Зачем маркетингу ИИ: возможности и кейсы

Пока для одних нейронные сети и умные алгоритмы кажутся волшебством, другие уже давно оценили их потенциал и используют в работе компаний — например, чтобы автоматизировать маркетинг и избавить сотрудников от рутинных задач.

В статье рассмотрим, какую пользу искусственный интеллект может принести бизнесу и как компании внедряют его уже сейчас.

Хотя искусственный интеллект начали активно использовать в маркетинговых целях еще несколько лет назад, 2020 год стал поворотным в истории его развития. По данным IBM, до пандемии ИИ занимал одно из последних мест в рейтинге факторов, влияющих на выручку. Сейчас 84% руководителей компаний планируют сохранить или увеличить уровень внедрения ИИ.

В целом мировой рынок искусственного интеллекта в маркетинге и рекламе в 2020 году оценивали более чем в $12 млрд. По прогнозам экспертов, к 2028 году показатель возрастет почти десятикратно и превысит $107 млрд.

Влияние инвестиций в ИИ на доход компании за последние три года (источник)

Создание креативов

ИИ помогает анализировать контент и предлагать варианты, которые ожидаемо принесут высокий результат. Например, год назад Adobe начала тестировать ИИ для персонализации текстов в блоге: инструмент предлагает варианты заголовков для разных ЦА в таргетинге.

Исследователи из OpenAI разработали нейронную сеть DALL E, которая генерирует изображения по текстовым запросам. Например, она может создавать иллюстрации, нереалистичные комбинации объектов, дорисовывать незаконченные картинки и дополнять их текстом.

Изображение по запросу «кресло в форме авокадо»

А у IBM есть собственный алгоритм, который помогает персонализировать креативы. Он анализирует несколько сотен переменных в видео, выбирает наиболее подходящие для каждого сегмента ЦА и компонует их в новый ролик. В результате у таких креативов CTR выше на 113%, а эффективность кампании выросла на 120%.

Умные алгоритмы

ИИ спасает маркетологов и в настройках рекламы: он сам может определить оптимальный бюджет, типы размещения и креативы. Например, алгоритмы Facebook могут оптимизировать текст рекламного объявления под каждого пользователя. А ВКонтакте предлагает оптимизацию по конверсиям — то есть автоматически меняет ставку за показ в зависимости от целевых действий пользователей на стороннем сайте.

Контекстная реклама

Алгоритмы распознают контент на странице и определяют, в какое окружение лучше вставить рекламное объявление. Они анализируют не только изображения, видео и звук, но также тематику и семантику. Такая реклама органично встраивается в контент, не раздражает пользователя и демонстрирует высокие показатели viewability (показатель просмотра объявления, когда минимум 50% площади баннера находится в области видимости в течение одной секунды).

Персонализация сайта

Технологии машинного обучения способны полностью персонализировать сайт и мобильное приложение. Онлайн-ритейлер Simple Wine внедрил алгоритм Dynamic Yield, который угадывает предпочтения пользователя, перестраивает под него целые страницы и дает подсказки, упрощая выбор вина.

Подобные прогностические системы также используют Netflix и Spotify.

СберМаркетинг и СберМаркет

Один из первых российских кейсов с использованием ИИ в контекстной рекламе на телевидении принадлежит СберМаркетингу и СберМаркету. Нейронные сети распознают объекты в кадре и выдают на экран объявления, которые лучше всего подходят к происходящему в фильме или сериале. Например, если это сцена с обедом, то ИИ предлагает заказать продукты или готовую еду на дом.

Cappasity

Сервис от компании Cappasity предсказывает поведение пользователя на основе того, как он рассматривает 3D-изображения товаров. Платформа отслеживает, сколько времени он потратил на каждую картинку, на каких ракурсах задерживался и какие элементы увеличивал, чтобы рассмотреть детали.

В результате система может оценить вероятность совершения покупки, а также предоставить данные о самых популярных изображениях и востребованных ракурсах. Благодаря этому можно улучшать визуализацию контента, точнее настраивать таргетированную рекламу, корректировать ассортимент и даже совершенствовать дизайн товара.

Додо Пицца

Забавный кейс от «Додо Пиццы»: компания совместно с учеными из МФТИ и Сколтеха разработала искусственный интеллект, который проанализировал больше 300 000 рецептов и результаты исследования на тему молекулярной сочетаемости ингредиентов. Так ИИ научился находить неочевидные для человека связи между ингредиентами и понимать, как они сочетаются между собой.

В результате эксперимента компания приготовила пиццу по рецепту умного алгоритма и выпустила ее в продажу на один день. Среди ингредиентов были как традиционные продукты вроде томатного соуса, цыпленка, томатов черри, брокколи и моцареллы, так и неожиданные — например, дыня, груша, тунец, мята и мюсли.

Составить свой рецепт идеальной пиццы с помощью ИИ можно на сайте проекта.