Скопировать ссылку
Нейросети сейчас
Несмотря на ощущение, что нейросети появились сравнительно недавно, они на самом деле существуют давно. Алгоритмы машинного обучения встроены в продвижение, определяя, какому клиенту показывать объявление, и в ранжирование поисковых запросов, они давно используются в платформах e-commerce и почтовых рассылках. Однако настоящий бум вызвал запуск чат-бота на основе большой языковой модели ChatGPT, который не просто продемонстрировал возможности нейросетей широкой общественности, но и сделал их очень доступными.
Благодаря этой доступности возможность подключить нейросеть к своему инструменту появилась у всех популярных инструментов. Например, «Битрикс24» в ноябре 2023 года анонсировала сервис CoPilot — искусственный интеллект (ИИ), который расшифровывает звуковые сообщения, пишет письма, ставит задачи и придумывает рекламные акции. Пока это скорее ассистент, который помогает специалисту решать рутинные вопросы, но нейросети быстро умнеют и расширяют свои возможности.
И это только один пример. Нейросети есть в рабочем пространстве Notion, базе данных Airtable, платформе для e-commerce Shopify. Собственный ИИ представил Яндекс. Это показывает то, насколько важными нейросети стали для современного бизнеса всего за год, и насколько легко их стало использовать. Игнорировать ИИ означает отстать от конкурентов.
Невозможно, чтобы настолько связанную с цифровым миром сферу как маркетинг нейросети обошли стороной. Этого и не произошло — ИИ активно используется для взаимодействия с клиентом, продвижения товаров и услуг, даже для устранения из кампаний человеческого фактора. Просто потому что алгоритмы, пусть и обладая некоторой ригидностью, не склонны совершать ошибок.
Нейросети в маркетинге
В маркетинге нейросети могут использоваться для разных целей, и в первую очередь — для аналитики. Это логично: искусственный интеллект — вычислительная система, которая по определению располагает возможностями для обработки больших объемов информации. Эту способность маркетологи могут использовать для решения задач, которыми обычно занимаются люди.
Однако аналитикой дело не ограничивается. ИИ можно использовать в разных областях и для разных целей, от повышения узнаваемости бренда до стихийных пиар-акций. Если раньше это были преимущественно алгоритмы, то с появлением больших языковых моделей в спектре умений нейросетей появилась и генерация контента на практически человеческом уровне.
Несколько примеров того, как и для чего маркетологи используют ИИ.
Креативная реклама
Нейросети упростили создание креативной рекламы. Простой пример: воспроизвести голос человека можно было и раньше, но для этого требовались записи речи этого человека длительностью не менее 20 часов. Сейчас скопировать звук можно по паре фраз. То же касается дипфейков — воспроизведения внешности людей программными средствами, — анимации, фотоманипуляций. В сущности, нейросети позволяют сделать что угодно.
Пример: новогодняя реклама от «Сбера». Для новогодней кампании банк использовал образ Жоржа Милославского из комедии «Иван Васильевич меняет профессию», поместив его в современность. Инструменты — ИИ-маски и синтез речи.
Генерация контента
Языковые модели открыли пользователям двери в мир простой и понятной генерации — текста, изображений, музыки. ChatGPT пишет посты для соцсетей, подводки к видео, сценарии; DALL·E генерирует картинки; Midjourney положил начало такому явлению как ИИ-живопись. Нейросети «работают» и писателями, и художниками, и даже ретушерами, улучшая качество снимков и меняя их стилистику. В маркетинге контент незаменим. Причем использовать нейросети можно не только для написания условных почтовых рассылок, но и для привлечения внимания к бренду.
Пример: создание контента для иллюстрации статей в блоге, почтовых рассылках, для «подгонки» фотографий под бренд. Это кажется мелочью, но дьявол кроется в деталях. Продуманный концепт притягивает людей и запоминается, позволяет выделиться из толпы и наладить отношения с аудиторией. Причем сделать это несложно — например, картинки ниже сгенерированы нейросетью на основе собственных фотографий автора статьи, Кирилла Пшинника.
Повышение спроса через улучшение клиентского сервиса
Нейросеть анализирует данные о покупках клиента и создает для него уникальное торговое предложение. Это могут быть сопутствующие товары, это может быть то, что нравилось другим покупателям со схожими вкусами. Проведенное в 2021 году исследование индийского рынка показало, что сопровождение клиента при помощи нейросети увеличивает среднюю стоимость покупки.
Пример: виртуальный ассистент Shopify ShopAI. В марте 2023 года платформа электронной коммерции Shopify представила собственную нейросеть. Ее задача — улучшение пользовательского опыта. Покупателю достаточно ответить на несколько вопросов, после чего ИИ подготовит для него уникальные рекомендации, что поможет сэкономить время и увеличит средний чек. Но для бизнеса нейросеть полезна и тем, что предсказывает тренды и структурирует интернет-магазин в соответствии с ними. По словам разработчиков, эта функция помогает избежать отсутствия товаров на складе или слишком больших остатков.
Предиктивная аналитика
Под этим термином подразумевается использование математики и статистики для того, чтобы предсказать интерес целевой аудитории (ЦА) к товару или услуге. Нейросети буквально используют математические алгоритмы, а также анализируют статистические данные. С помощью ИИ маркетологи получают ответы на такие вопросы как: «Сколько товара будет продано», «Сколько внимания нужно уделить определенному клиенту», «Какие клиенты скорее всего вернутся в ближайший месяц». И не только. Нейросетям нет равных в прогнозировании при условии, что у них достаточно данных.
Пример: предиктивная аналитика от Volkswagen. В 2016 году автоконцерн впервые использовал алгоритмы искусственного интеллекта для того, чтобы определить, где и как рекламировать новые автомобили. Это привело к повышению спроса со стороны дилерских центров на 14% по сравнению с другой кампанией, в которой маркетологи опирались исключительно на рекомендации агентства. Впоследствии Volkswagen полностью отказался от услуг агентства, что привело к сокращению «невидимых» издержек, таких как наем подрядчиков.
Прогнозирование трендов
Искусственный интеллект способен имитировать человека, а значит подсказывать, как именно человек приходит к тому или иному решению. Опираясь на полученные данные, маркетологи могут планировать бюджет и лучше понимать, на кого направить те или кампании. И в конечном итоге — понимать, какие новые продукты подойдут их целевой аудитории.
Пример: новые вкусы мороженого Ben & Jerry's. При помощи нейросети производитель мороженого Ben & Jerry's определил незанятую нишу, представив мороженое со вкусом готовых сладких завтраков. Как оказалось, клиентам было очень интересно такое предложение.
Поиск целевой аудитории и персонализация продукта
Алгоритмы анализируют демографические показатели и интересы ЦА, а потом делают вывод, с которым уже работают люди. Например, какой бренд подойдет для покупателя. Или на какого покупателя стоит таргетировать бренд. Или как именно его таргетировать. Учитывая, что нейросети способны к обучению, они не стоят на месте, а меняются вместе с изменением интересов людей.
Пример: подстраивание под запросы аудитории от Netflix. Речь не только о шоу, которые алгоритмы стриминговой платформы предлагают зрителям на основании уже просмотренных ими сериалов, но и об адаптации постеров под предпочтения. Как заметил пользователь социальной сети Х: «Персонализация Netflix заменила мне Киллиана Мерфи (главного героя) на Аню Тейлор-Джой на постере сериала «Острые козырьки». Потому что они знают, что я залпом посмотрел «Королевский гамбит». Это тонко — и в то же время гениально».
Интересный момент: некоторые из упомянутых кейсов были реализованы до запуска ChatGPT — то есть, до момента, когда нейросети стали технологией широкого потребления. Создание подобных кампаний требовало от маркетологов огромных усилий. Алгоритмы писались с нуля. Для этого нанимались специалисты по искусственному интеллекту, программисты, математики. По большей части, затраты окупались, компании привлекали к себе внимание и повышали выручку.
Теперь нейросети, на которые несколько лет назад приходилось тратить большие деньги, стоят сравнительно недорого. Они доступны не только крупным корпорациям вроде Volkswagen и Ferrero, но и небольшим компаниям, фрилансерам, агентствам, частным лицам.
Доступный нейромаркетинг для всех
Самый простой пример использования нейросетей в маркетинге — исследование рынка. Возьмем такой промт для ChatGPT:
«Представь, что ты — маркетолог, который занимается исследованием рынка. Ты работаешь на клиента, который планирует открыть груминговый салон для животных в городе Санкт-Петербурге. Тебе нужно понять, какую аудиторию привлечет салон груминга для животных. Предоставь демографические характеристики потенциальных клиентов салона, включая возраст, образование, уровень дохода и район, в котором они проживают».
В ответ ChatGPT предложил такой анализ:
Мы узнали, что нас интересуют владельцы животных молодого и среднего возраста, у которых достаточный достаток для того, чтобы посещать груминговый салон. В качестве подсказки нейросеть предложила посмотреть в сторону ветклиник и онлайн-сообществ.
Следующий промт будет уточняющим:
«Создай подробную личность владельца животного, который мог бы быть заинтересован в посещении грумингового салона. Предоставь демографическую информацию, психографическую информацию, потребности, симпатии и антипатии. Определи животных, которые чаще всего нуждаются в груминге».
В ответ нейросеть представила конкретный пример:
ChatGPT запоминает предыдущие сообщения, с ним можно вести осознанный диалог, задавать наводящие вопросы. В дальнейшем эту информацию можно пустить на доработку — провести анкетирование, начать сотрудничать с ветклиниками и рекламировать свои услуги в конкретных интернет-сообществах.
Будущее нейросетей в маркетинге
По данным исследования Statista от 2024 года, 23% B2B маркетологов в США планируют использовать искусственный интеллект и автоматизацию в своих кампаниях.
Однако в исследовании есть другая интересная статистика. Например, 35% маркетологов опасаются рисков, связанных с использованием нейросетей. Это нормально — новое всегда вызывает опаску. И еще 45% опрошенных специалистов признаются, что не понимают, как именно работают нейросети. И это тоже нормально. Разобраться с принципами работы инструментов на базе искусственного интеллекта помогут курсы и документация, а также опыт.
Маркетологи относятся к нейросетям со скепсисом и надеждой. Скепсис — по большей части результат новизны ИИ в том виде, в котором он существует сейчас. Нечто загадочное, долгое время существовавшее только в кино и научных центрах, вдруг стало доступно всем. А надежда — продукт осознания, что очень многие задачи можно будет делегировать машинам, оставив себе то, что без человека сделать невозможно: творчество.
