2025 год принес очередной апгрейд ИИ-рынка, но вот будет ли он в плюс для арбитражников — вопрос. Часть AI-трендов однозначно усложнит работу с платформами и снизит эффективность старых стратегий, но есть и такие тенденции, которые упростят закупку и дадут буст связкам.
В статье разберем 9 главных AI-трендов 2025 года, которые будут менять рынок арбитража и влиять на работу вебов.
Выход ИИ из рамок чат-ботов
Искусственный интеллект часто ассоциируется с GPT и другими чат-ботами. Но с 2025 года ИИ все чаще будет работать в бэкенде: анализировать данные, оптимизировать связки, предсказывать аукционы и автоматизировать закупку трафика. Причем речь не только про отдельные «умные» инструменты, но и про полноценную API-интеграцию ИИ во внутренние системы команд.
Что это значит для арбитража? Работа с ИИ больше не ограничивается кнопкой «Сгенерировать». Теперь медиабаинговым командам придется глубже копать в техничку:
настраивать API;
автоматизировать пайплайны данных;
адаптировать внутренние системы под ИИ-инструменты;
следить за корректностью алгоритмов и т. д.
И чем больше ИИ-инструментов будет в связке, тем выше необходимость обучать специалистов, которые способны поддерживать работу таких технологий.
Автоматизация через ИИ-агентов
Автоматизация больше не ограничивается смарт-биддингом или генерацией креативов. Новый тренд — ИИ-агенты — системы, которые не просто выполняют задачи, а самостоятельно принимают решения в рамках заданных сценариев.
Крупные компании вроде Salesforce уже тестируют «интеллектуальных агентов» для бизнеса. Их системы, например, умеют планировать встречи и анализируют отчеты.
В крипте тоже есть мощные агентные ИИ, например Virtuals Protocol и DAOS.fun (подробнее о них рассказали в отдельной статье, здесь же найдете краткую инструкцию, как создать собственного ИИ-агента).
Что касается арбитражного рынка, то пока нет ИИ-агентов, заточенных чисто под CPA. Но многие существующие инструменты можно адаптировать под арбитражные задачи, например для анализа связок, корректировки стратегий или автоматического подбора офферов.
Уход от мощных моделей
Еще недавно компании мерились мощностями AI. Но в 2025 году фокус меняется: важна не сила модели, а ее практическая полезность. Теперь в профессиональной индустрии ИИ оценивают не по количеству параметров и даже не по объему «съеденных» данных, а по тому:
- Насколько он адаптирован под конкретные задачи.
- Насколько удобны его настройки.
- Могут ли с ним работать не специалисты и т. д.
Именно поэтому в бизнесе люди выбирают не универсальные модели, а узкоспециализированные. Они точнее, быстрее, дешевле, их легче адаптировать под конкретные задачи, и они не перегружены ненужной информацией.
Интересный факт: рынок ИИ развивается по тому же сценарию, что и рынок ПК в 90-х, тогда компании гнались за мощностью процессоров и техническими бенчмарками. Теперь (когда ПК достигли достаточно хорошей базовой линии) разработчики не борются за «самую мощную модель» — вместо этого компании дорабатывают существующие решения под конкретные задачи: офисные ноутбуки, игровые ПК, дизайнерские компьютеры и т. д. Сейчас похожий процесс происходит с нейросетями.
Умеренный объем «скормленных» данных
Чем больше данных вы скормили нейросети, тем умнее она будет? Не совсем. Тесты показали, что переизбыток информации, наоборот, может ухудшить генерацию. Так что умеренный объем данных для обучения ИИ — одно из ключевых правил работы с нейронками в 2025 году.
Кстати, если вы регулярно работали в одном и том же чате GPT, то могли заметить, что со временем ответы становятся хуже. Это тот же эффект переизбытка данных. Поэтому после настройки GPT лучше сохранить ссылку чата, чтобы при необходимости возвращаться к его дефолтной, не перегруженной дополнительной информацией версии.
Требования к ИИ-грамотности
Умение использовать ИИ в работе — must-have, а вот более глубокое понимание AI-технологий — уже конкурентное преимущество. Это не значит, что каждому арбитражнику нужно становиться ML-инженером, но базовые знания становятся при найме козырем в рукаве. Что относится к базовым знаниям:
Как работают модели ИИ. Понимание принципов машинного обучения помогает оценивать, какие алгоритмы подходят для решения определенных задач.
Почему модели ошибаются. Алгоритмы могут занижать ставки, неправильно распределять бюджет или давать некорректные прогнозы — без базового понимания ML их ошибки сложно вовремя заметить и исправить.
Как адаптировать нейросети под свои задачи. Иногда модели дают слишком широкие или, наоборот, слишком узкие результаты. Умение правильно формулировать запросы и корректировать работу ИИ повышает их эффективность. О том, как настраивать ChatGPT под конкретные задачи, рассказали здесь.
Как минимизировать влияние «плохих данных». Если нейросеть обучена на неподходящей выборке, она будет генерировать бесполезные креативы и давать некорректные прогнозы по ставкам. Поэтому важно знать методы предварительной обработки данных, методы балансировки (oversampling или undersampling), методы устранения смещенных данных и т. д.
Для человека без навыков программирования на изучение этой базовой информации потребуется около 30–40 часов. Это не так много, если учесть, с какими задачами эти данные помогут в будущем справиться.
Правила регулирования искусственного интеллекта
В 2024 году ЕС принял Закон об ИИ (AI Act), который уже называют «GDPR для нейросетей». США, Россия и другие страны пока не торопятся с жесткими рамками, но вопрос регулирования — это лишь дело времени.
Такая разрозненность законов может стать для вебов головной болью, потому что «разные страны — разные правила игры». Кроме того, вывод ИИ в правовое поле приведет к тому, что придется:
в обязательном порядке маркировать AI-контент;
осторожничать с deepfake-контентом;
учитывать авторские права при генерации текстов, изображений и видео;
проходить дополнительные проверки на рекламных площадках.
Пока законы хаотичны, но крупные платформы, чтобы избежать штрафов, обычно берут за основу самые жесткие нормы. На всякий случай. Так что даже если в вашем ГЕО нет строгих правил, рекламные сети все равно могут их ввести. Для арбитражников это значит больше проверок, больше ограничений и больше времени на адаптацию.
Больше ИИ-угроз
Чем доступнее ИИ, тем активнее его используют киберпреступники. Дошло до того, что ФБР публикует предупреждения о новых схемах мошенничества с помощью нейросетей. Но здесь проблема не только в дипфейках. Сами модели ИИ уязвимы: есть методы, позволяющие намеренно «отравлять» алгоритмы ложными данными, чтобы они давали ошибочные результаты.
Так что в 2025 году даже соло-арбитражникам придется закладывать в план базовую защиту от ИИ-угроз. К счастью, пока достаточно двухфакторной аутентификации, проверки платежей и защиты API-интеграций. Крупным медиабаинговым командам стоит следить за обновлениями в сфере кибербезопасности и анализировать уязвимости, чтобы не попасть в ловушку «умных» атак.
Подсчет эффективности ИИ
Если раньше компании и вебы могли вкидывать бюджеты просто ради тестов, то теперь ИИ должен не просто «быть», а давать измеримый профит: сокращать расходы, повышать CR, давать прирост ROI. Так что вебам пора переключиться с эмоций на цифры и начать оценивать ИИ-инструменты по жестким метрикам. Начните с базовых вопросов:
Насколько нейросети реально повышают уровень конверсии?
Уменьшают ли расходы на лид?
Как часто нейронки дают ложные прогнозы?
Сколько времени уходит на исправление косяков AI?
Насколько повысился ROI и есть ли в этом реальная заслуга ИИ?
Сколько времени/сил/денег вы тратите на решение этих задач без нейросетей?
Чем больше вопросов вы поставите, тем меньше денег будете тратить на ненужные инструменты. Ответы на вопросы пишите обязательно в цифрах, они и есть ваши объективные метрики.
Вывод
ИИ все плотнее вплетается в арбитраж, но работать с ним уже не так просто. Генерировать креативы через GPT, Midjourney и Sora уже мало — нужно уметь подгонять AI-инструменты под свои связки, разбираться с API, следить за алгоритмами и учитывать все новые ограничения.
При этом меняется не только сам ИИ, но и рынок в целом. Автоматизация повсюду — но вместе с ней ужесточаются проверки. Возможностей больше — но и рисков хватает. Если раньше можно было просто тестить популярные модели, то теперь ИИ нужно оценивать по конкретным метрикам, а не по красивым кейсам.
