Ще три роки тому хороший PPC-спеціаліст міг витягнути слабкий продукт грамотним налаштуванням. Зараз — ні, адже алгоритм забрав цю можливість.
Тепер Google Ads — це не про те, хто точніше виставить ставки або глибше опрацює семантику. Це про те, хто краще розуміє бізнес, аудиторію і маркетингову стратегію. Алгоритм взяв на себе операційну частину, і тим самим підняв планку для всіх, хто залишився.
Ілля Щербачов (CEO Labgramm), Станіслав Шалабодін (COO Labgramm) та Артем Бірюков (CEO Upkey Digital Marketing Agency) поділились власним досвідом, про те, що змінилось у щоденній роботі, куди рухається професія і що робити бізнесу, який хоче залишатись конкурентоспроможним в епоху Google Ads з AI.
Яка зміна в алгоритмах Google Ads найбільше вплинула на роботу?
«Основна зміна — відхід від рутинних задач завдяки запуску Performance Max. Менше ручної роботи і більше роботи мозком. Менше потрібно робити експерименти, менше коригувань, менше перевіряти пошукові запити так часто, як це робилось раніше», — Артем Бірюков.
Pmax одночасно і спрощує, і ускладнює. Спрощує операційну частину і ускладнює стратегічну. Тепер від спеціаліста вимагається не знання налаштувань, а вміння думати.
Які помилки бізнеси найчастіше допускають при використанні AI-стратегій у Google Ads?
Багато хто вважає, що якщо алгоритм сам керує кампанією — значить, можна менше думати. Запустив Performance Max, дав сигнали, і все само працює. Насправді все рівно навпаки.
«Найчастіша помилка — замало даних для роботи стратегій. Або несвоєчасне реагування, коли статистика змінилась і її стає замало, і Pmax-кампанії починають «глохнути». Також доволі часто — не відключають мобільні апки або трешові площадки», — Артем Бірюков.
Іншою крайністю є сліпа довіра AI-рекомендаціям усередині кабінету. Станіслав Шалабодін наголошує:
«Все що він (AI) робить за допомогою простих промптів — це поки рівень Junior-маркетолога. Рекомендації занадто шаблонні та не враховують всього контексту й унікальності кожної окремої ситуації».
Тобто автоматизація це, по суті, зміщення відповідальності. Раніше спеціаліст відповідав за те, щоб правильно налаштувати. Тепер же за те, щоб правильно думати.
Роль PPC-спеціаліста в еру ШІ: виконавець чи стратег?
Кабінет спрощується навмисно — Google прибирає ручні налаштування одне за одним. І спеціаліст, який вміє лише «клацати в кабінеті», поступово втрачає свою цінність.
«Це питання зараз обговорюється в кожній агенції. Налаштування вже не впливають на результати так, як раніше. Сьогодні на результат більше впливає стратегія та креатив», — Ілля Щербачов.
Артем Бірюков бачить це ще конкретніше: інструменти спеціаліста змінюються. Якщо раніше основним робочим місцем був кабінет Google Ads, то завтра це Google Таблиці, Power BI, Looker. Тобто аналітика, дані, висновки, а не просто кнопки і перемикачі.
Ми в Labgramm цю трансформацію вже проходимо зсередини. Так, Станіслав Шалабодін ділиться:
«Ми вже розпочали трансформацію звичних технічних ролей — таргетолога чи PPC-спеціаліста — в ролі PPC-маркетологів, тобто зміщуємо фокус на заглибленість у маркетинг».
За що тепер платить клієнт агенції?
Якщо алгоритм сам керує кампаніями, сам підбирає аудиторії, сам оптимізує ставки, то що взагалі робить агенція? За що я плачу?
«Маркетолог робить приблизно все те ж саме, що й раніше: аналіз ніші, проєкту, конкурентів, аудит, пошук центральних проблем — бар'єрів у досягненні цілей, розробка плану їх вирішення. AI знімає частину операційної роботи. Час, який він звільняє, повинен іти на більше заглиблення в проєкт та маркетинг загалом», — Станіслав Шалабодін.
Ось що змінилось у роботі агенції: не обсяг роботи, а її характер. Менше часу на рутину, при цьому більше на глибоке розуміння проєкту. І якщо агенція використовує цей час правильно, то клієнт отримує навіть більше цінності, ніж раніше.
Як AI впливає на ROAS, CAC і unit-економіку?
Алгоритм оптимізує доставку реклами — знаходить потрібну аудиторію, показує в правильний момент, розподіляє бюджет між каналами комунікації. Це напряму впливає на ROAS. А останній, в свою чергу, визначає CAC і те, чи вписується реклама в математику бізнесу.
При цьому Артем Бірюков наголошує, що агенція не визначає unit-економіку клієнта — вона працює в її рамках. Клієнт приходить із готовими цифрами: скільки він готовий платити за залученого клієнта, який мінімальний ROAS йому потрібен для прибутковості. Завдання агенції — вписатись у цю математику. Іноді це вдається одразу, іноді потрібен час на навчання алгоритму.
І ось тут виникає найважливіше питання: що робити, якщо цифри не сходяться? Якщо алгоритм не може дати потрібний ROAS при існуючому офері та бюджеті?
«Алгоритм намагається оптимізовувати доставку реклами потрібним користувачам. Але це не чарівна пігулка — фактор бренду, якості продукту та цінних офферів нікуди не дівається», — Станіслав Шалабодін.
Тобто AI може зробити рекламу максимально ефективною в дісних умовах. Але він не може компенсувати слабкий продукт, незрозумілий оффер або відсутність довіри до бренду. Якщо конверсія на сайті низька, алгоритм лише приведе більше трафіку з тією ж конверсією.
AI більше допомагає великим. І це треба прийняти
AI в Google Ads працює краще для тих, у кого більше даних. А більше даних — у великих. Алгоритм навчається на конверсіях. Чим більше конверсій — тим точніше він розуміє, хто є цільовою аудиторією, коли показувати рекламу і який формат спрацьовує краще. Малий бізнес із 20 конверсіями на місяць і великий гравець із 2000 — живуть у принципово різних умовах роботи з алгоритмом.
«AI допомагає ефективно впливати на результат, коли має великі обсяги даних», — Ілля Щербачов.
«Якщо подати великий обсяг даних та на основі продуманого запиту отримати аналітичні висновки — так, безумовно», — Станіслав Шалабодін.
Адже Google зацікавлений в тому, щоб великі рекламодавці витрачали більше. Більше бюджет — більше даних — кращий результат — ще більший бюджет. Це замкнене коло, яке об'єктивно працює на користь великих.
«Життя загалом несправедливе. Google зацікавлений заробляти більше, тому ставка завжди на більших. Великі гравці матимуть більше можливостей та даних для аналізу цифр», — Артем Бірюков.
Що це означає на практиці для малого і середнього бізнесу? Поріг входу і вимоги до якості ведення акаунту зростають. Якщо раніше можна було запустити кампанію з невеликим бюджетом і поступово навчитись на помилках, то зараз алгоритму потрібно достатньо сигналів одразу. Без цього він просто не розгониться.
Тому для малого бізнесу стратегія роботи з Google Ads сьогодні — це насамперед правильна підготовка до запуску. Грамотне налаштування відстеження, реалістичні цілі, достатній бюджет для навчання алгоритму. Якщо хочете розібратись, з чого почати саме у вашому випадку — запишіться на консультацію з маркетингу у Labgramm. З нам це не просто «спробуємо з мінімумом і подивимось» — а усвідомлений вхід із розумінням того, скільки часу і ресурсів потрібно, щоб система запрацювала.
Чи замінить Google роль спеціаліста повністю?
Коротка відповідь — ні.
Google об'єктивно зацікавлений у тому, щоб якомога більше бізнесів запускали рекламу самостійно. Простий інтерфейс, автоматичні рекомендації, розумні кампанії — все це знижує бар'єр входу для нових рекламодавців. І це добре для платформи.
Водночас Google розуміє іншу річ: без агенцій і спеціалістів — рекламодавців ставатиме менше, а не більше. Тож Станіслав Шалабодін робить висновок:
«Навряд чи Google буде повністю прибирати роль агенції або спеціаліста — наразі це джерело, яке залучає нових рекламодавців на платформу. Без цього джерела під питанням буде, як заводити нових рекламодавців та як їх втримувати».
Але є нюанс, на який звертає увагу Артем Бірюков:
«У США Google вже тестує арбітражну платформу — формат, де бізнес платить не за кліки, а за ліди. Ти готуєш просту кампанію, Google бере на себе все інше і приводить готових клієнтів. Якість лідів можна навіть оспорити».
Якщо цей формат прийде в Україну, то роль спеціаліста як «людини, що налаштовує кампанії» справді може зникнути. Однак, Артем Бірюков вважає:
«ШІ не замінить спеціаліста-аналітика, який повинен проаналізувати дані, покращити маркетингову воронку, створити інші цілі чи підготувати ідеї для точного таргетингу по певним сегментам аудиторій».
Що далі: AI Mode і нові правила гри
Поки індустрія обговорює Performance Max і автоматизацію ставок, Google вже думає про наступний крок. Ще одним трендом digital маркетингу став AI Mode — новий формат пошуку, де відповідь на запит користувача формує штучний інтелект. Просто готова відповідь, синтезована з усього, що Google знає про тему і це повністю змінює Customer Journey Map.
Для звичайного користувача це зручно, однак для бізнесу — це виклик, до якого більшість ще не готова.
«AI Mode — новий режим взаємодії з пошуковиком — та розміщення реклами в ньому. Це кардинально змінить те, як користувачі шукають інформацію і як бізнеси потрапляють до них.» — Станіслав Шалабодін.
Питання «як туди потрапити з рекламою» поки що відкрите. Google тестує різні формати, але повноцінної моделі монетизації AI Mode ще немає. Це означає одне: зараз є час підготуватись. І ті, хто використає його правильно — матимуть перевагу, коли правила остаточно зміняться.
Поради бізнесу вже сьогодні
Після всього, про що ми говорили — логічне питання: що з цим робити прямо зараз? Відповідь складається з двох рівнів.
- Технічний рівень — фундамент, без якого все інше не працює
Перш за все це відстеження. Якщо у вас немає коректно налаштованого GA4 і відстеження конверсій через GTM — алгоритм просто не має на чому навчатись. Без якісних даних будь-яка AI-стратегія в Google Ads перетворюється на лотерею.
Далі, сайт: швидкість завантаження, зрозумілий UX, чіткий оффер на першому екрані. Алгоритм може привести ідеальну аудиторію, але якщо сайт не конвертує, це нічого не змінює.
- Стратегічний рівень — підготовка до світу, де AI вирішує все більше
Тут починається те, про що більшість бізнесів ще не думає. AI-моделі, і Google зокрема, формують відповіді та рекомендації на основі того, що вже є в інтернеті про бренд. Більше згадок, більше контенту, більше присутності — більше шансів потрапити в результати, які генерує AI.
«Робити сайт доступним для зчитування LLM-моделями — це SEO-напрямок. Робити контент, вкладатись у PR, щоб бренд мав згадки в інтернеті. Більше згадок — більша вірогідність потрапляти в результати відповідей AI», — Станіслав Шалабодін.
Це означає: інвестиції в бренд, контент і PR сьогодні — це не просто маркетинг заради маркетингу. Це підготовка до майбутнього, де алгоритми вирішуватимуть, кого рекомендувати користувачу. І бренди, які вже мають вагу в мережі, матимуть там перевагу.
Простіше кажучи — якщо про вас ніхто не пише, вас не згадують і ваш сайт виглядає, як шаблон із 2018 року, то жодна реклама в Google Ads, хай яка розумна, не замінить цю відсутність. AI підсилює тих, хто вже є. А не створює присутність з нуля.
Так, платформа і роль змінилась, як і очікування клієнтів. Єдине, що залишилось — результат або є, або його немає. І за це, як і раніше, відповідає людина, а не алгоритм.
