Изображения
5 октября 2026 г.
Как сделать баннер нейросетью: ИИ для рекламы
Если вы когда-нибудь занимались рекламой и маркетингом, то сталкивались с тем, что вам нужна рекламная кампания с баннерами, но вручную делать крайне долго, а заказывать стоит денег и времени. Сегодня это можно сделать менее чем за час, включая согласование. Тут проблема не в том, умеет ли ИИ рисовать, а в том, может ли она захватить внимание, учесть вашу аудиторию и требования площадки. Безусловно, при большой рекламной кампании тяжело обойтись без дизайнера, но если вам нужны прототипы или быстро и дешево сгенерировать несколько рекламных баннеров, то вам стоит уметь работать с ИИ.
Если вы когда-нибудь занимались рекламой и маркетингом, то сталкивались с тем, что вам нужна рекламная кампания с баннерами, но вручную делать крайне долго, а заказывать стоит денег и времени. Сегодня это можно сделать менее чем за час, включая согласование. Тут проблема не в том, умеет ли ИИ рисовать, а в том, может ли она захватить внимание, учесть вашу аудиторию и требования площадки. Безусловно, при большой рекламной кампании тяжело обойтись без дизайнера, но если вам нужны прототипы или быстро и дешево сгенерировать несколько рекламных баннеров, то вам стоит уметь работать с ИИ.Кроме того, объем креативов растет быстрее, чем способность их тестировать. Что же делать?В этой статье разберем, какие инструменты, и главное как, закрывают задачи баннерной рекламы, как построить процесс, где ИИ экономит время - а где лишь создает риски.Баннерная реклама пережила несколько волн трансформации от статичных JPEG в 2000-х и до нынешних возможностей с персонализацией в реальном времени. Нейросети - следующая волна, но ее часто понимают упрощенно, как обычную генерацию изображений, а это на самом деле только один из этапов. Баннер отличается от иллюстрации, ибо у него есть требования и результативность: клики, конверсия, узнаваемость. Хоть будет картина эпохи возрождения, но если она не решает задачи маркетинга, то тогда это просто иллюстрация.В этой статье мы разберем, какие типы баннеров ИИ делает хорошо, а какие - пока плохо, узнаем о пайплайне создания баннера, что с авторскими правами и товарными знаками, как все это тестировать, не разорив свой отдел, и наконец, какие метрики покажут, что баннеры окупаются.Перед тем как начать, хочу сказать, что мы будем использовать лучшие нейросети в этой статье, и все они доступны на BotHub. Все модели доступны по ссылке, а по реферальной ссылке вы получите 300.000 CAPS для тестирования своей рекламной стратегии через ИИ.
Что ИИ умеет в баннерной рекламе (и что нет)
Стоит сразу обозначить, что когда человек пишет промпт «девушка с кофе в кафе, утренний свет», он решает задачу иллюстратора. А когда нужно писать промпт для баннера, нужно думать как маркетолог и решать эту задачу. Иллюстрация самодостаточна, ее ценность заключена в самой картинке. А вот баннер - это уже инструмент с особыми требованиями, место под заголовок, место под логотип, ограничения и даже KPI по кликам, как говорили мы уже.Так что нужно понимать, что реальная единица работы - это композиция всех элементов задания. ИИ может эту работу выполнить, но нужно будет проработать промпт. И сразу определите критерий качества, определить, что для вас значит «качественный баннер». Как мы уже говорили, в отличие от иллюстрации, важен результат в цифрах. И все это еще нужно отполировать сверху, понимая, что это кампания, и нужны несколько, условно 8-15, вариантов под разные сегменты и площадки. Вот тут ИИ может отлично помочь, и если у вас есть готовый баннер, и если вы еще работаете над баннерами, вы сразу можете определить количество и стиль. Но отобрать из них рабочие варианты и довести до итога - работа маркетолога, а не ИИ.Форматы и ИИ
Обычно в рекламном маркетинге самые популярные форматы - это статика, адаптивные и видео-баннеры. И в каждой из них ИИ выделяется по-разному - где-то он генерирует классный результат, а где-то может принести лишь потери.Во-первых, самая зрелая категория - это статика. ИИ уверенно генерирует любые фоны, абстрактные композиции, предметные сцены без сложной геометрии, портреты с контролируемым освещением. Хорошо работают задачи по замене фона, атмосферным подложкам, серия сцен в разных схемах. Но плохо работает точная типографика внутри изображения, сложные продуктовые сцены.А вот в адаптивных форматах ИИ дает огромную экономию. Если вдруг один и тот же креатив нужен в 10-15 размерах, а ручная перекомпоновка занимает часы, то через связку генерации мастер-изображения вместе с автоматической адаптацией через шаблоны сокращается время в разы. Важно отметить, что нейросеть генерирует мастер, а не каждый размер отдельно.Но в видео-баннерах ИИ уже слабоват. Если ваш маркетинг копирует популярность ИИ-роликов и фокусируется на обыгрывании ИИ-видео и историй, то нейросеть и является фишкой. Если вы именно обыгрываете тренды, а не просто потому что дешево, то может принести пользу. Но если генерировать ролики впустую, то ИИ здесь не помощник, кадры не консистентны, есть артефакты в движении и в использовании предметов, невозможность контроля тайминга под текст. Для полноценного видео-баннера с продуктом, актером и озвучкой ИИ слабо подходит, разве что вы, как я уже говорил, не захотели обыграть тренд на ИИ-истории.Ограничения
Было бы нечестно не рассказать о конкретных ограничениях генерации баннеров через ИИ. Во-первых, это мелкий текст. Иногда даже GPT Image 2 ошибается в генерации текста, так что генерировать текст стоит только с полной проверкой, а лучше - делать и накладывать самому поверх все заголовки и дисклеймеры. Внутри генерации текст лучше допускать как декоративный элемент, и то с проверкой, что нет опечаток или псевдо-текста.Также нейросеть плоха в конкретных бренд-цветах. Попросить сгенерировать «фирменный синий #1A4F8B» - не значит получить его в точности на выводе. Модель интерпретирует цвет как понятие, а не как значение. На выходе может получиться оттенок, похожий на запрошенный, но не совсем равный ему. Если у вас жесткий брендбук, то такое может быть критичным. Конечно, чаще всего незаметна разница, а иногда ее и нет, но если получилось - то стоит приводить к бренд-цветам на этапе постобработки.Но что точно не стоит отдавать на откуп нейросети - это юридически значимые элементы. Дисклеймеры, условия акции, ссылки на лицензии, всевозможные маркировки, предупреждения - все это лучше как минимум задать полным точным текстом при генерации, а еще лучше - на этапе постобработки вставить.И из категории юридически значимых элементов стоит проверять на лица людей и товарные знаки. Авторские права - большой риск, и можно получить судебные иски на сотни тысяч или миллионы рублей, если не заметить, как в публикацию ушла рекламная кампания с чужим настоящим лицом или товарным знаком. Так что стоит оговаривать в промпте и проверять после.Инструменты генерации
Мы разобрали несколько ИИ на нашей платформе BotHub для генерации картинок. Для генерации баннеров нам важен контроль композиции (где остается место под текст), работа с референсом (товар или фон), качество текста внутри кадра и скорость перебора вариантов.Все доступные модели для генерации изображений доступны по ссылке.
GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 - новейший флагман в генерации изображений, силен в тексте и понимании сложных составных промптов. Если нужно описать сцену с несколькими объектами, условиями, текстом, то он держит структуру лучше многих. Слабое место - это стилизация, он склонен к чистым шаблонам, и пользователи могут задетектить GPT-стиль, если не описать стиль четко.
Nano Banana 2 Lite
Nano Banana 2 Lite - флагманская модель от Google, входящая в Gemini. Рабочая лошадка и для генерации изображения, и для image-to-image, так что если у вас есть фото товара и нужно получать вариации или мастер-изображение - то эта модель отлично подходит. Лучше адаптируется под текст и юридические требования законодательства.
За генерацию изображения выше - около 6 рублей.
Nano Banana Pro - топовая последняя модель от Google. Сильна в таких же категориях, как и ее собрат, но качественнее и креативнее.
Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro
Nano Banana Pro - топовая последняя модель от Google. Сильна в таких же категориях, как и ее собрат, но качественнее и креативнее.
За генерацию изображения выше - около 26 рублей.
Gen 4 Image - модель для генерации фотографий на основе изображений от RunwayML. Фокусируется на фотореализме и свете. Хорош для предметных сцен и портретов, где важна физика освещения, а не художественность. Его кейс использования - это image-to-image, без текста, так что подходит для генерации фона.
Gen-4-Image
Gen 4 Image - модель для генерации фотографий на основе изображений от RunwayML. Фокусируется на фотореализме и свете. Хорош для предметных сцен и портретов, где важна физика освещения, а не художественность. Его кейс использования - это image-to-image, без текста, так что подходит для генерации фона.
Цена генерации - 7 рублей.
Qwen-Image-3 - китайская открытая модель от Alibaba. Развивается прогрессивно, каждая версия отличается от другой в лучшую сторону. Хорошо подойдет для генерации баннеров с текстом.
Qwen Image 3
Qwen-Image-3 - китайская открытая модель от Alibaba. Развивается прогрессивно, каждая версия отличается от другой в лучшую сторону. Хорошо подойдет для генерации баннеров с текстом.
За генерацию цена - 7.9 рублей.Если подвести итог, то можно расположить в таком вот топе:
Мастер и сложные композиции, современный дизайн - GPT Image 2.5. Вариации под референс и юридические подписи - Nano Banana 2 Lite (а если бюджет позволяет, то Pro). Qwen Image 3 для массовых генераций по шаблону, а фон и предметка без текста - Gen 4 Image.