Каждый маркетинговый лидер, с которым я общаюсь, говорит одно и то же. Их беспокоит не слишком медленная публикация. Их беспокоит то, что ИИ будет быстрее публиковать больше ненужного контента. Индустрия создала именно тот инструмент, которого они боятся. В каждой дорожной карте есть агенты. В многочисленных аналитических отчетах за 2025 год, включая Gartner's Hype Cycle for Digital Marketing, 2025 — предупреждалось о перенасыщении контентом, однако индустрия по-прежнему одержима скоростью. Мы создаем инструменты для более быстрой публикации, не задаваясь вопросом, делаем ли мы это лучше. Дискуссия сместилась с «может ли ИИ помочь нам творить?» на «может ли ИИ просто сделать это за нас?». И ответ, все чаще, — да.
Поэтому вопрос, к которому я постоянно возвращаюсь, звучит так: в чем именно ИИ должен помочь нам стать быстрее? И как нам понять, что это именно те задачи, которые нужно выполнять быстрее?
Я возглавляю команду дизайнеров Experience Creation в Optimizely. Мы работаем с CMS, CMP и DAM. И я заметил, что самая сложная часть продуктов на базе ИИ — это не сам ИИ. Это понимание людей, которые им пользуются. Особенно когда мы даем новой сущности право принимать решения от чьего-то имени, понимание того, что именно люди пытаются сделать и как, становится самим продуктом.
[Маркетологи] не беспокоятся о слишком медленной публикации. Их беспокоит то, что ИИ будет быстрее публиковать больше ненужного контента. Рафф Ди Мео | Старший менеджер по дизайну продуктов, Optimizely
[Маркетологи] не беспокоятся о слишком медленной публикации. Их беспокоит то, что ИИ будет быстрее публиковать больше ненужного контента.
Рафф Ди Мео | Старший менеджер по дизайну продуктов, Optimizely
Чего хотят маркетинговые команды
Если вы работаете в сфере технологий, вы знаете, о чем все говорят. Посыл громкий и ясный: работайте быстрее. И он доходит до маркетинговых команд каждый день. Больше контента, больше каналов, больше результатов. Давление реально.
Но когда я сажусь за стол с этими командами, скорость — это не то, о чем они говорят в первую очередь. Их главная проблема — качество. Страх, о котором говорят большинство лидеров, заключается в том, что ИИ будет быстрее публиковать больше ненужного контента. Существует давление, заставляющее двигаться быстро, но это не должно происходить ценой потери голоса бренда, точности и суждений, которые делают контент достойным прочтения.
Это напряжение — то, к чему я постоянно возвращаюсь и о чем призываю задуматься дизайнеров. Наша цель — не помочь маркетинговым командам работать быстрее ради самой скорости. Наша цель — помочь им лучше выполнять свою работу. И единственный способ быть уверенными в том, что мы работаем над правильными проблемами и решаем их правильным образом, — это поддерживать с ними постоянный диалог.
Axiom Play: тестирование будущего внутри продукта
Одна из вещей, созданных нашей командой дизайнеров, которой я горжусь больше всего, называется Axiom Play. Это плод отличной работы Бенджамина Холма, который взял простую идею и создал продукт, который теперь может использовать любой другой дизайнер в Optimizely.
Axiom — это наша дизайн-система. Axiom Play — это то, что получается, когда вы используете эту дизайн-систему для создания полнофункционального прототипа, который выглядит, ощущается и ведет себя точно так же, как настоящая CMS Optimizely. Это не вайрфрейм. Не кликабельный макет. Это то, с чем клиент может сесть и поработать, не чувствуя, что он находится на сеансе исследования. Он выглядит и ведет себя так же, как настоящая CMS, позволяя клиентам изучить, какой может быть будущая версия продукта.
Причина создания и использования чего-то вроде Axiom Play заключается в создании пространства, где мы можем тестировать будущие функции и рабочие процессы в контексте, который кажется реальным. Чем ближе прототип к реальному продукту, тем честнее становится обратная связь. Люди перестают играть на публику и начинают выполнять свою работу. Когда пользователи взаимодействуют с кликабельным макетом, они тестируют наш дизайн. Когда они используют функциональный прототип, такой как Axiom Play, они тестируют свою собственную способность выполнять работу. Именно здесь заканчивается игра и начинается настоящая работа. И наблюдение за тем, как люди выполняют конкретные задачи, видя, где возникает «Вау», а где «Хм», — это золото. Именно тогда вы узнаете, что действительно работает, во что стоит вкладывать больше средств, а что может подождать. Это инициатива команды дизайнеров. Создана командой, принадлежит команде. И это изменило то, как мы думаем о валидации.
Что происходит, когда вы показываете это людям
Работа, которую мы проделали с клиентами через Axiom Play, начинает проявляться в продукте. Выделяются два примера.
Первый — это агентская платформа Optimizely. Мы разработали набор агентов, которые можно запускать внутри CMS, либо вручную, либо настроив их на автоматическое выполнение определенных задач, таких как корректура, проверка соответствия WCAG и стандартам бренда. Когда мы показали клиентам, как это работает, реакция была мгновенной. Люди говорили что-то вроде: «Если бы у нас было только это, наша работа стала бы намного проще». Такая реакция не возникает после анонса функции. Она возникает, когда клиенты обнаруживают функцию на панели инструментов, нажимают на нее и восклицают «вау». Все, что нам нужно делать, — это наблюдать и делать заметки.
Второй пример более поучителен. Управление поиском — мощная функция, но она становится очень сложной, когда начинаешь в нее погружаться, и она не была воспринята однозначно, когда мы показали ее в первый раз. Мы создаем инструмент, который позволяет маркетинговым командам настраивать поведение поиска на своих веб-сайтах — контролировать закрепленные результаты, обработку синонимов и весовые коэффициенты запросов. Это мощно. Но на ранних сессиях клиенты не совсем поняли маркировку, а часть сложности, которой мы гордились, оказалась на поверхности интерфейса. Наблюдение за тем, как опытный маркетолог щурится на нашу панель управления и колеблется десять секунд, прежде чем нажать на ползунок веса поиска, сказало нам все, что нужно было знать. Наша цель — сделать сложную конфигурацию бесшовной, независимо от того, что происходит «под капотом». Поэтому наша команда вернулась и доработала ее, и теперь она запущена в новой бета-версии: намного проще и гораздо ближе к тому, что было нужно нашим клиентам. Эта обратная связь не ощущалась как неудача. Она ощущалась как то, что система работает именно так, как должна. В этом разница между созданием вместе с клиентами и созданием для них.
Архитектурная разница
Существует версия будущего, в которой каждый поставщик CMS просто добавляет больше ИИ поверх своего продукта. Лучшее автозаполнение. Более быстрая генерация. Чат-бот в боковой панели. И, возможно, это полезно. Но это фундаментально не улучшает работу маркетолога.
Что делает ее лучше, так это ИИ, который понимает саму работу. Не просто задачу, которая ему была дана, а контекст, в котором он действует. Стандарты, которым должен соответствовать контент, прежде чем он попадет к клиенту.
Именно для этого создается агентская CMS от Optimizely. Не для того, чтобы быть ИИ-слоем общего назначения поверх Optimizely, а для того, чтобы мыслить как маркетолог и действовать внутри CMS как он. Агенты не просто генерируют. Они участвуют. Они вносят изменения за вас. И единственная причина, по которой мы можем строить это с уверенностью, заключается в том, что мы достаточно близки к нашим клиентам, чтобы знать, как «хорошее участие» выглядит на практике.
Для многого из этого можно использовать универсальный ИИ-инструмент. Но большинство универсальных инструментов не имеют прямого доступа к вашему бренду, структуре контента вашего сайта или модели данных. Платформа агентов Optimizely, построенная на базе CMS, которая понимает все это, может работать с таким контекстом по умолчанию, а не через обходные пути.
Это не разница в функционале. Это архитектурное различие. И оно начинается с того, чтобы оставаться ближе к людям, для которых предназначен продукт.
Большинство компаний не будут этого делать. Не потому, что им нет дела до своих клиентов, а потому, что это медленно. Сидеть рядом с кем-то, пока он пытается использовать прототип, наблюдать, где он колеблется, слушать отзывы, которые заставляют вас вернуться к чертежной доске.
Команды, которые пропускают этот этап, будут выпускать продукты быстрее. Какое-то время. А потом они будут удивляться, почему уровень внедрения не растет, почему функции ИИ не находят отклика, почему их маркетинговые клиенты продолжают просить о вещах, которые кажутся очевидными.
Близость к клиенту — это не то преимущество, которое можно скопировать, добавив еще одну модель ИИ. Оно создается со временем, в те моменты, когда вы решаете вернуться и исправить что-то, вместо того чтобы выпустить продукт и двигаться дальше.
Мы выбираем именно этот путь. И я думаю, что в ближайшие несколько лет это будет иметь большее значение, чем кто-либо из нас сейчас ожидает.
