ИИ-агенты в арбитраже

Тренд 2026 года — автоматизация работы с трафиком, в первую очередь — через ИИ-агентов. Недавно Facebook* даже выпустил MCP-сервер с целью удобного подключения ИИ-коннекторов к Ads Manager для запусков, сбора статистики и аналитики.

Мы решили спросить у тех, кто занимается разработкой различной ИИ-автоматизации, что уже могут агенты и скоро ли технологии заменят байера. Но для начала вообще стоит разобраться, как ИИ-помощники появились в сфере affiliate-маркетинга.

Как ИИ-агенты пришли в арбитраж?

Тренд на ИИ-агенты начался примерно во 2-м квартале 2025 года — тогда появились первые массовые и относительно качественные решения: вышел ИИ-агент от OpenAI, взлетела популярность конструктора n8n и так далее.

Примерно тогда же начались первые эксперименты с попыткой получить трафик с использованием ИИ-агентов. Один из ранних подобных примеров — гайд от команды Cerber Arbitrage по получению УБТ с Pinterest.

Но настоящий хайп на ИИ-агентов начался в 2026 году из-за того, что, во-первых, разработчики из OpenAI, Antropic и т. д. начали делать сознательную ставку на развитие агентских возможностей в своих моделях. Во-вторых, из-за проектов вроде Openclaw (про него у нас была отдельная статья).

Так, на clawhub.ai можно найти огромное количество различных инструментов для практически любой работы, включая и запуски с FB* Ads (тут и спаинг, и запуски, и даже оптимизация готовых связок).

Разумеется, что сразу в индустрии начались попытки создавать своих ИИ-байеров. В данный момент уже несколько команд и соло-разработчиков пилят подобные инструменты с нуля, ставя перед собой крайне амбициозные цели по полной замене медиабаинговых отделов.

За этой гонкой крайне интересно наблюдать, но готовых и прошедших проверку практикой решений на рынке пока не так много — и тем интереснее было пообщаться с их командами.

Заливы с ИИ в Facebook Ads*

Один из первых подобных продуктов запилили разработчики из Сabinet Partners. По сути это «автозалив» в прямом значении, так как ребята обещают, что запускать можно хоть с телефона.

Но если классические сервисы автозалива позволяют всего лишь запускать много кампаний и собирают в одну таблицу статистику по ним, то у этого сервиса есть дополнительные настройки в виде 300+ автоправил, ML-аналитики и ИИ для управления кампаниями. И самое интересное из начинки — система внимательно изучает сигналы и с течением времени все лучше понимает, какой адсет может стать прибыльным, а какой нет. Так, CTR первых 6 часов предсказывает цену FD.

В результате благодаря такой ML-оптимизации значительная часть спенда приходится на более результативные адсеты и win-rate растет с 10 до +35%. Ну и конечно, байер может ставить свои правила для управления кампаниями и устанавливать целевые метрики (CPA, ROI, стоимость инсталла/регистрации/депозита), которые алгоритм учитывает и круглосуточно контролирует.

Разумеется, у нас возник вопрос, есть ли повышенный риск банов от FB*, который иногда чересчур агрессивно относился к любой автоматизации. Ребята предложили сплитануть и посмотреть на цифры самим — в личном кабинете есть развернутая статистика по банам:

Вдобавок у Cabinet Partners есть собственный MCP-сервер, а также ИИ-ассистент, которому можно задавать вопросы вроде «почему адсет встал в 3 ночи» или «какие связки за неделю зашли лучше» и получить развернутый ответ с цифрами или ставить правила/задачи по управлению РК (например, «Стопни рекламу с CTR ниже 1,5% и CPA выше $30»).

Разработчики обещают, что в ближайших обновлениях ИИ-ассистент еще больше прокачается (например, углубится работа с библиотекой креативов), а также появится ряд новых решений вроде встроенной модерации комментов.

Кроме этого, сервис хочет устроить масштабный турнир байеров Cabinet Arena с верификацией спенда и общей открытой таблицей. Будет крайне интересно понаблюдать за его ходом.

Пару слов стоит сказать и об ограничениях ИИ-автоматизации. Помимо «гигиены аккаунтов» (так Cabinet Partners называют собственную работу байера по выбору антика и прогреву аккаунта), ребята осознанно не автоматизируют 2 вещи: выбор креатива и оффера, а также стратегию портфеля (то есть выбор ГЕО, вертикали и решения, что и когда заливать).

И по их мнению, именно к этому и придет профессия байера — будет четкое разделение на:

• «Исполнение» — действия вроде запуска и мониторинга РК, остановки слабых связок, а также сбор данных, которое занимает 60–70% времени.

• «Принятие решений» — какие офферы брать, что тестить, как выглядит крео, с кем работать.

И если сегодня байер на 80% оператор и на 20% стратег, то через пару лет ситуация перевернется. И вырастут те байеры, кто «перевернется» первым.

Отсюда и рекомендация от сервиса всем FB*-байерам по развитию навыков. Необходимо улучшать:

• Креатив и продакшен. Ведь один креатив может отработать в 10 раз лучше другого при том же бюджете. И когда запуск стоит ноль времени, выигрывает тот, у кого больше гипотез.

• Чтение данных. Не в формате владения SQL, а именно способность задать правильный вопрос для последующей аналитики.

• Стратегия портфеля. То есть думать, как управляющий капиталом: какие вертикали держать, как раскидывать риск, когда выходить из связки. Со слов команды сервиса, это автоматизируется хуже всего.

• Навык четкого ИИ-промптинга. Уже сейчас топовый байер отличается от среднего тем, насколько четко формулирует, что хочет от AI.

Но не FB* единым — на рынке есть и другие сорсы, под которые делаются различные ИИ-инструменты. И далее мы расскажем про один интересный проект для работы с In-App.

ИИ-помощник для Moloco Ads

К ребятам из сервиса аренды аккаунтов Profit Rental регулярно приходило большое количество новичков, которые со старта не всегда понимали, как правильно анализировать кампании, креативы, паблишеров и принимать решения по оптимизации в Moloco Ads.

Отсюда и родилась идея создания Profit Mentor — ИИ-агента для сбора и представления в одном интерфейсе статистики из сорса (на что даже у опытных команд уходит много времени).

Бот подключается к кабинету Moloco DSP, анализирует кампании в реальном времени, транслирует данные по крео/кампаниям, сравнивает показатели с бенчмарками и дает понятные рекомендации: куда стоит смотреть, что лучше отключить, а где, наоборот, трафик идет хорошо.

Достаточно выбрать период, например последние 7 дней открутки, и уже через 30–60 секунд генерируется детальный HTML-отчет.

Кроме этого, в боте есть отдельная кнопка «Бенчмарки по GEO», чтобы выбрать из списка +20 основных ГЕО и увидеть средние CPM, CTR, CPI, CR в установку и т. д.

В одном из кейсов по переходу из FB* в Moloco Ads, который запостили Profit Rental, команде TraficHood данная фича очень помогла — ребята на 2–3-й день открутки просто запрашивали отчет, сверяли свои показатели с нормой и принимали решения — где пушить, а где останавливать.

В ближайшем будущем ребята планируют обучить систему на других источниках и добавить бенчмарки по Unity Ads. Ведь сейчас Unity показывает хорошие результаты, и у клиентов агентства появляется все больше запросов на аналитику и ориентиры по этому источнику. Также есть идеи развивать ИИ-автоматизацию и для Mintegral.

Но сложность в том, что у каждого источника своя логика, метрики, слабые места и механика оптимизации, поэтому ИИ-бот тоже должен создаваться уникальным под каждый конкретный канал.

И хотя бот Profit Mentor пока не может запускать кампании вместо байера, мы решили уточнить, а возможно ли сокращение спроса на байеров из-за ИИ, на что получили следующий ответ:

«Байеры все равно нужны: источник сам себя не запустит, стратегию не построит, гипотезы не проверит и креативный подход не придумает. Но требования к специалистам будут меняться.

ИИ может забрать часть рутины, но он не отменяет необходимость думать, анализировать и принимать решения. Поэтому сильные байеры, которые умеют работать с данными, креативами и инструментами автоматизации, будут только ценнее».

Вдобавок получили и конкретные рекомендации по тому, какие навыки, на взгляд разработчиков, стоит качать байеру:

• Насмотренность и умение работать с креативами. Креативы остаются одним из ключевых факторов результата, поэтому важно понимать, какие подходы заходят, как тестировать гипотезы и как искать новые углы подачи.

• Умение масштабировать, тестировать и анализировать данные. Даже если часть аналитики помогает делать ИИ, байер все равно должен понимать, что означают цифры и какие решения на их основе принимать.

• Умение работать с ИИ-инструментами. Те, кто научится правильно использовать автоматизацию, будут быстрее принимать решения, экономить время и эффективнее распределять ресурсы.

Заключение

В этой статье мы хотели подсветить существующие решения ИИ-автоматизации и поговорить с теми, кто их делает.

По итогам общения сложилось впечатление, что ИИ не сможет заменить живого байера. И для того чтобы остаться в нише и расти в доходе, требуется прокачивать свою насмотренность, умение работать с креативами, аналитические навыки, а также копить опыт работы с различными ИИ-инструментами. В этом сошлись обе опрошенные нами команды.

Но если арбитражник будет игнорировать перемены и лить по старинке, то есть серьезный риск проиграть более активным конкурентам, которые грамотно встраивают автоматизацию в свои рабочие процессы.

* Компания Meta — организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации.