this license, visit

Современный рынок средств размещения функционирует в условиях высокой цифровизации технологий, насыщенности каналов дистрибуции и растущих ожиданий со стороны потребителей. Гости все чаще ожидают не просто стандартного сервиса, а персонализированного опыта, основанного на их предпочтениях, поведении и контексте взаимодействия. В этих условиях традиционные маркетинговые инструменты, ориентированные на массовый охват и усредненные сегменты, уступают место более гибким и адаптивным подходам, в основе которых лежат технологии искусственного интеллекта (ИИ). ИИ позволяет обрабатывать огромные массивы данных – от истории бронирований и поведения на сайте до отзывов в социальных сетях и погодных условий – и на этой основе формировать точные, своевременные и релевантные маркетинговые решения.

Изучению технологий искусственного интеллекта посвящены многочисленные исследования, в которых особое внимание уделяется их трансформации и практическому применению в индустрии гостеприимства. Так, авторы Кущева Н.Б. и Терехова В. И. отмечают, что ИИ уже активно внедряется в гостиничный бизнес через системы самообслуживания, роботизированные сервисы и автоматизированные процессы регистрации и выезда, кардинально меняя гостевой опыт. Вместе с тем авторы подчеркивают, что исследовательская база в этой области все еще находится в зачаточном состоянии, а реальное внедрение сопряжено с рядом операционных и организационных вызовов – от сопротивления персонала до сложностей интеграции в существующие бизнес-процессы. Особую значимость они придают анализу двойственного эффекта ИИ: с одной стороны, он повышает качество обслуживания и приносит выгоду как компании, так и клиенту, с другой – требует пересмотра ролей сотрудников и корпоративной культуры [6].

Дополняя этот взгляд, другие исследователи Архарова В. Д. и Дехтярь Г. М. акцентируют внимание на эволюции гостиничного сервиса в условиях развития smart-отелей и роботизации, поднимая важный вопрос о соотношении искусственного и эмоционального интеллекта [4]. Авторы утверждают, что, несмотря на технологический прогресс, человеческий фактор и способность к эмпатии остаются ключевыми в создании уникального и запоминающегося гостевого опыта. В свою очередь, Чарыева М. О. в статье «Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в ресторанном и отельном бизнесе» [10] рассматривает более широкий экономический потенциал ИИ в отельном и ресторанном бизнесе, анализируя конкретные сферы применения – от персонализированного маркетинга до управления ресурсами – и демонстрируя, как внедрение ИИ может стать источником устойчивого роста доходности. Совокупность этих исследований свидетельствует о том, что искусственный интеллект в маркетинге средств размещения требует не только технической реализации, но и глубокого понимания его взаимодействия с людьми, процессами и ценностями, присущими индустрии гостеприимства.

Инструменты искусственного интеллекта

Одним из наиболее заметных направлений применения ИИ в маркетинге средств размещения является персонализация взаимодействия с клиентом. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведенческие паттерны пользователей и предлагают индивидуализированные рекомендации по типу размещения, дополнительным услугам или специальным предложениям [9]. Например, рекомендательные системы на сайтах бронирования или в мобильных приложениях отелей используют данные о прошлых поездках, предпочтениях в питании, интересах и даже времени суток, когда пользователь чаще всего ищет жилье, чтобы предложить наиболее подходящий вариант. Такой подход не только повышает конверсию, но и укрепляет лояльность клиентов за счет ощущения «понимания» их потребностей.

Не менее важную роль ИИ играет в прогнозировании спроса и динамическом ценообразовании. Системы, основанные на нейронных сетях и методах временных рядов, способны учитывать сотни факторов – от сезонности и крупных мероприятий в регионе до конкурентных цен и экономических индикаторов – для точного прогнозирования загрузки и оптимизации тарифной политики. Это позволяет средствам размещения максимизировать выручку при одновременном поддержании конкурентоспособности на рынке. Кроме того, ИИ-инструменты активно используются в управлении репутацией: анализ тональности отзывов, автоматическая классификация комментариев и выявление критических тем помогают оперативно реагировать на проблемы и улучшать качество сервиса.

Также широкое распространение получили ИИ-ассистенты и чат-боты, которые обеспечивают круглосуточную поддержку потенциальных и текущих гостей. Современные чат-боты, основанные на технологиях обработки естественного языка (NLP), способны не только отвечать на стандартные вопросы о наличии мест или условиях бронирования, но и вести диалог, уточнять детали запроса, предлагать апгрейды и даже обрабатывать жалобы. Интеграция таких решений в веб-сайты, мессенджеры и голосовые платформы значительно повышает удобство взаимодействия и снижает нагрузку на персонал, позволяя перераспределить ресурсы на решение более сложных задач, требующих человеческого участия [10].

Эффективность внедрения ИИ в маркетинговую деятельность средств размещения во многом определяется тем, какие именно технологии и функции выбираются для реализации. На практике отели чаще всего фокусируются на тех решениях, которые напрямую влияют на клиентский опыт и операционную эффективность. Наглядное представление о текущих приоритетах в использовании ИИ в гостиничном секторе дает диаграмма (рис. 1), отражающая распределение основных направлений его применения.

Гипердинамическое ценообразование 15%

Другое

Чат-боты 30%

Профилактическое обслуживание 20%

Системы рекомендаций 25%

Рис. 1. Распределение областей применения искусственного интеллекта в гостиничном секторе [2]

Fig. 1 Distribution of artificial intelligence application areas in the hotel sector [2]

Согласно представленным данным, наибольшую долю (30 %) занимает внедрение чат-ботов – инструментов, обеспечивающих автоматизированное взаимодействие с гостями на всех этапах клиентского пути: от первичного запроса до постпребывания. На втором месте – системы рекомендаций (25 %), которые персонализируют предложения по номерам, услугам и дополнительным опциям на основе анализа поведенческих данных. Профилактическое обслуживание (20 %), хотя и относится скорее к операционной сфере, все чаще интегрируется в маркетинговую стратегию через повышение общей удовлетворенности гостей и снижение рисков негативных отзывов. Гипердинамическое ценообразование, учитывающее сотни переменных в реальном времени, используется в 15 % случаев и становится все более доступным даже для небольших объектов размещения благодаря облачным ИИ-платформам. Остальные 10 % приходятся на прочие применения, включая анализ тональности отзывов, прогнозирование оттока клиентов и генерацию маркетингового контента.

Эти данные отражают лишь общую картину распределения ИИ-инициатив в гостиничном секторе, однако на практике каждое из выделенных направлений включает в себя комплексные решения, охватывающие широкий спектр маркетинговых задач (табл. 1).

Табл. 1. Применение технологий искусственного интеллекта в маркетинге средств размещения: направления, инструменты и эффекты1

Table 1. Application of artificial intelligence technologies in accommodation marketing: areas, tools and outcomes

Направление применения ИИ	Маркетинговая задача	Используемые ИИ-технологии [7]	Примеры решений/ платформ	Маркетинговый эффект
Персонализация предложений	Повышение релевантности коммуникаций и предложения услуг под индивидуальные предпочтения гостей	Машинное обучение (ML – machine learning), рекомендательные системы, NLP (обработка естественного языка)	SiteMinder*, Revinate*, Oracle Hospitality*, Salesforce Einstein*, TravelLine	Рост конверсии бронирований, увеличение среднего чека, повышение лояльности
Прогнозирование спроса	Оценка будущей загрузки отеля по дням, сезонам, событиям	Временные ряды, нейронные сети, регрессионный анализ	Duetto*, IDeaS (SAS)*, Atomize*, OTA Insight*	Оптимизация маркетингового планирования, снижение рисков перебро-нирования или простоев
Динамическое ценообразование	Автоматическая корректировка цен на номера в реальном времени	Алгоритмы оптимизации, reinforcement learning, big data-аналитика	Duetto Smart Pricing*, RateTiger*, SynXis*	Максимизация выручки (RevPAR), повышение конкурентоспособности на OTA
Чат-боты и виртуальные ассистенты	Обеспечение круглосуточной поддержки гостей на этапах бронирования, проживания и постпродажного обслуживания	NLP, генеративный ИИ, диалоговые системы	HiJiffy*, Asksuite*, Google Dialogflow, IBM Watson Assistant*	Снижение нагрузки на персонал, улучшение клиентского опыта, увеличение повторных бронирований
Анализ отзывов и репутационный менеджмент	Мониторинг и интерпретация отзывов на OTA, в соцсетях, геосервисах Google Maps, Яндекс.Карты и др.	Анализ тональности (sentiment analysis), NLP, кластеризация	Revinate*, TrustYou, ReviewPro*, Brand24	Быстрое реагирование на негатив, улучшение сервиса, рост рейтинга на платформах
Целевая реклама и сегментация аудитории	Формирование точных сегментов для рекламных кампаний (email, соцсети, ретаргетинг)	Кластеризация, классификация, deep learning	Revinate*, Яндекс. Директ, Google Hotel Ads (AI-powered)*, HubSpot*, Mailchimp AI*, TikTok Ads*, Lytics / ActionIQ*	Повышение ROI рекламных бюджетов, снижение стоимости привлечения клиента (CAC)
Прогнозирование оттока клиентов	Выявление гостей, склонных к уходу к конкурентам	Классификационные модели ML, анализ поведенческих паттернов	Salesforce*, Zoho CRM с ИИ-модулями, внутренние CRM-системы	Активация удержания (спецпредложения, персональные коммуникации), рост LTV
Генерация контента	Создание описаний номеров, email-рассылок, постов в соцсетях	Генеративный ИИ (LLM – large language models)	Jasper*, Copy.ai*, ChatGPT (интеграции в CMS), Canva Magic Write*	Ускорение создания контента, масштабируемость коммуникаций, поддержание тональности бренда

– не работает с российским сегментом.

Отметим1 что в настоящее время в российском сегменте доступны далеко не все ресурсы и платформы, причины могут быть разные: санкции и уход с российского рынка либо действие Федерального Закона «О персональных данных» (152 ФЗ), который запрещает сбор персональных данных в иностранные базы данных (поправка вступила в силу 1 июля 2025 года)2.

В связи с этим российский рынок ИИ-ин-струментов характеризуется тенденцией к формированию технологического суверенитета и активному развитию отечественных аналогов. Компании и государственные структуры все чаще обращаются к решениям российских вендоров – таким как «Сбер», «Яндекс», «МТС AI», «Ростелеком» и стартапы, поддерживаемые АО «РВК» и «Сколково». Однако, несмотря на динамичное развитие, отечественные ИИ-платформы пока уступают зарубежным аналогам по масштабу обучающих данных, вычислительной мощности и зрелости экосистемы интеграций. Это стимулирует не только технологическое, но и нормативное и кадровое развитие отрасли, включая создание национальных датасетов, развитие инфраструктуры обработки данных и подготовку специалистов в области искусственного интеллекта в рамках национального проекта «Цифровая экономика».

Таким образом, ИИ перестает быть лишь вспомогательной технологией и превращается в стратегический ресурс, лежащий в основе ключевых маркетинговых процессов – от формирования ценовой политики до построения долгосрочных отношений с гостями. Наблюдается четкая дифференциация ИИ-инструмен-тов по функциональным зонам: одни решения (например, чат-боты и генеративный ИИ) ориентированы на автоматизацию коммуникаций и снижение операционных издержек, другие (рекомендательные системы, сегментация аудитории) – на повышение персонализации и релевантности предложений, а третьи (прогнозирование спроса, динамическое ценообразование) – на максимизацию доходности.

Особое внимание заслуживает тот факт, что большинство применяемых технологий – машинное обучение, NLP, анализ тональности, deep learning (глубокое обучение) – уже интегрированы в коммерчески доступные платформы (такие как Duetto, Revinate, Salesforce Einstein), что делает ИИ-решения все более демократичными даже для небольших отелей и независимых объектов размещения. Это свидетельствует о переходе от элитарных, кастомизированных решений к стандартизированным, масштабируемым сервисам как услуга (SaaS), что ускоряет трансформацию всей отрасли.

Наконец, важно отметить, что маркетинговые эффекты от внедрения ИИ носят не только количественный (рост конверсии, снижение CAC, увеличение RevPAR), но и качественный характер – улучшение клиентского опыта, укрепление репутации, повышение лояльности и эмоциональной вовлеченности гостей [3]. Таким образом, искусственный интеллект в маркетинге средств размещения выступает не просто как инструмент оптимизации, а как катализатор перехода к клиентоцентричной, проактивной и адаптивной модели взаимодействия с потребителем, где данные и алгоритмы становятся основой конкурентного преимущества в условиях высокой рыночной насыщенности.

Сложности и противоречия

Тем не менее, несмотря на очевидный потенциал искусственного интеллекта как драйвера трансформации маркетинговой деятельности, его внедрение сопряжено с рядом сложностей и противоречий. Реализация ИИ-инициатив требует не только технической и финансовой готовности, но и взвешенного подхода к этическим, организационным и клиентским аспектам. Чтобы всесторонне оценить баланс между возможностями и вызовами, с которыми сталкиваются при использовании ИИ специалисты по маркетингу средств размещения, целесообразно рассмотреть ключевые направления его применения через призму преимуществ и ограничений. Наглядное представление этой двойственности приведено в табл. 2.

Применение искусственного интеллекта в маркетинге средств размещения обладает значительным потенциалом для повышения эффективности, персонализации и доходности, однако оно сопряжено с рядом технологических, этических и организационных вызовов. Преимущества ИИ – от улучшения клиентского опыта до оптимизации ценообразования и рекламы – могут быть реализованы в полной мере только при условии ответственного подхода к обработке данных, обеспечения прозрачности алгоритмов и сохранения

Табл. 2. Преимущества и недостатки применения технологий искусственного интеллекта в маркетинге средств размещения1

Table 2. Advantages and disadvantages of applying artificial intelligence technologies in accommodation marketing

Аспект Персонализация и клиентский опыт Операционная эффективность Ценообразование и доходность Реклама и продвижение Репутационный менеджмент Организационные и этические аспекты Технологическая зрелость

Преимущества •    Повышение релевантности предложений •    Улучшение удовлетворенности гостей •    Формирование эмоциональной лояльности через индивидуальный подход •    Автоматизация рутинных маркетинговых задач (email-рассылки, сегментация) •    Снижение нагрузки на маркетинговый персонал •    Быстрое реагирование на изменения рынка •    Динамическое ценообразование в реальном времени •    Максимизация выручки и валовой операционной прибыли на доступный номер. •    Прогнозирование спроса с высокой точно -стью •    Повышение ROI рекламных кампаний •    Точная сегментация целевой аудитории •    Автоматическая генерация маркетингового контента •    Быстрый анализ тысяч отзывов в реальном времени •    Выявление критических проблем до эскалации •    Автоматизированное реагирование на негатив •    Поддержка принятия решений на основе данных •    Повышение конкурентоспособности отеля •    Привлечение цифровоориентированной аудитории •    Интеграция с существующими PMS, CRM и каналами бронирования •    Масштабируемость решений для сетей отелей

Недостатки •    Риск вторжения в приватность •    Недоверие гостей к автоматизированным рекомендациям •    Ошибки ИИ при неверной интерпретации предпочтений •    Высокие первоначальные затраты на внедрение •    Необходимость технической поддержки и обновлений •    Зависимость от качества и полноты данных •    Возможность «переоптимизации» цен, отталкивающей гостей •    Сложность интерпретации решений «черного ящика» •    Риск ценовой войны при массовом использовании ИИ конкурентами •    Алгоритмическая предвзятость (bias) в таргетинге [5]. •    Снижение креативности при генерации контента ИИ •    Зависимость от алгоритмов платформ •    Ошибки в анализе тональности (например, сарказм) •    Потеря «человеческого» тона в ответах •    Риск шаблонных, безликих коммуникаций •    Необходимость переобучения персонала •    Этические вопросы сбора и использования персональных данных •    Юридические риски (соответствие GDPR2, ФЗ-152 «О персональных данных» и др.) •    Низкая совместимость некоторых ИИ-реше-ний с устаревшими системами •    Отсутствие единых стандартов в индустрии •    Ограниченный опыт внедрения в малом и среднем гостиничном бизнесе

«человеческого измерения» в гостеприимстве [8]. Важно понимать, что успешная интеграция технологий ИИ требует не столько внедрения отдельных решений, сколько выстраивания сбалансированной стратегии, учитывающей как возможности технологий, так и их ограничения в контексте специфики индустрии гостеприимства.

Примеры практического применения ИИ-инструментов в гостиничном маркетинге

Сегодня можно говорить о многочисленных успешных примерах внедрения ИИ ведущими игроками гостиничного рынка. Реальные кейсы демонстрируют, как теоретический потенциал технологий трансформируется в измеримые бизнес-результаты – от роста выручки и повышения лояльности до оптимизации операционных процессов при сохранении высокого уровня сервиса. Ниже представлены конкретные примеры применения искусственного интеллекта в маркетинговой деятельности средств размещения, иллюстрирующие как стратегическую целесообразность, так и практическую реализуемость ИИ-инициатив в современной индустрии гостеприимства1.

Современные средства размещения все активнее интегрируют технологии искусственного интеллекта в маркетинговую практику, демонстрируя измеримые улучшения в клиентском опыте, доходности и операционной эффективности. Одним из первых масштабных примеров стало внедрение робота-консьержа Connie в отелях сети Hilton. Разработанный на базе платформы IBM Watson, Connie предоставляет гостям информацию об услугах отеля и локальных достопримечательностях, выступая как первый контактный пункт и повышая вовлеченность без увеличения нагрузки на персонал.

В сфере автоматизации коммуникаций сеть Accor успешно использует ИИ-чат-бота Velma, который обрабатывает запросы гостей по бронированию, услугам и локальной информации через мессенджеры и веб-сайты. Внедрение Velma позволило сократить затраты на поддержку клиентов на 40 %, увеличить количество обрабатываемых запросов с 100 до более чем 500 в день и сократить среднее время ответа с 30 минут до 10 секунд, что напрямую повысило уровень удовлетворенности гостей с 75 % до 90 %. Аналогичные решения, такие как Quicktext, активно применяются независимыми отелями для взаимодействия через WhatsApp2 и Telegram.

В области динамического ценообразования яркий кейс представляет британская сеть Premier Inn, которая внедрила алгоритмическую систему корректировки цен каждые

10 минут на основе анализа загрузки, конкурентных цен, сезонности и внешних факторов (включая погоду). За год использования ИИ-системы доход отеля вырос на 15 %. Подобные платформы – Duetto, IDeaS (SAS) и Atomize – сегодня являются стандартом для крупных сетей, включая Marriott, где они способствуют максимизации RevPAR и эффективному управлению спросом.

Персонализация маркетинговых коммуникаций также демонстрирует высокую отдачу. Платформа Revinate, интегрированная в CRM-системы множества отелей, анализирует поведенческие и транзакционные данные гостей и автоматически формирует индивидуализированные email-рассылки с предложениями, соответствующими их предпочтениям (например, номер с видом на море или завтрак без глютена). Такой подход увеличивает конверсию повторных бронирований на 30–40 %. Сеть Hilton дополняет эту стратегию ИИ-аналитикой, прогнозирующей предпочтения клиентов на основе истории поездок и предлагающей персонализированные тарифы и бонусы, что напрямую влияет на рост лояльности.

В репутационном менеджменте лидирует сеть Radisson, которая внедрила ИИ-системы ReviewPro и TrustYou для анализа тысяч отзывов на Booking.com, Google и TripAdvisor. Алгоритмы выявляют ключевые темы, тональность и точки роста, а также генерируют персонализированные ответы на отзывы. За год использования технологии рейтинг отеля на Booking.com вырос на 0,8 балла, что привело к увеличению бронирований на 12 %3.

Не менее динамично развивается применение ИИ и на российском рынке гостеприимства. Как крупные гостиничные сети, так и небольшие независимые объекты размещения активно внедряют отечественные ИИ-решения, демонстрируя сопоставимые с мировыми практиками результаты. Так, онлайн-платформа Ostrovok.ru использует алгоритмы машинного обучения для динамического ценообразования и прогнозирования спроса, что позволяет ее партнерам – отелям и апартаментам – повышать доходность на 20 % за счет оптимального позиционирования цен в зависимости от рыночной конъюнктуры, сезонности и поведения конкурентов. Аналогичный подход реализован в решениях компании TravelLine, которая предоставляет российским отелям инструменты для автоматического управления загрузкой и тарифами, обеспечивая рост выручки даже в низкий сезон на 10–20 %.

В сфере персонализации клиентского опыта российские разработки также показывают высокую эффективность. Платформа TravelLine позволяет средствам размещения анализировать поведение гостей и предлагать релевантные дополнительные услуги: например, при бронировании на выходные система автоматически рекомендует SPA-процедуры или ужин в ресторане, а при аренде апартаментов – экскурсии или трансфер. Подобная гиперперсонализация не только повышает средний чек, но и укрепляет эмоциональную лояльность клиентов. Особенно значимым шагом в этом направлении стало внедрение нейросети HotelGPT1, разработанной компанией TravelLine специально для нужд российских отельеров. На базе архитектуры ChatGPT, но адаптированной под специфику гостиничного бизнеса, HotelGPT решает широкий спектр маркетинговых задач: генерирует продающие тексты для тарифов и специальных предложений, создает визуальный контент для сайтов и социальных сетей, анализирует отзывы гостей по нескольким параметрам (включая тональность, частоту упоминаний и ключевые темы) и даже ведет диалог с клиентами в чате от имени администратора. Благодаря удобному локализованному интерфейсу и глубокой интеграции с существующими инструментами управления размещением HotelGPT позволяет даже небольшим отелям реализовывать уровень персонализации и оперативности, сопоставимый с крупными международными сетями, тем самым усиливая конкурентные позиции на российском рынке [1].

Развитие голосовых технологий также получает практическое применение в отечественной индустрии гостеприимства. Ярким примером является сервис «Дворецкий»2 – голосовой ассистент на базе колонки с Яндекс-Алисой, разработанный специально для отелей. Гости могут голосом заказывать еду, вызывать такси, запрашивать дополнительные принадлежности или узнавать об услугах отеля и близлежащих достопримечательностях. Это не только повышает удовлетворенность за счет удобства и скорости обслуживания, но и способствует росту среднего чека за счет легкого доступа к платным услугам. При этом «Дворецкий» снижает нагрузку на персонал, автоматизируя рутинные запросы, и собирает данные о предпочтениях гостей, что позволяет отелям постоянно улучшать сервис. Интеграция осуществляется через бизнес-навык Алисы и не требует сложных технических решений – команды можно гибко настраивать через веб-интерфейс, адаптируя сервис под специфику конкретного объекта размещения.

Автоматизация коммуникаций получила широкое распространение и среди российских операторов. Так, сеть отелей «Азимут» внедрила цифрового помощника на базе ИИ для обработки запросов гостей, что позволило сократить среднее время ответа на 40 % и значительно повысить уровень удовлетворенности. Небольшие хостелы и частные гостиницы, такие как московский хостел «Уют», используют отечественные чат-боты от JivoChat, BotHelp и других локальных разработчиков для ведения диалога через мессенджеры и сайты, увеличивая долю прямых бронирований и снижая операционные расходы на 15 %.

В области управления ресурсами российские решения также демонстрируют высокую эффективность. В отеле «Интурист» (Москва) внедрена ИИ-система умного управления освещением и климатом, адаптирующаяся к присутствию гостей и времени суток. Аналогичные IoT-платформы от Яндекс.Станция и Билайн IoT позволяют отелям по всей стране снижать энергопотребление на 15–20 % без ущерба для комфорта.

Наконец, «Яндекс. Путешествия» активно применяет машинное обучение для персонализированной рекомендации жилья: алгоритмы анализируют историю поисков и поведение пользователей, предлагая наиболее релевантные варианты, что напрямую повышает конверсию бронирований.

Проведенное исследование подтверждает, что технологии искусственного интеллекта становятся неотъемлемым элементом маркетинговой стратегии современных средств размещения, обеспечивая переход от массовых подходов к проактивной и клиентоцентричной модели взаимодействия. Анализ теоретических основ, инструментов, международных и российских кейсов, а также выявленных преимуществ и ограничений показывает: ИИ способен одновременно повышать операционную эффективность, максимизировать доходность и углублять эмоциональную связь с гостем. Персонализация предложений, динамическое ценообразование, автоматизация коммуникаций и аналитика отзывов – все это уже не футуристические концепции, а практические решения, внедряемые как глобальными сетями (Hilton, Marriott, Accor), так и российскими игроками (Ostrovok.ru, TravelLine, «Азимут», «Интурист»).

Заключение

Таким образом, основными направлениями применения искусственного интеллекта в маркетинге средств размещения являются: анализ рынка, сегментация рынка, персонализация коммуникаций, управление репутацией, прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, оптимизация рекламных кампаний, генерация контента, автоматизация отчетности.

Исследование показало, что успешная интеграция ИИ в маркетинговую деятельность средств размещения требует стратегического видения, а не просто технического подключения инструментов. Ключевыми условиями эффективности выступают соблюдение этических норм и законодательства в области защиты персональных данных (включая ФЗ-152), обеспечение прозрачности алгоритмов, сохранение «человеческого измерения» в сервисах и готовность персонала к трансформации ролей. Особенно актуальным становится развитие отечественных ИИ-решений в условиях технологического суверенитета, что стимулирует рост локальной экосистемы, но одновременно требует преодоления разрыва в зрелости платформ по сравнению с зарубежными аналогами.