AdExchanger разбирает, почему идея «магической кнопки» AI-аналитики в рекламе не работает без глубокой предметной экспертизы. Генерик-инструменты плохо справляются со специализированными задачами adtech: не понимают нюансы атрибуции, определение new-to-brand, собственные метрики и схемы кросс-канального измерения, поэтому часто выдают неполные или неверные инсайты.

Автор подчёркивает, что цель AI — не заменить аналитиков, а усилить их: вместо типичного распределения времени 70/30 в пользу написания SQL и сборки дашбордов AI позволяет перевернуть пропорцию и освободить ресурс на эксперименты и стратегию. В фокусе материалa — Amazon Marketing Cloud с Ads Agent skills: поверх приватно-безопасного аналитического контура AMC появились no-code-решения для маркетологов и специализированный AI-слой, который берёт на себя рутину по построению аудиторий и кастомных анализов. Критически важен семантический слой бизнес-знаний (определения колонок, формулы расчёта метрик, справочники измерений), которым «кормят» агента. Компании, которые раньше не могли оправдать инвестиции в продвинутую аналитику, теперь могут стартовать быстрее и получить конкурентное преимущество за счёт более быстрых решений и глубины инсайта.