HR и живые полотна: как делать AI-баннеры для поиска персонала

Обзор на Midjourney — для начинающих дизайнеров, employer-бренд-менеджеров и всех неравнодушных

Привет! Эта статья написана живым и очень-очень терпеливым человеком из креативной команды BetaOnline.

Мы долго молчали и наблюдали, как сотни компаний создают AI-баннеры для рекламы всего и вся. Ждали и дождались, когда уляжется шумиха, но никто так толком и не напишет большой обзор про работу с нейросетью при создании контента для привлечения сотрудников. Момент настал — пишем.Полгода мы учились, читали и смотрели туториалы. Ещё полгода создавали баннеры для активных кампаний Кадровой лидогенерации.

Сегодня расскажем и покажем в картинках, каково это — работать с графическим AI на цели рекрутмента, а потом сравним выгоды и недостатки при работе с нейросетью, стоковой графикой и профессиональным фотографом.

Midjourney — это нейросеть, которая использует алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для создания изображений по текстовому запросу. Она состоит из двух основных частей: генератора и дискриминатора.

Генератор создает изображение на основе текстового запроса, а дискриминатор оценивает его качество. Обучение этих двух частей происходит одновременно, что позволяет им улучшать свои навыки и создавать более качественные изображения.

Кроме того, Midjourney использует различные техники для улучшения качества изображений, такие как изменение цветов, контраста и других параметров. Это позволяет создавать уникальные и высококачественные изображения, которые могут использоваться в различных областях: дизайн, реклама и маркетинг и интернет-рекрутмент.

Любой человек: вы, ваши коллеги, друзья и даже родители — все могут создавать портреты и целые постановочные истории фотографического качества в 32k+, с симуляцией любой оптики, матрицы и фокусного расстояния. За секунды.

Нет, нужны. Идея о том, чтоизобразительный жанр теперь доступенкак соль и спички— привлекательна, но нежизнеспособна [пока]. Нейросети имеют огромные вычислительные мощности, но у них нет визуального опыта, соизмеримого с человеческим. Грубо говоря, нейросеть знает, что васильки синие, поскольку может подтянуть эту информацию из Интернета, но не может придумать антропоморфный василёк с руками и ногами, поскольку у неё нет воображения. Нейросети, как и всякому инструменту, нужен мыслящий настройщик (оператор).

Хорошие команды для нейросети — конкретные, подробные, включают в себя максимум деталей. Представьте, что вы на допросе — рассказываете доброму, участливому полицейскому, как выглядел преступник:

Не будем затягивать интригу, второе описание просто подробнее, и шансы, что человек будет найден — выше. Примерно так же работает и Midjourney: чем более конкретный и детализированный запрос вы подготовили, тем точнее результатпопадетв ваши ожидания.В первом случае интерфейсу труднее определить характер черт персонажа: нейросеть просто подкидывает самые распространенные в Сети вариации на темуМужчина в чёрном.

Тонкостей много — пройдёмся по основным

Общее правило: понятный английский язык в запросах, без использования сленга или жаргона. Кроме того, хорошие запросы обычно не содержат ошибок и неточностей, так как это может привести к неправильному пониманию задачи нейросетью.

Плохие запросы, наоборот, могут быть слишком общими, неполными или запутанными. Они могут содержать ошибки или непонятные для нейросети термины. Такие запросы могут привести к тому, что нейросеть не сможет выполнить задачу должным образом или вообще не сможет её выполнить: так и отправить семью из лета в зиму пока может только человек.

Кадровая лидогенерация требует большого количества рекламных контактов. Нужно продвигать одно и то же EVP, одно и то же зарплатное предложение — на одни и те же аудитории. Рано или поздно людям просто надоедает встречать одинаковые объявления со стоковой графикой. Наступает баннерная слепота: соискатели не кликают, рекламный контакт дорожает, бюджеты уходят в бездну безразличия.

Мы начали экспериментировать с AI-баннерами осенью 2022 года — когда ещё не было большой базы знаний на тему: пришлось читать мануалы на дискорде, смотреть YouTube, советоваться со знакомыми. Использовали генеративные изображения и в своих маркетинговых кампаниях, и в Кадровой лидогенерации, сравнивали CPC, CR и CPL AI-объявлений со стоковой графикой и фотографиями — и пришли к выводу: это работает, нужно продолжать учиться.

Теперь мы постоянно используем нейросеть, чтобы поддерживать активность аудиторий в работных пабликах, в таргете и в собственных коммерческих рекламных кампаниях.

Стоковая графика

Покупаем доступы к стокам, ищем фото и иллюстрации, которые пока не растаскали на рекламные агитки наши конкуренты на ниве HR-маркетинга.

Стоимость: $5–30 в месяц за один доступ

Ограничение по числу файлов: зависит от стока

Плюсы: высокое качество графики, простота UI

Минусы: долгий поиск, мало разнообразия

Запрашиваем профессиональные фото сотрудников — получаем пак с фотографиями, который согласован всеми нужными людьми.

Стоимость: на стороне клиента

Количество файлов: непредсказуемо

Плюс: если клиент дал фото — они точно могут идти в прод

Минус: как правило — фотосессии дороги и требуют больших затрат времени

Ещё минус: клиент отдаёт фото на публикацию разным подрядчикам, что, в конце концов, приводит к выгоранию аудитории

Смотрим на клиентские фото: одежда сотрудников, лица, пол и возраст аудитории, этнический состав, автомобили [если ищем водителей], окружающая среда — и создаёмpromptsна основе портрета целевого кандидата

Стоимость: $96–288 за год с MJ

Количество файлов: бесконечность

Плюс: многообразие форм, сюжетов и настроек

Минус: без опытного оператора сложно делать качество на потоке

Ещё минус: результат всё-таки уступает фотографиям [пока], но вычислительные мощности AI постоянно растут — и мы видим перспективу для всё большего перехода на генеративные изображения в рекламе

— Графические нейросети можно освоить без специального образования, навыков программирования и серьезного знания софта для дизайнеров.

— Качество AI-баннеров всё ещё зависит от человека, который дёргает за ниточки: нужно разобраться в принципах составления запросов (синтаксисе), понять, как редактировать — и улучшать качество запросов, минимально вникнуть в технические принципы работы AI.

— Запросы для AI-интерфейса должны быть конкретными — так результат получится более детальным, а светотень, форма объектов и замысел — более близкими к реальности.

— Midjourney не заменит профессиональную фотосессию на рабочем месте, но может стать поддерживающим ресурсом, или — альтернативой, если контента нужно много, а денег и времени на фотографирование сотрудников просто нет.

Надеемся, статья была полезной. Если вы хотите больше знать о нашей работе с контентом в рамках Кадровой лидогенерации — стучитесь. Устроим персональный показ и наметим креативную концепцию для вашего employer-бренда.