Demand Gen Drop 2025 — YouTube становится performance-платформой


23 октября, 2025, 20:23
Demand Gen Drop
Google продолжает наступление на территорию перформанс-маркетологов. В октябрьском релизе Demand Gen Drop компания выкатила обновления, которые фактически превращают YouTube во второй Meta Ads: AI-генерацию видео, улучшенные таргетинговые сигналы, product-feed-интеграции и новый слой оптимизации ставок.

Как пишется в обновлении Demand Gen Drop, главная цель — «сократить расстояние между вдохновением и покупкой». То есть теперь рекламодатель может загрузить фид товаров, а система сама сгенерирует видео-креативы, оптимизирует биддинг и подберет аудитории, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку.

Выступает YouTube

Раньше YouTube считался «бренд-медиа» с длинным циклом, но Demand Gen Drop делает его чистым performance-инструментом: можно запускать кампании на конверсии, ремаркетинг и оптимизацию по CPA. Google, увидев успех локальных тест-драйвов AI-функций в Бразилии и Индии, поставил AI-продакшн прямо в рекламный кабинет на мировом уровне.

Для нас это открывает сразу несколько направлений:

  • тестирование продуктовых видео из фидов без бюджета на продакшн;
  • интеграция с Google Merchant Center и direct product tracking;
  •  возможность scale-тестов крео на уровне SKU, а не просто по офферу.

Альфа, омега и все между ними

YouTube после обновы Demand Gen Drop превращается в верх и низ воронки одновременно. Видео теперь не просто греет, а сразу конвертит — affiliate-площадки смогут использовать UTM-метки и postback API для измерения видео-трафика.

AI-видео заменяет нам ручные pre-roll-креативы: Google уже тестирует динамические шаблоны с подстановкой данных из фида (цены, описания, офферы).

«Создание креативов для видео с использованием искусственного интеллекта сокращает время запуска кампании на 80% и повышает ROAS в среднем на 20%». — Google

Обратная сторона

Звучит заманчиво, не так ли? Но с учетом роста объемов product-level данных придется чистить фиды, унифицировать SKU и учиться работать с real-time inventory.

Трекеры должны уметь читать события с YouTube в реальном времени, иначе CPA модель становится «слепой». Это вызовет новую волну развития server-to-server решений — можно подумать, мы от старой отошли.