Фёдор Ананин Путешествую по миру с кошкой и обожаю технологии. В iGaming нашел идеальное сочетание: технологии, психология и развлечения — пишу об этом здесь.
Стандартный сценарий входа в новое ГЕО выглядит примерно так: несколько часов на то, чтобы понять специфику рынка, и еще столько же на анализ конкурентов и мозговой штурм по хукам. А потом попытка собрать из этого хаоса внятный тест-план. В сумме — от одного до трех рабочих дней, и это если ГЕО знакомое.
С ИИ эту базу можно собрать за одну рабочую сессию. Не идеально, не без ошибок, но достаточно, чтобы получить рабочие гипотезы и план их проверки даже по незнакомому ГЕО. Разбираем, как именно это работает на каждом этапе.
Собрать практику и живые примеры для материала помогли Дима Лизанец, кофаундер GOATS, Дима Драцкий, CEO Saidi Influence Dept, и команда 4RA PARTNER.
Первое, что нужно байеру при выходе в новое ГЕО, — общая картина. Демография, уровень доходов, покрытие смартфонами, популярные платежные методы, культурные особенности, базовые ограничения по рекламе — все это раньше собирали по кусочкам из десятков источников, а сейчас — через один диалог с ИИ.
Но здесь важно понимать разницу между инструментами. ChatGPT и Claude хорошо работают для структурирования информации — можно задать вводные и получить организованную выжимку. Perplexity лучше справляется там, где нужны свежие данные с источниками: актуальные изменения в регуляции, недавние новости по рынку, свежая статистика. Комбинация обоих подходов дает наиболее полную картину.
Ключ к качественному результату — конкретика в запросе.
Раньше все советовали задавать ИИ роль через слова вроде «ты опытный маркетолог с десятилетним стажем». Сейчас это может запутать нейросеть. Вместо ролевых игр лучше рассказать о своих целях, возможностях и ограничениях. Так токены тратятся на само исследование, а не на демонстрацию эго нейронки.
Второй этап — понять, что уже работает. Spy-сервисы дают сырые данные: креативы, тексты объявлений, лендинги. Но разобрать 200 рекламных постов и вытянуть из них закономерности — задача на целый день. ИИ ускоряет анализ и систематизацию данных.
Можно загрузить в ChatGPT или Claude скриншоты креативов конкурентов и попросить выделить повторяющиеся паттерны: какие цветовые схемы, типы обещаний, CTA и персонажи на баннерах. Можно скормить тексты прелендов и попросить разобрать структуру воронки, выявить основные хуки и эмоциональные триггеры.
То же самое с кейсами на форумах и в медиа. Вместо того, чтобы читать 30 кейсов целиком, можно попросить ИИ выделить из каждого ключевые связки, результаты и инсайты, а потом свести в таблицу. Экономия времени и сил достигается скоростью переработки больших объемов информации.
Важно: задача не в копировании чужих подходов, а только в сборе ландшафта. Понять, какие углы уже эксплуатируются, чтобы либо найти незанятую нишу, либо сделать лучше.
Принцип простой: вы даете ИИ максимум контекста (тип оффера, источник трафика, целевую аудиторию, ГЕО, ограничения площадки, информацию из предыдущих этапов ресерча) и просите сгенерировать идеи для креативов и прелендов. В ответ получаете 15–20 вариантов. Условно 80% из них будут банальными или нерабочими. Но 3–4 идеи почти наверняка окажутся именно теми, до которых вы сами дошли бы только через пару дней размышлений. А возможно, и не дошли бы вообще.
ИИ особенно полезен в двух случаях:
В первом случае ИИ может подсказать культурные триггеры, о которых вы не знали: праздники, локальные мемы, спортивные события. Во втором — просто показать направления, которые вы не рассматривали из-за туннельного мышления.
Рабочий подход здесь итеративный. Сперва получаете широкий список идей. Затем вы выбираете из него 2–3 наиболее перспективных направления и просите ИИ углубиться: развить триггеры, предложить конкретные заголовки, описать сценарий преленда, подобрать визуальные референсы. После этого снова сужаете фокус. За 3–4 итерации у вас получается набор проработанных гипотез, а не просто список идей.
Гипотезы без системы тестирования превращаются в хаотичный перебор. Это работает, но дорого и медленно. ИИ помогает навести порядок.
Загружаете в нейронку список гипотез, бюджетные ограничения, доступные источники, и просите составить тест-план:
Результат — каркас, который экономит час-два на организацию мыслей. Дальше байер корректирует приоритеты на основе своего опыта: ИИ не знает, что конкретно этот оффер капризный по дейли-капам, или что на этом ГЕО соцсети ужесточили модерацию в прошлом месяце. Но структуру он выстраивает быстро и логично.
«Мы построили систему, где AI работает как связка ресерчера и креативного стратега, регулярно “кормим” AI-серчера рабочими креативами. Плюс он сам исследует spy-сервисы и видит метрики из кабинетов. На основе этого формирует актуальную картину того, что сейчас потенциально работает. Далее передает ТЗ следующему агенту, который генерирует гипотезы под конкретные ГЕО и офферы. Эти гипотезы медиабайеры уже подхватывают и тестируют».
Дима Лизанец, кофаундер в GOATS
Полезная фишка — попросить ИИ сразу предусмотреть «план Б»: если топ-гипотеза не зашла, куда перенаправить бюджет и какие альтернативные хуки и триггеры тестировать следующими.
Все, что описано выше, работает с одной критической оговоркой: ИИ может очень убедительно выдавать полную чушь. Особенно в вопросах регуляции и лицензирования.
ChatGPT с абсолютной уверенностью расскажет, что в условной стране гемблинг-реклама легальна, хотя закон поменялся три месяца назад. Или выдаст несуществующие требования к лицензированию. Или опишет платежные ограничения, которых нет. Галлюцинации в этой области особенно опасны, потому что звучат правдоподобно — ИИ выдает ошибку тем же тоном, что и достоверный факт.
«Все, что влияет на запуск, юнит-экономику и риск среза трафика, лучше уточнять у аффилейт-менеджера. Сюда относятся условия оффера, ограничения по ГЕО и источникам, модели оплаты, ставки, капы, требования к трафику и любые детали, которые напрямую влияют на процесс залива и дальнейший доход».
4RA PARTNER
Правило простое: ИИ — для сбора информации и генерации идей. Юридические и финансовые решения — только после проверки через первоисточники или живого менеджера.
Есть соблазн довериться ИИ целиком и сэкономить на коммуникации с живыми людьми. Это ошибка, особенно в iGaming, где неформальное знание рынка решает больше, чем любой отчет.
«ИИ-ресерч — это запрос базовой информации на тему того, какая вообще демографическая и экономическая обстановка. Но основная польза вытягивается из опыта общения с теми, кто уже этим ГЕО занимается, и с локалами».
Дима Драцкий, CEO Saidi Influence Dept
ИИ даст обобщенную картину, но не знает оперативных деталей. Например, что конкретно на этой площадке модерация стала жестче на прошлой неделе, что определенный тип крео в этом ГЕО выгорел два месяца назад или что локальная аудитория остро реагирует на конкретный визуальный прием.
«Стоит разделять этапы ресерча и валидации перед запуском. Через ИИ удобно быстро собрать общую картину рынка: специфику ГЕО, поведение аудитории, сезонность, популярные механики и возможные углы захода. ИИ хорошо ускоряет погружение, помогает структурировать гипотезы и экономит время на первичном анализе».
Оптимальная схема выглядит так: сначала собираете базу через ИИ, а потом валидируете и углубляете ее через живых людей с опытом на нужном ГЕО.
«Публичных данных по офферам нет, а пускать в чаты OpenClaw, чтобы он постоянно парсил ставки и условия — это риск, что он сойдет с ума и будет выдавать бред. Плюс токены, которые для этого нужны, получаются дороже биздев-команды и ассистентов».
Рабочая схема: экспортировать историю профильного Telegram-чата (например, последние 5000 сообщений), скормить нейросети и попросить выделить людей, которые наиболее компетентны в нужной теме. А дальше уже точечно обращаться к ним за конкретными советами.
Сведем все в одну последовательность — от нуля до готового тест-плана.
Шаг 1. Общая разведка. Делаете запрос в Perplexity или ChatGPT с включенным интернет-поиском: собираете общую картину ГЕО, демографию, платежные методы, регуляторный статус, культурные особенности. Результат — структурированная справка.
Шаг 2. Конкурентный анализ. Загружаете данные из spy-сервисов в ChatGPT или Claude и просите выделить паттерны в креативах, текстах и воронках конкурентов. На выходе получаете карту ландшафта.
Шаг 3. Генерация хуков. Загружаете в ИИ собранные данные из первых двух шагов и просите предложить подходы, триггеры и идеи для крео. За 3–4 итерации сужаете список до 5–10 проработанных гипотез.
Шаг 4. Тест-план. Приоритизируете гипотезы, распределяете бюджет, определяете KPI для каждого теста — получаете таблицу с планом на первую неделю тестирования.
Шаг 5. Валидация. Проверяете ключевые допущения через менеджера партнерки, локалов, коллег с опытом на этом ГЕО. Корректируете план.
Итого: 2–3 часа активной работы с ИИ + валидация. Против 2–3 дней без ИИ. Разница не в качестве финального результата — опытный байер и без ИИ сделает хороший ресерч. Разница в скорости первого прохода, которая позволяет быстрее перейти к тестам.
Это первая статья из серии о том, как ИИ меняет работу с трафиком в iGaming. В следующих частях разберем:
*Соцсеть, запрещенная на территории РФ.
iGaming-индустрия Латинской Америки: результаты 2024 года и прогнозы
iGaming в зоне турбулентности: 3 кризиса, повлиявшие на индустрию
Взлет Fortune Tiger, блокировка Blaze и Неймар: история регуляции инфлюенс-маркетинга в Бразильском гемблинге
Амбассадорства, стартапы и поиск себя: будни Макса Довольного
Эд Торп: математик-мультимиллионер, который поставил Лас-Вегас и Уолл-стрит на колени