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.

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.

За low-генерацию 0.96 рублей, за medium 3.73 рубля, за high – 14.71 рублей. За изображение выше было потрачено около 3 рублей.

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 / 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

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

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.

Композиция и текст

Баннер состоит не только в генерации картинки, но и в сборке: заголовок, подзаголовок, CTA, логотип, дисклеймер и так далее.

Canva Magic и Adobe Firefly тут помогут убрать фон, расширить кадр, подогнать под шаблон, поменять палитру или расставить элементы по сетке. Firefly отдельно полезен тем, что обучен на лицензированном контенте – для команд, которые боятся юридических сюрпризов, это снижает риск. Figma-плагины (генерация изображений, автозаполнение текстом, массовая замена элементов) выигрывают в встраивании в дизайн-процесс и ваши верстки.

Отдельная задача – консистентность. Один и тот же баннер в 12 размерах должен выглядеть как один баннер, а не как 12 разных. Это решается не генерацией, а шаблоном с фиксированной сеткой и автоподстановкой.

В копирайтинге топовые LLM не нужны, скорее играет качество промпта. Тут можно просить сгенерировать 30 вариантов заголовка под одну гипотезу, переформулировать УТП, сократить длину офферов, собрать список. Полезно, когда LLM генерирует текстовый слой и варианты CTA, и вы можете уже отбирать визуал под конкретный заголовок.

Самая скучная часть – это автоматизация размеров и адаптация под площадки. Иногда нейросети могут помогать, а иногда и нет. Например, рабочая схема – это использование одного мастер-файла в редакторе с сеткой, автоматическая генерация размеров и затем ручная проверка ключевых форматов.

Промптинг

Промпты для создания баннеров и рекламных креативов – не то же самое, что и обычные картинки. Нужно описывать конструкцию и структуру. Порядок элементов имеет значение, сначала стоит формат и назначение, после композиция, объект, свет и стиль, а в конце чего не стоит. Например: «Горизонтальный баннер 728×90 16:9, слева свободное поле под заголовок, справа крупный товар на нейтральном фоне, мягкий боковой свет, без текста и логотипов».

Главное отличие от обычных артов – указание на пустое пространство, ибо часто нужно иметь свободное пространство под надписи или логотипы. А также нужно задавать пропорции, модели могут генерировать 16:9 или 1:1, а вам нужен 1:2.

Также стоит отметить, что нужно заранее задать то, что нужно удалить, какие объекты могут быть лишними, какой стиль вам не нужен. Чрезмерный блеск и глянец, лишние объекты на первом плане, надписи. Такое либо решать сразу в промпте, либо в постобработке.

Результат модели при одинаковом промпте может быть разным, так что каждый раз может быть разная поза, свет, расположение объектов, так что лучше сгенерировать сразу пакет баннеров и отбирать те, которые больше подходят вашим требованиям.

Но промпт не решает проблем жесткого брендбука, юридически значимого текста и консистентности между вариантами. Консистентность обеспечивается референсом-изображением, а не обычным текстовым промптом.

Заключение

Нейросеть для баннеров, безусловно, не замена дизайнера, а замена черновика. Он работает как конвейер для завода во времена Форда – оптимизирует скорость производства. Но ИИ не заменит ваши знания о пайплайне, тестирования. Генератор может закрыть прототип или серию вариаций под A/B.

Результат почти всегда требует доработки, после того как утвердили его. Мы уже выше не раз говорили об этом, все что требует точности – лучше не доверять ИИ.

Если вы планируете встроить генерацию в рабочий процесс – закладывайте этап постобработки сразу, а не как сюрприз. И держите в голове, что ИИ экономит время на переборе, но не отменяет ответственности за то, что уходит в рекламу.

А воспользоваться нейросетями можно на нашем сервисе BotHub, который имеет как приятный интерфейс чат-бота, так и OpenAI-совместимый API. Без VPN и с оплатой через российские банковские карты.