Реклама на автопилоте: как алгоритмы изменили поведение малого бизнеса в 2025

В первой половине 2025 года малый и средний бизнес (МСП) в России заметно активизировал работу с медийными инструментами. Согласно исследованию Яндекс Рекламы, предприниматели всё чаще делают ставку не на "имиджевую рекламу", а на кампании, где можно отследить эффективность, протестировать гипотезы и подключить "умные" стратегии на основе машинного обучения.

Основные выводы исследования

1. Телекоммуникации — лидер по росту: расходы на медийную рекламу увеличились в два раза.

2. Туризм и логистика: бюджеты выросли почти на 80%.

3. Крупнейшие вложения зафиксированы у компаний в сферах недвижимости, FMCG и развлечений.

4. Форматы с максимальной заметностью стали приоритетом: баннеры под поисковой строкой, премиум-размещения и билборды на партнёрских площадках Яндекса.

5. В сегменте развлечений расходы выросли почти втрое, а в категории стройматериалов - на 73%.

6. Lift-исследования (бесплатные инструменты для оценки влияния рекламы на бизнес-показатели) используют уже 56% компаний МСП (+12 п. п. за год).

7. На кампании с lift-исследованиями приходится 66% медийных бюджетов (+17 п. п.).

8. AI-стратегии становятся массовыми: реклама каждого пятого бизнеса управляется машинным обучением. Средний квартальный бюджет кампаний на ML вырос в 2,2 раза — до 68 147 рублей.

Почему МСП активнее используют медийные инструменты

• Ужесточение конкуренции в традиционных нишах.

• Рост стоимости контекстной рекламы, что стимулирует бизнес искать форматы для масштабного охвата.

• Более доступные AI-решения: даже малый бизнес может тестировать машинное обучение без специалистов по data science.

• Ставка на измеримость: предприниматели хотят видеть ROI, а не просто показы и клики.

Сравнение 2024 и 2025 годов

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: вести рекламу без проверки результативности.

• Последствие: бюджет уходит на показы без эффекта.

• Альтернатива: подключение lift-исследований и аналитики.

• Ошибка: игнорировать AI-инструменты.

• Последствие: медленные и неточные кампании.

• Альтернатива: использовать ML-стратегии для оптимизации ставок.

• Ошибка: выбирать только стандартные форматы.

• Последствие: низкая заметность в конкурентной среде.

• Альтернатива: премиум-баннеры и крупные форматы на партнёрских площадках.

А что если бизнес полностью перейдёт на AI-управление рекламой?

Сценарий вполне реален: алгоритмы смогут управлять медиапланами, распределять бюджеты и проводить A/B-тесты в режиме реального времени. Это даст малым компаниям инструменты уровня корпораций, но при этом потребует грамотного контроля и корректной постановки целей.

Плюсы и минусы AI-стратегий для МСП

FAQ

Что такое lift-исследования?
Это методика оценки влияния рекламы на бизнес-метрики (например, рост продаж или узнаваемости).

Зачем малому бизнесу "умные стратегии"?
Они экономят время и деньги, распределяя бюджет максимально эффективно.

Какие форматы рекламы сейчас самые популярные?
Баннеры под строкой поиска, премиум-размещения и цифровые билборды на партнёрских площадках.

Сколько нужно вложить в ML-кампанию?
Средний бюджет — около 68 тыс. рублей за квартал, но старт возможен и с меньшими суммами.

Мифы и правда

• Миф: медийная реклама подходит только крупным компаниям.

• Правда: всё больше МСП используют такие форматы благодаря доступным AI-решениям.

• Миф: AI полностью заменит маркетолога.

• Правда: алгоритмы помогают управлять кампаниями, но стратегию задаёт человек.

• Миф: премиум-форматы слишком дороги для малого бизнеса.

• Правда: МСП всё чаще используют их, видя эффект в росте охвата.

3 интересных факта

1. В индустрии развлечений вложения в медийку выросли почти втрое — это один из самых динамичных сегментов.

2. Более половины малого бизнеса уже использует бесплатные исследовательские инструменты Яндекса.

3. Средний ML-бюджет вырос в 2,2 раза всего за год — показатель доверия к автоматизации.

Исторический контекст

• 2020-2022: МСП в основном использовали контекстную рекламу и соцсети.

• 2023: первые кампании с AI-стратегиями, рост интереса к аналитике.

• 2024: lift-исследования начали набирать популярность.

• 2025: массовое внедрение ML-моделей и удвоение бюджетов в ключевых сегментах.