Greenbook Exchange: почему AI в маркетинговых исследованиях пришёл надолго

AI в маркетинговых исследованиях больше не находится в стадии эксперимента — деньги уже вкладывают. Эпизод Greenbook Exchange от 8 января 2026 года, где журналист Карен Линч и Рик Канделариа из Toluna разбирают свежие новости отрасли: кто получил финансирование, что происходит с поведением потребителей и как крупные бренды масштабируют AI.

Blue Pill: $6 млн на цифровых двойников потребителей

Первая история — компания Blue Pill, основанная Китом Деваном, который ранее работал в Amazon. Компания привлекла $6 млн посевного финансирования для платформы, предсказывающей реакции потребителей с помощью цифровых двойников. Деван заявил, что «индустрия маркетинговых исследований объёмом $140 млрд сломана», и предложил альтернативу: AI-потребители, основанные на реальных данных, способны мгновенно выявлять мотивацию.

Канделариа назвал это одним из ключевых трендов отрасли. По его словам, Toluna запустила собственное решение с синтетическими персонажами раньше в том же году, и уже несколько клиентов заявили, что данные от персонажей ощущались для них как более репрезентативные, чем данные от живых респондентов. Он подчеркнул: это не означает, что синтетические данные всегда лучше, но показывает масштаб происходящих изменений. Оба участника согласились, что скорость внедрения технологии превышает ожидания — быстрее, чем произошёл переход отрасли в онлайн десятилетия назад.

Отдельно обсуждалась валидация. Линч и Канделариа настаивают на параллельных путях: запускать и синтетические данные, и данные от реальных участников, чтобы понять, в каких ситуациях цифровые двойники дают точный результат. Одновременное применение обоих методов требует дополнительных вложений, но позволяет убедиться в надёжности нового инструмента.

Verve Labs: $8,5 млн на AI-видеофидбэк

Второй кейс — Verve Labs с раундом Series A на $8,5 млн. Платформа использует conversational AI для сбора видеообратной связи: вместо статичных анкет участник разговаривает с AI-агентом. Основатель компании описал типичную проблему: бренды принимают крупные решения на основе данных, которые не отражают реальных людей.

Канделариа увидел в этом проявление более широкого тренда — расцвета conversational AI в исследованиях. По его мнению, взаимодействие с исследованием само по себе становится более захватывающим, когда оно строится как разговор, а не как заполнение форм. Масштаб контента, генерируемого инструментами GenAI внутри компаний, потребует и новых инструментов для анализа этого контента — в этом смысле AI-инструменты для исследований возникают в ответ на потребность, которую сами же создают другие AI-инструменты.

Dreamport AI: агентные системы как будущее отрасли

Футурист Ари Поппер, ранее известный по работе в Miller Brown, объявил о создании Dreamport AI — агентства, специализирующегося на построении AI-агентов для брендов. Канделариа, знающий Поппера лично, отметил его особый способ мышления: он формулирует проблемы и решения иначе, чем большинство коллег по отрасли. Линч восприняла этот шаг как однозначный сигнал: если футурист открывает агентство именно в этой области, агентные системы — это не хайп, а структурное изменение.

Toluna, по словам Канделариа, запустила собственную агентную систему в начале года. На старте клиенты относились к теме скептически, но уже через восемь месяцев многие начали строить внутренние агентные системы самостоятельно и перестраивать под них рабочие процессы.

Поведение потребителей: AI-шопинг-ассистенты и новые паттерны поиска

Линч переключилась на потребительское поведение: в США ритейлеры развернули AI-шопинг-ассистентов к сезону праздничных покупок. Amazon запустил ассистента Rufus, который работает как LLM внутри экосистемы и увеличивает конверсию. OpenAI начал тестировать рекламу в ChatGPT. Пользователи всё чаще используют ChatGPT вместо Google для поиска товаров и информации — это уже меняет принцип открытия продукта.

Для исследовательской отрасли участники выделили практическое следствие: если B2C-покупатели ищут продукты через AI, то и B2B-клиенты — например, в поиске поставщика исследований — начнут делать то же самое. Способ принятия решений о закупках меняется, и компании, работающие на этом рынке, должны понимать, как AI-ассистенты формируют рекомендации.

Unilever: AI в масштабе корпорации

Эпизод завершается обсуждением материала о Unilever, который масштабирует AI на всю организацию — от разработки продуктов до маркетинга и insights-работы. Линч назвала это примером для подражания и призывом к действию для брендов: изучать, что делают крупные игроки вроде Unilever и Reckitt, а не ждать, пока появятся чёткие регуляторные рамки или industry-стандарты.

Контекст

Канделариа провёл параллель между сегодняшними изменениями и переходом отрасли в онлайн в начале 2000-х. Тогда тоже были тревога и неопределённость, но в итоге онлайн-исследования стали нормой. Скорость нынешней трансформации выше, а денежные потоки — Blue Pill, Verve Labs, Dreamport AI — указывают на то, что отрасль не переживает временный цикл хайпа, а меняется структурно.

Полный выпуск доступен на странице Greenbook Exchange и в LinkedIn-эфире.