На конференції AI Marketing Day, Антон Воронюк, CBDO Webpromo Group, який має 17 років досвіду у маркетингу, розповів про те, як штучний інтелект уже сьогодні змінює роботу маркетолога та які AI-інструменти варто використовувати у 2026 році. У своєму виступі він зосередився на практичному застосуванні AI — від базових асистентів і агентів до автоматизації процесів, аналітики, створення контенту, відео й рекламних креативів.
Окрему увагу було приділено системному підходу до впровадження AI в маркетингу: як зняти рутину з команди, вивільнити час для стратегічних задач і масштабувати результати без пропорційного зростання витрат.
У цьому матеріалі зібрано ключові тези виступу та огляд 26 AI-інструментів, які формують практику маркетолога у 2026 році.
Читайте також: AI-тренди 2026 для бізнесу: агенти, аватари та AI-воркфлоу як нова управлінська норма
Навіщо маркетологу AI у 2026 році
Перш ніж переходити до конкретних інструментів, важливо зафіксувати базову річ: сьогодні штучний інтелект — це не «цікава новинка» і не експеримент для ентузіастів. Це інфраструктура, без якої вже складно уявити ефективний маркетинг.
Якщо подивитися на реальний ринок праці, то ситуація виглядає доволі просто й водночас складно. Компаніям дедалі важче знаходити людей, утримувати команди, масштабувати експертизу та одночасно зберігати якість. Те, що раніше закривалося силами стажерів або junior-фахівців, сьогодні дедалі частіше перекладається на AI.
У цьому контексті штучний інтелект для маркетолога — це додаткові руки. Не заміна стратегії, не «чарівна кнопка», а інструмент, який дозволяє зняти рутину й повернути фокус туди, де він справді потрібен: у прийняття рішень, аналітику, гіпотези та розвиток.
За тими кейсами, які ми бачимо у випускників і корпоративних командах, AI дає змогу вивільняти в середньому від 5 до 15 годин робочого часу на тиждень. І це не абстрактна економія «десь колись», а цілком конкретні задачі: робота з контентом, презентаціями, аналітикою, звітністю, дослідженнями.
Саме про це — і про зміну ролі маркетолога — йдеться у концепції «AI-маркетолога». Коли значна частина операційних процесів автоматизується, фахівець перестає бути виконавцем дрібних задач і переходить у стратегічну площину.
Ефект від AI: час, гроші, масштабування
Якщо говорити мовою цифр, ефект від впровадження AI зазвичай проявляється у двох площинах.
Перша — це пряма економія часу. Команди швидше готують матеріали, презентації, звіти, креативи. Те, що раніше займало дні, сьогодні може вкладатися у години.
Кейс випускників
Друга — це економія бюджету, як реальна, так і потенційна. У частині проєктів AI допомагає переглянути існуючі кампанії, знайти неефективні рішення, оптимізувати витрати. В інших випадках — досягати запланованих результатів із меншим бюджетом за рахунок більш точного підходу до маркетингу.
Кейс випускників
У практиці наших випускників трапляються кейси, де сумарний ефект від таких оптимізацій доходить до десятків тисяч євро на місяць. І тут ключове — не конкретний інструмент, а підхід до роботи з AI як із системою.
Базова логіка впровадження AI в маркетингу
Незалежно від масштабу компанії чи рівня зрілості команди, впровадження штучного інтелекту зазвичай починається з однакової логіки.
- Перший рівень — це робота з базовими AI-помічниками та правильним промптингом. Йдеться про універсальні моделі, які закривають повсякденні задачі: тексти, дослідження, підготовку матеріалів, аналіз.
- Другий рівень — створення AI-агентів. Від простих сценаріїв до складних автоматизацій, які інтегруються з внутрішніми сервісами, CRM, поштою, календарями, рекламними кабінетами.
- Третій рівень — побудова повноцінних AI-воркфлоу. Коли інструменти не просто використовуються окремо, а працюють як єдина система, яка дає масштабування, швидкість і стабільний результат.
Саме з цієї логіки я пропоную подивитися на підбірку інструментів, про які йтиметься далі.
ChatGPT, Gemini, Claude як базові AI-помічники
Починати роботу з AI в маркетингу варто саме з базових асистентів. Це той рівень, який не потребує складної інтеграції, розробки чи технічної підготовки, але вже дає відчутний ефект у щоденній роботі.
У більшості команд саме ці інструменти стають першою точкою входу в AI — і цілком заслужено. Вони універсальні, достатньо потужні та здатні закривати 70–80% типових маркетингових задач.
1. ChatGPT
ChatGPT — це універсальне вікно у сучасний масовий штучний інтелект. Він працює з текстами, таблицями, зображеннями, відео, лендінгами, може виконувати роль агента й закривати рутинні задачі.
Найбільшу цінність для маркетолога ChatGPT дає на етапі створення базових AI-асистентів. Коли команда ще не дійшла до побудови повноцінних AI-агентів або власних автоматизацій, саме custom GPT (або MyGPT) дозволяють швидко отримати робочі рішення.
По суті, це найпростіша форма AI-агента. Ви описуєте задачу — написати пост для Facebook чи LinkedIn, підготувати структуру презентації, провести дослідження, зібрати ідеї для кампанії — і асистент системно виконує її за заданими правилами. Для багатьох команд цього рівня вже достатньо, щоб суттєво зняти навантаження з маркетологів.
2. Google Gemini
Якщо подивитися на динаміку ринку, то сьогодні Gemini досить активно наздоганяє ChatGPT. За внутрішніми дослідженнями та відкритими даними, частка ChatGPT останнім часом стабілізувалася, тоді як Gemini продовжує зростати.
Сильна сторона Gemini — це робота з мультимодальністю. Генерація зображень, робота з відео, регулярні оновлення моделей і доступ до нових можливостей у межах стандартної підписки роблять його дуже привабливим для маркетологів.
Окремо варто виділити Gems — безкоштовні кастомні асистенти всередині Gemini. Ви можете зберегти власний промпт, налаштувати логіку виконання задач і використовувати його як постійний інструмент для регулярної роботи. Для багатьох команд це стає аргументом на користь Gemini, особливо якщо важлива інтеграція з Google-інфраструктурою.
Також варто згадати безкоштовний освітній курс від Google, створений у межах програми для українського ринку. У ньому детально показано, як використовувати Gems для автоматизації маркетингових процесів, і цей матеріал добре підходить як стартова точка.
3. Claude
Claude входить до так званої «holy trinity» базових AI-асистентів разом із ChatGPT та Gemini. Якщо подивитися на підхід американських маркетологів, то нерідко саме Claude ставлять на перше місце, далі — Gemini, і лише потім ChatGPT.
Основна перевага Claude — якість роботи з текстами та кодом. Він добре тримає контекст, акуратно працює зі стилем і особливо ефективний у сценаріях, де потрібно створювати структурований контент за заданими правилами.
У Claude є функціонал проєктів — аналог MyGPT або Gems. Ви задаєте базовий промпт, додаєте приклади бажаного контенту: статті, листи, публікації, дослідження — і отримуєте стабільний результат у потрібному форматі. Саме цей підхід ми часто використовуємо для системної роботи з контентом.
4. DeepSeek
DeepSeek — інструмент, який рік тому гучно з’явився на ринку, а згодом частково втратив хайп. Причина проста: більшість унікальних функцій швидко скопіювали великі гравці.
Втім, DeepSeek не варто списувати з рахунків. Його ключова перевага — ціна. У залежності від моделі вона може бути у 10–30 разів нижчою, ніж у рішень від OpenAI чи Anthropic. Саме тому DeepSeek часто використовують у власних автоматизаціях і простих AI-агентах, де критично важлива вартість обчислень.
Інструменти для досліджень, пошуку інформації та роботи з даними
Окрема категорія AI-інструментів — це рішення, які допомагають маркетологу працювати з інформацією: швидше знаходити дані, аналізувати контент, відслідковувати контекст ринку й ухвалювати обґрунтовані рішення.
Саме тут AI перестає бути просто «генератором текстів» і починає виконувати роль аналітичного асистента.
5. Microsoft Copilot
У корпоративному сегменті Microsoft Copilot часто сприймають як «обмежений» інструмент. Банки, фарма, великі компанії зазвичай працюють у жорстких рамках безпеки, і Copilot здається занадто стриманим у порівнянні з ChatGPT чи Gemini.
Проте навіть у таких умовах із Copilot можна отримати 60–70% корисного ефекту від базових AI-асистентів. За умови правильного налаштування він добре закриває задачі, пов’язані з аналізом документів, внутрішньою аналітикою, презентаціями та роботою з даними в екосистемі Microsoft.
Для багатьох компаній це компромісне, але цілком робоче рішення, особливо коли альтернативи обмежені внутрішніми політиками безпеки.
6. Grok
Grok — інструмент, який викликає неоднозначні емоції, але з практичної точки зору має цілком прикладну цінність. Його сильна сторона — глибокі дослідження та робота з актуальними даними.
Для тих, хто не хоче оформлювати десятки платних підписок і регулярно впирається в ліміти глибоких досліджень у ChatGPT чи Gemini, Grok стає зручним резервним варіантом. Він добре «копає» тему, швидко збирає контекст і дозволяє отримувати узагальнені висновки.
Окрема перевага — нативна інтеграція з Twitter (X). Це робить Grok корисним інструментом для швидкого моніторингу інформаційного поля, трендів і реакцій у соцмережах.
7. Perplexity
Ще нещодавно Perplexity багато хто списував із рахунків, але сервіс зумів перезапустити себе. Сьогодні це не просто AI-пошуковик, а повноцінний інструмент для роботи з інформацією.
Одна з ключових змін — поява AI-браузера Comet. Він дозволяє не лише ставити запитання, а й працювати з контентом напряму: аналізувати сторінки, коментарі, пости, збирати дані з уже авторизованих сервісів і виконувати дії за заданою логікою.
Для маркетолога це означає новий рівень автоматизації досліджень: від аналізу реакцій аудиторії в соцмережах до швидкої оцінки контенту конкурентів.
AI-агенти та автоматизація процесів
Після базових AI-помічників логічний наступний крок — перехід до агентів і автоматизації. Саме на цьому рівні AI перестає бути просто інструментом «для підказок» і починає виконувати дії: збирати дані, взаємодіяти з сервісами, запускати процеси й масштабувати роботу команди.
8. Manus та OpenAI Operator
Manus — один із найяскравіших прикладів того, як виглядають сучасні AI-агенти. З точки зору побудови базових агентів він робить справжню магію: через конектори та MCP Manus можна підключати до пошти, календарів, сервісів, а через Zapier — фактично до будь-якої зовнішньої системи.
На практиці ми активно використовуємо Manus у відеопродакшені. За рахунок поєднання кількох AI-інструментів і агентського підходу нам вдалося у десятки разів пришвидшити виробництво відеоконтенту та масштабувати продажі освітніх продуктів на міжнародних платформах.
Окремо варто відзначити функціонал AI-браузера. Manus може працювати всередині звичайного браузера, виконувати дії на сайтах, де ви вже авторизовані: збирати інформацію, аналізувати її, відповідати на повідомлення. Це суттєво розширює сценарії використання агентів у щоденній роботі маркетолога.
9. Make
Make — один із найпопулярніших інструментів для побудови AI-агентів та автоматизацій без коду. Я часто називаю його «інструментом для маркетологів», оскільки він орієнтований саме на бізнес-логіку, а не на програмування.
У Make зручно будувати сценарії, які поєднують AI, CRM, рекламні кабінети, пошту, аналітику та інші сервіси. Це середовище, де маркетолог може самостійно створювати робочі автоматизації без залучення розробників.
Саме тому Make часто стає першим кроком для команд, які переходять від ручної роботи до агентської моделі.
10. n8n
n8n — інструмент з іншим характером. Формально він позиціонується як no-code або low-code рішення, але на практиці більше підходить тим, хто має технічний бекграунд.
Якщо Make — це «народний» інструмент для маркетологів, то n8n частіше обирають розробники або технічно підковані спеціалісти. Він дає більше гнучкості, але потребує глибшого розуміння процесів.
У нашій практиці обидва інструменти активно використовуються, залежно від задач і рівня команди.
11. OpenAI AgentKit
OpenAI AgentKit — відносно новий гравець, який з’явився як відповідь на зростання попиту на власні AI-агенти. Це конструктор, який дозволяє будувати агентів безпосередньо на базі екосистеми OpenAI.
Поки що україномовних матеріалів і курсів небагато, але англомовні рішення вже доступні. AgentKit цікавий насамперед тим, хто хоче глибше зануритися у власні AI-рішення та поступово переходити від готових інструментів до кастомних агентів.
Аналітика, трафік і AI-інсайти
Після агентів і автоматизацій логічно перейти до інструментів, які працюють з даними, трафіком і поведінкою користувачів. Саме тут AI починає допомагати не лише «робити», а й краще розуміти, що відбувається з маркетингом.
12. Similarweb — AI-помічник та трафік з чатів
Similarweb давно став стандартним інструментом для аналізу конкурентів і ринку. Але останні оновлення зробили його значно цікавішим саме в контексті AI.
По-перше, з’явився AI-помічник, який дозволяє швидше інтерпретувати дані та отримувати відповіді на запитання без ручного «копання» у звітах. По-друге, Similarweb почав показувати окремий тип трафіку — переходи з AI-чатів.
Для маркетологів це принципово нова історія. AI-пошук і рекомендації поступово стають ще одним каналом залучення аудиторії, і можливість відстежувати цей трафік дає перевагу в розумінні майбутніх змін у поведінці користувачів.
13. Google Analytics — AI Insights
Google Analytics також активно рухається в бік AI-підказок і автоматизованих інсайтів. Функція AI Insights дозволяє швидше знаходити аномалії, зміни в поведінці користувачів і потенційні проблеми без ручного аналізу десятків звітів.
Для маркетолога це означає економію часу й можливість швидше реагувати на зміни: падіння або зростання трафіку, відхилення в конверсіях, нетипову поведінку аудиторії. AI не замінює аналітика, але суттєво спрощує перший етап аналізу й фокусує увагу на важливому.
Від редакції. Рекомендуємо відвідувати AI SEO Day — безкоштовну онлайн SEO-конференцію про практичне застосування AI в пошуковій оптимізації. Подія для тих, хто хоче зрозуміти, як нейромережі працюють у SEO-задачах — від аналізу та контенту до оптимізації й ухвалення рішень — без абстрактних трендів, лише перевірені інструменти й підходи, актуальні у 2026 році
Генерація зображень та AI-дизайн
Окрема велика категорія AI-інструментів — це візуальний контент. За останні роки саме тут відбувся найбільший стрибок якості, і сьогодні маркетолог може закривати значну частину дизайнерських задач без класичного продакшену.
14. Midjourney
Midjourney — один із найстаріших і найстабільніших інструментів у категорії AI-дизайну. Ми почали працювати з ним ще кілька років тому, і попри появу великої кількості конкурентів, він не втрачає актуальності.
Midjourney постійно оновлюється, покращує якість генерації та додає нові можливості, зокрема роботу з відео. Інструмент добре підходить для створення ідей, візуальних концепцій, банерів, ілюстрацій і креативів для реклами.
Навіть з урахуванням того, що на ринку вже є моделі з не меншою, а подекуди й вищою якістю, Midjourney залишається надійним «робочим конем» для маркетолога.
15. Leonardo
Leonardo — ще один потужний інструмент для генерації зображень, який став значно доступнішим після інтеграції з Canva. Фактично сьогодні один із найсильніших генеративних інструментів доступний у звичному для багатьох маркетологів середовищі.
Сильна сторона Leonardo — власні моделі, зокрема Phoenix, які довгий час краще за інших працювали з текстом усередині зображень. Для маркетингових матеріалів це критично важливо: банери, обкладинки, постери мають виглядати читабельно й професійно.
Зараз ця проблема поступово вирішується й в інших моделях, але Leonardo залишається зручним вибором для швидкого створення якісного візуального контенту.
16. OpenArt
OpenArt — інструмент для тих, хто хоче максимум гнучкості. Він об’єднує різні моделі генерації в одному середовищі та дозволяє створювати власні LoRA-моделі.
На практиці це відкриває дуже прикладні сценарії. Наприклад, замість регулярних фотосесій можна один раз завантажити якісний набір фотографій і навчити модель працювати з конкретною людиною, брендом або стилем. Далі команда використовує вже навчену модель для створення банерів, обкладинок, постерів і рекламних матеріалів.
Саме за рахунок цього OpenArt добре підходить для системної роботи з брендовим візуалом.
AI-відеогенерація
Відео — один із найдорожчих і найресурсомісткіших форматів у маркетингу. Саме тому розвиток AI-відеогенерації став переломним моментом: інструменти, які ще нещодавно здавалися експериментальними, сьогодні вже дають практичний результат.
17. Kling
Kling став одним із перших інструментів, який справді «вибухнув» у сфері AI-відео. Він з’явився у той момент, коли ринок активно чекав на Sora, і швидко зайняв нішу доступної та якісної відеогенерації.
Kling добре підходить для створення коротких відеофрагментів, рекламних сцен, концептів і візуальних ідей. Для маркетологів це інструмент, який дозволяє швидко перевіряти гіпотези й тестувати відеокреативи без повноцінного продакшену.
18. Sora
Sora від OpenAI довгий час була найбільш очікуваним AI-інструментом на ринку відео. Сам факт її появи суттєво підняв планку очікувань до якості генерації.
Sora орієнтована на створення складних відеосцен із логікою руху, глибшим контекстом і кращою узгодженістю кадрів. Це вже не просто окремі кліпи, а крок у бік більш цілісного відеоконтенту.
Для маркетологів Sora — це інструмент, який демонструє, куди рухається ринок, і які можливості відкриватимуться найближчим часом.
19. Google Veo
На сьогодні одним із найсильніших рішень у сфері AI-відео є Google Veo. Саме він зараз задає темп розвитку сегмента з точки зору якості, стабільності та масштабування.
Google Veo дозволяє більш активно й ефективно працювати з відеоконтентом у маркетингових задачах, особливо в межах екосистеми Google. Для багатьох команд це означає можливість інтегрувати AI-відео безпосередньо в існуючі процеси.
AI-аватари та рекламні креативи
Цей блок інструментів відповідає на два ключові запити маркетологів: як масштабувати відео без студій і зйомок та як швидко створювати велику кількість рекламних креативів.
20. Heygen
Heygen — один із найвідоміших інструментів для створення AI-аватарів. Його ключова цінність — можливість масштабувати відеопродакшен без фізичної присутності людини в кадрі.
У prerecorded-форматах Heygen дозволяє створювати доволі реалістичні відео з конкретною людиною, за умови якісного вихідного матеріалу. Тут критично важливий принцип «якісного прикладу»: стабільне світло, мінімум активних жестів, чітка дикція.
Ми активно працюємо з цим інструментом у маркетингових та освітніх відео, зокрема у форматах, де важлива швидкість виробництва й масштабування. Останні оновлення з кількома камерами та покращеною синхронізацією значно підвищили якість результату.
21. AdCreative
AdCreative — інструмент для тих, хто працює з великими обсягами реклами й потребує масштабування креативів. Його вже активно використовують великі міжнародні бренди, і не випадково.
Сервіс дозволяє генерувати десятки й сотні рекламних варіантів, тестувати різні підходи, формати та меседжі без ручної роботи дизайнера над кожним банером. Для performance-маркетингу це критично важливо, адже швидкість тестування напряму впливає на результат.
AdCreative добре показує себе у сценаріях, де потрібен масштаб і системність, а не одиничні креативи.
22. BannerBoo
BannerBoo — приклад якісного українського продукту для створення банерів і рекламних матеріалів. Інструмент орієнтований на швидке виробництво візуального контенту з урахуванням рекламних форматів.
Для маркетологів це зручне рішення, яке дозволяє створювати багато якісних банерів без складного дизайну й залучення окремих команд. BannerBoo добре вписується в робочі процеси агентств і внутрішніх маркетингових відділів.
Продукти, презентації та AI-голос
Завершальна група інструментів — це рішення, які допомагають маркетологам швидше створювати продукти, презентації та якісний аудіо- й відеоконтент без залучення великих команд.
23. Lovable
Lovable — інструмент, який добре закриває давню проблему маркетологів: залежність від розробки. Будь-яка ідея, гіпотеза чи тест часто «застрягає» на етапі технічної реалізації — довго, дорого і складно.
Lovable дозволяє створювати прості сайти, лендинги, калькулятори й навіть базові застосунки без класичного коду. Це суттєво скорочує шлях від ідеї до результату.
Інструмент добре підходить для швидких MVP, внутрішніх рішень, тестування гіпотез і запуску продуктів без повноцінної розробки.
24. Gamma App
Gamma App — відповідь на питання, яке маркетологи ставлять собі роками: чому презентації забирають стільки часу.
У великих компаніях на підготовку презентацій може йти по кілька годин щотижня. Gamma дозволяє суттєво скоротити цей час за рахунок автоматизованої структури, дизайну й роботи з контентом.
У поєднанні з AI-помічниками та агентами Gamma стає потужним інструментом для швидкого створення презентацій, звітів і стратегічних матеріалів без ручної верстки.
25. ElevenLabs
ElevenLabs — один із найвідоміших сервісів для генерації голосу. Він дозволяє створювати аудіо, яке звучить максимально природно й наближено до реального мовлення.
Для маркетингових матеріалів, відео, озвучки курсів або внутрішніх продуктів ElevenLabs часто стає базовим інструментом. Водночас у нього є типова проблема AI-голосу — іноді він звучить технічно правильно, але емоційно «не ваш».
26. Respeecher
Respeecher — український AI-продукт, який у багатьох сценаріях дає кращий результат, ніж глобальні аналоги. Його ключова перевага — якість голосу та правильна, природна українська мова без іноземного акценту.
У порівнянні з багатьма іншими сервісами, Respeecher звучить більш автентично й емоційно. Саме тому він добре підходить для побудови AI voice-агентів, озвучки контенту, кол-центрів і служби підтримки.
Окремо варто відзначити, що сервіс є доступнішим за ціною, що робить його практичним вибором для бізнесу.
Резюмуємо. Як за цим усім встигати
Ключове питання, яке виникає після такого списку інструментів, — як за всім цим встигати. Відповідь проста: не намагатися охопити все одразу.
Ефективний підхід — це постійне навчання, робота з перевіреними інструментами та партнерство з тими, хто має доступ до актуальної міжнародної експертизи. Саме так можна системно відстежувати зміни, тестувати нові рішення й впроваджувати AI не фрагментарно, а як частину маркетингової стратегії.
Авторизуйтесь , щоб залишати коментарі