ИИ уже пишет тексты для объявлений, собирает первые версии креативов, запускает кампании и помогает управлять бюджетом.
Если большую часть рутинных задач можно автоматизировать, то зачем команде джун?
Перед чтением статьи рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал.
Работа байера, в целом, никогда не сводилась к механическому нажатию кнопок. (Особенно в гембле, где одна и та же связка может по-разному отработать в соседних GEO, если ты не учел локальные особенности регионов).
Однако, ИИ действительно забирает часть работы у начинающих спецов и меняет требования к тому, каким должен быть джун-байер в 2026 году.
ИИ уже умеет нарезать видео, добавлять сабы, менять первые секунды ролика, собирать несколько вариаций и адаптировать формат под площадку. Это удобно на старте, когда нужно проверить несколько гипотез — вместо долгой подготовки, тима сразу получает несколько вариантов для теста.
Но тут легко споткнуться: ИИ часто повторяет знакомые паттерны и воспринимает все команды в промте буквально. Поэтому задача байера формируется не на примитивном закидывании команд в иишку, ему надо задать качественное направление, оценить результат и почистить все, что не подходит под аудиторию или задачу и уже после нескольких вариантов закидывать в тест лучшие результаты.
По сути — нейронка открывает больше возможностей для реализации человеческого потенциала и опыта, уповать исключительно на иишные сценарии и пластиковые видосы без триггеров могут только те, кому не жалко спендить бабки в пустую.
В нашей команде от байера нужна маркетинговая экспертиза, а не часы, потраченные на сбор креативов. Эту часть работы мы уже закрыли внутри команды, чтобы ты мог сосредоточиться на тестах, масштабировании и профите, — Head of Media Buying, FTD.team.
Создание кампаний, загрузка креативов, настройка плейсментов и распределение объявлений — рутинная работа, котрая раньше могла занимать значительную часть рабочего дня.
Да, на рынке существуют известные автозаливы. Но каждый из них тригерит FB* и не подходит на самом деле. Сегодня мы автоматизировали этот момент собственным автозаливом, который подходит именно под наши нужды и наши схемы запуска.
Это сокращает человекочасы, затраченные на черновую работу, но автоматический запуск не отвечает на главный вопрос: что именно нужно запускать. Если оффер, прила, креатив и воронка собраны плохо, автоматизация этого этапа только помогает быстрее потратить бюджет, — Head of Media Buying, FTD.team.
В поддержку к предыдущему пункту: В ФБ* существуют алгоритмы автоматического распределения трафика и направления его на те объявы, которые лучше работают.
Но это работает, когда кампания уже собрала достаточно данных, алгоритм видит цифры внутри рекламного кабинета и не всегда понимает, что происходит дальше по воронке.
ИИ же, и его правильная настройка, позволяют перенаправлять трафик и отключать ненужное в автоматическом режиме до момента включения алгоритмов.
ИИ ускоряет переводы и помогает быстро собирать локализованные версии объявлений. Полезная фича при работе с несколькими рынками, когда нужно оперативно залиться на разных языках, но перевод слов еще не означает локализацию.
В iGaming важно учитывать валюту, способы оплаты, локальный сленг, отношение к бонусам, популярные виды спорта, требования платформ, особенности поведения аудитории и иногда даже религию.
Доверяй, но проверяй: Фраза может быть грамматически правильной и при этом совершенно чужой для пользователя, — Head of Media Buying, FTD.team.
ИИ может быстро собрать показатели из нескольких источников, найти просадки и показать кампании, которые требуют внимания. Отчет, на который раньше уходило несколько часов, можно получить за минуты и было бы все супер, если бы нейронка хорошо владела умением выстраивать причинно-следственные связи.
Рост CPA может быть связан с выгоревшим креативом, проблемой на стороне платежки, сменой качества трафика, задержкой статистики или самим оффером. Даже если цифры при каждом из вышеперечисленных случаев выглядят одинаково, то решения потребуются разные. Поэтому систематизировать данные можно и нужно, но также советуем тебе не отдавать поводья ответственности за результат кампании в руки бездушной иишки)
Она может ускорить процессы, но не заменит опыт и понимание рынка, поэтому мы ищем сильных вебов, которые хотят работать с большими объемами.
Смотри открытые позиции в FTD.team:
➢ @ftdhrbot
Модель может перечислить боли и триггеры пользователей, но она не видит живую реакцию рынка так, как команда, которая каждый день запускает трафик. Она не чувствует, что аудитория устала от очередного креатива с нереальным количеством фриспинов и не понимает, почему в одном GEO работает простая демонстрация продукта от селебы, а в другом нужен эмоциональный сценарий с участием свойского парня.
Запомни: байер работает не только с данными, но и с контекстом, а нейронка с данными, которыми ты ее кормишь, — Head of Media Buying, FTD.team.
Персональная ставка, эксклюзив, согласование спорного трафика — все это строится на отношениях, репутации и умении вести переговоры. Нейронка может подготовить сообщение менеджеру, но она не заменит сильного BDM как, например, в нашей команде.
Нейросети хорошо комбинируют уже существующие приемы в маркетинге, быстро собирают разные версии знакомых механик и помогают ускорить производство. Команда в промте «Ты маркетолог, который уже 30 лет изучает психологию юзеров… и тд» не даст тебе ожидаемого профита, потому что подобную инфу получили еще несколько тысяч джунов и понесли эту кашу заливать.
Инвестируй время и личную экспертизу в иишку: закидывай личные наблюдения, результаты предыдущих тестов, свои предположения, но все, что получишь обратно — перекрути еще раз вокруг собственного опыта. Через нейронку удобно собирать скелеты, а все, что крепится дальше — это твоя зона ответственности.
ИИ помогает оформить идею, но саму идею по-прежнему должен найти человек, — Head of Media Buying, FTD.team.
Количество рутинных задач сокращается, вместе с ними сокращается и число позиций, где от сотрудника требуется только выполнять инструкции, поэтому привычный путь входа в профессию меняется.
Раньше джун мог долго работать на технических задачах, постепенно набираться опыта и только потом переходить к аналитике или стратегии, а теперь значительную часть этих тасок быстрее выполняет ИИ. Получается, новичку приходится раньше включаться в сложную работу.
Он должен:
➢ Быстро формулировать гипотезы;
➢ Писать понятные ТЗ дизайнерам;
➢ Работать с несколькими ИИ-инструментами;
➢ Проверять результат после нейронок;
➢ Понимать основные метрики;
➢ Изучать и учитывать особенности GEO;
➢ Задавать правильные вопросы менеджерам и старшим байерам;
➢ Анализировать свои ошибки.
Сильный байер вырастает из десятков тестов, неудачных запусков, разборов статистики и решений, которые сначала принимал вместе с тимлидом. Если команда полностью откажется от джунов, она может ненадолго снизить нагрузку на старших спецов, но через несколько лет столкнется с другой проблемой: новых мидлов и тимлидов просто неоткуда будет брать.
Купить готового сильного байера на рынке можно, однако это дорого и долго, а подходящих специалистов всегда меньше, чем открытых позиций. Поэтому работа с начинающими сотрудниками — это отличный способ выращивать людей под процессы, продукты и требования конкретной команды.
Джуна нельзя оставлять только на рутине, иначе он научится только нажимать кнопки, которые скоро полностью исчезнут из его работы, но и отдавать ему кампанию без контроля тоже нельзя.
Идеально, если старший байер задает фреймы в работе, объясняет логику запуска и помогает определить метрики, по которым будет приниматься решение. Джун готовит гипотезы, ставит задачи дизам, согласовывает, запускает тест и разбирает результат.
ИИ в данном случае помогает ему быстрее собирать материалы и проверять идеи.
После этого команда вместе обсуждает, что сработало, что нет и почему — такой подход дает джуну опыт принятия решений, — Head of Media Buying, FTD.team.
ИИ заменит джуна, который умеет только выполнять повторяющиеся действия по инструкции. Такие задачи уже автоматизируются, и их будет становиться меньше.
➢ Но специалиста, который умеет думать, учитывать контекст и реализовывывать как свежие идеи, так и накопленный опыт — ИИ не заменит, скорее наоборот, он делает его продуктивнее.
Поэтому вопрос стоит не в том, останутся ли джуны в баинге. Вопрос в том, успеют ли они научиться работать с ИИ раньше, чем рынок перестанет платить за работу без него.
Для команды вывод тоже простой: нельзя выбирать между людьми и автоматизацией. Нужны и те, и другие.
ИИ забирает рутину. Джун учится на более сложных задачах. Сеньор отвечает за систему, риск и конечный результат и из такой модели будут вырастать сильные байеры в ближайшие годы.
Если хочешь расти в медиабаинге и получать опыт на реальных запусках, присоединяйся к FTD.team. Доступные вакансии можно посмотреть в нашем HR Боте — @ftdhrbot
* — принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной на территории РФ.
Ваш менеджер 
Website 
YouTube 
