ИИ заменил маркетолога. По крайней мере, в вакансиях
Я несколько лет нахожусь в перманентном поиске работы. Но, скорее, не для того, чтобы её поменять, а чтобы периодически мониторить рынок.
Пару лет назад интернет-маркетолог стоил 50–70–100 тысяч рублей, где в обязанности входило примерно всё. И это считалось нормой. «Зарплата в рынке», как мне однажды объяснили. А то, что в одной вакансии фактически собрали работу двух-трёх специалистов… ну, такое…
А что сегодня?
Зарплаты особо не изменились. Зато появилось новое объяснение: «теперь же есть ИИ».
А если искать работу в регионе, то и 100 тысяч местами воспринимаются как что-то сильно завышенное. При этом специалист по-прежнему должен уметь всё: ➢ Яндекс Директ; ➢ VK; ➢ аналитику; ➢ сайт; ➢ рассылки; ➢ контент; ➢ отчёты; ➢ иногда ещё CRM, SEO и «что-нибудь придумать для увеличения продаж».
И мне кажется, ИИ здесь не единственная причина. Очень уж хорошо он лёг на старую идею, которую инфобизнес продаёт годами: сложную профессиональную работу можно максимально упростить.
Если раньше из каждого утюга лилось: «Изучи Директ за два часа — и можешь полноценно запускать рекламу», то теперь: «Пусть за тебя всё делает ИИ».
И где-то между этими двумя идеями появилось ожидание, что теперь один интернет-маркетолог действительно может заменить целый отдел. Хотя отрицать очевидное бессмысленно: часть работы благодаря ИИ действительно стала занимать гораздо меньше времени. Собрать черновик семантики, обработать массив данных, подготовить варианты объявлений, свести информацию, поискать закономерности в отчёте, набросать структуру посадочной — всё это можно делать быстрее.
То, на что раньше условно уходил день, сейчас иногда занимает пару часов. И отсюда вполне закономерный вопрос бизнеса: почему работа специалиста вообще должна дорожать, если теперь он делает её быстрее? Даже с учётом инфляции.
Но здесь есть один нюанс. Бизнесу ведь нужен не человек, который восемь часов очень старательно двигает мышкой. По крайней мере я так думаю.
Ему нужна ценность работы специалиста.
Например, ИИ может за несколько минут выдать мне 50 вариантов заголовков для объявления. Но дальше всё равно кто-то должен решить: • на какой сегмент стоит рекламироваться; • какие запросы приведут потенциальных покупателей, а какие просто съедят бюджет; • почему CPL вырос в два раза: проблема в рекламе, посадочной или обработке заявок; • стоит ли масштабировать кампанию, остановить её или пересобрать; • какая заявка действительно имеет ценность для бизнеса, а какая просто красиво лежит в отчёте в колонке «конверсии».
То есть дешевле становится производство маркетинговой работы. Но не принятие маркетинговых решений. И вот здесь, как мне кажется, сейчас и происходит перекос.
Компания видит, что специалист с ИИ физически может закрыть больше задач, и пытается купить за те же условные 50–70 тысяч директолога, аналитика, копирайтера, CRM-маркетолога и немного веб-разработчика в одном лице.
Но способность быстрее написать десять текстов или собрать таблицу не отвечает на главный вопрос: а что вообще нужно делать? Куда, например, вложить рекламные 300 тысяч. Какую гипотезу проверить первой, а от какой отказаться. Почему реклама не приносит продаж. Где проблема: в трафике, посадочной, продукте или отделе продаж. И вот это пока всё ещё работа маркетолога.
Поэтому ценность специалиста, на мой взгляд, не в количестве произведённых объявлений, отчётов и потраченных часов. А в способности посмотреть на цифры, понять, что происходит, принять решение и отвечать за последствия этого решения.
ИИ не заменяет хорошего интернет-маркетолога. Он обесценивает аргумент: «Это дорого, потому что я долго это делал».
· 27.08
Мне думаю, здесь спор вообще поставлен немного не туда.
Фраза «ИИ делает производство, а решение всё равно принимает маркетолог» звучит убедительно, пока слово «решение» не начать раскладывать на части.
Что именно значит «принять решение»?
Собрать данные? Понять текущее состояние? Найти противоречия? Сформулировать гипотезы? Оценить варианты? Посчитать риск? Отбросить варианты, нарушающие ограничения? Выбрать лучший следующий ход? Определить условие, при котором надо остановиться? Или просто нажать «ОК» после того, как всё перечисленное уже сделала система?
Потому что последнее — это уже не столько принятие решения, сколько право финального утверждения.
И это принципиально разные вещи.
Если условная система получает факты, сама разделяет подтверждённое и неизвестное, выявляет конфликтующие данные, строит несколько сценариев, оценивает риск и ожидаемый эффект, применяет заранее заданные ограничения и в конце выдаёт:
делать / не делать / ждать; какой следующий ход; при каком новом факте решение должно измениться,
то значительная часть той самой «работы по принятию решения» уже произошла до появления человека.
Человек может сохранять ответственность. Человек может задавать цели. Человек может иметь последнее слово.
Но из этого совершенно не следует, что бизнесу по-прежнему требуется столько же человеческого труда для получения решения.
И вот здесь, на мой взгляд, находится настоящий эффект ИИ на маркетинг.
Не обязательно заменить маркетолога целиком.
Достаточно последовательно вынуть из его работы:
сбор информации → анализ → поиск закономерностей → генерацию гипотез → прогноз → сегментацию → подготовку эксперимента → оптимизацию → контроль аномалий → сравнение сценариев → выбор следующего действия.
После этого можно торжественно оставить человеку «стратегическое решение».
Только возникает неприятный вопрос: а сколько часов человеческой работы осталось между уже подготовленным системой next best action и кнопкой «утвердить»?
И тезис про зарплаты здесь тоже ничего не доказывает.
Даже если зарплата хорошего маркетолога вообще не снизится, рынок всё равно может радикально измениться.
Было условно:
1 руководитель + 3 маркетолога + аналитик + копирайтер.
Стало:
1 сильный человек + автоматизированный контур.
Зарплата этого одного человека может даже вырасти.
Но это будет не доказательством того, что ИИ никого не заменил.
Это будет ровно обратное: один человек стал способен поглощать работу нескольких ролей.
Поэтому смотреть только на вилку зарплаты оставшегося специалиста — плохой способ измерять автоматизацию.
Надо смотреть ещё на:
сколько людей требуется на тот же объём результата; сколько функций объединяется в одной вакансии; что происходит с junior/middle-слоем; сколько работы приходится на одного специалиста; как меняется число вакансий относительно объёма бизнеса; какая часть старых навыков превращается из профессии в функцию внутри инструмента.
И здесь есть ещё одна подмена.
«ИИ помогает сильным специалистам» часто подаётся как аргумент против замещения.
Хотя экономически это один из главных механизмов замещения.
Если технология делает одного сильного специалиста в 3 раза производительнее, компании совсем не обязательно увольнять именно этого специалиста.
Она может просто не нанять ещё двоих.
Поэтому я бы не ставил вопрос как «заменит ли ИИ маркетолога».
Это слишком примитивная постановка.
Интереснее другое:
какая часть нынешней стоимости маркетолога связана с постановкой целей, ответственностью и действительно уникальным контекстом, а какая — с интеллектуальными операциями между входными данными и следующим действием?
Потому что именно вторую часть сейчас автоматизируют очень быстро.
И когда она исчезает, профессия не обязана исчезнуть.
Но совершенно точно меняется количество людей, которым рынок готов за неё платить.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён