Исследователи прогнозируют, что к 2025 году ИИ может оставить без работы значительную часть маркетологов. Но так ли это на самом деле?
За последние пару лет интерес к нейросетям вырос в 15 раз: они используются и как самостоятельные инструменты, и как встроенные в сервисы, решая задачи и пользователей, и бизнеса. TexTerra вместе с экспертами ООО «Сбер Бизнес Софт» разобрались, что стало частью маркетинговой ИИ-реальности, а что — просто хайп.
Популярность AI (искусственный интеллект) иногда воспринимается как хайп по нескольким причинам. Громкие заявления о его возможностях часто оказываются переоцененными или преждевременными. Например, нейросети могут ссылаться на выдуманные факты и информацию. Созданные на волне тренда низкокачественные курсы подрывают доверие к технологии, а неправильное использование искусственного интеллекта в маркетинге часто вызывает разочарование. Специалистам важно помнить, что технологии не заменяют человеческую работу полностью, но значительно упрощают выполнение рутинных задач. Внедрение пройдет успешно, если причина внедрения — достижение конкретных целей бизнеса, с учетом возможностей и ограничений инструментов, а не просто следование модному тренду.
Рассмотрим три основные сферы применения AI в маркетинге, примеры задач, которые он может решать, и что из возможностей — лишь хайп.
AI и работа с данными
Благодаря возможности обрабатывать огромные массивы данных, искусственный интеллект позволяет маркетологам:
- глубже понимать свою аудиторию;
- обнаруживать тенденции;
- точнее прогнозировать спрос и конверсии;
- эффективнее управлять маркетинговыми бюджетами.
Сбор и анализ больших данных о поведении пользователей и историях покупок позволяют ИИ выводить персонализацию на новый уровень. С помощью AI-технологий Сбербанк адаптирует мобильное приложение под каждого пользователя, Amazon, Netflix, Ozon и Яндекс Маркет используют ИИ для улучшения рекомендаций и повышения среднего чека, МТС Live запустил рекомендательный сервис, который подбирает клиентам концерты и мероприятия на основе их портрета, возраста и дохода.
Чтобы достичь своих целей, эти компании применяли интеллектуальную микросегментацию, в основе которой лежат алгоритмы машинного обучения.
В традиционной сегментации клиенты делятся на группы на основе базовых признаков: возраст, пол, местоположение, доход. Например, бренд может создать одну общую рассылку для всех женщин 25-35 лет, проживающих в мегаполисах. Это дорого и не учитывает индивидуальные особенности аудитории.
Интеллектуальная микросегментация анализирует поведение в интернете:
- что и когда покупал клиент,
- какие рекламные сообщения его привлекали,
- на что он откликался,
- а также контекст — время суток, погодные условия и даже текущее состояние рынка.
На основе таких данных ИИ создает портрет целевых клиентов и микросегменты, а бренд — подбирает персональные предложения для узких аудиторий или конкретных пользователей.
AI-инструменты активно внедряются в программатик-рекламу. В режиме реального времени они анализируют поведение пользователей, предсказывают их действия, автоматизируют ставки на рекламные места и создают персонализированные объявления.
Например, компания по производству фруктов Dole Asia использовала AI-платформу Albert для продвижения своего продукта. Искусственный интеллект оптимизировал программатик-кампанию, определив, что видео и мобильные платформы повышают вовлеченность. За 8 недель Dole охватила 5,7 миллионов людей, увеличила вовлеченность в 12 раз и повысила продажи на 87%.
Те же технологии применяет Google Ads в своей системе Smart Bidding. Нейросети для автоматизации рекламы внедряют и российские компании: VK Реклама запустила такой инструмент для определения таргетингов, а ИИ в eLama анализирует данные и предсказывает, какие ключевые слова принесут больше конверсий.
В чем хайп?
Не все компании обладают достаточным объемом данных о клиентах и конкурентах для их полноценного анализа, поэтому сложные инструменты автоматизации на основе искусственного интеллекта — все еще привилегия отделов маркетинга крупного бизнеса. Однако представители малого и среднего предпринимательства в России все чаще применяют AI для создания контента.
AI и работа с контентом
Нейросети могут генерировать идеи рекламных кампаний, придумывать названия брендам и товарам, помогать составлять контент-планы, тексты для соцсетей, сценарии видеороликов, озвучивать текст.
Среди популярных инструментов ChatGPT, GigaChat, Kandinsky, Midjourney— часто они уже встроены в различные рекламные сервисы.
В 2023 году команда Спортмастера решила упростить работу дизайнеров: ускорить создание широкоформатных баннеров для сайта, даже если исходные изображения не подходили по размеру. Вместо закупки дорогостоящего и сложного фона для фотосессий товаров, компания начала применять нейросети для его дорисовки. С генеративным AI процесс стал значительно быстрее — теперь на создание идеального баннера уходит 15 минут.
Искусственный интеллект упрощает работу продавцов на маркетплейсах. Например, Wildberries тестирует автоматическое создание карточек с помощью технологий генерации описаний: нейросеть создает текст на основе названия и характеристик товара. Сейчас продавцам доступно до 20 генераций в день, а после завершении тестов компания планирует полноценный запуск функции.
Современные AI-инструменты способны создавать и полноценные рекламные кампании. Первая нейросетевая outdoor-реклама в России появилась в 2023 году. ГК «Третий Трест» использовала искусственный интеллект для создания наружной рекламы экогорода «Яркий». Сочетание нескольких нейросетей позволило дизайнерам разработать образы животных, мечтающих жить в новом ЖК, и добиться исключительной детализации изображений. Результат — высококачественные рекламные материалы с разрешением более 30 мегапикселей, которые можно разместить на баннерах площадью более 900 м².
Свежий тренд применения AI-инструментов в маркетинге — создание ИИ-амбассадоров. Цифровые персонажи идеально адаптируются под потребности аудитории, генерируют контент и остаются на связи 24/7. Бренд спортивной одежды Demix создал нейроинфлюенсера Деми, чтобы отражать ценности бренда и взаимодействовать с аудиторией через социальные сети, привлекая внимание к активности и здоровому образу жизни. А виртуальный амбассадор М.Видео умеет проводить стримы и помогает покупателям выбрать нужный товар.
В чем хайп?
Ключевая сложность — пока генеративному ИИ нельзя делегировать задачу полностью. Маркетологи должны погружаться в процесс, уметь писать промпты и иметь профессиональную экспертизу, чтобы контролировать результат. Например, одна из популярных проблем при неправильно составленном промпте — генерация изображений с искажением анатомии тела человека.
AI и коммуникации с клиентами: новые стандарты обслуживания
Компании все чаще используют искусственный интеллект для общения с клиентами, и это меняет правила игры.
Чат-боты с интегрированными нейросетями могут вести полноценные диалоги, помогать в решении проблем и даже отвечать на отзывы так, как это сделал бы сотрудник. Это помогает бизнесу экономить время, поддерживать высокий уровень обслуживания и повышать лояльность клиентов.
Голосовые помощники становятся частью повседневной жизни и особенно активно внедряются в банковскую сферу.
Робот Олег от Тинькофф умеет синтезировать и распознавать речь, помогает при 80 видах типовых запросов от клиента, а нетиповые переводит на операторов.
ИИ-помощник Сбербанка не только отвечает на шаблонные вопросы, но и ищет в базе данных решения для более сложных случаев. Решение повысило скорость обработки обращений на 3%.
ИИ сегодня способен анализировать не только количественные данные, но и качественные. Системы анализа тональности и эмоциональной окраски сообщений — Emotion AI — позволяют маркетологам понять, как их контент воспринимается аудиторией. С помощью анализа отзывов, комментариев и постов ИИ помогает оценить настроения потребителей и вовремя реагировать на негативные отзывы или, наоборот, усиливать положительные сигналы. Например, Coca-Cola использует инструмент для распознавания эмоций людей при просмотре рекламных роликов компании. Это происходит до основного запуска и помогает понять, какие моменты работают хорошо, а какие нужно скорректировать.
В чем хайп?
Обучение ИИ-систем для общения с аудиторией требует больших массивов данных и высокого уровня конфиденциальности при работе с персональной информацией. Точность распознавания эмоций варьируется из-за культурных различий и индивидуальных особенностей, что может привести к ошибкам. Идеальная работа таких AI-инструментов, вероятно, ждет нас в будущем, но пока несовершенна.
Резюме
Уровень зрелости AI-инструментов уже достиг того этапа, когда они могут оказаться полезными для собственника малого и среднего бизнеса — сделать логотип, обработать массив данных, провести анализ конкурентов, сегментировать аудиторию, оптимизировать рекламные кампании и др.
Тем не менее, построение больших самообучающихся систем и помощников все еще остается прерогативой крупных корпораций, обладающих необходимыми компетенциями.
Хотя искусственный интеллект уже существенно экономит время и ресурсы бизнеса, важно помнить, что нейросети часто искажают реальность, поэтому все результаты их работы требуют внимательной проверки.
Будущее за простыми и доступными инструментами, которые позволяют бизнесу использовать ИИ без долгого обучения, снижая порог входа и делая процессы более прозрачными и удобными для клиентов.
Читайте также:
73 бесплатные нейросети на все случаи жизни – выбор TexTerra
Как нейросети предугадывают нас, и как это используют ретейл, банки и службы такси
