Искусственный интеллект в FMCG: кейс с высокой эффективностью рекламы от Buzzoola и «Увелка»
Современные потребители ежедневно видят огромное количество рекламных видео, из-за чего перестают замечать шаблонные сообщения. Особенно актуальна эта проблема для производителей продуктов питания: в условиях жесткой конкуренции эффект «рекламной слепоты» проявляется здесь быстрее, чем во многих других нишах. В такой ситуации ключевую роль играет не просто количество показов, а именно качество взаимодействия с аудиторией — способность зацепить зрителя, удержать его внимание и пробудить интерес к товару.
Именно с этой целью компания «Увелка» (ООО «Ресурс») совместно с Buzzoola и агентством Media Instinct Group протестировала AI-ролик, чтобы проверить, насколько эффективно он сможет пробиться через цифровой шум и вовлечь зрителей. Подробности кампании — в материале участников проекта для Sostav.
Кто был клиентом
«Увелка» (ООО «Ресурс») — российский производитель бакалейных товаров, специализирующийся на крупах, кашах и завтраках. В рамках продвижения акцент делался на линейке зерновых хлопьев: «Хлопья овсяные питательные», «Хлопья рисовые» и «Хлопья 5 злаков».
Поставленные цели
Главной задачей стало повышение узнаваемости бренда среди массовой ЦА в сегменте зерновых хлопьев.
Для реализации требовалось обеспечить широкий охват, протестировать креатив, созданный искусственным интеллектом, а также увеличить процент зрителей, которые досматривают видео до конца (VTR).
Кого хотели привлечь
Основной аудиторией стали мужчины и женщины 18-45 лет со средним и выше доходом по всей России, кроме Москвы и Санкт-Петербурга. Для точного таргетинга задействовали Big Data MTС, учитывающую интересы и поведенческие паттерны:
- активные онлайн-покупатели, ищущие скидки и спецпредложения
- ценители гастрономии, последователи ЗОЖ, посетители вегетарианских кафе
- пользователи сервисов доставки, любители кулинарии, фитнес-энтузиасты, следящие за весом и здоровым питанием
Как проходила кампания
Media Instinct Group вместе с Buzzoola запустили продвижение через Buzzoola DSP — платформу для видеорекламы с ML-алгоритмами, которые в режиме реального времени улучшают ключевые показатели. Проект реализован в три фазы:
Фаза 1. Создание креатива
Видео разработали с привлечением нейросетей, что стало главной фишкой проекта. В насыщенной рекламной среде это дало конкурентное преимущество за счет нестандартного подхода в FMCG, где обычно снимают традиционные ролики с актерами и реальной продукцией.
Фаза 2. Запуск с широким охватом
На старте использовали широкие сегменты для анализа первичного отклика, после перешли к точному таргетингу на основе Big Data MTС. Сформировали группу, максимально заинтересованную в ЗОЖ и питании. Сегментация проводилась по цифровым следам — посещаемости сайтов и интересам.
Ключевую роль сыграла ML-оптимизация от Buzzoola. Алгоритм анализировал до 20 параметров в реальном времени, прогнозируя вероятность полного просмотра или клика. На основе анализа система:
- автоматически перераспределяла бюджет между показами;
- отсекала нерелевантный трафик;
- выбирала оптимальные площадки и позиции.
Фаза 3. Замер эффективности
На завершающем этапе провели Brand Lift исследование для оценки влияния рекламы на восприятие бренда.
Достигнутые показатели
Проект превзошел ожидания по ключевым метрикам. Пользователи не только досматривали ролик, но и активно переходили на сайт, изучали товар и проводили там больше времени, чем прогнозировалось. CTR достиг 1,5% при плане 0,95%, VTR — 93% (ожидалось 70%). Уровень отказов снизился с прогнозируемых 60% до 33%, средняя длительность сеанса выросла с 30 до 56 секунд.
Brand Lift исследование зафиксировало рост бренд-метрик: узнаваемость выросла на 7 п.п. (16% против 9,1% в контрольной группе), запоминаемость рекламы — на 3,3 п.п. (7,6% против 4,3%), готовность к покупке достигла 7,4% при целевом показателе 5,2%.
Итоги
Успех обеспечен грамотным сочетанием технологий. AI-креатив помог выделиться в рекламном потоке. Точный таргетинг Big Data MTС обеспечил попадание в целевую группу, а ML-оптимизация усилила эффективные показы. В результате кампания не только вовлекла аудиторию, но и значительно повлияла на восприятие марки: выросла узнаваемость, запоминаемость и покупательская мотивация.
Полина Ермольчева, директор по продажам Buzzoola:
Проект «Увелка» (ООО «Ресурс») показал, как искусственный интеллект может трансформировать ключевые этапы продвижения — от генерации контента до оптимизации размещения через ML-модели. Мы доказали эффективность сочетания AI-креативов и машинного обучения для улучшения KPI. Глубокая аналитика позволила обеспечить высокий пост-клик и точное взаимодействие с ЦА, подтвердив, что даже в масштабных кампаниях инструменты на основе ИИ дают измеримую бизнес-отдачу.
Мария Афанасьева, руководитель направления цифрового и торгового маркетинга бренда «Увелка» (ООО «Ресурс»):
В начале 2025 года, несмотря на успешный рекламный опыт, мы осознали необходимость обновления коммуникаций. Прогресс не стоит на месте, но консервативность бакалейного сегмента требует осторожности в следовании трендам.
Текущая экономическая ситуация диктует поиск альтернатив дорогим съемкам. В этом эксперименте мы эффективно интегрировали нейросети в производство контента. Для минимизации рисков негативной реакции тестировали ролики через Tiburon Fastuna. Совместный подбор тактик и таргетингов обеспечил эффективное взаимодействие с потребителем. Результаты позволяют высоко оценить нашу работу и определить стратегию на будущее.
Галина Фунтова, руководитель группы по планированию в цифровых СМИ Media Instinct Group:
В наших кампаниях мы всегда фокусируемся на оптимизации ресурсов и эффективности. Использование AI-креативов с предварительным тестированием через Tiburon Fastuna и размещение на Buzzoola дали качественный контакт с аудиторией: исследование показало высокий отклик, а медиаметрики подтвердили успех. Brand Lift Study зафиксировал рост бренд-показателей, что доказало эффективность подхода с применением ИИ.
Источник: http://www.sostav.ru/publication/kejs-buzzoola-i-uvelka-resurs-kak-ii-kreativ-v-fmcg-pomog-dostich-vtr-93-85125.html
