Я протестировал около 20 ИИ-сервисов для работы с 3D и в итоге отобрал 10, которые действительно стоит пробовать в живом продакшене. В этой статье — сервисы, которые умеют генерировать модели по тексту и изображениям, ускорять подготовку ассетов для игр и AR/VR и помогать 3D-специалистам экономить время.

ТОП-10 нейросетей для создания 3Д-моделей в 2025 году

1. Hunyuan — нейросеть, которая делает 3D модели по нескольким ракурсам, хорошо передает симметрию и мелкие детали.

2. Rodin — превращает 2D-изображения в гладкие 3D-модели с материалами и удобным экспортом в популярные форматы.

3. Trellis — генерирует 3D-ассеты по тексту, поддерживая сразу несколько представлений: меши, нейрополя и 3D-гауссианы.

4. Meshcapade — платформа для создания реалистичных 3D-аватаров людей и их анимации по фото, видео и motion-данным.

5. 3Dрresso — облачный сервис, который превращает короткие видео с телефона в текстурированные 3D-модели реальных объектов с генеративными ИИ-текстурами.

6. Luma AI — строит фотореалистичные 3D-объекты и сцены из видео или фото, фактически заменяя классическое фотосканирование.

7. Spline AI — браузерный 3D-редактор, где ИИ генерирует объекты и сцены прямо в интерактивном веб-холсте.

8. Meshy — нейросеть для создания 3Д моделей по фото с готовой UV-разверткой и PBR-текстурами для игр.

9. Tripo3D — ИИ для создания 3Д моделей генерирует за секунды из текста, набросков или фото, сразу предлагая экспорт в популярные форматы.

10. Krea — позволяет генерировать 3D-объекты почти в реальном времени и обучать модель под фирменный визуальный стиль проекта.

1. Hunyuan

Нейросеть для создания 3D моделей, заточенная под максимально точную геометрию и аккуратную симметрию объектов. Она восстанавливает трехмерную форму по нескольким ракурсам одного предмета (фронт, бок, зад) и за счет этого дает более реалистичный объем, чем классические решения по одной картинке. Среднее время генерации — около 37 секунд за модель, при этом результат можно сразу крутить в интерактивном 3D-превью прямо в браузере. Модель построена на современной диффузионной архитектуре Hunyuan3D 2.0, которая отдельно решает задачи геометрии и текстур, что дает высокий уровень детализации при разумном времени отклика.

• Стоимость: поминутная/поштучная оплата за каждую генерацию 

• Бесплатный тариф: нет

• Кому подойдет: 3D-художникам, продуктовым и motion-дизайнерам, геймдизайнерам, маркетологам маркетплейсов, AR/VR-разработчикам, студиям визуализации

Плюсы:

• высокая точность объема и пропорций за счет работы сразу с несколькими ракурсами объекта; 

• отлично подходит для предметов с четкой формой — техники, мебели, гаджетов, продукции для маркетплейсов; 

• интерактивный просмотр готовой 3D-модели прямо в браузере без установки тяжелого 3D-софта; 

• удобная интеграция через API: можно встроить генерацию 3D в свои сервисы, конфигураторы и внутренние пайплайны; 

• доступность из России, оплата российскими картами и документация на русском через GenAPI.

Ограничения:

• для максимального качества нужны несколько аккуратных фото одного объекта; при плохих ракурсах или разном освещении результат может терять точность; 

• не заменяет полноценный DCC-пакет: сложную доработку геометрии, ретопологию под анимацию и финальный шейдинг все равно удобнее делать в Blender/Maya и т.п.

Сайт сервиса >>>

2. Rodin

Универсальная нейросеть для генерации трехмерных объектов, доступная на GenAPI через веб-интерфейс и API. Она умеет создавать 3D-модели как по одной, так и по нескольким фотографиям объекта (вид спереди, сбоку и т.д.), а еще поддерживает чисто текстовые запросы — можно описать предмет словами и получить объемную модель без картинок. Модель не стремится к миллиметровой точности, но хорошо передает форму, объем и общий силуэт, поэтому особенно удобна для быстрых концептов и визуального прототипирования. Лучше всего ИИ для создания 3D моделей работает с объектами с четко выраженной формой — мебелью, техникой, аксессуарами и простыми товарами для маркетплейсов.

• Стоимость: оплата за каждую генерацию 

• Бесплатный тариф: нет

• Кому подойдет: 3D-художникам, инди-разработчикам, геймдизайнерам, продакт-дизайнерам, маркетологам маркетплейсов, разработчикам AR/VR, студиям визуализации

Плюсы:

• поддерживает и изображения (один или несколько ракурсов), и чистый текстовый промпт — можно работать как с референсами, так и «из головы»; 

• не требует навыков 3D-моделирования: все делается через понятный интерфейс GenAPI, результат получается за считанные секунды/минуты; 

• хорошо подходит для быстрой визуализации идей, концепт-арта, прототипов товаров и сцен для презентаций, геймдева и AR/VR; 

• гибкая оплата за генерацию без долгосрочных подписок, плюс интеграция через API для встраивания в собственные пайплайны.

Ограничения:

• модели упрощенные: они отлично подходят как концепты и базовые формы, но требуют доработки в DCC-пакетах для финальной визуализации или анимации; 

• ограниченная детализация на сложных поверхностях и органических формах — со «сложной органикой» Rodin справляется хуже, чем с предметами с простой геометрией.

Сайт сервиса >>>

3. Trellis

Генерация 3D моделей нейросетью по одному изображению, доступная прямо в браузере и по API через GenAPI. Она восстанавливает объемную форму предмета по однократному ракурсу, что удобно, когда есть только фото товара или концепт-арт без дополнительных видов. Результат отдается в формате .glb, который без конвертации открывается в популярных 3D-редакторах и игровых движках. Среднее время генерации — около 30–35 секунд на модель, так что Trellis подходит для быстрого прототипирования и потоковой генерации ассетов. Сервис ориентирован на дизайнеров, геймдев-команды и AR/VR-разработчиков, которым нужно быстро превращать картинки в рабочие 3D-объекты.

• Стоимость: оплата только за фактическое использование

• Бесплатный тариф: нет 

• Кому подойдет: 3D-художникам, инди-разработчикам, геймдизайнерам, AR/VR-разработчикам, продуктовым и маркетинговым командам, студиям визуализации

Плюсы:

• генерирует 3D-объект всего по одной картинке — удобно, когда есть только фото товара или референс; 

• сразу выдает модель в формате .glb, пригодном для использования в движках и редакторах без дополнительных конвертаций; 

• высокая скорость: готовая сцена появляется за считанные секунды, что важно при массовой генерации ассетов; 

• подходит для самых разных типов объектов — от статуэток и игрушек до бытовых предметов и товаров для каталогов; 

• удобная интеграция через API и стабильная работа инфраструктуры GenAPI позволяют встроить Trellis в существующий пайплайн.

Ограничения:

• качество результата сильно зависит от исходного изображения: плохой ракурс, мыльное фото или сильные тени ухудшают геометрию; 

• хуже справляется с прозрачными, зеркальными и чрезмерно детализированными объектами — такие сцены часто требуют ручной доработки в DCC-пакетах.

Сайт сервиса >>>

4. Meshcapade

Платформа для цифровых людей и 3D-аватаров, которая по фото, видео, ручным меркам, 3D-сканам и даже тексту собирает реалистичные 3D-модели людей на базе семейства SMPL. Сервисы Meshcapade Me и Studio позволяют за пару минут получить полноценно «скелетированный» аватар из одной фотографии или видео, а дальше анимировать его или использовать для виртуальной примерки и визуализации. Отдельные модули отвечают за Motion from Text и Motion from Video: можно задать движение текстом или загрузить обычный ролик, чтобы вытащить motion-данные без маркеров и костюмов (MoCapade). Платформа ориентирована на B2B-сценарии — от e-commerce и fashion до игр, метавселенных, кино/анимации и исследований.

• Стоимость: 10–25 €/мес 

• Бесплатный тариф: есть 

• Кому подойдет: фэшн- и 3D-дизайнерам, e-commerce-брендам, геймдев-студиям, VR/AR-командам, кино- и анимационным студиям, исследователям, фитнес- и health-сервисам, создателям контента и образовательным проектам

Плюсы:

• использует SMPL/SMPL-подобные модели, обученные на больших массивах 3D-сканов, поэтому аватары анатомически корректны и хорошо передают позу и форму тела; 

• умеет собирать цифрового человека почти из любого источника: фото, видео, ручных измерений, 3D-сканов, mocap-данных и текстовых описаний движений; 

• продвинутые Motion from Text и markerless MoCap (MoCapade) позволяют анимировать аватар по тексту или обычному видео без костюмов и маркеров — удобно для быстрых previz’ов и аниматиков; 

• аватары отдаются сразу «готовыми к анимации»: стандартная топология, полный скелет, скиннинг и сотни корректирующих шейпов, экспорт в FBX/OBJ и плагины/интеграции для Blender, Unity и других пакетов; 

• масштабируемая линейка тарифов: от ИИ для создания 3д моделей бесплатно до Pro и on-premise MoCapade Studio/Enterprise для студий и больших компаний.

Ограничения:

• может проседать по скорости на тяжелых сценах и длинных видео: в обзорах отмечают, что при сложных задачах обработка занимает заметное время.

Сайт сервиса >>>

5. 3Dрresso

Облачный генератор 3D моделей нейросетью, который превращает короткие видео, текст и наброски в готовые 3D-модели реальных объектов. Платформа ориентирована на «сканирование» предметов с обычного смартфона: достаточно снять 1–2-минутный ролик, обойти объект по кругу, загрузить файл — и получить текстурированную модель. Внутренний движок MetaRECON комбинирует классическую фотограмметрию и NeRF, поэтому 3Dpresso лучше, чем многие конкуренты, справляется с гладкими, мало-текстурированными и даже слегка отражающими поверхностями. Поверх базовой геометрии сервис использует генеративный ИИ для создания вариативных текстур, которые можно настраивать через текстовые промпты, а результат экспортируется в популярные форматы вроде OBJ и GLB для дальнейшей работы в DCC-софте и игровых движках.

• Стоимость: от $0 до $28 в месяц 

• Бесплатный тариф: есть 

• Кому подойдет: 3D-художникам, геймдев-студиям, создателям контента для маркетплейсов, продуктовым и fashion-дизайнерам, архитекторам, VR/AR-командам, VFX-и motion-студиям

Плюсы:

• удобный видео-to-3D: достаточно минутного ролика вокруг объекта, чтобы получить детализированную 3D-модель без сложной фотосъемки и рига камер; 

• Mсовмещает фотограмметрию и NeRF, поэтому сервис устойчивее работает на проблемных поверхностях (гладкие, мало-текстурные, частично отражающие материалы); 

• можно менять внешний вид модели простыми текстовыми запросами и получать несколько вариантов текстурных карт; 

• экспорт в OBJ и GLB, совместимость с большинством DCC-пакетов и игровых движков, возможность последующей ручной доработки в привычном софте.

Ограничения:

• качество модели сильно зависит от того, насколько аккуратно снято исходное видео: нужны ровные облеты, стабильная камера и адекватный свет, иначе появляются артефакты и дыры в сетке.

Сайт сервиса >>>

6. Luma AI

Нейросеть для 3D моделей, которая позволяет из обычного видео или серии фото получить детализированные 3D-сцены и объекты. Приложение Luma 3D Capture на iOS и Android превращает съемку на смартфон в нейросетевой «3D-сканер» без лидара и специализированного оборудования. Сервис использует NeRF и другие 3D-гены, поэтому хорошо передает сложное освещение, отражения и общую «объемность» сцены — модель можно крутить, встраивать на сайт, использовать в визуализациях и даже подготовить под 3D-печать. В веб-версии и через API Luma дает доступ и к более продвинутым моделям: генерации 3D-ассетов и видео по тексту и изображениям, что удобно, если нужно совмещать захват реальных объектов и полностью синтетический контент.

• Стоимость: $7–95 в месяц 

• Бесплатный тариф: есть 

• Кому подойдет: 3D-художникам, геймдев-студиям, AR/VR-разработчикам, архитекторам и визуализаторам, продакшн-студиям, e-commerce и маркетологам, контент-криэйторам

Плюсы:

• фотореалистичный захват объектов и сцен со смартфона без лидара и дорогого сканирующего оборудования; 

• сочетание 3D-сканирования и генеративных моделей: можно и «оцифровывать» реальные объекты, и создавать 3D/видео по тексту или картинкам; 

• есть бесплатная нейросеть для создания 3Д моделей и относительно невысокий порог входа для хобби-проектов и первых тестов, а также масштабируемые платные тарифы для студий; 

• поддержка экспорта 3D-моделей и интеграции через API, так что сцены можно вытягивать в свой пайплайн (игровые движки, AR/VR-платформы и т.п.); 

• кроссплатформенность: веб-интерфейс + мобильные приложения, удобный просмотр и расшаривание сцен через ссылки.

Ограничения:

• обработка сложных сцен может занимать заметное время: в отзывах упоминают рендеры, которые «висят» в обработке часами.

Сайт сервиса >>>

7. Spline AI

Искусственный интеллект для создания 3D моделей поддерживает Text-to-3D и Image-to-3D: можно описать объект словами, добавить референс-картинку и получить сразу несколько вариантов меша, которые потом редактируются обычными инструментами Spline. Генерации происходят за секунды и рассчитаны на быстрый концептинг: набросал идею — получил базовый объект, дальше доработал материалы, освещение, анимацию и интерактив. Порог входа низкий: интерфейс напоминает привычные дизайн-инструменты, а готовые сцены можно публиковать как веб-страницы, встраивать на сайты или экспортировать под другие платформы.

• Стоимость: $25/мес 

• Бесплатный тариф: есть 

• Кому подойдет: веб- и продуктовым дизайнерам, UX/UI-дизайнерам, фронтенд-и креатив-разработчикам, маркетологам, 3D- и motion-дизайнерам, инди-игроделам

Плюсы:

• полностью браузерный ИИ генератор 3D моделей с realtime-рендером и коллаборацией — ничего не нужно устанавливать;

• AI 3D Generation умеет Text-to-3D, Image-to-3D и комбинированный text + image, генерируя сразу несколько вариантов мешей;

• в одном инструменте доступны моделинг, материалы, свет, анимация, взаимодействия и экспорт;

• удобные веб-экспорты и embed-коды: сцену можно расшарить ссылкой или встроить в Notion, Webflow, WordPress и другие платформы.

Ограничения:

• как браузерный инструмент, Spline AI требователен к железу: большие и тяжелые сцены могут тормозить на слабых машинах, а для сложного продакшн-моделинга все равно понадобится классический DCC-софт.

Сайт сервиса >>>

8. Meshy

Платформа с генеративным ИИ, которая превращает текстовые описания, картинки и наброски в готовые 3D-модели, текстуры и анимации за минуты. Она поддерживает Text-to-3D, Image-to-3D и multi-view Image-to-3D, а также умеет текстурировать как свои, так и загруженные модели с генерацией PBR-карт (color, roughness, normal и т.д.). Отдельный модуль AI Texturing позволяет за секунды «накинуть» стильную текстуру в нужном визуальном стиле — от реализма до аниме или 2.5D-картона. Плюс есть авто-риг и библиотека из сотен пресетов анимаций, а плагины для Blender, Unity, Unreal, Godot, Maya и 3Ds Max упрощают встраивание AI для генерации 3D моделей в привычный пайплайн.

• Стоимость: $16–20/мес 

• Бесплатный тариф: есть (100 кредитов в месяц, до 10 скачиваний моделей, 1 задача в очереди, активы под CC BY 4.0)

• Кому подойдет: 3D-художникам, геймдев-студиям, инди-разработчикам, аниматорам, XR/VR-командам, продакт-дизайнерам, маркетологам, преподавателям и студентам, энтузиастам 3D-печати

Плюсы:

• единое решение «от промпта до ассета»: Text-to-3D, Image-to-3D, multi-view, AI-текстуринг, ремеш, риг и анимации в одном веб-интерфейсе; 

• низкий порог входа: работает прямо в браузере, не требует опыта в классическом моделинге — удобно для быстрого прототипинга и обучения; 

• генерация качественных PBR-текстур по тексту или референсу и возможность текстурировать свои загруженные модели, а не только то, что сделано в Meshy; 

• богатая экосистема плагинов и экспортов (FBX, GLB, OBJ, STL, USDZ и др.), плюс REST-API — удобно включать Meshy в пайплайны игр, анимации, 3D-печати и визуализации; 

• бесплатная нейросеть для создания 3D моделей и гибкие платные тарифы делают сервис доступным и для одиночных креаторов, и для студий/enterprise-команд.

Ограничения:

• на бесплатном плане модели публичные и распространяются по CC BY 4.0;

• при пиковых нагрузках генерация может замедляться.

Сайт сервиса >>>

9. Tripo3D

AI для создания 3D моделей, который превращает текст, одиночные или мультиракурсные изображения и даже дудлы в 3D-модели за считанные секунды. По сути, это «универсальный конвертер» из 2D в 3D: можно загрузить фото товара, скетч персонажа или просто описать объект словами и получить меш с PBR-материалами. Сервис поддерживает экспорт в популярные форматы (GLB, FBX, OBJ, USD, STL и др.), что позволяет сразу утащить результат в движки, веб, AR/VR или под 3D-печать. В Tripo Studio дополнительно доступны умная ретопология, авто-риг, стилизация моделей и рабочее 3D-пространство для более тонкой доводки ассетов.

• Стоимость: 11,9 $/мес 

• Бесплатный тариф: есть 

• Кому подойдет: 3D-художникам, инди-разработчикам, геймдев-студиям, дизайнерам, 3D-печатникам, AR/VR-командам, преподавателям и студентам

Плюсы:

• ИИ для генерации 3D моделей поддерживает Text-to-3D, Image-to-3D, multi-view и даже генерацию по дудлам, выдавая модели примерно за 10 секунд; 

• удобный 3D-воркспейс Tripo Studio с умной ретопологией, авто-ригом, текстурированием и стилизацией: от черновика до рабочей модели в одном месте; 

• экспорт в основные форматы (GLB, FBX, OBJ, STL и др.) и ориентация на реальные пайплайны — игры, веб, AR/VR, 3D-печать; 

• бесплатный план с 300 кредитами и вменяемые платные тарифы позволяют протестировать сервис и масштабировать использование без сильного порога входа; 

• активно развивается: появляются мультракурсная генерация, сценарный генератор окружений, видео-режимы и новые функции для продакшена.

Ограничения:

• для сложной органики и high-end-моделинга все равно понадобится ручная доработка в DCC-пакетах.

Сайт сервиса >>>

10. Krea

Креативный AI-комбайн для изображений, видео и 3D, внутри которого есть отдельный инструмент 3D Objects. Он позволяет за секунды превращать текстовые описания и 2D-картинки в интерактивные 3D-объекты, которые можно крутить, донастраивать и использовать вместе с другими инструментами Krea — real-time генерацией, видео-эффектами и апскейлом. По сути, это единая среда, где ты можешь сначала сгенерировать референс или промо-арт, затем превратить его в 3D и дальше использовать в рендерах, роликах или продуктовых визуализациях. 3D-модели строятся поверх актуальных AI-моделей, а сам сервис активно развивается, добавляя новые режимы 2D→3D и интеграцию с real-time.

• Стоимость: от $10 до $60 в месяц 

• Бесплатный тариф: есть 

• Кому подойдет: 3D-художникам, концепт-артистам, motion- и видеодизайнерам, маркетологам, продакт-дизайнерам, инди-разработчикам, создателям контента для соцсетей и маркетплейсов

Плюсы:

• можно делать промо-рендеры, ролики и 3D-объекты в одном интерфейсе, без зоопарка сервисов; 

• инструмент 3D Objects умеет Text-to-3D и Image-to-3D, превращая статичные изображения в интерактивные 3D-объекты, которые можно использовать вместе с real-time генерацией; 

• можно быстро перебирать варианты композиции/стиля и сразу видеть, как объект выглядит в «живой» картинке или видео; 

• гайды по инструментам, туториалы и примеры помогают быстрее вкатиться даже тем, кто впервые работает с AI-генерацией.

Ограничения:

• быстрый способ получить интерактивный объект для визуализаций и real-time-картинки, но не замена классического пайплайна high-poly/low-poly + ручной ретопологии.

Сайт сервиса >>>

Как искусственный интеллект превращает текст и картинки в 3D

Искусственный интеллект, создающий 3D модели, решает разные этапы одной задачи: восстановить объем, построить нормали, сгенерировать текстуры, оптимизировать сетку. ИИ создает 3D модель не только на основе плотного набора фотографий, но и по одному изображению или короткому описанию сцены. По сути, нейросеть генерирует 3D модель, заполняя пробелы в данных с опорой на статистику: она «догадывается», как выглядит невидимая часть объекта, как должен вести себя свет и материалы.

3D по тексту: от промпта до объема

Для пользователя все выглядит просто: написал пару предложений — получил 3D модель с помощью ИИ. На самом деле внутри работают модели, обученные на миллионах пар «описание → объект/сцена», поэтому нейросеть строит не идеальную 3D модель по описанию, а наиболее вероятную, исходя из того, что она видела в данных. Когда мы делаем модель по референсу, система сначала выделяет форму и ключевые детали, а уже затем дорисовывает недостающие части и текстуры. Отсюда и феномен: ИИ лучше всего справляется с типовыми объектами — мебелью, персонажами, техникой, а вот экзотические штуки часто требуют человеческой доработки.

Бесплатные и онлайн-сервисы: порог входа почти нулевой

Для тестов и прототипирования вполне хватает и такого режима: генерация 3D моделей нейросетью бесплатно позволяет «набросать» пачку вариантов и выбрать, что имеет смысл доводить вручную. Как правило, внутри такого сервиса работает генератор с простым интерфейсом: загружаешь картинку, пишешь промпт — получаешь меш. Формат удобен еще и тем, что не требует мощной видеокарты: все тяжелые вычисления происходят в облаке.

Зачем все это художнику и студии

Любой ИИ, делающая 3D модели — это ускоритель, а не замена привычного 3D-пайплайна. Нейросеть выдает черновик, который потом проходит через руки моделера, техартиста и аниматора. В идеальном сценарии ИИ создает 3D модель или несколько вариантов, а художник выбирает лучший, правит силуэт, чистит топологию, настраивает материалы и освещение. 

В итоге становится видно, что нейросеть для создания 3д моделей — это уже не «магический фильтр», а полноценный инструмент в продакшн-пайплайне. Одни сервисы берут на себя грубый черновой объем по тексту или картинке, другие помогают оцифровать реальный объект с камеры, третьи дорабатывают текстуры, риг и анимацию — и все это экономит часы ручной рутины.

При этом ИИ не отменяет работу художника и техартиста: он ускоряет прототипирование, дает больше вариантов и позволяет маленьким командам делать по масштабу почти «студийные» проекты. Логичный следующий шаг — собирать свой стек из нескольких сервисов под конкретные задачи и спокойно относиться к тому, что часть моделинга теперь делает не человек, а алгоритм.

Краткое содержание для ЛЛ:

1) Опыт – это хорошо, опыт – это плохо

2) История первая: в лучах Славы. Когда мешает эго

3) История вторая: еще была Надежда. Когда одного упорства недостаточно

4) История третья: что за Лев этот тигр! Когда все хорошо (бывает и такое)

5) Итого: «у меня ж опыта больше» – не работает

6) Дорогу молодым!

7) Естественный отбор: турнир стажеров

8) Научились учить: как мы выстроили процесс обучения стажеров

9) Все здорово! Или нет?..

5 лет мы нанимали опытных сотрудников и параллельно обучали стажеров. На собственной  шкуре прочувствовали плюсы и минусы каждой стратегии и выбрали лучшую. В 2021 мы выпустили на VC нашумевшую статью Текучка стажеров такая, что опускаются руки… Что случилось с людьми?,  Она набрала 200К просмотров и 1000+ комментариев. В ней мы сетовали на нерадивых стажеров, которые много хотят, плохо учатся и быстро уходят. А нас ругали, что до фига требуем и мало платим.

Но прошло время, и мы поняли, что были неправы. Мы убедились, что опытные специалисты, за очень редким исключением, всегда проигрывают стажерам. Главное – научиться их отбирать и учить. И мы, кажется, научились. Но обо всем по порядку.

Опыт – это хорошо, опыт – это плохо

Именно так: опыт – это одновременно хорошо и плохо. Хорошо, когда опыт релевантный: та же сфера,  сопоставимый набор задач и обязанностей, похожие проекты с соизмеримыми бюджетами. Такого идеального сотрудника можно сразу бросить на боевой проект – и быть уверенным, что он его не развалит.

МАКО – это агентство интернет-рекламы с оплатой за результат и узкой специализацией. Мы занимаемся только контекстной рекламой и маркетплейсами, и главный наш актив –  это сотрудники и их экспертиза. На российском рынке тысячи компаний, которые оказывают такие же услуги. И чтобы побеждать конкурентов, наш идеальный сотрудник должен сочетать в себе четыре профессиональных субличности:

• директолог – вдоль и поперек знает Яндекс.Директ и постоянно осваивает нововведения, которые в нем появляются как грибы после дождя

• аккаунт-менеджер – самостоятельно ведет 4-5 клиентов, поддерживает их лояльность и решает любые вопросы

• веб-аналитик – создает дашборды и анализирует большие массивы данных, борется за эффективность рекламных кампаний;

• маркетолог – изучает целевую аудиторию и проводит кастдев, упаковывает продукт и создает УТП, повышает конверсию сайта.

А еще мы ждем от сотрудников высокий уровень софт скиллов, умение работать в команде и соответствовать нашему корпоративному регламенту и, наконец, желание обучаться и развиваться, несмотря на уже имеющийся опыт.

Беда в том, что обычно подобные спецы «четыре в одном», если и есть на рынке, то уже греются в московских агентствах из ТОП-10. И переманить их к себе нам не по карману –  мы не работаем с известными брендами, которые тратят на контекстную рекламу десятки миллионов. Наша специализация – малый бизнес, который тратит на рекламу от 200К до нескольких миллионов в месяц. Поэтому мы ищем опытного сотрудника «четыре в одном» по цене «одного», вот какие мы хитрые.

А где таких искать? Правильно, по регионам. Региональные зарплатные ожидания ниже столичных и помещаются в нашу вилку – это хорошо. А вот опыт региональных кадров – это скорее плохо, увы. Почему так?

Основная причина – благодаря своему опыту человек ожидаемо считает, что он настолько преисполнился в своем познании, что имеет право работать по-своему и не обращать внимание на наши требования. Например:

• раньше работал в региональных проектах с небольшим бюджетами – и пытается перенести привычный подход в наши проекты с бюджетами на порядок больше;

• раньше для работы хватало базового набора технических скиллов – и пытается решить наши задачи на этом багаже вместо того, чтобы овладеть новыми инструментами;

• раньше занимался только технической работой и никогда не вел клиентов – соответственно, не имеет навыков аккаунтинга, без которого работать в МАКО не получится.

• а многим банально не хватает умения работать в команде, общения с коллегами и клиентами и прочих софт скиллов.

Проиллюстрируем написанное выше историями трех сотрудников, которые пришли в МАКО с опытом в контекстной рекламе. Истории абсолютно реальны, но имена по этическим причинам мы, конечно, изменили. Пойдем по восходящей – с самого безнадежного случая к самому позитивному.

История первая: в лучах Славы. Когда мешает эго

Начать стоит с того, что Слава слышал о нас и целенаправленно искал позицию именно в МАКО. Очевидно, ему нравилось, как мы работаем, и он искренне считал, что может помочь нам стать еще лучше. Ранее он занимался и аналитикой, и технической работой, и с клиентами работал. Казалось бы, идеальный кандидат с релевантными опытом, который нам и нужен. Мы оценили и его рвение работать у нас, и опыт – и приняли его с распростертыми объятиями. О, где же ты, машина времени!

С первого же совместного проекта мы столкнулись с неприятным сюрпризом – у Славы завышенное самомнение и пониженнный эмоциональный интеллект. Любые попытки с нашей стороны подсказать или потребовать Слава принимал в штыки и отказывался играть по нашим правилам – мол, ему виднее.

Небольшое лирическое отступление о том, как мы работаем со всеми новичками:

• всех сотрудников ставим под руководство более опытного групхэда;

• даем только мелкие проекты – до больших бюджетов нужно дорасти;

• терпеливы, с пониманием относимся к ошибкам – не ругаем, а помогаем;

• подчищаем все косяки новичков до того, как они могут негативно сказаться на результатах;

• не перегружаем: озвученные выше 4-5 проектов – это для опытного сотрудника, новичку мы столько не даем;

• вдобавок, мы даем человеку новый проект не раньше, чем через две недели после старта предыдущего – чтобы было время для погружения в каждый проект (это рпавило не только для новичков, но и для опытных сотрудников).

Итак, мы создали Славе комфортные условия для плавного погружения в наш стиль работы. И несмотря на это, у него был самый низкий показатель по сохранению клиентов. Во-первых, оказалось, что хард скиллы и аккаунтинг у Славы далеко не на заявленном им уровне. Во-вторых (и в-главных), его проблемы с софт скиллами оказались настолько критичными, что сказались не только на общении внутри коллектива, но и на взаимодействии с клиентом.

Апогеем стал проект, в котором мы не только не получили деньги от клиента, но еще и вынуждены были заплатить ему из своего кошелька – и все из-за Славы. Просто он не посчитал нужным уведомить клиента о формате работы: первый месяц мы работаем с клиентом по фиксу, а начиная со второго месяца – по KPI. Беда в том, что клиентом оказалась юридическая компания. Они  заметили расхождение между выставленным счетом и зафиксированным форматом сотрудничества – и сразу взяли нас за жабры и вполне закономерно потребовали компенсировать их ущерб. Причем еще и моральный – пришлось заплатить им в досудебном порядке, чтобы они не не подавали иск по нашу душу.

После такого прокола мы сразу расстались со Славой. Ну как «сразу». Он не хотел уходить, убеждая нас, что он-то красавец и вообще ни при чем. В общем, расстались с боем и перелистнули эту страницу, пометив себе на полях: «К опытным спецам относимся настороженно!»

История вторая: еще была Надежда. Когда одного упорства недостаточно

Предыстория Нади такая: она работала в региональном агентстве и вела много разных клиентов одновременно, из-за чего у нее не было физической возможности глубоко погрузиться в каждый отдельный проект. Как следствие, еще на стадии собеседования наблюдалась просадка в аккаунтинге и общении с клиентом. Но по хард и софт скиллам Надя, казалось, подходила – мы решили попробовать.

В целом, Надя справлялась удовлетворительно. В отличие от Славы, она не считала, что пришла в чужой монастырь со своим уставом. Было и желание развиваться, и стремление работать в соответствии с нашим регламентом.

Увы, мы все-таки достигли некоего потолка в развитии ее технических навыков. Не раз были  случаи, когда Наде достаточно было освоить новый скилл (элементарный Vlookup в Excel), автоматизировать процесс и решить задачу за час, но она вместо этого сидела на выходных и несколько часов делала ту же задачу вручную. Такое рвение заслуживает уважения, но мы, в первую очередь, ценим эффективность сотрудника.

С Надей мы прощались тепло. Бросать просто так мы ее не стали – дали рекомендации и трудоустроили ее к своим друзьям-партнерам, которым требовался специалист по контекстной рекламе. У них требования к этой позиции ниже, чем у нас, поэтому Надя отлично вписалась в их коллектив. Все рады.

История третья: что за Лев этот тигр! Когда все хорошо (бывает и такое)

Лева – реально тигр! Исключение, подтверждающее правило. Тоже из региона, тоже с опытом, но с нехваткой важного для нас опыта – в первую очередь, была просадка в аккаунтинге (не было у Левы богатого опыта общения с клиентом). Но было (и есть) главное – желание развиваться. Недостающие скиллы всегда можно прокачать, если ты открыт новым знаниями и новому опыту.

Отдельный момент – Лева из Владивостока. Мы работаем по Москве, разница во времени огромная и вызывала закономерные опасения. Мы попытались мягко отказать Леве, но он убедил нас, что это не проблема и он готов подстраиваться под наш график. Будем честны, его настойчивость нас подкупила.

На проектах Лева проявил свои лучшие качества – хард и софт скиллы. Аккаунтинг тоже подрастал со временем. Но потом случился момент, который еще больше раскрыл Леву как человека.

Дело было так: ситуативно нам пришлось перевести его на более простую должность, с большим уклоном в техническую сторону, без аккаунтинга и общения с клиентом. Самая соль в том, что на этой должности Лева зарабатывал на тот момент больше, чем на предыдущей позиции (на которую, собственно, и собеседовался).

Представьте наши чувства, когда этот человек отказался от новой должности и предпочел вернуться к прежнему карьерному треку – по сути, отказался от легких денег и выбрал обучение непосредственно в своей сфере.

Леве бесконечное уважение! Он по-прежнему в нашей команде, и мы рады этому.

Итого: «у меня ж опыта больше» – не работает

По большей части среди опытных специалистов мы натыкаемся на следующие варианты:

1. Опытные «под ключ» не вписываются в нашу зарплатную вилку – мимо.

2. Опытные с гонором в духе «я лучше знаю» не могут влиться в компанию и ее стандарты – мимо.

3. Опытные с инертным мышлением «я буду делать, как привык» не могут тянуть темп и объем работы в МАКО – мимо.

Лева молодец, спору нет. Таким, как он, кто готов обучаться, мы всегда рады. Мы продолжаем искать такие кадры на рынке, но это штучный товар, попадается один толковый сотрудник за год-полтора. К тому же, Леву мы брали к себе уже после того, как обожглись с «опытными» ребятами. Поэтому он изначально прошел более жесткий отбор и, как следствие, обладал более высоким скиллом.

На штучном товаре далеко не уедешь. Поэтому мы начали качать другое направление – работу со стажерами. И сейчас, после десяти лет экспериментов, мы, наконец, готовы сказать: мы нашли подход к молодежи с горящими глазами. И платить им не нужно столько, сколько опытным спецам из топовых московских агентств, хаха.

Дорогу молодым!

В начале статьи упоминали о том, что и со стажерами у нас не сразу срослось: была текучка, было непонимание, что мы делаем не так и вообще нужно ли продолжать заниматься этим. Теперь, спустя несколько лет экспериментов, мы готовы однозначно сказать – работать со стажерами однозначно стоит, но нужно делать это с умом. Нужна отработанная методика. И сейчас она у нас есть.

Первый наш опыт со стажерами был в 2020-м, он наслоился на пандемию с ее ограничениями и был крайне неудачным. Мало того, что удаленный формат работы накладывал свой отпечаток, так еще и все кадровые вопросы мы отдавали на откуп тогдашнему HR, а его компетенций не хватало, чтобы грамотно построить процесс отбора кандидатов.

Плотно к вопросу со стажировками мы вернулись в 2022-м. Тогда процесс взял непосредственно в свои руки Андрей, генеральный директор МАКО. За его плечами десятилетний опыт (в том числе и по развитию кадров), который удачно лег на потребности молодого агентства. Методика отбора стажеров и их обучения – детище Андрея, и он, наряду с новым HR, был полноценно вовлечен в эти процессы. Стажеры еще удивлялись, почему первый этап собеседования не с HR, а сразу с генеральным директором. Обычно же гендир подключается на последних этапах. Ну, вот так у нас было на тот момент.

Кроме того, мы сменили сам подход к поиску стажеров. Раньше мы предлагали стажировку даже тем, кто не искал работу в контекстной рекламе – целились в умных и амбициозных выпускников крутых вузов. Даже если у человека не было интереса в нашей сфере, мы все равно пытались склонить его на нашу сторону. Это не приносило ощутимых плодов, поэтому в к 2022-му мы стали работать только по откликам. В итоге качество кандидатов выросло.

Конечно, сейчас наш генеральный директор уже не так плотно вовлечен в процесс рекрутинга – все процессы настроены, отбор стажеров идет под заботливым присмотром обученного HR и ключевых сотрудников агентства.

Естественный отбор: турнир стажеров

Попасть на обучение в МАКО тоже надо постараться – мы проводим целый турнир среди стажеров. Это сразу отсеивает немотивированных «пассажиров» без особых амбиций и желания развиваться в контекстной рекламе.

Что входит в наш турнир:

1. Проверка резюме и математический тест. Каждый кандидат при отклике на вакансию должен решить три нетривиальные математические задачи. На этом этапе из сотен откликов остаются пара десятков людей, которые показывают реальный интерес к нашей области и хорошую школьную математику.

2. Собеседование с HR по видеосвязи. Редко кто из стажеров при отклике на вакансию правильно решают все три задачи. Нерешенные обсуждаются с HR, который проверяет, может ли стажер самостоятельно прийти к правильному ответу. И если нет, начинает давать подсказки, записывая в табличку их количество и время, которое кандидат тратит на решение каждой задачи. Далее дается еще 5 новых задач на аналитические способности, а также психологический тест на внимательность и скорость печати на клавиатуре. По итогам все данные вносятся в таблицу и считается общий балл. Стажеры, которые набрали 70 и более баллов переходят на следующий этап.

3. Домашнее задание. Три тематические задачи, срок – неделя. Этот этап проходят самые ответственные, упорные и целеустремленные с высокими софт-скиллами. Задания даем реальные, которые знают как делать только опытные спецы. Смотрим, насколько стажер сможет самостоятельно почитать, разобраться и сделать то, что раньше никогда не делал. Вы удивитесь, но лучшие стажеры выполняют их с первого раза лучше среднестатистического опытного специалиста.

4. Собеседование с генеральным директором. Предлагаем кандидату описать свой сценарий поведения в двух гипотетических рабочих ситуациях – каждая по-своему затруднительна. Оцениваем осознанность, клиентоориентированность и человеческие качества, такие как честность и желание приносить пользу.

5. Собеседование с руководителями обучения. На этом этапе только личное общение. К этому моменту о каждом кандидате собрано уже достаточно данных по предыдущим тестам, и теперь остается только установить личный контакт и составить общее впечатление.

Научились учить: как мы выстроили процесс обучения стажеров

Как мы уже говорили в начале, самое главное – помимо процесса поиска стажеров, мы сильно прокачали процесс их обучения.
Во-первых, появился детальный план на 3 месяца обучения.
Обучение предполагало первые 3  месяца максимальной  теории, подкрепленной практикой. А далее уже самостоятельное ведение проектов, но под чутким контролем руководителей. За год мы должны были получить прокаченного, обученного по нашим стандартам, специалиста по контекстной рекламе.

В первый месяц мы обучали стажеров основам контекстной рекламы. Учили собирать и сегментировать семантику, писать привлекательные объявления, настраивать рекламные кампании. Задача была: дать теорию для запуска контекстной рекламы на сайты услуг. Чтобы обучение проходило с максимальной пользой, после каждого обучающего задания преподаватели давали практическое задание, а после его выполнения, обратную связь по ошибкам. Причем, вместе обсуждали ошибки всех стажеров, чтобы даже те, кто именно такие ошибки не совершил, понял, как делать не надо. А для лучшего запоминания настроек контекстной рекламы, учили их делать аудиты рекламных каманий наших новых клиентов.

Во-второй месяц расширяли кругозор наших стажеров. Обучали их контекстной рекламе для интернет-магазинов: как настраивать типы РК для екома, как проверять и дорабатывать фид, настраивать цели в Метрике, оптимизировать РК. Параллельно добавили занятия для развития маркетингового мышления, чтобы наши стажеры в будущем стали не просто специалистами по контекстной рекламе, но еще и интернет-маркетологами, способными провести анализ конкурентов, выявить слабые места в воронке продаж, дать рекомендации по улучшению конверсионности сайта и т.д.

В третий месяц стажеры научились делать автоматические отчеты  с дашбордами в Looker Studio. А финалу уже умели делать прототип лендинга в Figma и верстать сайт на Tilda. Это не значит, что наши стажеры на практике будут массово делать лендинги, которые не входят в задачи наших специалистов по контекстной рекламе. Но понимание, как это все устроено, какие блоки можно сделать в Tilda с помощью готовых или кастомных решений, позволяет лучше понимать процесс и более грамотно давать рекомендации для улучшения сайта.

Организовали ежемесячную аттестацию стажеров. Задачей было не помучить дополнительными тестами, а закрепить практические навыки и постепенно ввести стажеров в работу с реальными проектами. Ну и выявить пробелы в знаниях новичков, чтобы это поправить. А еще – по ходу они получили официальные сертификаты от Директа и Метрики. В процессе прохождения каждого задания, руководители обучения присваивали каждому стажеру баллы, по 10-балльной шкале. Оценки не просто озвучивали, а объясняли каждую, чтобы стажеры понимали свои слабые места и работали над ними. Ну и опять же дух соревнования подталкивал стажеров стремиться лучше осваивать программу.

Зацените:

Кроме теории и аттестаций, на протяжении всего этого времени стажеры постепенно начинали выполнять реальные задания по проектам. Уже через 2 недели после начала обучения, они собирали семантику и писали объявления по реальным проектам, чистили площадки и поисковые запросы. Конечно под чутким контролем наших опытных специалистов. Начиная с третьего месяца, мы прикрепляли стажеров к конкретным проектам, где они выполняли функции технических специалистов, делали разноплановые задачи в рамках одного проекта, набирались опыта по оптимизации у крутых профессионалов.

В процессе обучения принимали участие 2 постоянных преподавателя - руководитель отдела контекстной рекламы и руководитель по клиентскому сервису, а также приглашенные преподаватели из числа топ-специалистов МАКО. По факту, мы превратили обучение в полноценный бизнес-процесс со своим регламентом и постоянной командой.

Сам процесс обучения оформился в стройный пайплайн:

1. Теория + практические задания. Создаем стажерам бэкграунд, на который они будут опираться в дальнейшей работе.

2. Углубление в теорию + задания по реальным проектам. Пока никакой материальной ответственности за проект: всю работу стажера проверяет его руководитель

3. Помощь в реальном проекте + завершение теоретического курса. Подключаем стажера к боевому проекту  в качестве технического специалиста, даем посильные задачи. Вдобавок, у нас есть win-win предложение для клиента: наши услуги обходятся дешевле, если в проекте участвует стажер. Таким образом, мы экономим деньги заказчику и даем реальную боевую практику молодому специалисту. Все довольны.

4. Собственный реальный проект на деньги компании. Стажер сам выполняет проект: создает сайт и запускает рекламу. Бюджет на рекламу выделяет компания – 30к на проект.

Ниже пример самостоятельного проекта одного из стажеров, который тот сделал на четвертом этапе обучения. Суть проекта – прорекламировать вебинар МАКО. Разработать и сверстать лендинг, подготовить и запустить контекстную рекламу, на протяжении 3 недель оптимизировать РК, чтобы выполнить план по лидам.  Реальный продукт, реальные деньги, реальные рекламные кампании. Единственное, что нереальное – это райтеры и иллюстраторы данного проекта. У стажера возникли проблемы с фоторедакторами, и он создал сайт с помощью нейросетей – и визуал, и тексты. И получилось весьма недурно.

Итак, стажер прошел полный курс обучения, не отвалился ни на одном из этапов, закалился собственным проектом. Кого мы имеем на выходе? Полноценного сотрудника, который:

• обладает необходимыми теоретическими знаниями,

• имеет официальные сертификаты от Директа и Метрики,

• знает, как ведутся реальные проекты в МАКО,

• умеет самостоятельно вести свой проект и распоряжаться бюджетом,

• умеет работать в команде.

Естественно, обучение оплачиваемое. По мере прохождения каждой аттестации растет и зарплата.

Все здорово! Или нет?..

Хотелось бы сказать, что мы познали все тонкости работы со стажерами и теперь готовы ковать кадры один за другим. Но увы, реальность всегда бьет по лбу именно тогда, когда ты посчитал, что достиг успеха 🙂 

Да, первый набор стажеров по новому плану прошел очень хорошо. Сразу несколько ребят успешно прошли программу подготовки и закрепились в компании. Теперь они являются частью команды МАКО: выросли в классных специалистов, кратно развивают свои проекты, и мы полностью им доверяем.

Но второй набор стажеров прошел не так удачно. Одна участница наших «веселых стартов» дошла до финиша и успешно работает с нами, но остальные отбор не прошли. Говорит ли это о том, что мы вошли не в ту дверь? Конечно, нет. Это говорит лишь о том, что мы продолжаем искать свой путь. От выбранного подхода ни в коем случае не отказываемся – будем и дальше анализировать под микроскопом все свои процессы, работать над ошибками и развиваться в этом направлении. И стажеров развивать тоже будем!

Пока что финал у этой истории открытый. Кто знает, может, со временем у нас сложится новый пазл с другим видением стажировок. Если так получится, обещаем рассказать об этом в новой статье! А пока что будем рады узнать, как у вас происходит поиск полезных сотрудников. На кого делаете ставку: на опытных или зеленых?

Если вы хотите успешно запускать продвижение, мы можем сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.

Запуск Call of Duty: Black Ops 7 вновь разжег старое соперничество, которое многие годы определяло жанр. И это произошло сразу после выхода Battlefield 6, сумевшего закрепиться не только как один из лучших шутеров 2025 года, но и как самая удачная часть серии за долгое время. Call of Duty же традиционно остается одним из самых масштабных и устойчивых проектов в мире FPS, и теперь возникает вопрос: сможет ли Battlefield в этом году перехватить лидерство у громкой франшизы Activision?

Конечно, важны и цифры — количество игроков, продажи, успех на рынке. Но куда интереснее другое: какой именно формат шутера вам ближе? Вы ищете напряженные и соревновательные матчи или предпочитаете кинематографичное повествование? Вам важна реалистичность происходящего или же вы хотите отстреливать орды нежити? Эти две серии давно противопоставляют друг другу, и свежие релизы ясно показывают, что они предлагают совершенно разные впечатления.

Если вы задумываетесь, стоит ли брать Black Ops 7 или Battlefield 6 для своих игровых вечеров в конце года, но пока не определились, мы в редакции ggsel.net разберем, что именно предлагает каждая из игр и поможем понять, какая из них лучше совпадает с вашими ожиданиями.

Главное отличие между Call of Duty и Battlefield всегда заключалось в том, как они строят сетевой опыт. В свежей Black Ops 7 ставка сделана на компактные карты и быстрый темп боев. На старте игрокам предложили 18 арен, рассчитанные на классические матчи формата 6 на 6. Все здесь заточено под стремительные перестрелки, где важна реакция и точность, а техника не отвлекает от чистого геймплея.

Battlefield 6 идет другим путем. В игре всего 9 карт на релизе, но каждая из них значительно больше по масштабу. Здесь сражения разворачиваются в формате 32 на 32, а ключевую роль играют не только пехотные отряды, но и транспорт — от бронетехники до вертолетов. Карты ощущаются как настоящие локации, а не просто арены для убийств, во многом благодаря возможности разрушать здания и менять окружение прямо в бою.

При этом нельзя сказать, что Call of Duty ограничивается исключительно маленькими картами, а Battlefield — только огромными. В Black Ops 7 доступны два режима «Skirmish» на 20 против 20, где масштаб боев заметно шире. А Battlefield 6, наоборот, включает форматы вроде «Squad Deathmatch» на 8 против 8, которые проходят на отдельных сегментах больших карт и создают более камерное ощущение. И обе серии предлагают не только командные бои на количество убийств, но и классические режимы с захватом точек и удержанием позиций — будь то Hardpoint или Domination в Call of Duty.

В итоге все сводится к выбору стиля. Call of Duty традиционно сильна в компактных, напряженных матчах, где все решает скорость и меткость. Battlefield же больше подойдет тем, кто ищет долгие тактические баталии с распределением ролей и зрелищем техники. Если вам нужен быстрый и сфокусированный экшен — Black Ops 7 станет идеальным вариантом. А если хочется почувствовать себя частью масштабного конфликта с танками, вертолетами и разрушением окружения, то Battlefield 6 — именно то, что стоит попробовать.

В этом году сюжеты двух главных шутеров снова оказались в центре внимания, но на этот раз они заметно расходятся по направлению. Call of Duty: Black Ops 7 делает ставку на кооператив и фантастический антураж, а Battlefield 6 придерживается классики — одиночного повествования в духе современного военного конфликта. Несмотря на то, что раньше кампании этих серий часто казались похожими, сейчас они предлагают совершенно разные впечатления.

Black Ops 7 превращает привычный одиночный режим в совместное прохождение: кампания поддерживает до 4 игроков, а после ее завершения открывается эндгейм — бесконечно переигрываемый PvE-режим, где команда сталкивается со все более серьезными испытаниями. Такой формат подчеркивает ориентацию на мультиплеер, ведь прогресс теперь единый: опыт начисляется и в кампании, и в эндгейме так же, как в сетевых матчах. Тем не менее, для тех, кто предпочитает классический одиночный Call of Duty, миссии можно пройти в одиночку. За их разработку снова отвечает Raven Software, студия, создавшая прошлогоднюю кампанию Black Ops 6.

Battlefield 6, напротив, остается верным традициям одиночного сюжета. Здесь вас ждут линейные задания, сосредоточенные на перестрелках и уничтожении целей. История разворачивается вокруг противостояния НАТО и частной военной корпорации Pax Armata, а игрок постепенно раскрывает крупный заговор, перемещаясь по разным точкам мира — от хорватских локаций до улиц Нью-Йорка. Кампания включает привычные элементы жанра: миссии со снайперской винтовкой, высадки на побережье, погони на технике и зрелищные постановочные сцены.

Стоит учитывать, что фирменные особенности Battlefield — огромные карты, техника, разрушения и классовая система — в кампании практически отсутствуют. Многие рецензенты отмечают, что одиночный режим не смог перенести удачные идеи мультиплеера в сюжетный формат.

В итоге выбор зависит от ваших предпочтений. Если вам интересен кооперативный опыт с фантастическим уклоном, Black Ops 7 станет единственным вариантом. Но если вы цените более реалистичное и современное военное повествование, то Battlefield 6 будет ближе к вашим ожиданиям.

В новой части Black Ops разработчики снова вернулись к фирменному режиму с зомби. Когда‑то это был всего лишь дополнительный PvE‑формат, но со временем он разросся до полноценного направления внутри серии. В Black Ops 7 он представлен особенно масштабно: основной вариант — классический «раундовый» режим, где вы вместе с друзьями отражаете волны противников, и с каждой новой атакой напряжение только растет.

Особенность зомби‑режима в том, что он не ограничивается простым выживанием. Здесь часто встречаются запутанные задания, которые нужно решать, чтобы продвинуться дальше. Для тех, кто не хочет теряться в загадках, есть «Directed»‑версия, знакомая еще по Black Ops 6, где игрокам дают подсказки. А «Cursed» предлагает усложненный вариант, собранный из идей прошлых выпусков. Дополнительно доступен «Survival» — компактная карта, где цель одна: продержаться как можно дольше. Ну и «Dead Ops Arcade 4» возвращает старый формат аркадного шутера с видом сверху, последний раз появлявшийся в Cold War.

Battlefield 6, напротив, делает ставку на творчество игроков. Здесь нет нежити, зато есть Portal — мощный редактор, позволяющий создавать собственные карты и режимы. По сути, это аналог «островов» из Fortnite, только в сеттинге Battlefield. С его помощью фанаты воссоздают любимые локации из прошлых частей или придумывают совершенно новые варианты мультиплеера.

На первый взгляд может показаться, что Black Ops 7 больше подходит тем, кто хочет просто играть, а Battlefield 6 — тем, кто любит конструировать. Но важно помнить, что созданные другими пользователями режимы доступны прямо из меню, так что даже если вы не автор, вы можете легко попробовать чужие проекты. В итоге Black Ops 7 стоит рассматривать как выбор для тех, кому интересен аркадный PvE с элементами ужаса, а Battlefield 6 — для игроков, которым ближе эксперименты с пользовательским контентом и разнообразие комьюнити.

Если говорить напрямую, ни Black Ops 7, ни Battlefield 6 не предлагают собственных режимов battle royale. Причина проста: у обеих серий уже есть отдельные бесплатные проекты, которые можно скачать и играть без покупки основной игры. Но связь с «родительскими» тайтлами все равно чувствуется, так что рассматривать их стоит вместе.

Call of Duty: Warzone — одна из самых популярных королевских битв. Игра постоянно получает обновления, связанные с актуальной частью серии. Сейчас это Black Ops 6, но в ближайшие месяцы стоит ждать контент, вдохновленный Black Ops 7 — новые облики, временные события и другие тематические дополнения.

Главный режим Warzone — классическая битва на выживание, где побеждает последний оставшийся игрок или команда. По сравнению с PUBG здесь все чуть проще для новичков, а в отличие от Apex Legends нет акцента на уникальных героях. Дополнительные форматы вроде Resurgence (с возможностью возвращаться после смерти) или Plunder (соревнование за добычу денег) делают игру разнообразнее. Важный момент: прогресс в Warzone объединен с другими режимами Call of Duty, так что любой заработанный опыт идет в общую копилку и помогает быстрее прокачиваться в Black Ops 7.

Battlefield REDSEC — свежий конкурент, который тоже строится вокруг масштабных сражений с уменьшающейся зоной. Но здесь добавлены фирменные элементы Battlefield: техника, разрушаемое окружение и привычная динамика боя. Наши впечатления от REDSEC были неоднозначными: классический battle royale не показался чем-то новым, зато режим Gauntlet — гонка команд на время с выполнением задач — оказался куда интереснее. Дополнительно REDSEC поддерживает систему Portal, где сообщество может создавать собственные сценарии и делиться ими.

Так как игры бесплатные, ничто не мешает попробовать обе. Если вы уже глубоко в экосистеме Call of Duty, Warzone будет удобнее благодаря общей системе прогресса. А если вам ближе масштабные разрушения и командные классы, то REDSEC может понравиться больше. Классический battle royale лучше раскрыт в Warzone, а вот уникальный Gauntlet — сильная сторона REDSEC.

Наконец, стоит помнить: эти проекты можно рассматривать как пробники для основных игр. Они построены на тех же механиках, что и Black Ops 7 или Battlefield 6. Если вам комфортнее стрельба и движение в одной из них, скорее всего именно эта серия станет вашим выбором при покупке полной версии.

Противостояние Call of Duty и Battlefield в 2025‑м году закончилось быстрее, чем многие ожидали. На старте Black Ops 7 собрала в Steam лишь чуть больше десяти процентов аудитории Battlefield 6. Для серии, которая долгие годы считалась безусловным лидером жанра, это выглядит как серьезный удар по репутации.

Когда‑то Call of Duty уверенно опережала конкурента за счет более массового подхода, а Battlefield оставался нишевым выбором для тех, кто ценил хардкор. После провала Battlefield 2042 казалось, что франшиза надолго потеряла шанс на равное соперничество. Но именно 2025‑й вернул ее в игру — и вернул с громким успехом.

Battlefield 6 стартовал впечатляюще: более 747 тысяч игроков на релизе в Steam. Даже спустя месяц пик удерживает свыше 299 тысяч. Black Ops 7 на фоне этих цифр выглядит скромно — около 100 тысяч игроков на пике. Да, немалая часть аудитории могла уйти в Game Pass и консольные версии, но разрыв все равно оказался слишком большим, чтобы его игнорировать. Для сравнения, BO 6 собрала более 300 тысяч игроков в Steam на релизе.

Не помогли и отзывы. На Metacritic пользовательский рейтинг Black Ops 7 рухнул до рекордно низкой отметки — всего 1,9 балла. Игроки критикуют короткую и мягко говоря не самую удачную кампанию, спорные решения в мультиплеере и использование сгенерированных ИИ‑материалов. Battlefield 6 тоже не избежал претензий, но в целом восприятие оказалось куда более позитивным: проект Electronic Arts воспринимается как возвращение серии к своим сильным сторонам.

Black Ops 7 ненадолго возглавила чарты Steam, но быстро уступила место конкуренту. Даже по выручке игра заметно проигрывает, несмотря на более высокую цену. Для Activision это тревожный сигнал: привычка «автопокупки» Call of Duty дала сбой, а аудитория впервые за долгое время массово выбрала Battlefield.

Итог очевиден: в 2025 году именно Battlefield 6 стал победителем этого противостояния. Call of Duty осталась в тени, и Black Ops 7 не смогла потеснить конкурента. Для игроков это редкий случай, когда баланс сил изменился, а для индустрии — напоминание, что даже самые сильные бренды не застрахованы от провалов.

Переходите на ggsel.net — торговую площадку, где вы найдете игры для ПК и консолей, DLC, сможете пополнить баланс популярных игровых и неигровых сервисов, купить и продать игровой аккаунт. И все это — по низким ценам!