Уже все попробовали сгенерировать текст и картинки в ChatGPT и Midjourney. Но использовать искусственный интеллект можно и для других задач. В том числе — в сфере диджитал-рекламы. Разбираемся, какие задачи в сфере интернет-маркетинга можно ему доверить. И отвечаем на вопрос, оставит ли искусственный интеллект людей без работы.
По данным IBM, в 2022 году 35% компаний в мире уже используют умные алгоритмы, чтобы развивать бизнес, а 42% компаний стали присматриваться к таким инструментам. Это выгодно: по прогнозам McKinsey Global Institute, только в сфере ретейла в ближайшие три года искусственный интеллект поможет нарастить объем продаж на 3,2–5,7%. А все за счет того, что он закроет задачи, связанные с маркетингом.
Генерация контента без участия человека
Искусственный интеллект и нейросети могут сэкономить компаниям ресурсы на ручное создание текстов, картинок и роликов для запуска рекламы. Умные алгоритмы могут:
- создать несколько десятков или сотен товарных описаний для каталога в интернет-магазине;
- нарисовать для поста или статьи иллюстрацию, которая подойдет компании по стилю;
- подобрать для рекламы музыку, которая будет подстраиваться под вкусы пользователя;
- «оживить» известных персонажей и использовать их для видеоролика.
Вот несколько примеров, как эти задачи решают крупные компании с помощью нейросетей.
В Alibaba разработали искусственный интеллект для создания товарных описаний. Алгоритм изучил контент на сайтах электронной коммерции Alibaba, Tmall и Taobao и теперь способен выдавать 20 000 строк текста в секунду — это быстрее любого копирайтера. Теперь продавцу не обязательно нанимать специалиста, чтобы сделать описание товара. Достаточно найти ссылки на описания похожих продуктов, а нейросеть автоматически сгенерирует текст по образцу.
В испанском благотворительном фонде Reina Sofía создали ролик о нейродегенеративных заболеваниях. В нем использовали технологию deepfake — она позволяет заменить лицо модели на любое другое. С ее помощью «оживили» Сальвадора Дали, который страдал болезнью Паркинсона.
Создатели бренда пончиков и кофе Dunkin' использовали инструмент Sympaphonic Ads, который анализирует, какой жанр музыки чаще всего слушают пользователи, а потом подстраивает фоновый звук в аудиорекламе под вкусы людей. Так, если трек прерывается на рекламу, она не воспринимается как навязчивое сообщение и привлекает больше внимания. Благодаря такому решению компании удалось повысить взаимодействие пользователей с рекламой на 238%.
Можно долго спорить о том, этично ли использовать плоды труда искусственного интеллекта, — этим озабочены 65% англоязычных пользователей. Но уже сейчас он ускоряет создание контента и облегчает работу маркетологов и других специалистов.
Уже очевидна тенденция к более широкому применению инструментов с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в диджитал-рекламе. Технологии ИИ применяются как на стадии подготовки рекламных кампаний, так и для оптимизации уже запущенных.
Например, алгоритмы ИИ платформы Hyper AdTech упрощают процесс модерации рекламных креативов, автоматически анализируя содержание целевых страниц, на которых оказывается пользователь после клика по креативу. Если тематика страницы находится в одной из запрещенных категорий, рекламный креатив не допускается к размещению.
Запуск рекламных кампаний без команды маркетологов
Если раньше рекламную кампанию вручную настраивал целый отдел маркетинга, то сейчас бизнес может обойтись своими силами. Ведь запуск, оптимизацию и даже анализ рекламных объявлений теперь на себя берет искусственный интеллект. Вот что он делает:
- пишет тексты на основе информации с сайта или из интернет-магазина;
- подтягивает подходящие картинки для объявлений;
- анализирует, какие площадки чаще всего посещают потенциальные клиенты, и показывает рекламу там;
- просчитывает, какой бюджет понадобится на продвижение.
Возможности для автоматической настройки рекламы уже есть на зарубежном и российском рынках. Вот несколько примеров.
Кампания Performance Max от Google дополняет обычную рекламу в поиске по ключевым словам. В кампании такого типа задействованы все сервисы Google, например Gmail, Google Maps, YouTube и другие. Умные алгоритмы анализируют, на каких площадках больше потенциальных клиентов, и показывают объявления им.
«Мастер кампаний» от «Яндекса» работает по схожему принципу: объявления показываются во всех сервисах компании, например «Поиске», а также на партнерских сайтах «Рекламной сети». Создать и настроить кампанию можно в несколько кликов: достаточно указать ссылку на сайт или мобильное приложение, и «Мастер» подскажет, какие ключевые слова, текст и картинки стоит использовать в объявлениях.
Также у «Яндекса» есть «Рекламная подписка», которая автоматически создает объявления на основе данных сайта, подбирает площадки с подходящей аудиторией и показывает рекламу там, где потенциальных клиентов больше.
Благодаря искусственному интеллекту предпринимателям не нужно держать штат маркетологов. Это особенно ценно для малого бизнеса, в бюджет которого не всегда вписываются расходы на большую команду.
За последние несколько лет команда Hyper AdTech разработала комплекс технологических решений на базе машинного обучения, которые используются для закупки рекламного инвентаря и его оптимизации. Примером такого решения является Hyper Predict, система предиктивных алгоритмов, цель которых — обеспечить выполнение ключевых показателей по качеству инвентаря и результативности рекламных кампаний.
Суть работы алгоритмов — предсказание на pre-bid-стадии качества будущего контакта пользователя с рекламным объявлением и последующее исключение рекламного инвентаря, неспособного обеспечить выполнение необходимых показателей, и fraud-инвентаря. В дальнейшем, основываясь на собранных и постоянно обновляемых данных, предикт-алгоритмы обеспечивают высокое качество предсказаний будущего рекламного контакта, что напрямую влияет на уровень брендметрик рекламируемого товара и последующие действия пользователей
Создание персональной рекламы на основе действий пользователей
Продвижение работает эффективнее, если оно не массовое, а заточенное под конкретного пользователя. Маркетолог может только предположить, что интересно потенциальным клиентам. Максимум — провести несколько интервью, чтобы собрать приблизительный портрет покупателя, или запустить серию тестов. Искусственный же интеллект может проанализировать действия людей в интернете и создать для них персональные предложения.
Онлайн-ретейлер SimpleWine использовал машинное обучение для персонализации страниц сайта и мобильного приложения. Нейросети анализируют предпочтения клиента и перестраивают каталог вина на сайте и в приложении под вкусы пользователя — не только раздел рекомендаций, а целые страницы. В результате создается впечатление, что интернет-магазин предугадывает желания клиента и работает как сомелье. Такой подход помогает увеличивать объем продаж и влияет на общее впечатление от сервиса.
Приложение Concord подсказывает создателям контента, какие темы интересны читателям. Оно проводит аудит сайта бренда, сверяет данные с готовыми статьями и помогает понять, какие тематики еще не освещали. А еще приложение анализирует, активно ли пользователи лайкают или делятся тем или иным контентом, и предлагает трендовые темы, которые интересуют пользователей.
В банке ВТБ используют искусственный интеллект, чтобы сегментировать потенциальных клиентов — например, в зависимости от их платежеспособности или потребностей. А потом людям показывают разные креативы в рекламных кампаниях. Благодаря машинному обучению удалось повысить кликабельность таргетированной рекламы в полтора раза и конверсию с 2 до 6%.
Одним из инструментов платформы мобильной рекламы Hyper AdTech являются NLP-модели. Они необходимы для решения задач категоризации: категоризации креативов, определения жанров приложений и сегментирования аудитории.
Благодаря NLP-моделям, к примеру, анализируются рекламные креативы и посадочные страницы, куда ведет кликовая ссылка из объявления. Если выявляется, что креатив или содержание площадки не соответствует white-листу, то данная кампания не допускается до размещения и отправляется на дополнительную модерацию.
Сканирование метаданных приложений позволяет выделять подкатегории и жанры приложений, объединяя их в аффинитивные аудиторные группы. Анализ отзывов и комментариев в приложениях позволяет алгоритмам стилистически выделить социально-демографические группы пользователей.
В целом использование NLP-моделей дает нам возможность проводить более глубокий и точный анализ данных, что помогает улучшить качество продуктов и услуг
Сбор и анализ данных в несколько кликов
Чтобы создать и запустить рекламную кампанию, а потом проанализировать эффективность продвижения, маркетологам приходится пропустить через себя огромные массивы данных. Сейчас все это может сделать искусственный интеллект. Он помогает:
- узнавать о пользователях больше по их поисковым запросам, покупкам на сайтах и активностям в соцсетях. Благодаря этой информации можно сделать выводы о среднем возрасте аудитории, чем она увлекается, какой имеет доход;
- прогнозировать объем продаж в зависимости от сезона и даже от времени суток. Поэтому можно выявить время, когда стоит запускать рекламу, а когда она не принесет продажи;
- рассчитывать бюджет на продвижение и снижать цену за клик, чтобы получить максимум недорогих переходов на сайт;
- анализировать результаты рекламной кампании, чтобы маркетологу не приходилось вручную рассчитывать показатели. Такое возможно в большинстве рекламных кабинетов популярных сервисов.
Искусственный интеллект также поможет рекламодателям после полной отмены cookies. Алгоритмы способны собирать и анализировать огромные массивы обезличенных данных и выявлять закономерности, которые влияют на таргетинги. Например, в приложении The Weather Channel от IBM научились связывать температуру и влажность с заболеваемостью ОРВИ. Если пользователь находится в регионе с повышенным риском заболеваемости, приложение показывает рекламу средств от кашля и насморка.
Заменит ли людей ИИ
Некоторые профессии действительно могут оказаться под угрозой из-за внедрения искусственного интеллекта в различные сферы жизни. Например, работы могут лишиться копирайтеры, пишущие простые описания для интернет-магазинов или рерайтящие новости для порталов. А вот тем, кто пишет статьи для блогов, кейсы, письма и материалы для лендингов или редактирует тексты, можно не переживать. По данным исследования Оксфордского университета, вероятность, что их заменят нейросети, — 3,8%.
Также в зоне риска находятся продавцы рекламы — по данным того же исследования, с вероятностью 54% их могут заменить платформы, которые предлагают упрощенную продажу рекламы на своих ресурсах.
Особо паниковать не стоит. Нейросети могут стать полезным инструментом в работе, если научиться ими управлять. Платформа Hyper AdTеch уже использует алгоритмы на базе искусственного интеллекта, которые могут предсказывать действия пользователей в интернете и подбирают самые эффективные каналы для продвижения. Узнать подробнее о наших решениях можно на сайте.
бред полнейший, называть нейронку ии тоже самое что назвать водяную мельницу разумной а результат ее работы - ее плодом. Только и нейронку и мельницу сделал и настроил человек, а значит нейронка такой же инструмент. статистика кстати взята из головы