У залах засідань Fortune 500 директори з маркетингу стикаються з новою й не надто приємною реальністю: **звичний маркетинговий підхід** працював десятиліттями, але тепер швидко втрачає актуальність. Коли пошук і відкриття продуктів переміщуються від класичних пошуковиків до AI-інтерфейсів, CMO змушені переглядати, **як вимірюється маркетинг**, як вибудовуються команди та що сьогодні означає лідерство у функції.
Розмови про бюджети й бренд-стратегію нікуди не зникли, однак дедалі частіше їх перекриває гостріший блок питань. Які маркетингові метрики мають сенс, коли споживачі починають пошук у ChatGPT, а не в Google? Як перебудувати маркетингову організацію, якщо AI здатен генерувати кампанії, аналізувати результативність і масштабно персоналізувати досвід без армії фахівців? Які навички стають ключовими, коли технології змінюються кожні кілька місяців?
Одна з керівниць, яка чує такі обговорення з перших вуст, — Лара Балазс, директорка з маркетингу Adobe. Значну частину часу вона присвячує спілкуванню з колегами, що проходять через ці виклики.
«Роками це звучало як: “Витрачайте менше, але впливайте більше”», — каже Балазс. «А тепер я чую: “Є AI. Зробіть це”».
Така вказівка **надто загальна й безмежна**, бо готового сценарію просто немає. AI розвивається швидше, ніж більшість маркетингових структур устигає пристосуватися, тож CMO фактично пишуть новий підручник у режимі реального часу.
Злам уже відображається в метриках, які донедавна були опорою маркетингу. Із переходом discovery у AI-інтерфейси керівники бачать падіння трафіку та виручки, що раніше стабільно приходили з пошуку. Бренди, які не з’являються в AI-згенерованих рекомендаціях, ризикують **випасти з розгляду** ще до того, як клієнт узагалі зайде на сайт.
Через це маркетинг розширює рамки: від кампаній — до рішень рівня всього підприємства, включно з технологіями й даними, проєктуванням процесів та розподілом інвестицій поряд із креативом і медіа.
«Якщо ви не розмовляєте зі своїм CFO постійно, так само як із CIO, CTO та будь-ким із C-suite, **ви опиняєтеся в мінусі**», — каже Балазс.
Сьогодні інсайти про клієнтів впливають на рішення щодо технологій, даних і розвитку продуктів, що тягне CMO до тіснішої співпраці з фінансами, інженерією та ІТ. Фінансова грамотність, технічна обізнаність і організаційне лідерство стають такими ж важливими, як побудова бренду та генерація попиту.
Перезбірка маркетингової команди під AI
Перші кроки з AI здебільшого були експериментальними: команди перевіряли, де технологія може дати вимірювану цінність. Тепер цей етап змінюється більш продуманими рішеннями — що саме вбудовувати в щоденну роботу і які ініціативи заслуговують **довгострокових інвестицій**.
Балазс радить починати з конкретного сценарію використання, який напряму прив’язаний до бізнес-цілі. Для кожної ініціативи потрібні виконавчий спонсор, чітка відповідальність і команда, готова тестувати, вчитися та вдосконалювати підхід перед масштабуванням.
Паралельно змінюються й організаційні структури. Замість класичного поділу за функціями компанії формують мультидисциплінарні групи навколо бізнес-завдань. Балазс називає їх mission teams, а в інших компаніях використовують назви на кшталт swarms або tiger teams.
Такий формат поєднує маркетологів, інженерів, продакт-менеджерів і спеціалістів із даних, допомагаючи рухатися швидше, поки можливості AI **стрімко зростають**.
Нові KPI, коли пошук переходить в AI
SEO формувало цифровий маркетинг понад два десятиліття, даючи зрозумілу логіку того, як люди знаходять продукти та послуги. Але цей каркас поступово поступається місцем новій поведінці: користувачі дедалі частіше доручають AI системам порівнювати товари, стисло підсумовувати відгуки, пояснювати функції та рекомендувати покупку.
Для керівників маркетингу це означає нову ключову метрику: як часто бренд з’являється в AI-відповідях і як така видимість впливає на рішення про купівлю.
Adobe почала уважніше вивчати цей зсув після того, як помітила падіння трафіку, пов’язаного з традиційним пошуком — колись **передбачуваним джерелом доходу**. Зі зміною поведінки споживачів компанія намагалася зрозуміти, яку частину змін спричинили великі мовні моделі.
Результатом стало створення LLM Optimizer — інструмента, що допомагає відстежувати та підвищувати частоту появи продуктів Adobe в AI-згенерованих відповідях.
Після впровадження, за словами Балазс, компанія отримала 200% зростання видимості бренду для продуктів на кшталт Acrobat і Firefly. Маркетологи все ще уточнюють, як коректно вимірювати присутність у відповідях AI — наприклад, частоту згадок або рекомендацій. Утім, це вже дає ранній сигнал про те, як змінюється **відкриття продуктів**.
Для маркетингових лідерів розуміння того, як AI системи підбирають і рекомендують товари, стає не менш важливим, ніж розуміння того, як люди шукають у браузері.
CMO як стратегічний координатор у добу AI
У сукупності ці зміни радикально переосмислюють роль CMO.
Балазс описує сучасного CMO як chief marketing orchestrator — людину, що переходить від керування окремими функціями до координації цілісної системи людей, технологій, даних і AI.
Водночас змінюються й вимоги до лідерства. Посада дедалі більше потребує вміння вести технологічні рішення навіть без інженерного бекграунду.
«Я не інженер», — каже Балазс. «Більшість маркетологів — теж ні».
Завдання полягає в тому, щоб розуміти технології достатньо глибоко: ставити правильні запитання, перекладати технічні можливості в бізнес-результати та допомагати організації **швидко діяти**.
Зрештою, Балазс вважає, що вирішальною перевагою буде не технічна експертиза.
«Мислення матиме значення», — каже вона. Маркетингові організації, які переможуть, складатимуться з людей, що охоче навчаються, спокійно ставляться до невизначеності та отримують енергію від змін. Це ті, хто, за її словами, **«приймає сірі зони»**.
Ця історія спочатку була опублікована на Fortune.com
