Четыре этапа перехода к ИИ-агентам в Google Ads

Использование ИИ-агентов в управлении Google Ads в последнее время стало широко распространённым направлением, однако не все компании одинаково к этому готовы. В статье, опубликованной в Search Engine Land, Роберт Симпкинс анализирует опыт этой сферы и отмечает, что организации, добившиеся реального коммерческого результата, проходят почти одинаковый путь, тогда как те, кто столкнулся с проблемами, часто сразу переходят к дорогостоящему и сложному этапу.

Первый этап — создание прочного фундамента ещё до подключения искусственного интеллекта. По мнению автора, качество любой системы ИИ зависит не столько от используемой модели, сколько от того, какой контекст ей предоставлен. Поэтому компаниям нужно прежде всего сформировать базу знаний, охватывающую продукты и услуги, бизнес-правила, тон бренда, структуру кампаний и внутренние процессы, а также выстроить централизованную инфраструктуру, обеспечивающую лёгкий доступ к данным. В противном случае существующие несовершенные процессы просто быстрее автоматизируются с помощью ИИ — не более того.

На втором этапе рекомендуется до конца испытать возможности готовых инструментов искусственного интеллекта, прежде чем строить собственную систему, — ведь многие команды в Google Ads недостаточно используют уже имеющиеся инструменты. Автор советует начать с загрузки данных кампаний в такие инструменты, как ChatGPT или Claude, для анализа структуры аккаунта, выявления впустую потраченного бюджета, поиска новых возможностей по поисковым запросам и проверки товарных фидов. В качестве следующего шага рекомендуется объединить такие сервисы, как Google Ads, Analytics и Merchant Center, через готовые коннекторы MCP (Model Context Protocol — стандартный протокол, подключающий системы ИИ к внешним источникам данных). Для большинства организаций именно эта комбинация обеспечивает большую часть ожидаемой ценности.

Третий этап — создание собственных систем, когда требования выходят за рамки возможностей готовых решений. Причиной может стать необходимость увязать эффективность рекламы со складскими остатками, ценами, маржой и данными CRM, потребность в непрерывном мониторинге аккаунта или необходимость автоматизировать процессы согласования. Именно собственные MCP, защитные механизмы, системы управления и планирования, а также оптимизация затрат превращают эффектную демонстрацию в устойчивую систему, которой можно уверенно пользоваться каждый день.

Четвёртый этап — выявление и поощрение сотрудников, первыми поддержавших искусственный интеллект. По наблюдению автора, главным препятствием при внедрении ИИ-агентов оказывается не технология, а организационная культура. Искусственный интеллект меняет то, где и как маркетологи создают ценность, — это лишь продолжение тенденции последнего десятилетия, когда алгоритмам передавалось всё больше исполнительских задач: сначала Smart Bidding, затем широкое соответствие (broad match), а затем Performance Max развивались в этом же направлении.

Автор предостерегает от попыток автоматизировать «абсолютно всё» в Google Ads. Искусственный интеллект наиболее эффективен в повторяющихся задачах, требующих обработки больших объёмов данных, — в аудите, мониторинге и анализе трендов, — что даёт маркетологам больше времени для стратегии и творческих решений. В будущем успех будет сопутствовать организациям, которые понимают, где именно ИИ создаёт преимущество, когда человеческое суждение всё ещё необходимо, и как выстроить фундамент, позволяющий им работать вместе.