Команда медиабаинга из восьми-десяти человек может сократиться до трех стратегов, а задержка между сигналом и решением — до пяти минут.
Такой сценарий на MAC 2026 представил Випул Танеджа, основатель и CEO Adsparkx и сооснователь vibelets.ai. За 15 лет в медиабаинге его компания потратила на рекламу свыше $100 млн.
Материал подготовлен по транскрипту выступления Танеджи о будущем закупки трафика в эпоху ИИ. В нем спикер разобрал, почему дашборды перестают справляться с реальным темпом кампаний, как сеть агентов замыкает цикл от сигнала до действия и какие задачи останутся людям.
В основе его модели лежит жесткая для рынка мысль: преимущество все чаще создает скорость решения, а размер команды и количество рекламных кабинетов сами по себе результата не гарантируют.
Классическая команда распределяет работу между медиабайерами, креативщиками, менеджерами офферов, специалистами по развитию бизнеса, трекингу, аналитике и технологиям.
У каждого свой участок данных и зона ответственности. Когда показатель меняется ночью, сигнал проходит через несколько человек, созвонов и согласований. К моменту реакции задержка иногда превышает сутки.
Танеджа работал с командами, которые тратили на рекламу $100 000 в день, и со специалистами, которые с трудом осваивали $1 000. По его опыту, такую разницу создает качество решений.
Сильный байер годами накапливает профессиональное чутье, однако эти знания часто остаются у него в голове. После его ухода компания снова проходит знакомые ошибки, а качество ежедневных действий зависит от усталости и эмоционального состояния нового сотрудника.
|
«Данных хватает. Тормозит скорость принятия решений», — отмечает спикер. |
Последствия таких торможений хорошо знакомы любому, кто льет большие объемы трафика. Например, выгорание креатива обнаруживают уже после слитого бюджета, проблему с лендингом — вслед за скачком CPA, а рабочую связку масштабируют позже оптимального момента.
Заблокированный домен или сломанная посадочная могут им вовсе просадить кампанию, пока команда собирает контекст по разным вкладкам.
Сложность решения задач быстро растет даже внутри одной кампании. В работе команды отслеживают до 11 переменных: оффер, креатив, таргетинг, лендинг, CRM, комплаенс и другие. Их сочетания дают больше 10 000 вариантов, причем сигналы поступают круглосуточно.
Дашборд фиксирует уже случившееся, после чего человек должен разобраться в причине и выбрать действие. И пока член команды открывает отчеты, связывается с коллегами и проверяет гипотезу, кампания продолжает тратить деньги.
|
«Будущее связано с переходом от управления программами к управлению циклами роста», — считает Випул. И предлагает автоматизацию с AI-агентами в замкнутом цикле, как решение. |
В автоматизированной модели Танеджи система работает по замкнутому циклу из пяти этапов:
Так каждый новый цикл работы добавляет контекст к повторяющимся задачам, поэтому накопленный опыт остается внутри процесса.
Допустим, у лучшего объявления падают CTR и досмотры. Система замечает выгорание, разбирает причину, готовит пять новых хуков и отправляет варианты в запуск.
По оценке Танеджи, такой цикл может работать в 60 раз быстрее еженедельного разбора. В традиционной команде оптимизацию проводят один-два раза в день, но агенты способны реагировать непрерывно, а задержка между сигналом и решением сокращается до пяти минут.
Уровень автономности компания задает самостоятельно. На старте агент может предлагать действие и ждать подтверждения медиабайера.
По мере накопления надежных сценариев ему передают остановку слабых объявлений, корректировку ставок, масштабирование рабочих кампаний и другие операции.
Человек сохраняет контроль над ограничениями и получает на разбор спорные случаи, где контекста или уверенности в работе системы пока недостаточно.
За счет этого меняется сама единица управления. Команда следит уже за качеством цикла и разбирает:
Ручных проверок становится меньше, а удачные решения перестают зависеть от того, заметил ли конкретный байер изменение вовремя.
Танеджа выделяет несколько ролей, которые можно собрать в единую сеть.
Благодаря этому событие из одной системы сразу превращается в сигнал для другой, а руководитель получает сводку без отдельного созвона с командой.
Задачи исполнителя в этой модели постепенно переходят агентам. Люди остаются на уровнях контроля, стратегии, экспертной оценки, партнерств и сделок.
Человек решает, какую цель преследует система, где проходят границы допустимого риска и какие идеи заслуживают запуска.
|
«Команда из десяти человек может превратиться в компактную группу из трех специалистов, чью работу координирует ИИ. В нее входят стратег роста, стратег по креативам и специалист по операциям. Им помогает сеть агентов», — объясняет Випул Танеджа. |
Сокращение штата Танеджа описывает как один из возможных сценариев развития медиабаинга в эпоху ИИ.
При сохранении состава та же команда сможет проводить больше тестов, обрабатывать больше сигналов и раньше замечать проблемы.
В обоих случаях ключевым активом становится архитектура процессов, где знания сильнейших специалистов превращаются в протоколы, а агенты воспроизводят их круглосуточно.
Танеджа предлагает начинать с инвентаризации повторяющихся решений. План на первые 90 дней выглядит так:
После прогона первого рабочего цикла можно добавлять еще один-два нововведения каждые несколько недель.
По оценке Танеджи, за 90–150 дней компания способна создать основу, которая автоматизирует заметную часть операций. Темп здесь зависит от качества данных, описанных правил и того, насколько последовательно команда проверяет решения системы.
Vibelets.ai спикер показал как пример такого операционного слоя, где:
Первый полезный эффект от работы системы Танеджи появляется после оцифровки повторяющихся решений и сборки единого потока данных. Контекст, ограничения и регулярный аудит в дальнейшем определяют качество автоматизации.
* — принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной на территории РФ.
YouTube 
Telegram 
