Трудно предсказать, что произойдет в области искусственных нейронных сетей (ИНС) и рекламы даже в ближайшие пару лет. Нейронки постоянно развиваются, удивляют и даже шокируют. Уже можно создать видео или изображение, генерировать голос, послушать кавер исполнителя на песню, которую тот никогда не пел. Все эти возможности рекламщики и маркетологи вовсю используют. Но ИИ доступно не только создание визуального и аудио-контента. Возможности нейросетей можно использовать в сфере маркетинга еще шире. Сегментация, подбор аудиторий, предсказание поведения, прогнозирование + расчет маркетинговых KPI и многое другое — все это может делать ИИ.
Инструменты искусственного интеллекта в 2023 году будут играть важную роль в цифровом маркетинге, поскольку они помогают бизнесам автоматизировать, оптимизировать различные аспекты их маркетинговых стратегий.
Рекламные платформы и сервисы на основе нейросети
Инструменты ИИ могут анализировать данные и поведение клиентов для создания персонализированных объявлений или рекомендаций.Такие объявления будут направлены на отдельных пользователей. Можно сказать, что это ультраперсонализация.
На англоязычном рынке уже представлены официальные рекламные платформы на базе нейросетей. Такие сервисы может использовать любой специалист или владелец бизнеса. Давайте посмотрим, какие задачи позволяют решать эти платформы. Ниже список самых эффективных.
Albert
Платформа Albert позволяет автоматизировать различные аспекты маркетингового продвижения.
Доступные функции: автоматическая закупка рекламы по всем популярным каналам, включая Facebook*, Instagram* (обе соцсети запрещены на территории РФ), «Google Рекламу». Сервис сам отправляет сообщения потенциальным клиентам: по e-mail, через чат-бота, в социальных сетях и даже при помощи СМС-сообщений. Оптимизирует рекламные кампании за счет анализа больших массивов данных.
Кто использует: Telenor, Crabtree & Evelyn London, Interactive Investor, Cosabella, Dole, Redballoon, Natori.
Как видим, платформой сегодня пользуются несколько известных американских производителей. Есть даже компания, которая ликвидировала должности собственных рекламных специалистов в пользу Albert — речь о фэшн-бренде Cоsаbеllа.
Международный производитель фруктов Dole Asia также использовал Albert для продвижения своего бренда в интернете. После задействования инструментов Albert продажи фруктового гиганта выросли на рекордные 87 %. Способности «Альберта» к нейрообучению позволили ему давать реально работающие и эффективные рекомендации по размещению рекламы с учетом множества параметров.
Кроме этого, платформа учитывает и поведенческие факторы аудитории. Например, в случае с Dole Asia Albert начал переводить большую часть бюджета на мобильные устройства, когда показатель вовлеченности на смартфонах увеличивался.
LoopMe
LoopMe — платформа для оптимизации рекламы на мобильных устройствах. Она самостоятельно находит ЦА под мобильную видеорекламу. Показ объявлений происходит с учетом десятков факторов, например, типа устройства и категории пользователя.
Доступные функции: автоматический анализ аудитории, высокоточный таргетинг на ЦА, оптимизация рекламных кампаний для мобильных устройства.
Кто использует: Microsoft, Norwegian AIR, Philips, AUDI.
Помимо рекламных платформ, на зарубежном рынке уже применяются контентные платформы на основе нейросетей. Например, Atomic Reach помогает оптимизировать и редактировать тексты, генерировать вовлекающие тайтлы и описания для контента на сайте и email-рассылок. Платформу использует крупная компания Accenture.
Основные преимущества использования нейросетей в рекламе
- Позволяют проводить глубокий анализ и сегментацию аудитории, исходя из реальных маркетинговых данных.
- Автоматически формируют большое количество персонализированных объявлений за короткое время.
- Позволяют изменять содержимое объявлений в режиме реального времени (например, менять содержимое наружной рекламы в зависимости от погоды).
- Повышают конверсию объявлений и снижают траты при создании рекламы.
- Обучаются самостоятельно на успешных и неудачных рекламных кампаниях, самостоятельно оптимизируют РК.
- Точнейшая настройка таргетинга для медийной рекламы — с учетом тысяч взаимосвязанных параметров.
- Решают даже нестандартные задачи, которые отнимут у человека огромное количество времени, например — обработка большого количество сценариев/экспериментов с включением десятков и сотен зависимых параметров в ходе РК.
Кейсы: рекламные кампании с использованием нейросетей
Когда мы говорим о воздействии нейронных сетей на рекламу как продукт, то сразу вспоминается успешный кейс производителя Campbell's. По сообщениям компании, нейросеть сделала практически невозможное для такого известного бренда: увеличила продажи более чем вполовину за кратчайший промежуток времени. Но не только легендарный производитель супов взял на вооружение нейросети. Есть и другие, не менее успешные кейсы.
Медиахолдинг The Economist
Кампания запущена еще в 2014 году. Речь идет о баннерной рекламе на сайтах разных газет.
Цель: продажа платных подписок на журнал Economist.
В рекламной кампании использовалось глубокое сегментирование ЦА: заголовки и другие элементы объявлений формировались в режиме реального времени. Реклама показывалась только потенциально лояльным читателям. Автосоздание и тестирование более тысячи вариантов одного баннера (с изменяемым заголовком, картинкой, описанием, другими элементами) заняло несколько недель.
Итог: сформировано около 60 итоговых объявлений, ROI был превышен более чем в десять раз. Привлечено более 10 тысяч новых подписчиков.
Рекламная кампания Google Outside была запущена в Лондоне в 2014 году.
Цель: привлечь новых пользователей «Google Поиск».
В течение месяца на уличных конструкциях в Лондоне демонстрировалось более 3000 динамических креативов от Google. Они генерировались в зависимости от времени дня, географического положения и погоды.
Итог: более 80 % всех, кто видел рекламную конструкцию на улице, назвали Google самой технологичной компанией. Каждый пятый, увидевший рекламную конструкцию, установил «Google Поиск» на свой смартфон.
Campbell's
Кампания была запущена в 2016 году.
Цель: увеличить продажи разных видов супов Campbell’s.
Было создано более 1800 вариантов видеорекламы, которая демонстрировалась в прероллах на YouTube. Содержание рекламных роликов менялось в зависимости от того, ролик какой тематики искал пользователь:
Итог: продажи продвигаемых супов выросли на 55 %. Суммарное количество просмотров рекламы приблизилось к 1,7 миллионам:
Caesars Entertainment
Caesars Entertainment — американская компания, которая занимается созданием казино и отелей. РК была запущена в 2018 году.
Цель: повысить лояльность к бренду и увеличить процент конверсий.
Персонализированная видеореклама показывалась нескольким сегментам аудитории. Всего было создано более 150 объявлений.
Итог: в ходе сравнения данных независимых опросов и статистических исследований выяснилось, что лояльность к бренду повысилась более чем на 15 %. Коэффициент просмотра рекламы приблизился к 60 %. При этом среднестатистический показатель в этой отрасли едва приближался к 40 %. Рекламу суммарно посмотрели 11 млн минут. Более 60 % зрителей досматривали рекламу до конца.
«Ашманов и партнеры»
Специальный проект «Очкарик» был запущен 2018 году.
Цель: точное таргетирование рекламы по фотографиям пользователей «ВКонтакте».
Таргетирование на аудиторию, которая носит очки, потребовало колоссальных ресурсов: нужно было проанализировать миллионы изображений и выбрать из них те, на которых люди были в очках.
Итог: При первом парсинге было добыто около 263 тысяч аккаунтов «очкариков». Все изображения были пропущены через дообученную нейросеть.
Проект носил демонстрационный характер, но стал прецендентом.
Артем Седов, руководитель агентства sedov.link:
«Судьба искусственных нейронных сетей в рекламе в ближайшие годы уже очевидна. Все рекламные сети их внедряют: на уровне оптимизации, на уровне прогнозирования, на уровне подбора аудитории по поведенческим признакам. Я уверен, что существует и постоянный пересчет этих аудиторий с учетом результативности рекламных кампаний. Роботы на нейронках модерируют объявления и не пропускают обнаженку на фотографиях, алгоритмы выстраивают умную ленту так, чтобы пользователь больше времени проводит в соцсети и посмотрел больше рекламы».
За продвижением и таргетом в соцсетях стоит обращаться в «Текстерру».
Как еще применяют нейросети в маркетинге
В 2023 году можно ожидать более широкое применение нейросетей в рекламе. Вот лишь пять направлений их использования:
- Лучшее попадание в ЦА. Внедрение инструментов, основанных на искусственном интеллекте и нейросетях, вероятно, произведет революцию в рекламе уже в ближайшие годы. Инструменты ИИ позволяют лучше понимать поведение ЦА и прогнозировать их потребности, что дает возможность эффективнее персонализировать рекламу.
- Более целенаправленные кампании. С помощью инструментов ИИ и нейросетей специалисты могут гораздо эффективнее нацеливать рекламу на потенциальных клиентов, используя более точные данные.
- Лучшие знания о поведении. Инструменты ИИ и нейросети предоставят автоматизированные данные о поведении клиентов, которые можно использовать для создания более персонализированной рекламы
- Улучшенный клиентский опыт. Используя технологии ИИ, можно создавать максимально подходящий клиентский опыт, предоставляя нужный контент в нужное время.
Анастасия Банина, заместитель руководителя отдела контента TеxTerra: «Можно использовать для генерации тем статей для конкретной аудитории, например, robo.gpt. Я отправляю буквально пару запросов, прописываю несколько ключей, и нейросеть выдает пять шикарных тем подходящих аудитории, с мини ТЗ. Если у вас нет четкого видения своей аудитории или нет понимания как разработать эффективную стратегию продвижения, обращайтесь к нам, мы поможем. С помощью нейросеток или без них».
- Повышение эффективности. Инструменты ИИ помогут автоматизировать рутинные задачи, что позволит сосредоточиться на других важных аспектах маркетинговых стратегий.
Более продвинутые чат-боты, персонализированные объявления и улучшения сегментация — лишь вишенка на торте.
Как используют ИИ медиа-агентства
Медиа-агентства также начинают посматривать на возможности нейросети – как для анализа решений, так и для оптимизации бизнес-процессов. Отечественные, как обычно, немного отстают, но есть весьма вдохновляющие кейсы у западных коллег.
Maxus и нейросеть Lucy
Крупное международное медиа-агентство Maxus протестировало несколько нейросетей, но в итоге остановилось на нейросети Lucy. Недавно агентство использовало этот инструмент для гостиничной сети (бренд не раскрывается), чтобы лучше понять профили посетителей и то, как они пересекаются в бизнес- и эконом-отелях. Анализ полученных данных помог Maxus разработать оптимальную медиастратегию для заказчика.
Maxus также задействовал нейросеть для продвижения крупного корейского косметического бренда, чтобы эффективнее провести сегментацию аудитории по продуктам (губные помады и тушь для ресниц). Затраты на рекламу снизились, а вот прибыль увеличилась
Дэвид Гейнс директор по планированию в Maxus:
«Нейросети не разрушат традиционные рекламные агентства – нейросети и рекламщики просто начнут работать вместе, сообща. Мы увидим такой союз уже в ближайшие пару лет, в самых разных агентствах».
BrainMaker и Microsoft
По словам официального представителя Microsoft Джима Минервино, компания снизила затраты на email-рассылки по клиентской базе на 8,5 млн человек более чем на 35 %, а сумма дохода, полученного с рассылок, осталось прежней.
В эксперименте использовалась нейросеть BrainMaker. В нее загружались данные получателей рассылки: дата совершения последнего заказа, суммарное количество купленных единиц, количество дней между выпуском товара и покупкой. Также использовалась информация, введенная пользователем при регистрации: данные о финансовом положении, наличии или отсутствии детей, предпочитаемых видах отдыха и пр. Кроме того, были приобретены данные о количестве работников в компаниях для рассылки и финансовом положении этих компаний. Нейросеть обучалась на данных предыдущих email-кампаний.
В итоге всем пользователям был присвоен рейтинг и было обнаружено, что люди с определенными показателями в этом рейтинге более склонны отвечать на письма и совершать покупки.
Благодаря полученным данным, Microsoft смогла увеличить процент ответов на письма с 4,9 до 8,2 %. Приоритетными для отправки им писем стали люди с «нужными» показателями в рейтинге. Это помогло на треть сократить расходы на рассылку.
*Facebook и DeepText
Facebook* (запрещен в России) использует собственную нейронную сеть DeepText — она распознает события, людей, местоположения, интересы и многое другое. Нейросеть также понимает противоречивый и оскорбительный контент. Соцсеть постоянно улучшает DeepText и расширяет ее возможности — сейчас ее обучают распознавать сленг и неоднозначные интенты (намерения).
Компания использует самообучающиеся алгоритмы и в своей рекламной системе. В первую очередь — для таргетирования на аудитории. При каждом новом показе алгоритм активно обучается, и в итоге система автоматически подбирает наиболее релевантную объявлению аудиторию. Чем больше показов, тем точнее они будут.
LinkedIn* и Bright
LinkedIn* (платформа запрещена в России) приобрела компанию Bright, разработавшую одноименную нейросеть, еще в 2014 году. Цель — интеграция алгоритмов Bright для достижения наилучшей релевантности между работодателями и кандидатами. В качестве входных данных нейросеть использует следующие переменные: прошлые модели найма, должностные инструкции, образование, ГЕО аккаунта.
Функция Рекомендованных кандидатов этой платформы изучает критерии приема на работу для каждой конкретной должности и автоматически отображает соответствующих кандидатов. Поисковая система платформы, также управляемая искусственным интеллектом, анализирует информацию в профилях соискателей и работодателей. Она умеет обрабатывать поисковые запросы, выполняемые кандидатами. Делается это для создания прогнозов по наиболее подходящим предложениям. Кроме того, ИИ автоматически обнаруживает и удаляет неподходящие учетные записи пользователей.
Вообще, LinkedIn очень широко использует ИИ. Так, в октябре 2019 года платформа ввела автоматическую генерацию текстовых описаний для всех изображений, которые загружаются на нее. Происходит это при помощи платформы Microsoft Cognitive Services и уникального набора данных на основе собственных разработок LinkedIn.
YouTube
YouTube уже несколько лет тестирует алгоритм рекомендаций, который работает благодаря самообучающейся нейросети. За эти несколько лет популярность видеохостинга увеличилась в десятки раз. Совпадение? Вряд ли — самообучающиеся системы с элементами ИНС сейчас используются не только в алгоритме рекомендаций, но и в рекламной системе видеохостинга.
Netflix
Netflix собирает о своих зрителях огромное количество данных. Затем эти данные пропускаются через нейросеть, и зрители видят ультраперсонализированные трейлеры — как полнометражных фильмов, так и сериалов. Продюсер Крейг Аткинсон заявлял, что Netflix использует алгоритмы на основе нейросети и для определения стоимости контента. А в конце 2020 года стало известно, что американский стриминговый сервис способен предсказать успех новых сериалов, анализируя уже существующие фильмы. Интересно, что нейросеть Netflix умеет сравнивать существующие названия фильмов и генерировать на основе этих данных новые названия. Также нейросеть помогает определять ожидаемый размер аудитории в каждом конкретном регионе и делать прогнозы о рейтинге.
Нейросети для генерации видео
Прецедентом для отечественного рынка стала видеореклама «Вперед в будущее» (новогодняя реклама Сбера). Цель видеорекламы заключалась в органическом перенесении образа Жоржа Милославского в 2020 год. Для этого пришлось воссоздать внешность Куравлева при помощи специально обученной нейросети. Дополнительная сложность — симулировать голос Куравлева. Чтобы восстановить чей-то голос программными средствами, требуется минимум двадцать часов звука. Нейросеть справилась с этой задачей на основе нескольких фраз Куравлева длительностью всего четыре минуты.
Японское рекламное агентство в 2016 году официально трудоустроило робота с искусственным интеллектом. Теперь AI-CD трудится на должности креативного директора и самостоятельно решает, как именно будет выглядеть ТВ-реклама. В 2017 году AI-CD даже обставил креативного директора McCann — жюри оценило работу ИИ выше, чем ролик живого специалиста. Видео, созданное алгоритмом, сорвало овации и получило главный приз экспертов ISBA.
Таким образом, успешных кейсов с участием нейросетей в рекламе и маркетинге уже более чем достаточно и можно смело использовать их и в своей работе.
Бонус: ещё 5 инструментов с нейросетями для рекламы
Emplifi.io
Цена: по запросу.
Лучшие функции:
- Подробная аналитика по социальным сетям.
- Отслеживание вовлеченности.
- Анализ подписчиков.
- Отслеживание инфлюсенеров.
Emplifi.io — это маркетинговый инструмент на базе нейросети для управления социальными сетями, который помогает управлять всеми несколькими аккаунтами на одном дашборде. Вы можете использовать его для отслеживания эффективности рекламы в соцсетях.
Она также предлагает подробную аналитику и даже позволяет планировать посты.
Emplifi.io используют McDonald's, Pinterest, Instagram (запрещен в России) и YouTube.
Jasper.ai
Цена (ежемесячно): $40 долларов за стартовый режим (20.000 слов) / 82 доллара за режим босса (50.000 слов).
Лучшие функции:
- Генерация контента.
- Настройка tone-of-voice.
- Машинное обучение.
- Проверка на плагиат.
- Настраиваемые шаблоны.
Jasper —продвинутый маркетинговый инструмент на основе собственной нейросети. Позволяет создавать рекламу в разных форматах (имейл, социальные сети, посты на сайт). Платформа использует GPT4 для генерации текста. Здесь также есть крутые шаблоны для AIDA, PAS и Before-After-Bridge Framework.
Все, что вам нужно сделать, — добавить название бренда или продукта, и платформа сгенерирует текст за вас.
Магазины также могут создавать уникальные описания для своих товаров. Инструмент может генерировать основные пункты меню, например, а еще — писать заголовки и метаописания одним нажатием кнопки.
Smartly.io
Цена: по запросу.
Лучшие функции:
- Сегментация клиентов.
- Инструменты масштабирования.
- Метрики эффективности.
Smartly.io — инструмент на базе ИИ. Позволяет планировать, тестировать и запускать только самые эффективные рекламные объявления для целевой аудитории. Он интегрируется Facebook (запрещен в России), Snapchat, Pinterest и Instagram (запрещен в России), позволяя компаниям управлять всей рекламой в режиме единого окна.
Одна из сильных сторон платформы — возможность модульного тестирования рекламы на разных каналах. Это позволяет увидеть, какие рекламные объявления работают лучше всего.
Flick
Цена (ежемесячно): 7-дневная бесплатная пробная версия / около 1.000 рублей за тариф Solo и 5.500 рублей за тариф для агентства
Лучшие функции:
- Написание текстов нейросетью.
- Планирование постов.
- Автоматически предлагаемые хэштеги.
- Поиск и менеджер хэштегов.
Flick AI Social Media Assistant — уникальный в своем роде инструмент. Он пригодится для оптимизации процесса мозгового штурма, написания и планирования контента для соцсетей.
Автопредложение хэштегов поможет увеличить видимость рекламы в соцсетях.
Платформы здорово экономит время, улучшает результаты рекламы в социальных сетях.
Frase.io
Цена: (ежемесячно) 14.99 долларов за начальный тариф.
Лучшие функции:
- Рекомендация идей.
- Оптимизация контента.
- Техническое SEO.
- Визуализация данных.
Frase.io позволяет оздавать SEO-оптимизированный контент с помощью нейросети. Как только вы вводите тему, Frase автоматически сравнивает / извлекает данные с лучших сайтов с тем же ключевым словом. Затем платформа генерирует качественный SEO-текст.
По мере создания контента Frase будет оценивать вашу работу. Чем выше ваш балл, тем лучше ваш контент будет ранжироваться среди сайтов конкурентов.
Итоги: что нового ожидать в 2023 году?
Ожидается, что достижения в областях нейросетей, искусственного интеллекта и машинного обучения окажут значительное влияние на стратегии цифрового маркетинга и рекламы в ближайшие годы. А использование нейросетей при производстве контента для рекламы позволит расширить границы, снимет любые ограничения (например, нейросети смогут использовать голоса и образы умерших селебрити).
Нейросети уже изменили цифровой маркетинг и рекламу. Так что компании, которые примут эти изменения, будут иметь больше конкурентных преимуществ на рынке.
Как достижения в области ИИ и машинного обучения повлияют на будущее рекламы?
Достижения в области ИИ и машинного обучения уже трансформируют стратегии цифрового маркетинга. Вот некоторые способы, с помощью которых нейросети будут влиять на рекламу в будущем:
- Персонализация: ИИ и машинное обучение позволяют анализировать данные о клиентах— для предоставления максимально персонализированного опыта по всем каналам, включая электронную почту, социальные сети и контент сайта. Это приведет к максимизации вовлеченности и повышению коэффициента конверсии.
- Чат-боты: чат-боты на базе ИИ и нейросетей становятся все более сложными. Они могут мгновенно отвечать на запросы клиентов, освобождая живых сотрудников саппорта, например, для решения более сложных вопросов.
- Предиктивная аналитика: алгоритмы нейросетей могут анализировать большие объемы данных — для выявления закономерностей и составления прогнозов будущего поведения любых сегментов аудитории. Предиктивная аналитика поможет маркетологам принимать более обоснованные решения о таргетировании рекламы, создании контента и оптимизации других маркетинговых стратегий.
- Оптимизация голосового поиска. Все больше людей использует голосовые помощники и умные колонки, вот почему оптимизация контента для голосового поиска будет становиться все более важной. Например, нейросеть может определить фразы и вопросы, которые люди чаще всего используют при голосовом поиске.
- Автоматизированная реклама. Рекламные платформы на базе нейросетей могут автоматически корректировать ставки и таргетинг на основе данных о результатах, что приведет к более эффективным и результативным рекламным кампаниям.
- Виртуальная и дополненная реальность в цифровых маркетинговых кампаниях, в рекламе и сопутствующих отраслях.
Самые частые сценарии нейросетей в рекламе: персонализированный контент, рекомендация продуктов.
В 2023 году мы можем ожидать, что все больше компаний будет использовать инструменты нейросетей для персонализации или иных целей.
Читайте также:
Психология влияния: как персонажи в рекламе воздействуют на потребителя
Тест: насколько хорошо вы знаете рекламу известных брендов?
Неоднозначная реклама: как большие бренды ловят хайп и пытаются быть ближе к молодежи