Один из законов фантаста Артура Кларка гласит, что любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Именно так искусственный интеллект выглядит со стороны: он помогает нам закупать рекламу и персонализировать креативы, продает идеи для стартапов по $99 и придумывает новые кулинарные рецепты. При этом ИИ остается одной из самых острых тем в обществе: 65% людей беспокоятся об этичности ИИ, а доверяют алгоритмам только 48% опрошенных. Чего можно добиться с помощью ИИ и как использовать этот инструмент?

Рост использования ИИ начался еще несколько лет назад — по данным Salesforce, с 2018 по 2020 годы маркетологи начали использовать умные алгоритмы на 186% чаще. Однако прошлый год перевернул развитие ИИ. По оценке специалистов из IBM, до пандемии ИИ был на одном из последних мест по влиянию на выручку. Теперь же 84% руководителей компаний рассчитывают сохранить и увеличить темпы внедрения ИИ.

Топ технологий по влиянию на выручку

Мировой рынок искусственного интеллекта в маркетинге и рекламе в 2020 году оценивали более чем в $12 млрд. К 2028 году он превысит $107 млрд. Россия не отстает от мирового рынка. В 2018 году Segmento прогнозировали, что 52% российских компаний будут использовать ИИ в 2019 году. По новым прогнозам, к 2023 году свыше 80% операций в одной только сфере клиентского обслуживания в стране будут осуществляться без участия человека, что позволит сократить затраты компаний на коммуникацию с клиентом на 40%. Согласно данным IDC, по итогам 2020 года объем российского рынка ИИ составил $291 млн — на 22,4% больше, чем в 2019 году.

ИИ для видео

С помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать некоторые этапы создания креативов. Например, у компании IBM есть собственный алгоритм ИИ Accelerator. Он упрощает персонализацию креативов: Accelerator оценивает видео, призывы к действию, закадровые голоса, анализирует несколько сотен переменных — после чего компонует материалы в новый ролик для каждого сегмента целевой аудитории. CTR (click through rate) у таких креативов на 113% выше, а эффективность от начала до конца кампании выросла на 120%.

Другая важная ИИ-технология — deepfake. Нейросети обучаются на фото- и видео-портретах, а затем заменяют лицо модели лицом любого нужного человека. Сгенерированное видео сложно отличить от настоящего.

Для одной из своих кампаний Сбер с помощью нейросетей переместил героя комедии «Иван Васильевич меняет профессию» Жоржа Милославского в 2020 год, а испанский благотворительный фонд «оживил» Сальвадора Дали. Однако ИИ используют и для мошенничества: в январе 2021 года неизвестные злоумышленники привлекали клиентов с помощью модели лица основателя Flocktory и Dbrain Дмитрия Мацкевича. В июле 2021 года сооснователь Apple Стив Возняк проиграл дело о deepfake-рекламе на YouTube, незаконно использующей копию его лица.

ИИ для текста

С текстовыми креативами ИИ пока справляется хуже, чем с фотографиями или видео. Заменить настоящих сценаристов и копирайтеров он пока не может, но алгоритмы могут подать людям идеи или автоматизировать рутинные задачи.

Одной из самых совершенных нейронных сетей для генерации текста сегодня является GPT-3 — она так хорошо справляется с созданием текстов, что разработчики посчитали ее «слишком опасной» для публичного пользования. Некоторые компании уже экспериментировали с технологией. Редакция AdWeek сгенерировала с помощью GTP-3 концепции рекламы для Супербоула. ИИ предложил снять в рекламе технологической компании IBM магистра Йоду и показать, как с помощью своих суперспособностей и техники IBM он анализирует большие массивы данных. В редакции пришли к выводу, что пока заменять копирайтеров и сценаристов рано.

Однако с некоторыми простыми задачами текстовые ИИ справляются хорошо. Например, в 2020 году Adobe начала тестировать умный инструмент для персонализации текстов в блоге. Он самостоятельно генерирует варианты заголовков и аннотаций, которые с большей вероятностью понравятся пользователям из разных групп таргетинга.

ИИ для аудио

Бренд пончиков и кофе Dunkin' протестировал разработанный компанией AI Music умный инструмент Sympaphonic Ads. Он автоматически персонализирует аудиокреативы так, чтобы они лучше подходили к музыке, которую сейчас слушает клиент. Инструмент позволяет создавать креативы до 95% быстрее — вариации для каждого жанра генерируют алгоритмы, их не нужно записывать вручную. По сравнению с традиционной аудиорекламой уровни вовлеченности сгенерированных ИИ креативов были на 238% выше.

ИИ и cookies

Некоторые эксперты считают, что ИИ-технологии помогут брендам таргетировать рекламу после отмены cookies-файлов третьих лиц. Многие умные системы могут проанализировать огромные массивы данных и найти более тонкие закономерности, при использовании которых трекеры не нужны. Например, Accelerator делит пользователей на большие группы в зависимости от того, как они реагируют на рекламные креативы, Quantcast анализирует сотни тысяч параметров пользовательских данных и находит среди них те, которые влияют на таргетинг.

Параметры таргетинга

Алгоритмы находят корреляцию между параметрами, которые человеку сложно найти и на которые он не обратит внимания. Когда в IBM начали использовать ИИ, оказалось, что жуки-вредители более активны при повышенной влажности воздуха. Соответственно, люди с большей вероятностью купят средства для уничтожения насекомых. Компания также нашла прямую связь между погодными условиями и заболеваемостью простудой и гриппом — IBM не только предупреждает аптечные сети о большой нагрузке, но и запускает больше рекламы лекарств от недомогания.

Умные алгоритмы

На сегодняшнем уровне развития алгоритмов на площадках селлеров рекламодатель может почти ничего не знать о маркетинге. Нейросети определяют оптимальный бюджет, типы размещения, таргетинг, креативы. Например, алгоритмы Facebook оптимизируют текст рекламного сообщения под каждого пользователя. Алгоритмы на площадке ВКонтакте автоматически изменяют ставку за показ в зависимости от целевых действий аудитории на стороннем сайте бренда. Умные алгоритмы помогают точнее таргетировать рекламу в играх, исключают повторы и выполняют множество других функций.

Определение контекста

Чтобы определить, в какой контент лучше добавить рекламное объявление, алгоритмы «читают» страницу и «просматривают» ее с помощью компьютерного зрения. Они оценивают не только визуальные и звуковые составляющие контента, но и глубокий контекст, семантику, тему. Так они могут размещать рекламу в наиболее подходящем контексте — пользователи лучше реагируют на подобные объявления. Кроме того, такая реклама меньше пострадает от отмены cookies-файлов третьих лиц — все вычисления проходят в реальном времени, а данные не хранятся.

Распознавание объектов в кадре

Путь до покупки максимально сокращается — пользователю нужно просто нажать на «стоп» и перейти по ссылке, чтобы приобрести точную копию товара из видео. Google тестирует на американских пользователях YouTube функцию автоматического поиска товаров — алгоритм определит, какие товары показывает блогер. Если это невозможно, сервис предложит аналоги.

Кейс СберМаркетинга и СберМаркета

Одними из первых в России контекстную ИИ-рекламу на телевидении запустили СберМаркетинг и СберМаркет. Предобученные нейронные сети мгновенно распознают объекты в кадре и подают сигнал в рекламную систему. После этого пользователь видит на экране QR-код, объявление или форму для обратной связи — с их помощью можно заказать на дом продукты и другие товары, оставить контакт для заказа или скачать приложение. Платформа подбирает объявление, которое лучше всего подходит к происходящему в фильме или сериале, и показывает его конкретному зрителю. Если герои фильма едят, ИИ предложит заказать продукты. Если на экране показывают кота — заказать корм для домашних животных.

С помощью ИИ можно проанализировать даже кампании, которые сложно или в принципе невозможно отследить. Например, недавно Facebook начал моделировать конверсии пользователей iOS 14.5, которые отключили рекламную слежку в соцсети — данные не стопроцентно точны, но помогают приблизительно оценить эффективность кампании.

По данным Drift и Marketing Artificial Intelligence Institute, 41% опрошенных после внедрения ИИ заметили рост выручки и улучшение показателей, 40% получили больше инсайтов, 38% начали работать над персонализированным пользовательским опытом. Однако 30% опрошенных сказали, что не увидели улучшений — эти значения можно объяснить ошибками в интерпретации ИИ-данных.

Какие преимущества заметил маркетинговый отдел после внедрения ИИ?

Некоторые сверхэффективные решения от алгоритмов кажутся людям неэтичными, вызывают резкую критику или даже пугают. Например, недавно Ford столкнулся с резкой критикой после того, как запатентовал технологию автоматического распознавания наружной рекламы — рекламные объявления с наружных щитов должны были показывать водителю прямо на экране в салоне автомобиля.

В мае 2021 года в сети появилась петиция, которая призывает Spotify ограничить возможности своих алгоритмов. В конце января сервис запатентовал технологию, которая позволит определять состояние пользователя, уровень стресса, возраст и даже расу по интонациям его голоса. Клиентам такой уровень персонализации показался пугающим.

Людям бывает сложно понять работу нейронных сетей и умных алгоритмов, поэтому со стороны они могут казаться почти волшебными. Во многом это точная характеристика: ИИ действительно повышает прибыль, позволяет избавиться от рутинных задач и по-новому взглянуть на проблему. Однако важно уметь делать из данных правильные выводы — ИИ не предлагает готовых решений, данные можно интерпретировать по-разному, существуют ложные корреляции. Только 17% компаний полностью оценили весь потенциал ИИ, который используют в работе. Еще у 18% есть четкая стратегия работы с искусственным интеллектом.