Частка ChatGPT серед маркетологів впала до 74,5%, тоді як Claude зріс до 72,3%

Динаміка використання інструментів та ШІ-агентів

Компанія Basis опублікувала четвертий щорічний звіт AI and the Future of Marketing, опитавши 184 фахівців із маркетингу та реклами. Дослідження зафіксувало зміну лідерів серед генеративних моделей: частка ChatGPT скоротилася з 88,6% до 74,5%, тоді як Claude продемонстрував зростання з 17,9% до 72,3%. Серед платних інструментів, за які платять 88,6% опитаних організацій, найпопулярнішим став Claude Pro з часткою 33,1%, випередивши Microsoft Copilot Premium (29,4%) та ChatGPT Pro (25,2%).

Щоденне застосування технологій штучного інтелекту зросло до 61,4% порівняно з 33,6% у 2025 році та 10,9% у 2023 році. При цьому 51,1% організацій уже використовують автономних ШІ-агентів. Найчастіше агентам доручають такі завдання:

• Звітність та аналітика — 72,3%;
• Створення брифів для кампаній — 56,4%;
• Генерація контенту — 45,7%;
• Оптимізація креативів — 38,3%;
• Медіапланування — 35,1%;
• Закупівля медіа — 18,1%.

Попри активні витрати, лише 6,5% компаній вимірюють фінансову віддачу (ROI) від упровадження ШІ за чіткими метриками й орієнтирами. Ще 23,4% роблять це суто на основі суб'єктивних спостережень, а 65,1% або не проводять оцінку взагалі, або не мають про неї інформації.

Кого стосуються результати дослідження

Звіт орієнтований на керівників агенцій, бренд-маркетологів та медіабайєрів. Згідно з даними опитування, сприйняття користі ШІ суттєво різниться залежно від посади. Серед керівників рівня віцепрезидента (VP) і вище 66,2% стверджують, що штучний інтелект зробив їх помітно чи значно ефективнішими у роботі, використовуючи його переважно для аналізу й ухвалення рішень. Серед спеціалістів початкового та середнього рівнів 21,0% взагалі не зафіксували вимірного покращення якості своєї праці, оскільки застосовують ШІ здебільшого для виконання рутинних операцій створення контенту.

Що робити командам із маркетингу

Маркетинговим відділам не слід обмежуватися однією екосистемою, оскільки ринок рухається до паралельного використання кількох моделей водночас. Практичні кроки, які випливають із результатів звіту:

• Навести лад у власних даних (first-party data): лише 13,0% опитаних назвали свої дані структурованими та комплексними, тоді як низька якість корпоративної інформації безпосередньо обмежує потенціал ШІ-агентів.
• Упровадити точні метрики ефективності: оскільки лише 6,5% вимірюють рентабельність за визначеними стандартами, компаніям необхідно розрахувати реальну економію часу та витрат замість суб'єктивних оцінок.
• Тестувати Claude для складних робочих завдань: стрімке збільшення користувачів платних підписок Claude Enterprise та Claude Pro вказує на зміну робочих процесів в індустрії.

Чого поки не відомо

У звіті Basis не розкривається похибка вибірки та точна методологія рекрутингу 184 респондентів. Також відсутні дані щодо прямої фінансової продуктивності створених ШІ-агентів і конкретних бюджетів, які компанії закладають на інтеграцію кастомних моделей.