Нейросети: как использовать в рекламе и маркетинге, примеры и варианты

В нашу жизнь постепенно внедряется искусственный интеллект. Он призван упростить нам жизнь – совершать покупки, учиться и даже работать. Отдельные компании тоже начинают применять ИИ, в том числе в сфере маркетинга и рекламы ИИ. С развитием технологий ИИ возможности его применения становятся еще шире и более перспективными.

Содержание:

• Искусственный интеллект и какой он бывает
• ИИ для рекламы и маркетинга: варианты задач
• Использование искусственного ителлекта в маркетинге примеры
• Советы по использованию нейросетей (AI) в маркетинге и рекламе

Искусственный интеллект и какой он бывает

Искусственный интеллект может использоваться в различных областях, включая медицину, финансы, коммерцию, транспорт, робототехнику, индустрию игр, промышленность и многое другое.

Искусственный интеллект подходит не только для маркетинга, его стараются применять везде, где требуется обрабатывать большие объемы данных, систематизировать их и прогнозировать будущие события.

Выделяют три типа ИИ – слабый, сильный и супер ИИ:

• Слабый. Данный тип был создан давно для решения ограниченного круга задач. Он выполняет задачи быстрее и эффективнее человека, так же непрерывно совершенствуется. Слабый тип ИИ был создан для всем известных задач: обрабатывать фотографии, угадать предпочтения пользователя и разговаривать с ним. Но есть в нем минус – он не научиться чему-то новому, например, обрабатывая фото, он не станет переводить тексты на другие языки.
• Сильный. Этот тип максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен самосознанием. Он способен принимать решения в ситуациях, которые его не обучали изначально, но он научился сам. Например, он может научиться создавать контент, хотя раньше только собирал персональные рекомендации для пользователя.
• Супер ИИ. Данный тип пока что остается в будущем. Он мог бы стать подобным людям и превзойти лучшие умы человечества. Но глядя, как ИИ постепенно становится не таким умным, как в начале – можно сделать вывод, что при работе с пользователями и супер ИИ станет обычным.

Важно помнить о том, что ИИ не может полностью заменить человека. Об этом мы писали в статье «Почему искусственный интеллект не заменит автора».

Основной недостаток, который есть у всех нейросетей в 2023 году – неточность. ИИ вполне может выдумать информацию и предложить ее в виде достоверной. Он легко придумывает факты и выдает их за настоящие. Поэтому каждый факт от нейросети нужно проверять на достоверность.

Кроме того, ИИ могут путаться в полученной информации, неверно считать, использовать для расчета выдуманные формулы или просто ошибаться при их выборе для расчета. Некоторые задачи они выполняют отлично – быстро рассчитывают, анализируют, сравнивают несколько вариантов. Но иногда с похожей задачей не справляются.

ИИ в общем доступе появились весной 2023 года и они были намного умнее, чем сейчас. Под влиянием общения с аудиторией они стали чаще ошибаться – ведь они постоянно учатся на основе диалогов с пользователями. Осенью 2023 года доходит до орфографических ошибок и разговорной речи в их ответах.

Самые минимальные недостатки у графических нейросетей. Чаще всего они справляются с запросом, выдают нужные изображения, которые при необходимости можно позже доработать в графических редакторах. Например, могут быть нарушены пропорции рук и лиц людей. В некоторых случаях ИИ не понимает запрос и выдает совсем не то, что было нужно. Тогда нужно просто иначе сформулировать задачу и запросить изображение заново.

Конечно, искусственный интеллект стоит учиться применять в бизнесе. Но в этом инструменте много нюансов, в которых сложно разобраться, если раньше не интересовался темой. Чтобы быстро разобраться, стоит пройти бесплатный видеокурс «Как применять ChatGPT в SMM, маркетинге и таргете». На курсе вас научат разбираться в задачах, которые можно ставить ИИ, и правильно использовать инструмент на благо бизнеса.

ИИ для рекламы и маркетинга: варианты задач

Искусственный интеллект – уникальное новшество в нашей жизни. С помощью него можно осуществлять много разных функций, особенно связывать это со сферой маркетинга. Так что же можно делать с помощью ИИ в маркетинге? Предлагаем рассмотреть несколько примеров, как можно использовать нейросети в маркетинге, и убедиться в их пользе.

Генерация рекламных материалов (видео, фото, тексты)

Самое распространенное использование искусственного интеллекта для маркетологов – это генерация рекламных материалов, с использованием различных методов и алгоритмом. С помощью ИИ можно генерировать видео, изображения и тексты.

Рассмотрим эти способы подробнее:

• Генерация текста. В маркетинге зачастую используют ИИ для генерации текста. Например, для описания продукта или товара. Также нейросеть анализирует различные данные: характеристики продукта, данные о конкурентах, отзывы покупателей и многое другое. На основе этого генерируются информативные и действительно полезные тексты. В статье «Как писать рекламные тексты для соцсетей и чем помогут нейросети» можно почитать, как с ними работать, а в статье «32 проверенных запроса к ChatGPT – в помощь SMM-щикам» – что писать, чтобы облегчить себе работу с текстами.
• Изображение и видео. Чтобы анализировать достаточно большие данные, такие как изображения и видео, можно использовать искусственный интеллект.  На основе данных AI создает подходящие медиафайлы для будущей рекламы или креативы для постов. Например, если вы рекламируете продукт бьюти-сферы, то нейросеть будет создавать медиафайлы, подходящие для вашей ниши.

Например, один из удобных ИИ для создания текстов встроен в SMMplanner. Он умеет писать тексты для постов, составлять контент-планы и генерировать идеи. Для пользователей, которые никогда не работали с нейросетью, есть подсказки – при клике на поле для ввода запроса появляется список вариантов, как можно начать формулировать задание для ChatGPT в зависимости от задачи.

То есть вы просто заходите в сервис отложенного постинга, за пару минут генерируете новый пост с помощью ассистента, собираете визуал с помощью встроенного редактора «Холст», выбираете дату и время публикации. Готово. Пост публикуется сам в указанное время. Больше о работе ассистента можно узнать на его странице.

А о том, как с помощью нейросетей улучшать изображения – читайте в статье «Улучшаем фото с помощью нейросетей: качество, объекты, шум, детали».

Прогнозирование поведения клиентов

Прогнозирование поведения клиентов с помощью искусственного интеллекта – это анализ данных для определения вероятного будущего поведения клиентов на основе данных. С помощью алгоритмов ИИ может анализировать такие данные, как покупки, показатели интереса и поведения аудитории на сайте. На основе этого прогнозы могут быть сделаны относительно того, как клиенты могут вести себя в будущем.

У прогнозирования поведения клиентов с помощью искусственного интеллекта есть несколько применений в маркетинге:

• Улучшение компаний. Алгоритмы могут определить наиболее вероятные группы клиентов, которые будут реагировать на определенные предложения в сфере маркетинга и таким образом помочь оптимизировать бюджет и ресурсы.
• Улучшение рекламы. Прогнозирование потребности клиентов позволяет оптимизировать рекламу, чтобы добиться максимальной эффективности предлагаемой услуги.
• Повышение уровня обслуживания клиентов. На основе прогнозов ИИ можно предложить скидки и условия, чтобы повысить количество конверсий и уровень удовлетворенности клиентов.

Прогнозирование поведения клиентов позволяет принимать более правильные решения, на основе данных и улучшать взаимодействия с клиентами.

Обратите внимание. ИИ самостоятельно ничего не рассчитывает и не выдает окончательные и гарантированно качественные варианты развития событий. Необходимо учитывать полученные от ИИ данные, но это не значит, что нейросети сами все продумают и решат за вас, а результат точно будет отличным.

Автоматизация чат-ботов

Автоматизация чат-ботов с помощью искусственного интеллекта – это процесс использования ИИ-технологий  для улучшения и эффективности чат-ботов. Множество компаний могут использовать их для общения с клиентами. В большинстве случаев они обучены адекватно и грамотно отвечать на вопросы клиентов, а также обеспечивать персонализированные рекомендации.

Что нужно сделать – внедрить ИИ в вашего бота или создать нового с ИИ, либо создать самообучаемого бота для общения с клиентами.

Рассмотрим некоторые способы использования ИИ для автоматизации:

1. Прогнозирование намерений пользователя. Искусственный интеллект может предсказывать намерения пользователя и понимать, что именно он хочет сделать, на основе методов обработки естественного языка, а также машинного обучения.
2. Генерация ответов. ИИ может генерировать ответы на вопросы пользователей. Он может использовать для этого шаблоны или обучение для создания уникальных ответов, основываясь на контексте.
3. Уточнение намерений пользователя. Для получения более точных и полезных ответов, ИИ может задавать уточняющие вопросы. Благодаря этой функции, полученная информация будет информативной и более точно отвечать вашему запросу.

Автоматизация чат-ботов позволяет улучшить качество работы с клиентами. Но нужно помнить, что ИИ не могут полностью заменить человека.

Прогнозирование спроса

ИИ может помочь предсказать спрос на товар или услугу, что помогает оптимизировать запасы и планировать производство. С помощью анализа исторических данных о продажах, рекламной активности и многого другого, искусственный интеллект может помочь определить нужное количество товара, которое впоследствии нужно произвести или заказать.

Применение нейросети для прогнозирования спроса может помочь компаниям в различных сферах, таких как розничная торговля, логистика, производство и маркетинг.

Один из самых распространенных подходов является использование временных рядов. Алгоритмы могут быть обучены на исторических данных и быть использованы для предсказания будущих значения спроса. Но, как и везде прогнозирование спроса в искусственном интеллекте имеет свои ограничения. От качества данных, использованных для обучения алгоритма, зависит точность показателей.

Прогнозирование спроса помогает принимать компаниям осознанные и информированные решения.

Обратите внимание – в этой сфере также нельзя слепо полагаться на результаты от ИИ. Эти данные можно учитывать или пробовать внедрять после анализа и проверки работоспособности предложения.

Персонализированный маркетинг

Персонализированный маркетинг с помощью искусственного интеллекта играет ключевую роль в современной маркетинговой стратегии. ИИ может анализировать большие объемы данных  о клиентах и создавать уникальные маркетинговые кампании, которые учитывают индивидуальные потребности и предпочтения каждого клиента. Рассмотрим подробнее, как это работает:

1. Сбор и анализ данных. Нейросеть собирает и анализирует данные о клиентах. С помощью этого искусственный интеллект впоследствии будет использовать данные о клиентах в своей работе. ИИ может генерировать информацию именно по потребностям и предпочтениям клиентов.
2. Сегментация аудитории. Искусственный интеллект может разделить клиентов на группы. С помощью таких возможностей ИИ для маркетологов можно более точно настраивать кампании.
3. Персонализация контента. ИИ может создавать персонализированный контент, используя свои алгоритмы. Например: рекомендации продуктов, различных товаров и услуг, персональные письма и специальные предложения.
4. Анализ результатов. Нейросеть способна анализировать эффективность маркетинговых кампаний и выдавать предложения по их улучшению.
5. Реакция в реальном времени. ИИ также способен реагировать на изменения в поведении клиентов в реальном времени, что позволяет быстро адаптировать маркетинговые стратегии.

С помощью ИИ и персонализированного маркетинга можно попробовать улучшить свои маркетинговые кампании и увеличить уровень удовлетворенности клиентов.

Анализ тонов реакции пользователей

Применение искусственного интеллекта в маркетинге может заключаться и в анализе реакций пользователей. ИИ автоматически определяет эмоциональную окраску текстовых комментариев или сообщений пользователя. Этот процесс может быть полезным для понимания общего отношения пользователей к продукту, бренду, событию или многого другого. А ИИ легко обрабатывает огромные массивы данных.

Рассмотрим детальнее, как работает анализ тонов реакции пользователей:

1. Сбор данных – исходные данные, содержащие комментарии или текстовые сообщения от пользователей, собираются из разных источников. Например, из социальных сетей, веб-сайтов и форумов.
2. Предварительная обработка – текстовые файлы проходят через предварительную обработку (очистка лишних символов, удаление стоп-слов и т.д).
3. Анализ тональности – искусственный интеллект исследует тональность с помощью разных методов.
4. Визуализация результатов – результаты анализа тональности могут быть визуализированы с помощью графиков или диаграмм.

После применения нейросети для маркетолога останется последняя часть работы – принятие решений. Результаты анализа ИИ можно использовать, чтобы разобраться в поведении аудитории, подобрать правильный tone of voce или доработать продукт.

Использование искусственного интеллекта для анализа тональности реакции пользователей позволяет автоматизировать и ускорить процесс обработки больших объемов данных.

Использование искусственного интеллекта в маркетинге примеры

Крупные компании стремятся завоевать как можно больше пользователей, поэтому постоянно экспериментируют с форматами и трендами. Дошла очередь и до использования ИИ. В этом разделе мы разобрали 3 успешных рекламных кампании, которые проходили с участием ИИ, при этом использование нейросетей организации даже подчеркивали, чтобы показать свою современность и желание быть на волне трендов.

Реклама Coca-Cola

Компания Coca-Cola решила использовать искусственный интеллект для своей рекламы совместно с компанией Bain & Company и OpenAI.

Coca‑Cola – первая компания, присоединившаяся к альянсу, который объединяет возможности Bain по внедрению цифровых технологий и стратегический опыт с инструментами OpenAI. Как сказал Такар «Это эксперимент, позволяющий увидеть, куда может завести нас совместное творчество».

Была отобрана группа из 30 создателей ля поездки этим летом в штаб‑квартиру Coca-Cola Company в Атланте на «Творческую академию Real Magic», трехдневный семинар, организованный мировыми командами дизайнеров и креативщиков Coca-Cola в партнерстве с OpenAI.

Коллектив будет совместно создавать контент, который может быть использован для лицензионного мерчендайзинга Coca‑Cola, цифровых предметов коллекционирования и многого другого.

Результат. Компания Coca-Cola все еще находится на стадии оценки потенциального влияния искусственного интеллекта, сказал Маноло Арройо, директор по глобальному маркетингу.

Мы много рассказывали о нейросетях, в которых можно работать с изображениями. Чтобы научиться создавать визуал и обрабатывать картинки, заглядывайте в статьи:

• 4 популярные нейросети для обработки изображений – обзор с примерами
• Топ-4 нейросети для обработки фото: обзор и инструкция по работе
• Улучшаем фото с помощью нейросетей: качество, объекты, шум, детали

Обложка журнала Cosmopolitan

«Широкоугольный снимок снизу женщины-космонавта с атлетической и женственной фигурой, развязно идущей вперёд к объективу камеры, находясь на Марсе внутри бесконечной вселенной. В стиле синтвейв, цифровой арт.» Именно по этому описанию была сгенерирована эта обложка журнала.

В работе задействовали нейросеть Dall-E (в основе работы – алгоритм, имитирующий работу человеческого мозга). Он «узнает», что такое объекты и как они связаны друг с другом, анализируя изображения и подписи к ним, написанные человеком.

Результаты. Cosmopolitan стал первым глянцевым журналом, который создал обложку полностью с помощью нейросети.

Режиссёр по работе с этой обложкой Карен Ченг рассказала о том, что ей пришлось пройти «сотни попыток и тысячи вариантов», пока не получилась эта обложка. Она потратила более 100 часов на ее создание и ей потребовались «тонны человеческого участия в работе с нейросетью».

Вывод – на данный момент для создания идеального визуала с помощью нейросети потребуется очень много человеческого участия и времени.

Замена моделей нейросетью в  Levi’s

Компания Levi’s решила заменить живых моделей для одежды на искусственный интеллект, для разнообразия моделей и экономии времени на съемки. Джинсовый бренд тестирует использование этих моделей, чтобы «дополнить» человеческие. Культовая джинсовая компания Levi’s решила сотрудничать с компанией Lalaland, которая реализует созданные с помощью ИИ модели одежды.

Компания Levi’s сообщает, что понимает чувствительность аудитории к внедрению ИИ. Поэтому внедрение ИИ пока только пилотный проект для эксперимента и улучшения потребительского опыта.

На данный момент для каждого продукта делается всего пара снимков на одной модели. А с помощью новой технологии можно помочь быстрее создавать и публиковать множество изображений каждого изделия для разных типов телосложения.

Результат. Пока нельзя сделать выводы, так как пилотный проект не завершен. Но стремление показать каждый продукт на разных комплекциях и моделях похвально. Если у них получится – это привлечет новую аудиторию в компанию.

Советы по использованию нейросетей (AI) в маркетинге и рекламе

В современном мире нейросети пока становятся только интересной игрушкой, а не надежным инструментом в маркетинге и рекламе. Их способность анализировать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности делает их мощным инструментом для улучшения стратегий маркетинга и повышения эффективности рекламных кампаний. Но вероятность получения недостоверной и некачественной информации сильно снижает желание компаний полноценно использовать нейросеть в работе.

Использование нейросетей (ai) для создания креативов в рекламе и маркетинге в России пока на уровне забавы или экспериментов. Создаются пилотные проекты, маркетологи с помощью нейросети рисуют и пишут рекламу, но редактировать после ИИ все же приходится очень много.

Важно помнить: при использовании искусственного интеллекта в маркетинговой деятельности и рекламе в своем бизнесе надо быть очень осторожным. Рассмотрим несколько ключевых моментов, которые стоит учесть:

• Обучение и настройка. Искусственный интеллект требует обучения на исходных данных. Выберите те настройки и функционал, который лучше всего подходит вам. Если не выполнить этот пункт по работе с нейросетью, вы можете столкнуться с его неверной работой и проблемами.
• Качество данных. При настройке искусственного интеллекта используйте только качественные и проверенные данные. От их качества будет зависеть эффективность результата работы.
• Мониторинг в реальном времени. Если вы используете нейросеть для анализа данных в реальном времени, то в первую очередь обеспечьте постоянный контроль за работой искусственного интеллекта. Это поможет вам быстро среагировать на нештатные ситуации.
• Обновление модели. Сфера маркетинга и рекламы постоянно меняется и совершенствуется. Нейронную сеть для рекламы следует постоянно обучать, чтобы она обновлялась и адаптировалась к новым трендам и изменениям в потребительском поведении.
• Документация и обучение персонала. Обеспечьте наличие документации по работе с нейросетью и обучите свой персонал, чтобы они понимали, как правильно использовать и следить за нейросетью. Грамотно обученный персонал – это эффективность результата работы.

В заключение

Технологии искусственного интеллекта можно активно использовать в маркетинге и коммуникациях, если следить за процессом ее работы и управлять поведением. При правильном подходе это поможет отстроиться от конкурентов, заметить возможности для развития компании, усилить комфорт клиентов и найти пути для решения проблем фирмы.

Искусственный интеллект не может быть таким же осознанным, как ум и интеллект человека, полностью заменить его он не сможет. Проверка работы нейросети нужна, потому что некоторая информация, которую выдает ИИ, является не достоверной. Тщательно нужно проверять все свои взаимодействия с нейросетью.