Скопировать ссылку
Коротко о главном: как ИИ трансформирует маркетинг сегодня
Спустя 2 года после широкой популяризации первых генеративных видео- и языковых моделей их применение успело стать распространенной практикой среди агентств и маркетинговых отделов бизнеса. Основные сферы их применения — языковые модели-копирайтеры, генеративные модели для создания картинок, чат-боты для обратной связи с клиентами и основанная на нейросетях клиентская аналитика.
Однако прогресс не стоит на месте: 2024 год стал годом релиза моделей, чьи способности во много раз превышают возможности предшественников. Поэтому, если говорить о «сингулярном прогрессе» на рынке маркетинговых решений еще рано, все равно можно прогнозировать, что 2024 год станет переломным.
В этой статье поговорим немного об истории применения первых прототипов искусственного интеллекта в маркетинге, их эволюции, самых передовых примерах использования генеративных моделей в маркетинге сегодня — а также о том, какие тренды будут доминировать в этой области в 2024 году.
История и эволюция ИИ в маркетинге
Датой первого использования ИИ в рекламе принято считать 2015 год, когда рекламное агентство M&C Saatchi в партнерстве с компаниями Clear Channel и Posterscope запустило уникальную ИИ-кампанию: на улицах Лондона установили компьютерный стенд с большим экраном, на который специально обученный ИИ выводил случайно сгенерированный им рекламный постер для несуществующего бренда кофе.
Вариантов постера было сгенерировано более полутора тысяч: камера и датчики на экране считывали реакции аудитории на самые успешные из них и проводили «естественный отбор» вариантов рекламы. А затем меняли изображения, запуская его среди «лучших» — и так отсеивая наиболее удачные примеры. Кейс M&C Saatchi стал по-настоящему прорывным и впервые продемонстрировал широкой публике и бизнесу возможности нейросетей.
Экран с одним из сотен вариантов первой в истории ИИ-рекламы от M&C Saatchi на улицах Лондона
Спустя несколько лет мир увидел первую рекламу, сценарий которой был написан нейросетью. Тогда Lexus натренировали языковую модель на ключевых словах и месседжах 15-летнего архива успешных маркетинговых кампаний, чтобы создать сценарий «идеальной рекламы» — 60-секундного фильма о том, как машина Lexus оживает и едет покорять природу.
Развитие технологий
К 2019–2020 годам успех ИИ в рекламе стал очевидным, и все больше крупных компаний задумались о его внедрении. Первые коммерциализованные для рекламного применения модели, в частности, разрабатывала IBM (IBM Watson Advertising) и конкуренты, а пионерами внедрения стали индустриальные гиганты и потребительские бренды: Coca-Cola, Nike, Ferrero, Starbucks и так далее.
Отдельно стоящей группой лидеров по внедрению ИИ в рекламу на ранних этапах стали автомобильные концерны: BMW, Toyota и другие. Это легко объяснить: высокая маржинальность и рентабельность вложений в маркетинге сочетается у них с высоким процентом инвестиций в НИОКР, а искусственный интеллект еще с конца 2010-х годов был приоритетной сферой исследований.
Поэтому и ранних, и более свежих примеров применения ИИ автомобилестроительными корпорациями очень много. Так, в 2021 году вышла запоминающаяся кампания BMW 8 Series Gran Coupé, в которой машины выступили «холстами» для проекции произведений ИИ-искусства.
Но в конце 2010-х — начале 2020-х ИИ стали использовать не только для генерации изображений и текста, но и для глубинной клиентской аналитики. Так, еще в 2017 году в продвижении Toyota Prius Prime компания использовала чат-бота от IBM Watson для того, чтобы общаться с потенциальными покупателями машины. Количество взаимодействий с покупателями тогда достигло 6000, причем чат-бот способствовал трехкратному увеличению времени взаимодействия с рекламой в Google Rich Media и 20-процентному росту числа покупок среди ключевой демографической группы целевой аудитории. Данная рекламная кампания стала одним из первых примеров полноценного использования сложного ИИ-чат-бота в кампании.
Пользовательский интерфейс общения с чат-ботом от Toyota
Основные направления использования ИИ в маркетинге в 2024 году
Выделим главные области применения нейросетей сегодня.
Персонализация контента
ИИ позволяет считывать значительный объем пользовательских данных и подстраивать содержание материалов под целевую аудиторию. Пионеры здесь — крупные ИТ-корпорации вроде Amazon, Google или Microsoft.
Один из самых свежих примеров — практика применения сервисов пользовательской ИИ-аналитики от Amazon. К примеру, приложение Calm, предназначенное для улучшения качества сна, провело интеграцию с Amazon Web Services, чтобы заходящие в приложение пользователи видели услуги, заточенные исключительно под их профиль.
Аналитика и прогнозирование
Нейросети активно применяются для анализа больших данных и прогнозирования поведения потребителей. Пионеры здесь — FMCG-ритейлеры, сталкивающиеся с необходимостью управлять большими потоками людей и предсказывать их поведение. Например, американский мега-ритейлер Walmart в этом году анонсировал расширение применения ИИ в коммуникациях с клиентами.
В дополнение к уже существующему ИИ-решению Text-to-Shop, которое позволяет добавлять продукты в корзину словами или сообщениями, Walmart анонсировал функции совместного шоппинга с друзьями, виртуальных примерочных для одежды и домашней утвари и, главное, — автоматизированного ИИ-помощника, который будет подсказывать клиенту, какой продукт тот хочет купить, исходя из анализа его истории покупок и текстовых запросов.
Автоматизация маркетинговых процессов
Потенциал нейросетей для оптимизации рутины огромен. Самый громкий пример здесь — запущенный в прошлом году и обновленный в 2024 году корпорацией Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) AI Sandbox.
AI Sandbox — это сервис готовых веб-инструментов на основе ИИ для бизнеса, который позволяет в одном окне генерировать варианты текста для рекламных объявлений с помощью языковых моделей, создавать новые креативы с использованием технологии преобразования текста в изображение, автоматически обрезать и изменять размер изображений и так далее. Такой формат позволяет резко поднять эффективность и продуктивность рутинных маркетинговых задач и выполнять их гораздо быстрее.
Чат-боты и виртуальные ассистенты
Компании повсеместно используют их для улучшения пользовательского опыта: к примеру, в мае 2024 года компания Acme Corporation, ведущий мировой ритейлер, запустила чат-бота на базе искусственного интеллекта под названием Ace для улучшения работы с клиентами.
Ace был создан с использованием новейшей языковой модели OpenAI GPT-4o, которая обеспечила чат-боту расширенные возможности обработки естественного языка, доступ в интернет и способность обрабатывать изображения и файлы.
Распознавание образов и видеоаналитика
Самое перспективное направление здесь — «виртуальные примерочные» в fashion-ритейле, с которыми уже экспериментируют большие бренды: помимо уже упомянутого Walmart, в конце прошлого года внедрение этой технологии начал fast fashion-ритейлер Bershka.
Технологические тренды 2024 года
В текущем году свет увидело уже несколько технологий, которые смело можно назвать прорывом: к примеру, большим фурором стал релиз модели для генерации видео Sora от OpenAI, качество и глубина проработки роликов от которой уже сегодня зашкаливает. С помощью Sora коллектив Shy Kids уже снял полноценный короткометражный фильм Air Head.
Между Sora и, к примеру, их китайскими аналогами (Kling) даже началось своеобразное соревнование по выпуску роликов, пародирующих манеру работы друг друга. А в Сети уже начала появляться первая ИИ-реклама на основе этих моделей: пока — только любительские наработки без реальных брендов, но и до этого недалеко.
ИИ-реклама несуществующего бренда пива на базе модели Kling
Другой прорыв, случившийся совсем недавно, — релиз расширенных функций по написанию промтов, интегрированных в модель Claude. Этот функционал превратил модель фактически в «менеджера» для других нейросетей, который прописывает промты-задачи и гарантирует результат гораздо качественнее «человеческих» запросов.
Используют ИИ и для создания рекламного контента. Так, недавно компания миллиардера Ричарда Бренсона Virgin Voyages объявила о партнерстве с Дженнифер Лопес для создания ИИ-рекламы туров и путешествий с использованием ее голоса и внешности.
Наконец, еще одна область применения ИИ — виртуальная и дополненная реальность. Готовых решений здесь немного: технологии еще находятся на стадии тестирования. К примеру, компания Proven Reality занимается разработкой ИИ-персонализованных VR-решений, но массового применения они пока не нашли.
Преимущества и вызовы использования ИИ в маркетинге
Главные плюсы применения ИИ в кампаниях очевидны: он позволяет замещать труд копирайтеров и редакторов, ускоряет и удешевляет создание контента, а также позволяет получать качественную глубинную аналитику по аудитории и улучшать клиентский опыт за счет того, что нейросеть может быть на связи 24/7. Сам факт использования ИИ в какой-то его креативной ипостаси все еще может стать инфоповодом, как это было 9 лет назад в кампании M&C Saatchi.
С другой стороны, последние годы показали: регуляторные органы государств не позволят свободно развиваться сектору. Совсем недавно Европарламент после месяцев согласований принял Общеевропейский закон об искусственном интеллекте (EU AI Act), который вводит существенные возрастные и этические ограничения в области использования искусственного интеллекта.
Так, закон обязует маркировать весь ИИ-контент, запрещает использовать ИИ для сбора данных детей, обработки чувствительной личной информации о поле, расе, политических взглядах и так далее. Эксперты не раз называли закон строгим и призывали к его пересмотру из-за угрозы торможения развития ИИ-технологий: например, в силу новых правил работы с личными данными жителей ЕС тренировать модели на информации из интернета станет еще сложнее и дороже.
Рост спроса на ИИ порождает и другие вызовы: нехватку профильных специалистов (разработчиков, промт-инженеров) и отток их из стратегически важных отраслей; зависимость от централизованных технологий; наконец, экологические риски: аренда все большего числа серверов и дата-центров для моделей приводит к рекордным выбросам парниковых газов.
Будущее ИИ в маркетинге
Исходя из текущих трендов, можно предсказать три главных направления, по которым будет развиваться ИИ-маркетинг:
- глубинная веб-аналитика;
- создание роликов и музыки;
- оптимизация клиентского пути через виртуальных помощников.
Эти три направления приведут к тому, что уже в 5-летней перспективе в большинстве маркетинговых отделов появятся постоянные ИИ-специалисты, которые заменят часть копирайтеров, редакторов и иллюстраторов, а также — к тому, что вопрос подбора конкретных программ, вендоров и решений превратится в такой же предмет обсуждения закупочных департаментов, как закупка сырья, комплектующих или офисной бумаги.
В связи с этим первый совет, который стоит дать бизнесу: вы не сможете избежать применения ИИ, поэтому нужно понять, какие модели для ваших сотрудников удобнее, уже сегодня. Даже если сегодня вы не применяете ИИ в работе, устройте несколько ознакомительных сессий или обучающих курсов для сотрудников, чтобы понимать функционал основных моделей и в будущем проще сделать выбор.
Второй совет: прежде чем запускать сложную глубинную ИИ-аналитику, нужно подготовить для этого базу. Насколько сегментирована ваша целевая аудитория сейчас? Как давно вы обновляли семантические модели и насколько качественно выстроен процесс сбора маркетинговой аналитики в вашей компании? Если ответ вас не удовлетворит, то нейросеть не принесет нужных результатов.
Третий совет: лицам, принимающим в компании решения, необходимо понимать разницу между моделями и их естественные ограничения. Менеджмент среднего уровня должен знать, какие модели чаще других допускают фактические ошибки, какие защищены авторским правом, а какие не соблюдают правила пунктуации. Наконец, менеджер должен понимать, когда исполнитель пытается выдать работу ИИ за свою собственную. Поэтому для менеджмента необходима отдельная серия тренингов.
Заключение
С момента первого применения ИИ в маркетинге прошло более 9 лет — и за это время виды и формы его использования серьезно эволюционировали. Нейросети сегодня помогают брендам с созданием и персонализацией контента, глубинной веб-аналитикой и связью с клиентами.
2024 год стал очередным прорывом на ИИ-ландшафте за счет релиза решений, которых ранее не видел рынок (к примеру, модели Sora или промт-репозитория от создателей Claude). Чем дальше идет прогресс, тем плотнее нейросети будут входить в маркетинговые будни. И лучший способ подготовиться к этому уже сегодня, если вы еще не используете ИИ в работе, — тренировка персонала и понимание плюсов и минусов разных моделей.
Для всех, кто интересуется темой глубокого обучения, рекомендуем книгу The Little Book of Deep Learning, а также порталы AIChief и IEEE Spectrum, на которых собраны новости, исследования и блоги многих исследователей и энтузиастов в области ИИ.
