Фёдор Ананин Путешествую по миру с кошкой и обожаю технологии. В iGaming нашел идеальное сочетание: технологии, психология и развлечения — пишу об этом здесь.
Скорость тестирования — одно из главных конкурентных преимуществ в баинге. Чем больше гипотез вы проверяете за единицу времени, тем быстрее находите рабочую связку. И именно на этапе продакшена ИИ дает самый ощутимый прирост: то, что раньше требовало дизайнера на полный день, сейчас делает один человек за пару часов.
Но быстрее — не значит лучше. Во второй части спецпроекта разбираемся, где ИИ ускоряет продакшен, а где создает проблемы. И отдельно поговорим про AI-блогеров — направление, которое уже генерирует выручку, сопоставимую с классическим инфлюенсом.
Практикой и комментариями для статьи поделились Дима Лизанец, кофаундер GOATS, Дима Драцкий, CEO Saidi Influence Dept, и команда 4RA PARTNER.
Баннеры, фоны для прелендов, мудборды, ресайзы под разные площадки — все это ИИ научился делать быстро и на приемлемом уровне качества. Основной выигрыш не в том, что нейросеть рисует лучше дизайнера, а в том, что она рисует в сотни раз быстрее.
«Сейчас ограничение не в креативах, а в скорости теста и качестве гипотез. AI дал возможность тестировать кратно больше без роста команды».
Дима Лизанец, кофаундер в GOATS
Практически процесс выглядит так: вы задаете стилистику, описываете сцену и нужный посыл — получаете 10–15 вариаций за несколько минут. Из них 2–3 будут достаточно хороши для теста. Дальше улучшаете их в Figma или Photoshop: накладываете текст, брендируете, подгоняете под форматы площадок. Финальный продакшен все еще ручной, но самая времязатратная часть — генерация визуальной основы — ускоряется кратно.
«Есть байеры, которые могут масштабироваться на одном сильном крео. Есть те, кто запускает 10+ вариаций одновременно. Но ключевое изменение с приходом AI — мы убрали узкое горлышко на продакшене».
Для статичных креативов сейчас хорошо работают Nanobanana и Flux. Для видео и анимации — Kling, Wan, Veo. Для быстрых мудбордов и концептов — даже встроенная генерация в ChatGPT. Универсального инструмента нет: каждый лучше справляется с определенным типом задач, поэтому рабочий стек обычно включает 3–4 сервиса.
«На практике особенно хорошо себя показывают ChatGPT, Whisk, Gemini и Kling AI. Такой подход позволяет нам не привязываться к одному решению, а использовать сильные стороны каждого инструмента там, где он дает лучший результат».
4RA PARTNER
Отдельная история — раскадровки и концепты для видеокреативов. Даже если вы снимаете финальное видео вживую или собираете из стоковых материалов, ИИ экономит время на этапе идеи: можно быстро визуализировать сценарий, показать команде или заказчику, получить фидбек и скорректировать до начала продакшена.
Заголовки, CTA, пуш-уведомления, тексты прелендов, квизовые сценарии — текстовый продакшен в закупке — это про объем и вариативность. И здесь ИИ работает как генератор первых черновиков.
«Сейчас AI — это уровень уверенного middle-дизайнера/копирайтера, который очень быстро движется к senior. Он хорошо делает тексты, их вариации и базовые визуалы. Но ему все еще нужен живой человек. Он не чувствует контекст рынка на 100%, иногда делает “логично, но не продает”. Поэтому финальный апрув всегда за человеком».
Рабочий процесс выглядит следующим образом: вы задаете подход, описываете аудиторию и ограничения площадки — ИИ выдает 15–30 вариантов. Из них вы отсеиваете рискованные, выбираете 5–7 лучших и просите ИИ развить их: переписать с новой эмоцией, адаптировать под другой формат, укоротить, добавить срочности. За 30–40 минут получается пакет текстов, на который раньше уходило полдня.
Важный нюанс: ИИ хорошо генерирует вариации на заданную тему, но плохо придумывает принципиально новые похдоды с нуля. Креативная идея, нестандартный заход, неожиданный поворот в сценарии— это по-прежнему работа человека. ИИ ускоряет масштабирование идеи, но не ее рождение.
У ИИ есть системная проблема: он оптимизирует текст под максимальную привлекательность, а не под комплаенс. В результате генерируются формулировки, за которые банят: «легкий заработок», «без риска», «гарантированный выигрыш», «получи деньги прямо сейчас». Модерация соцсетей, поисковиков и других площадок ловит это мгновенно.
Проблема усугубляется тем, что ИИ делает это тонко. Не обязательно дословно «гарантированный выигрыш» — это может быть «начни зарабатывать с первого дня» или «твой шанс изменить жизнь». Смысл тот же, формулировка мягче, но модерация все равно срабатывает.
«Риски здесь такие же, как и при работе руками. Основная задача AI — не минимизировать риски, а ускорять и оптимизировать процесс».
Единственный рабочий подход — ручная проверка каждого текста перед запуском. Для этого можно использовать ИИ: загрузить сгенерированные тексты и попросить проверить на соответствие политике конкретной площадки. Это не гарантия, но дополнительный фильтр. Финальное решение — всегда за человеком, который знает, где проходит реальная граница модерации.
Отдельная боль — адаптация креативов под разные ГЕО. ИИ переводит текст, но не адаптирует смыслы. Так может получиться грамматически правильно, но звучать неестественно.
В Tier-1 ГЕО проблема менее острая: английский, испанский, португальский — языки, на которых ИИ обучен лучше всего. А вот в Tier-2 и Tier-3 начинается хаос. Сленг, диалекты, культурные отсылки, местный юмор — все это ИИ либо игнорирует, либо переводит буквально, что еще хуже.
Даже подробный промпт, например: «адаптируй текст под особенности языка, заменяй идиомы на те, которые используются в этом языке, учитывай культурные особенности», может выдавать ошибки.
«Локализация через AI не работает: неточное попадание в живой язык и культурный контекст напрямую влияет на ваши результаты, особенно в таких ГЕО, как Индия и Бангладеш».
Это не значит, что ИИ бесполезен на данном этапе. Он может дать черновик, который нейтив-спикер доработает за 15 минут вместо пары часов. И перевод через нейросеть будет намного лучше, чем через Google Translate. Но финальный текст все равно должен пройти через человека, который живет в этой языковой среде и культуре.
«Когда мы запускаем блогера и создаем контент, фактически сразу видим реакцию нейтивов. Если он залетает, то для нас это хороший знак. Если нет — плохой».
Дима Драцкий, CEO Saidi Influence Dept
В баинге такая роскошь обратной связи тоже есть — это CTR и CR. Но цена ошибки выше: плохо локализованный креатив сливает бюджет, пока вы ждете статистически значимых данных.
Еще год назад сгенерированные изображения можно было опознать мгновенно: шесть пальцев, расплывчатый текст, характерный «пластиковый» блеск. Сейчас качество выросло на порядок, но вопрос остается: замечает ли ИИ-визуал аудитория и ловит ли его модерация площадок.
«Нейросетевой контент, особенно в каких-нибудь Tier-3, пользователи не распознают или делают это с трудом. Мы как люди, которые занимаемся маркетингом, конечно, это замечаем. Но обычный человек не может сразу распознать ИИ, поэтому подписывается на нейро-блогеров и следит за ними».
В плане модерации важно различать два сценария:
Общее правило: чем выше Tier ГЕО, тем аудитория требовательнее к качеству контента. В Tier-3 нейрогенерация работает практически без ограничений. В Tier-1 стоит быть аккуратнее.
Пожалуй, самое интересное применение ИИ арбитраже сейчас — это создание виртуальных инфлюенсеров. Направление, которое звучит как эксперимент, но уже приносит реальные деньги.
«Наш опыт с AI-блогерами вылился в полноценное направление. Сейчас у нас выстроен отдел, который равносилен по объемам выручки и FTD с инфлюенсом — медиарекламой, блогерами, стримерами».
Виртуальных инфлюенсеров запускают для разных целей. Прямые рекламодатели создают собственных бренд-амбассадоров, чтобы получить полностью контролируемый источник трафика и не зависеть от живых стримеров. Агентства и баинговые команды генерируют персонажей под пролив на конкретные офферы. Независимо от задачи, процесс выглядит одинаково: прорабатывается образ, составляется контент-план, заводятся аккаунты в соцсетях, а весь визуальный контент стабильно создают нейросети.
«Мы создаем блогеров под запросы рекламодателя, раскачиваем их — это довольно длительный процесс. Я могу сказать, что вход в работу здесь начинается от трех месяцев, если рекламодатель понимает, зачем ему нужно это делать».
По опыту Димы Драцкого, три месяца — это минимум на развитие аккаунта, набор аудитории и выход на стабильный охват. Зато после получается полностью контролируемый канал: нет рисков, связанных с живым блогером (скандалы, срывы дедлайнов, завышенные цены), а контент можно производить в любом объеме и с любой частотой.
Ключевое преимущество AI-блогера перед обычной рекламой — глубина взаимодействия с аудиторией. Классическое крео дает одно касание, в то время как AI-блогер выстраивает отношения.
«Через время эти ИИ-блогеры начинают очень хорошо конвертить, потому что в личке общается нейронка, которая проводит пользователей по довольно простой воронке. Она просто завязывает с человеком дружеское общение, а он уже давно смотрит за этим блогером. Конечно, ему прикольно, что его любимый инфлюенсер ему отвечает».
Механика: подписчик видит контент → подписывается → пишет в личку → ИИ ведет дружеский диалог → в контексте разговора естественно возникает тема казино/ставок → блогер делится «своими» условиями. Конверсия в этой воронке высокая, потому что уровень доверия к знакомому инфлюенсеру несопоставим с рекламным баннером.
При этом команда Saidi не скрывает, что их блогеры виртуальные.
«Мы в профиле каждого нашего блогера сразу пишем, что это ИИ. Но у людей это не вызывает никаких вопросов. Они взаимодействуют с ним, как с абсолютно живым».
Для производства контента AI-блогеров нужно использовать полный стек генеративных инструментов: одни сервисы генерируют статичные фото, другие — короткие видео и анимацию, третьи отвечают за тексты и сценарии для сторис.
«Для визуала используем все топовые инструменты, которые сейчас есть на рынке — NanoBanana, Higgsfield и другие».
Главное текущее ограничение — формат «говорящей головы», то есть длинные разговорные видео, где виртуальный блогер крупным планом смотрит в камеру и общается с аудиторией. Нейросетям пока тяжело создать идеальный липсинк и естественную мимику так, чтобы персонаж не выглядел искусственно.
«Сейчас ИИ все делает хорошо, кроме говорящих голов. Пока нельзя сказать, что это можно сделать как-то быстро, четко и супер реалистично».
Это ограничивает форматы контента: статичные фото и короткие видео без крупных планов лица работают хорошо, а длинные монологи — пока нет. Но технология развивается быстро.
Отдельный риск — баны аккаунтов. Соцсети могут заблокировать профиль по двум причинам: за контент на грани (например, около adult-тематика, которую часто используют для привлечения подписчиков) и за сам факт того, что за аккаунтом стоит не живой человек. Обе причины нередко совпадают, что повышает вероятность бана.
«Такие случаи бывали довольно часто. Мы иногда делаем около adult-контент для блогеров, и это само по себе рискованно. Плюс соцсети злятся, когда понимают, что за аккаунтом не живой человек».
Чтобы генерация контента не превращалась в перебор случайных картинок и текстов, процессу нужна жесткая структура. Поэтому опытные баинговые команды уходят от хаотичных запросов и выстраивают полноценные нейросетевые конвейеры, где у каждого инструмента есть своя зона ответственности.
«У нас выстроена жесткая система ролей с четкими границами, иначе все превращается в хаос и галлюцинации. Нет “одного умного AI”, вместо него работает цепочка узкоспециализированных агентов. Каждый несет свою ответственность и передает результат следующему, но финальное решение остается за человеком (пока еще).
Для сложных и длинных задач мы используем ChatGPT, xAI и Claude, а OpenClaw и HAI выступают как инфраструктурные решения. Но ключ не в самих инструментах, а в отлаженной передаче задач между агентами».
На основе практического опыта, которыми поделились эксперты, мы собрали универсальную последовательность — от брифа до готового пакета креативов.
Шаг 1. Бриф. Фиксируете оффер, ГЕО, источник, целевую аудиторию, заходы из ресерча, ограничения площадки. Это входные данные для всего дальнейшего процесса.
Шаг 2. Визуальные концепты. Генерируете 15–20 вариантов креативов в 2–3 стилистиках через NanoBanana/Flux. Отбираете лучшие 5–7 и адаптируете под форматы площадок в Figma/Photoshop.
Шаг 3. Тексты. Генерируете 15–30 вариантов заголовков, CTA, текстов объявлений через ChatGPT/Claude. Фильтруете рискованные формулировки и дорабатываете лучшие 5–10.
Шаг 4. Комплаенс-проверка. Прогоняете тексты через ИИ с промтом на проверку соответствия политикам площадки. После этого проверяете вручную.
Шаг 5. Локализация. Делаете черновой перевод через ИИ, затем отдаете на доработку нейтив-спикеру. Для Tier-1 ГЕО можно обойтись ИИ и ручной вычиткой. Для Tier-2 и Tier-3 нейтив обязателен.
Шаг 6. Сборка и запуск. Комбинируете визуал и тексты в финальные креативы. На один оффер получаются 10–20 вариаций креативов, 5–10 вариантов текстов, 2–3 преленда (если в них есть необходимость).
Итого: 2–3 часа на полный пакет для одного оффера против нескольких рабочих дней без ИИ. При этом количество креативов на тест вырастает в 3–5 раз, что напрямую влияет на скорость нахождения рабочей связки.
«Ключевой момент: мы не делаем “идеальный креатив”. Мы строим систему, которая быстро находит рабочие крео».
Это вторая статья из серии материалов о том, как ИИ меняет работу с трафиком в iGaming. В первой части мы разобрали, как ИИ ускоряет ресерч ГЕО и подготовку гипотез для залива — от разведки по новому рынку до составления тест-плана. В следующих частях:
ICO на $4 000 000, распределение без листинга и +2098% к цене за день: громкие кейсы iGaming-токенов, которые повлияли на развитие индустрии
Закат паразитного SEO. Часть 1. Почему паразитировать в 2025 году стало сложнее и как адаптироваться к изменениям
Словарь web3 терминов для гемблинга
Как проходила подготовка масштабного affiliate-ивента GGC
Как создать успешное казино в привычной экосистеме