Искусственный интеллект в маркетинге: лови волну и строй базу

Как и весь мир, мы в Tech Marketing Group с увлечением тестируем возможности ИИ при решении бизнес-задач. В этом материале суммировали свои наблюдения и сформулировали несколько рекомендаций по применению искусственного интеллекта в области маркетинга.

1. Смотрим на ИИ широко.

Сейчас, когда говорят об искусственном интеллекте, чаще всего имеют в виду текстовые и графические нейросети — ChatGPT и Midjourney и их разнообразные аналоги, включая российские.

Однако генерация контента — лишь часть работы маркетологов по продвижению персоны, продукта или услуги. Гораздо больше времени мы занимаемся сегментацией аудитории, управлением рекламными кампаниями и анализом данных. Поэтому важно в целом видеть, за какими процессами стоят ИИ.

Например, вы знаете, что Shazam, приложение для поиска музыки по фрагменту, тоже работает на основе нейросети? Она за секунды выполняет титаническую задачу: очищает запись от фона и сравнивает с постоянно пополняемой базой данных, где миллионы записей.

Продолжим музыкально-звуковой ряд:

Такое многообразие возможностей не пугает, а, напротив, вдохновляет на эксперименты. Тем более, никогда не угадаешь, что потребуется для следующего креативного проекта!

2. Ориентируемся на уникальные умения ИИ.

Если обобщить, нейросети сейчас способны:

Поэтому логично делегировать им объемные однотипные рутинные задачи. Например, понятно, почему в Alibaba сделали нейросеть для генерации товарных описаний: для маркетплейсов не особенно важна уникальность, а карточек требуется сотни тысяч, просто нерентабельно создавать каждый текст вручную.

Та же ситуация складывается в службах поддержки: много однотипных звонков от пользователей с самыми простыми вопросами. В банках, например, на первой линии уже давно работают виртуальные операторы/боты, и вы точно с ними сталкивались.

Однако гораздо интереснее и перспективнее другие задачи, которые способен решать искусственный интеллект. Например, обработка массивов данных о поведении и предпочтениях клиентов, которые были бы просто неподъемными для сотрудников-людей, поиск тончайших закономерностей и в соответствии с ними автоматическая ротация товары или целые страницы в поисковой выдаче — так работают разного рода рекомендательные сервисы. Таким же образом можно повышать точность, а значит, и эффективность маркетинговых кампаний, начиная с более подробной сегментации целевой аудитории и подборе каналов, времени публикации рекламы и др.

Другой пример — инструмент из сервиса «Рекламная подписка» от «Яндекс Бизнес»: вы загружаете фотографии товаров, их оценивают и отмечают те, что с большей вероятностью понравятся покупателям.

До момента, когда вся реклама будет только персонализированной, по сути, осталось не так много времени. Сейчас происходит, по сути, черновая проверка настроек и алгоритмов, потом останется только увеличить масштабы и корректировать процесс в режиме реального времени.

«Суть маркетинга — в управлении впечатлениями клиентов, — комментирует СEO Tech Marketing Group Мария Пешкова. — Сейчас привлекает внимание даже неидеальный результат работы нейросетей — просто потому, что это новинка. Еще недавно аудиторию веселили лишние пальцы на картинках Midjourney, после — попытка обмануть ChatGPT и заставить его выйти за установленные ограничения (например, научить ругаться). Добавьте в пост совет от нейросети или доверьте ей генерацию артов, как это сделал производитель йогуртов EPICA, — подписчики будут с интересом оценивать, искать ошибки. На этой волне интереса можно выстроить любопытные проекты, как развлекательные, так и образовательные, бесплатно попасть в СМИ и т.д. Параллельно с этим, конечно, накапливается база решений на основе новых технологий. Например, мы практически в каждом проекте создаем чат-ботов для быстрых, четких и круглосуточных ответов на часто возникающие вопросы пользователей, и боты становятся все более гибкими».

3. Учитываем слабые места ИИ.

У любого инструмента есть ограничения. Сейчас в фокусе внимания ошибки, которые допускают текстовые нейросети, — так называемые «галлюцинации» (это официальное название). Это могут быть книги, люди, локации, фильмы, которых никогда не существовало.

Галлюцинации возникают по двум причинам:

Поэтому жесткий фактчекинг просто необходим. Либо же вы просто можете сэкономить свое время и пока не давать искусственному интеллекту задачи вроде «Подготовь карточки о знаменитых русских физиках».

Галлюцинировать могут и графические ИИ, в особенности те, что созданы в помощь дизайнерам интерьера. Профессионалы хватаются за голову, когда видят розетки в коврах, шторы и люстры, висящие ни на чем, и др.

Кстати, возвращаясь к базам данных, на которых обучают искусственный интеллект. В мае Европарламент принял AI Act — первый в мире документ, утверждающий, по сути, этические основы применения искусственного интеллекта. Согласно этому документу:

Еще один минус искусственного интеллекта — качество ответов сильно зависит от качества промптов, для достижения приемлемого результата нужно много последовательных уточнений (и зачастую эти нюансы необходимо объяснять клиентам, которые услышали, что «картинки можно быстро сгенерировать»).

Обратная сторона этой истории — возможность показать профессионализм и креативность сотрудников агентства через промпты. Не зря сейчас распространены лид-магниты вроде «Бесплатный гад по промптам» или вебинары а-ля «Запросы для ChatGPT для рекрутеров».

Рекомендации:

1. Еще до пандемии делались попытки составить Карту российского ИИ-рынка и Базу AI-кейсов — полезно ознакомиться с ними или другими базами, продумывая свой проект.

2. Возьмите себе за правило еженедельно тестировать разработки в области искусственного интеллекта — темп развития этой сферы настолько высок, что в противном случае есть риск сильно отстать.

3. Сравнивайте, как с одной и той же задачей справляются разные нейросети, так к тому же легче выявить галлюцинации.

4. При обсуждении нового проекта зарезервируйте слот под командный мозговой штурм на тему возможного применения искусственного интеллекта — какой новый сервис сделает работу проще, а результаты ярче?

5. Фокусируйтесь на новой пользе, на том эффекте синергии, что обеспечивает тандем ИИ и команды профессионалов, а не на сокращении штатов.

«Стремительно развивающиеся нейросети — лишь еще одно изменение среды, в которой мы работаем, пусть и масштабное, — комментирует СEO Tech Marketing Group Мария Пешкова. — Сфера интернет-маркетинга сама по себе весьма изменчива. Можно проиллюстрировать это на примере курсов по интернет-маркетингу: в 2020-2021 годах акцент ставился на запрещенные теперь иностранные соцсети и рекламу с помощью Google Ads. В 2022-м пришлось резко переориентироваться на продвижение в Telegram и в отечественных соцсетях, найти другие источники трафика и начать разбираться с маркировкой рекламы. Именно из-за такого интенсивного обновления условий мы приняли решение запустить собственный образовательный курс, так как имеющиеся на рынке предлагали устаревшую информацию.

Я не сомневаюсь, что профессиональные команды непременно найдут возможности для роста. И, честно скажу, это будет не банальная замена людей роботами. Вы знаете, сколько стоит нанять хорошего специалиста и насколько ценно с ним работать? Проверенный человек, который прошел с командой огонь, воду и медные трубы (наши типичные будни) и готов учиться новому — это, безусловно, предпочтительнее сиюминутной экономии на генерации контента».