Как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) трансформируют маркетинг и рекламу. Часть 1
Искусственный интеллект и машинное обучение все чаще используются в современном маркетинге и позволяют специалистам существенно экономить время на рутинных и трудоемких задачах. Основные области, где нейросеть уже активно помогает маркетологам:
- Сегментация целевой аудитории
- Создание креативов и визуального контента
- Генерация текстов
- Тонкая настройка рекламных кампаний
Эти инструменты не только упрощают работу, но и открывают новые возможности для персонализации, оптимизации бюджетов и повышения эффективности маркетинговых стратегий.
В статье рассмотрим, как именно маркетологи применяют AI и ML в своей повседневной практике, и какие преимущества это дает бизнесу.
Автоматизация процессов
Одна из главных областей применения искусственного интеллекта в маркетинге. Благодаря ИИ и МО, создание контента, управление рекламными кампаниями, распределение бюджетов можно по большей части автоматизировать и ускорить, а ресурсы маркетологов высвободить для стратегических и креативных задач.
По данным Gartner, американской исследовательской и консалтинговой компании, специализирующейся на рынках информационных технологий, к 2026 году свыше 80% творческого персонала будут использовать технологии генеративного AI для создания визуального, речевого и текстового материалов.
Создание контента. Одно из наиболее перспективных применений искусственного интеллекта в маркетинге. AI-системы способны генерировать уникальные маркетинговые материалы в текстовом или визуальном формате.
Например, генераторы изображений DALL-E от OpenAI или Midjourney могут создавать уникальные визуальные материалы на основе текстовых описаний. ChatGPT — генерировать статьи, описания продуктов, посты для соцсетей. А мини-приложение Fortune Cookies от AiData на основе ИИ генерирует персональные ежедневные предсказания и мотивирующие напутствия, исходя из интересов и предпочтений пользователя.
Кроме того, в маркетинге применяют технологии компьютерного зрения — раздела ИИ для распознавания и анализа визуальной информации. С помощью компьютерного зрения тоже можно создавать контент: обученные на миллионах изображений системы помогают генерировать креативы, баннеры, инфографику.
Определение целевых сегментов для персонализации рекламы. Технологии обучающихся алгоритмов способны анализировать большие данные о демографических характеристиках, интересах, предпочтениях и поведении пользователей. На основе этого анализа нейросети выявляют оптимальные сегменты целевых аудиторий для максимально релевантной персонализации рекламных материалов и точного таргетинга.
Успешное применение искусственного интеллекта для формирования аудиторных сегментов наглядно демонстрирует AiData, один из крупнейших провайдеров данных в рунете. Для создания готовых аудиторий компания использует нейросеть ChatGPT. Сейчас в GPT-таксономии более 50 готовых аудиторных сегментов, и она постоянно пополняется. Маркетологи могут получить доступ к точным и релевантным целевым аудиториям для персонализации рекламных кампаний.
После определения наиболее перспективных групп потенциальных клиентов, ML-алгоритмы могут создавать текстовые и визуальные элементы и адаптированные креативы для каждого сегмента.
Для иллюстрации возьмем телеком-индустрию. Оператор связи может использовать систему, которая анализирует, как именно каждый абонент пользуется связью и интернетом.
На базе этих данных система определяет оптимальные целевые аудитории и формирует персонализированные предложения тарифов, опций и дополнительных услуг. Для активных пользователей мобильного интернета система может предложить тариф с увеличенным трафиком, а для любителей онлайн-видео — тариф с опцией безлимитного просмотра.
Оптимизация рекламных расходов. Интеллектуальные системы умеют анализировать эффективность различных рекламных каналов, затем выбирать наиболее выгодные варианты и автоматически, в режиме реального времени, распределять рекламные бюджеты между каналами, креативами, ставками и целевыми аудиториями. Это помогает снизить затраты на неэффективные кампании и направить ресурсы на более результативные стратегии.
Распределение бюджета кампании в рекламном кабинете Яндекс Директ:
Программатик-платформы тоже активно применяют интеллектуальные системы для оптимизации бюджета. Например, технологическая платформа Getintent разрабатывает собственные AI-решения на основе машинного обучения и анализа больших данных. Эти инструменты помогают брендам и агентствам увеличивать доходы от рекламы. В частности, продукт Getaction включает в себя предиктивные алгоритмы, которые оптимизируют показатели PVC и PCC-конверсий на сайте клиента.
В целом, вся система Programmatic-рекламы делает ставку именно на AI-алгоритмы. В будущем эти алгоритмы будут применяться на всех этапах рекламных кампаний — от создания креативов, выбора аудитории для размещения и подбора конкретных пользователей в аукционе до оптимизации ставок.
Очевидно, что вопросы оптимизации затрат на инфраструктуру и найма профильных специалистов встанут особенно остро. Но мы уверены, что со временем они будут решены. Скорость внедрения ИИ значительно возрастет и станет более системной. Сейчас мы наблюдаем фрагментарный подход к применению ИИ, но движение в этом направлении крайне важно для всех участников рынка рекламы.
Оптимизация закупки и размещения рекламы
RTB (реклама в реальном времени). RTB — это процесс покупки и продажи рекламных мест на аукционах в реальном времени. С этой технологией мы сталкиваемся практически ежедневно. Яндекс, VK, AdFox, Rambler&Co, Between Digital и многие другие платформы активно используют ее для эффективного размещения рекламы.
Искусственный интеллект анализирует данные о пользователях и их поведении, чтобы определить оптимальные ставки для каждого показа рекламы. Затем выбирает самые эффективные площадки для размещения с целью повысить конверсию. Аукционная закупка позволяет разумно оценивать стоимость каждого размещения и не тратить деньги на просмотры, которые не приносят отдачи.
Programmatic-реклама. Нейронные сети анализирует данные в реальном времени и автоматически покупает рекламные пространства на наиболее релевантных платформах. Искусственный интеллект помогает определить самую подходящую аудиторию для рекламы, и повысить тем самым эффективность кампаний. Такая система автоматической покупки рекламы позволяет сократить время на планирование и размещение рекламы, снизить затраты и повысить ROI.
Upravel — рекламная платформа programmatic-рекламы в России — использует собственные технологии обработки данных и предиктивные модели для оптимизации рекламных кампаний. Платформа интегрируется с более чем 30 поставщиками трафика, обеспечивает точный таргетинг и эффективно привлекает аудиторию.
В части ML-алгоритмов предсказания KPI мы видим эволюционный рост качества за счет увеличения объема данных для анализа и мощностей для их обработки. С другой стороны, результаты работы новых моделей рекомендаций на основе трансформеров дают поразительно хорошие результаты.
Использование же больших языковых моделей позволяет уже сейчас перейти от промежуточных слоев для таргетингов (интересы, образы, география и т.п.) на таргетинг на базе близости векторов эмбеддингов профиля пользователя, контента и материалов РК. Это позволит более точно подбирать ту аудиторию, которой интересна кампания.
Programmatic-рекламу активно используют в различных отраслях: FMCG, фармацевтике, e-commerce, FinTech, автомобильной промышленности, в сфере телекоммуникаций, недвижимости, сервисах и услугах, туризма и отдыха.
В следующей части статьи расскажем, как Artificial Intelligence и Machine Learning помогают персонализировать рекламу, прогнозировать поведение клиентов и тренды и улучшать клиентский опыт с помощью чат-ботов и голосовых помощников. В заключение обсудим, с какими сложностями сопровождается внедрение интеллектуальных систем и почему их важно учитывать.