Расходы на AI в маркетинге начали расти так быстро, что многие команды выбирают годовой бюджет за несколько месяцев. Это уже не гипотетический сценарий — это реальность, с которой сталкиваются компании по всему миру. И если вы активно используете AI-инструменты для контента, рассылок, анализа кампаний или поиска клиентов — этот разговор точно про вас.
Смотрите, в чём тут дело. Проблема не в том, что AI стал хуже или бесполезнее. Проблема в том, что модель потребления изменилась, а бюджеты за ней не поспели.
Почему расходы на AI вдруг стали такими большими
Ещё год-два назад большинство маркетологов использовали AI как продвинутый чат: задал вопрос — получил ответ. Одна операция, один запрос, предсказуемая стоимость.
Сегодня картина другая. В дело вошли так называемые AI-агенты — инструменты, которые выполняют задачи в несколько шагов. Например, агент, которому поручили подготовить контент-бриф, не просто генерирует текст. Он собирает данные о теме, анализирует конкурентов, формирует структуру, уточняет детали — и так далее по цепочке. Каждый шаг потребляет токены (единицы, которыми AI-провайдеры измеряют и тарифицируют вычисления).
В итоге то, что раньше стоило «один запрос», теперь стоит десятки или сотни запросов. По оценкам аналитиков Goldman Sachs, агентный AI требует в 10, 20, а иногда и в 50 раз больше токенов, чем обычный чат-запрос. Рост потребления токенов к 2030 году может составить более чем 20-кратный объём относительно нынешнего. Для маркетинговых команд это означает: счёт вырастет задолго до того, как подойдёт 2030 год.
Подробнее о том, как AI-агенты работают изнутри, я разбирал в статье про AI-агентов и автоматизацию рутины — если тема новая, начните оттуда.
Кто в зоне риска — и почему это не очевидно
Типичная ситуация: маркетинговая команда подключила несколько AI-инструментов — для контента, email-рассылок, SEO-исследований, отчётности. Каждый инструмент расходует токены. Никто не считает совокупный расход. В конце месяца приходит уведомление: лимит исчерпан.
Тут есть нюанс: большинство маркетологов вообще не отслеживают, куда именно уходят токены. Инструменты не делают эту информацию прозрачной. Вы видите итоговую сумму, но не понимаете, какая работа принесла реальный результат, а какая просто сожгла бюджет впустую.
Это не ошибка и не халатность. Это просто то, как сейчас устроен рынок AI-инструментов: потребление росло постепенно, а потом — резко. И большинство команд к этому не готовились.
Три рабочих шага, чтобы взять расходы под контроль
Хорошая новость: это решаемо. Причём без того, чтобы резать AI-доступ и откатываться назад. Давайте по шагам.
Шаг 1. Сначала — аудит, потом — ограничения
Прежде чем выставлять лимиты, разберитесь, куда реально уходят деньги. Какие задачи потребляют больше всего токенов? Какие из них дают измеримый результат: сэкономленное время, созданный контент, новые лиды?
Без этого понимания любые ограничения — стрельба вслепую. Вы можете срезать как раз то, что работало, и оставить то, что сжигало бюджет без пользы.
Шаг 2. Подбирайте модель под задачу
Самая мощная (и дорогая) модель — не всегда правильный выбор. Если нужно сгенерировать короткий пост для соцсетей или проверить тему письма — для этого не нужен самый продвинутый инструмент. Он съест в разы больше ресурсов без пропорционального прироста качества.
Простое правило: сложные задачи с нестандартным контекстом — мощная модель. Типовые, повторяемые задачи — более простая и дешёвая. Это не про экономию ради экономии, а про осознанный выбор инструмента под конкретную работу.
Шаг 3. Меряйте результат, а не активность
Количество токенов — неправильный KPI. Правильный вопрос: что дала эта работа? Сколько времени сэкономлено? Сколько материалов создано? Как это повлияло на продажи или вовлечённость?
Команды, которые умеют связывать AI-активность с конкретными результатами, гораздо легче обосновывают расходы — и принимают лучшие решения о том, куда вкладывать дальше.
Ошибка, которую легко совершить
Самый соблазнительный, но плохой ответ на рост расходов — просто отрезать доступ к AI-инструментам. «Дорого — значит, обойдёмся».
Проблема в том, что команда, которая адаптировалась к AI-ускорению, при резком откате теряет не только скорость. Она теряет конкурентное преимущество. Задачи, которые раньше занимали час, снова занимают день. И пока вы экономите на токенах, конкурент публикует в три раза больше контента.
Это не значит, что тратить нужно без разбора. Это значит, что решение должно быть стратегическим — а не реактивным. Именно об этом я пишу в статье про AI в маркетинге: где заканчивается шум и начинается реальный результат.
Что всё это значит для эксперта или фрилансера
Если вы не корпорация с отделом маркетинга, а эксперт, дизайнер, копирайтер или SMM-специалист, который работает сам на себя — эта история тоже про вас. Просто в меньшем масштабе.
Вы, скорее всего, пользуетесь одним-двумя AI-инструментами по подписке. Возможно, уже заметили, что лимиты заканчиваются быстрее, чем раньше. Или что тарифы незаметно выросли.
Несколько наблюдений, которые помогут сориентироваться:
- Считайте, что реально нужно автоматизировать. Не каждая задача требует AI. Если пост пишется за 20 минут руками — возможно, не стоит тратить токены на его генерацию и потом час на правки.
- Не дублируйте инструменты. Три разных AI-сервиса, которые делают примерно одно и то же, — это три раза платить за схожую функцию.
- Отслеживайте, что реально помогает. Ведите простой список: «эту задачу AI ускорил — эту нет». Через месяц увидите паттерн.
Тут есть нюанс, который часто упускают: AI — это инструмент ускорения, но не замена мышлению. Если вы теряете контроль над тем, что именно генерирует AI и зачем — вы не только тратите деньги впустую, вы рискуете потерять качество. Об этой ловушке подробнее — в статье про то, что нельзя отдавать AI.
Куда движется рынок и чего ждать дальше
Рост стоимости агентного AI — это не временный сбой. Это структурная тенденция. Чем сложнее задачи, которые мы поручаем AI, тем дороже каждый результат.
При этом провайдеры работают над оптимизацией: новые модели становятся эффективнее при тех же затратах, конкуренция на рынке давит на цены вниз. Но это процесс небыстрый. В ближайшие год-два стоимость агентных рабочих процессов продолжит расти — просто потому что спрос на них растёт быстрее, чем оптимизируется предложение.
Для маркетолога это значит одно: AI-бюджет теперь требует такой же осознанной стратегии, как бюджет на рекламу или контент. «Подключили — работает — оплачиваем» больше не работает.
Выигрывают те, кто умеет соединить активность инструментов с реальными результатами — и принимать решения на основе этих данных, а не интуиции.
Если вам интересно разбирать такие темы вместе — практично и без лишней теории — заходите в мой Telegram-канал. Там разборы, наблюдения и конкретные схемы — без шума и инфобизнес-крика.
По мотивам материала Marketing AI Institute «AI Costs Are Outpacing Marketing Budgets, So How Do You Strategize?».
Частые вопросы
Почему расходы на AI в маркетинге резко выросли?
Как контролировать бюджет на AI-инструменты?
Стоит ли отказываться от AI, если он дорожает?
Что такое токены в AI и почему они влияют на стоимость?
100 нейросетей
для экспертов
Подборка, которой реально пользуются — пришлю на почту. Без спама, отписка в один клик.
любых задач
и эффективности
и карьеры
Комментарии
Будьте первым — поделитесь мыслями или задайте вопрос.
Чтобы оставить комментарий — войдите
Это пара кликов. Чтобы избежать спама — только зарегистрированные пользователи. Никакой рассылки, только если вы сами захотите.