Мы предложили маркетологам невыполнимую задачу.
Каждый директор по маркетингу, с которым я общаюсь, оценивается по двум критериям, направленным в противоположные стороны.
Будьте хороши. Постоянно, в рамках бренда, в больших объемах, и пожалуйста, не выпускайте брак. А потом экономьте, потому что кто-то в финансовом отделе следит за ростом расходов на токены и спрашивает, что именно мы за это получаем.
Обе просьбы справедливы, но ни одна из них не является маркетинговой проблемой. И тем не менее, обе они легли на стол маркетолога, как будто человек, пишущий бриф для кампании, должен также решать, какая модель ее запускает, по какой цене и с какими ограничениями. Это не входит в должностные инструкции и больше похоже на... ловушку.
Я вижу это изнутри с обеих сторон. Я курирую продуктовые и инженерные команды, которые создают эти инструменты, и я отвечаю за показатели воронки продаж, которые зависят от их работы. Когда наша собственная маркетинговая команда упирается в тупик с ИИ, я узнаю об этом не на квартальном бизнес-ревью (QBR). Я узнаю об этом тем же днем.
Итак, это та задача, которую мы пытались снять с вашего стола в этом году. Вот что мы выпустили и почему, на мой взгляд, это важнее, чем кажется из списка анонсов.
Что вы уже сделали с его помощью
Год назад мы запустили Agent Platform. С тех пор вы выполнили более 500 000 запусков агентов, и мы уверенно идем к отметке в триллион токенов.
Объем сам по себе является тщеславным метрикой, но то, о чем говорят клиенты — это то, что волнует меня по-настоящему:
- Один маркетинговый рабочий процесс сокращен на 97%. Не подрезан. Практически полностью исчез
Один маркетинговый рабочий процесс сокращен на 97%. Не подрезан. Практически полностью исчез
- Кампании запускаются на рынке за считанные минуты, реагируя на новости в реальном времени, в то время как старый цикл занимал недели
Кампании запускаются на рынке за считанные минуты, реагируя на новости в реальном времени, в то время как старый цикл занимал недели
- Агенты проводят первичную проверку бренда и юридического соответствия, что увеличило скорость создания контента на 30%
Агенты проводят первичную проверку проверку бренда и юридического соответствия, что увеличило скорость создания контента на 30%
Последний пункт — это «темная лошадка». Никто не выносит «проверку на соответствие требованиям» на слайд основного доклада, потому что это не выглядит эффектно. Но именно здесь большинство маркетинговых команд легко теряют целую неделю.
Качество превыше всего, потому что дешевое и плохое — это все равно плохое
Качество в маркетинге действительно трудно поддается определению. Хороша ли работа? Последовательна ли она? Сделать что-то хорошо один раз легко. Делать это хорошо двести раз — это и есть настоящая работа, а маркетинг в равной степени является и искусством, и наукой, поэтому понятие «хорошо» сопротивляется четким критериям.
Здесь нет универсального решения. Требуется множество незаметных вещей, работающих в комплексе — именно над этим Кевин и его команда работали не покладая рук: память, чтобы агенты помнили, что сработало, и совершенствовались. Ограничения, чтобы они не выходили за рамки. Оценки, чтобы вы могли обучать их так же, как нового сотрудника.
И в основе всего этого — контекст. Я уже некоторое время говорю, что контекст — это король для ИИ-агентов. Если ваш контент и ваш контекст не хранятся где-то в управляемом и связанном месте, вы не получите отличный ИИ. И дело не в том, что модель сломана; просто она занимается догадками.
Самая мощная модель — не всегда та, которая вам нужна
Сейчас все занимаются расчетами токеномики, и в основном делают это неправильно.
Пограничные модели (frontier models) великолепны: но это все равно что ездить за покупками в продуктовый магазин на Ferrari. Зачем платить за модель, которая знает литературу XIX века и свертывание белков, когда вам нужна модель, умеющая писать пресс-релизы?
Умный шаг — это маршрутизация моделей: самая дешевая модель для простой работы, премиальный интеллект — для сложных задач, и только тогда, когда задача этого требует. Правильная модель для правильной задачи каждый раз. Только так экономика агентского маркетинга может выстоять в масштабе.
Поэтому мы создали лабораторию ИИ для маркетинга и начали пост-тренировку моделей с открытыми весами для самых распространенных задач агентского маркетинга. Внутри компании мы наблюдаем в 10 раз большую экономическую эффективность по сравнению с пограничными моделями при выполнении той же работы. Не на 10 процентов. В десять раз. И качество выросло примерно на 7%, а не упало.
Если вы создали собственного агента на основе собственных данных, мы обучим модель, настроенную под ваши паттерны. Вы можете владеть своим интеллектом. И это? Фраза, которую я никак не ожидал написать год назад.
Мы создали бенчмарк, потому что больше некому было
В разработке программного обеспечения есть бенчмарки кодирования. В юриспруденции он есть — его создал Harvey. В поддержке он есть — его создал Fin. У маркетинга были лишь мнения и слайды вендоров.
Поэтому мы создали AI Benchmark for Marketing. Представьте это как SAT (стандартизированный тест) для моделей. 285 задач в 15 маркетинговых функциях: от пресс-релизов до постов в соцсетях и текстов для email. 6 523 критерия оценки, написанных экспертами. Каждый запуск оценивается по эталонному набору двумя независимыми LLM-судьями.
Он имеет открытый исходный код, и мы приглашаем к участию остальную часть индустрии.
Буду честен насчет того, почему это важно для меня. Публикация бенчмарка, в котором вы можете проиграть в следующем квартале, — это единственный заслуживающий доверия вариант. Мы протестировали нашу платформу Agent Platform против Claude Code на десятках моделей. Мы набрали 58%, они набрали 52%, и при этом наша работа обошлась в 2,1 раза дешевле. Хороший результат. Но цифра, которую я буду защищать яростнее, — это тот факт, что теперь любой может проверить нашу работу. Никакого маркетинга нашего маркетинга.
Opal превращается в Mark
Год назад Opal был ассистентом внутри приложения. Сегодня мы говорим об ИИ-лаборатории для маркетинга, семействах пост-обученных моделей и бенчмарке. Название перестало соответствовать масштабу амбиций.
Поэтому Opal становится Mark: Mark IQ — слой данных и контекста, и Mark-1 — семейство специализированных пост-обученных моделей. Вместе они дают вам правильную модель, создающую лучший результат при минимально разумных затратах каждый раз.
Три направления, одна платформа
Вот как мы прокладываем наши маршруты с Optimizely:
Опыт маркетолога (MX): Лорен Хаммарштедт представила Виртуальных коллегов (Virtual Teammates). Современный ИИ реактивен и ужасно справляется с совместной работой. Вы обращаетесь к нему, вы даете ему промпты, вы нянчитесь с ним поверх трех других обязанностей, которые у вас уже есть. Виртуальные коллеги меняют это. У них есть собственная почта, учетная запись, права доступа и индивидуальность. Они сами обращаются к вам. Пять из них «доступны для найма» прямо сейчас: Руководитель аппарата (Chief of Staff), Аналитик по SEO и ИИ-поиску, Маркетинговый аналитик, Стратег по персонализации, CRO-менеджер. У меня уже месяц есть коллега — руководитель аппарата, и это помогло мне лучше справляться со своей работой, что довольно странно и немного смиряюще признавать публично.
Опыт клиента (CX): Михиэль Дорье представил три новинки: Безграничная персональная 1:1 персонализация, доступная уже сейчас и уже управляющая нашим собственным ABM. Автономная оптимизация — это крупнейший запуск с момента релиза самого Opal. И Динамический опыт (Dynamic Experiences) — клиентские пути, собираемые на лету на основе реальных намерений.
Опыт агентов (AX): Наз Рамезани озвучила мысль, которая должна полностью перестроить ваш план на 2027 год: 60% посещений веб-сайтов теперь приходится на реферальный трафик ИИ и краулеров. Ваша основная аудитория больше не состоит из людей. Большинство на рынке отвечает на это очередной дашбордом. Дашборд не заполняет пробелы в контенте. Поэтому мы выпустили функцию Agent Visibility с Conductor, которая доступна уже сегодня, а также Agent-Ready Experiences — решения, которые делают ваш сайт доступным для реальных действий со стороны агентов.
Тест, который мы установили для самих себя
Вот обязательство, по которому меня будут оценивать. Наша маркетинговая команда удвоит объем потенциальных сделок в 2027 году без увеличения штата. Те же люди, больше результатов, лучше качество работы. Если наша собственная платформа не может сделать это для нас, вам не стоит верить, что она сделает это для вас.
Вот что на самом деле означает бесконечный штат. ИИ-специалисты, работающие бок о бок с вашей командой при почти нулевых предельных издержках, чтобы люди получили свое время обратно для той работы, из-за которой они вообще захотели стать маркетологами.
Я видел, как наша команда подходит к этому творчески. Экспериментирует. Время от времени сходит с ума по этому поводу. И всегда становится лучше. Ради этого стоит строить.