AI стал главной темой Каннского фестиваля, но за поверхностным шумом кроется глубокий сдвиг в подходах к таргетингу. Индустрия уходит от "идентификаторов" (куки, device ID, email) к data-driven стратегиям на основе поведения. В условиях ужесточения privacy и исчезновения привычных идентификаторов (пример — iOS 14.5), актуальным становится не то, кто пользователь, а что он сделает дальше.

• AI-модели, обученные на реальных паттернах поведения и контекстных сигналах, позволяют находить новые аудитории, прогнозировать окна конверсий и адаптироваться к изменяющимся трендам — даже там, где identity-технологии бессильны (например, iOS-приложения, DOOH, privacy-first web).
• Маркетологам стоит оценивать AI-платформы не по наличию “AI”, а по способности выявлять неожиданные сегменты, прогнозировать результаты до закупки и работать в средах без идентификаторов.
• Трансформация: от анализа профилей — к поиску повторяющихся моделей поведения (“patterns in motion”). Например, AI способен выявить будущего покупателя авто за несколько недель до посещения дилера или выделить “опытных искателей” для adventure-кампаний по последовательности digital-активности.
• Рекомендация: запускать A/B-тесты поведенческого таргетинга параллельно с классическим демо-таргетингом и измерять не только reach, но и predictive lift, чтобы увидеть преимущество data-driven подхода.
• Вывод: выигрывают те бренды, которые первыми внедряют паттерновый и контекстный AI-таргетинг, а не продолжают “театрально” играть в идентичности.