Основные тезисы:

• AI упрощает анализ активности пользователей – теперь маркетологи могут обрабатывать большие объемы данных быстрее и точнее. AI помогает оценивать настроения клиентов, прогнозировать их действия и улучшать рекламные кампании.

• AI помогает создавать контент, который будет интересен аудитории. Платформы на базе AI могут автоматически генерировать персонализированные посты и адаптировать контент на основе данных о поведении пользователей.

• AI открывает новые горизонты для рекламы, однако появляются и новые риски. Ошибки искусственного интеллекта и вопросы этики при использовании AI требуют пристального внимания.

«Сам по себе искусственный интеллект никого не оставит без работы. Я думаю, что маркетологи, которые знают, как использовать AI, вытеснят с работы других маркетологов, которые не знают, как его использовать» — Аманда Лавиана, старший маркетинг-менеджер Plenti.

Единственная постоянная вещь в жизни — это перемены. Мир маркетинга сегодня стремительно меняется: искусственный интеллект начинает играть все большую роль
в глобальной экономике, а значит, и в сфере рекламы.

Результаты исследования PwC показывают, что 45% всех экономических выгод, полученных к 2030 году, будут обусловлены внедрением AI. Так, Китай и США ожидают прирост ВВП на 26% и 15% соответственно за счет интеграции AI в экономику.
В целом, в ближайшие шесть лет AI должен добавить $15,7 трлн к мировому обороту денежных средств, из которых $9,1 трлн – за счет роста спроса на продукты и услуги, улучшенные с помощью искусственного интеллекта.

«Основная деятельность маркетолога – определять потребности клиентов, соотносить их с продуктом и убеждать людей в необходимости покупки. Все эти процессы искусственный интеллект может значительно улучшить», – Harvard Business Review

AI-маркетинг или маркетинг с использованием искусственного интеллекта – это применение технологий AI и машинного обучения для повышения эффективности маркетинговых кампаний. Набор задач, которые маркетолог может решить с помощью AI, можно разделить на два типа: автоматизация рутинных процессов и решение более сложных проблем, связанных с созданием контента, аналитикой, поиском ключевой информации и принятием бизнес-решений на основе данных.

Вот наиболее актуальные задачи, в которых AI может помочь маркетологам:

Самый очевидный способ применения AI в маркетинге – это создание контента.
Большие языковые модели (Large language Models или LLM) можно использовать
для создания текстов на основе ключевых слов или предпочтений пользователей.
С помощью AI можно автоматизировать генерацию постов для соцсетей, создавать описания продуктов и электронные письма в рамках e-mail кампаний.
AI помогает не только создавать контент, но и адаптировать его под конкретные сегменты аудитории.

Возможности искусственного интеллекта не ограничиваются только текстами – сегодня AI активно используется для создания графики и видео. Так, платформы Pictory и Synthesia могут создавать видео на основе текстовых сценариев. К примеру, видео ниже было создано командой Garpun с помощью сервиса Colossyan.

Использование AI для анализа активности в соцсетях значительно упрощает отслеживание мнений аудитории. Теперь компании могут быстрее реагировать
на настроения клиентов, предсказывать их поведение и своевременно менять подходы
к рекламе.

Такие инструменты, как Brandwatch могут группировать тексты по эмоциональной окраске и быстро извлекать ключевую информацию из большого массива сообщений. Сегодня с помощью AI можно буквально «прорваться сквозь шум» и понять,
что действительно важно для вашей аудитории. К примеру, AI может вовремя обнаружить изменения в настроениях клиентов и их отношении к бренду.

Автоматизация задач с помощью искусственного интеллекта помогает маркетологам
в различных областях. В частности, AI-инструменты могут планировать публикации, сортировать входящие сообщения (лид-скоринг) и настраивать персональные взаимодействия так, чтобы каждый контакт с клиентом был релевантным
и своевременным. Например, AI может выбрать правильный канал взаимодействия
с клиентом и определить лучший момент для отправки сообщений.

Например, AI-инструмент Ortto автоматизирует email-кампании, генерирует заголовки
и содержание писем и даже может прогнозировать их open rate.

Искусственный интеллект помогает сегментировать аудиторию и адаптировать рекламные креативы к отдельным группам клиентов. Например, некоторые системы управления рекламой используют AI, чтобы показывать креативы нужным пользователям в нужное время или менять рекламу в соответствии с регионом и культурным контекстом.

Персонализированная реклама под управлением AI оптимизирует расходы, повышает продажи и помогает заслужить лояльность клиентов. К примеру, участники программы лояльности Starbucks получают предложения, уникальные для каждого клиента – для этого Starbucks анализирует особенности покупательского поведения с помощью собственной AI-системы Deep Brew.

Чат-боты на основе AI уже произвели революцию в сфере поддержки пользователей. Судите сами: AI чат-боты работают круглосуточно, дают мгновенные ответы, многократно повышают вовлеченность и могут направить пользователей в нужном направлении – скажем, к определенной странице и, в конечном счете, по воронке продаж.

Многие AI чат-боты поддерживают расширенные возможности кастомизации. Например сервис Sendbird позволяет создать уникального чат-бота с кастомным поведением и персоной, и обучить его на контенте вашего сайта или на других выбранных вами материалах.

«Работать с Code Interpreter в ChatGPT – это как иметь в своем распоряжении аналитика данных, способного выполнить практически любую задачу», – говорит Эндрю Бойд, директор Finty.com.

Анализ данных с помощью AI – это еще одна возможность, на которую маркетологам стоит обратить внимание. Инструмент ChatGPT Code Interpreter позволяет загружать файлы, например, электронные таблицы, и получать качественный анализ их содержимого. Он особенно хорошо справляется со структурированными данными:
с Code Interpreter вы можете систематизировать информацию, конвертировать
ее в другие форматы, сохранять в отдельные файлы и даже создавать диаграммы.

На данном этапе Code Interpreter нельзя подключить к базам данных, но эту проблему можно решить с помощью Garpun. Наш сервис помогает импортировать данные практически из любых источников – CRM-систем, рекламных кабинетов, систем аналитики, баз данных и других хранилищ – и сохранять в нужных форматах.
Подробнее о том, как Garpun извлекает данные из различных площадок, вы можете посмотреть на странице Garpun Analytics.

AI-инструменты существенно упрощают процесс изучения конкурентов и помогают маркетологам находить новые возможности на рынке. С помощью AI можно выявить пробелы в контенте и методах продвижения, улучшить продукт и усилить позиции компании.

Например, ChatGPT помогает компаниям сравнивать свои уникальные торговые предложения (УТП) с предложениями конкурентов. Одна из сильных сторон ChatGPT – это способность искать пробелы между текущим положением и целевыми результатами (gap-анализ).

Рабочий процесс такого анализа можно описать так:

• Экспортировать как можно больше информации о вас и ваших конкурентах (например, отчеты из SEO-инструментов и систем аналитики)
• Загрузить эти данные в ChatGPT через Code Interpreter
• Спросить у AI, как ваша компания выглядит на фоне других, что можно улучшить, и какой контент должен быть приоритетным для бизнеса

Для анализа данных из интернета можно использовать плагин Web Pilot, который разработан специально для веб-серфинга. В отличие от стандартного метода поиска
(по умолчанию ChatGPT использует Bing), Web Pilot лучше справляется со сканированием и анализом сайтов. С помощью этого плагина вы можете собрать данные о конкурентах
и попросить AI их проанализировать. Таким же образом можно изучать и свой собственный сайт.

По данным исследования Pactera EDGE, 9 из 10 покупателей скорее выберут бренд, контент которого адаптирован на их родной язык, даже если они владеют английским. Более того, по статистике локализация всего на 10 языков позволяет достичь 90% онлайн-аудитории.

Локализация на основе AI дает бизнесу значительные преимущества. Во-первых, скорость и масштабируемость AI-решений позволяют переводить контент за считанные секунды. Точность перевода также становится лучше благодаря нейронным машинным переводчикам (NMT), например, DeepL. Такие системы уже способны правильно переводить сленг и устойчивые выражения, что было трудной задачей для предыдущих поколений электронных переводчиков. Наконец, снижение затрат — это еще один важный аспект. Использование AI может заметно снизить расходы на перевод
и культурную адаптацию контента.

Кроме того, AI в последние годы продвинулся в области синхронного перевода. Сегодня AI-системы могут переводить контент «на лету» и это открывает новые возможности
для взаимодействия с международной аудиторией. На видео ниже показано, как GPT-4o справляется с синхронным голосовым переводом.

AI уже успел стать эффективным маркетинговым инструментом для множества крупных брендов. Вот несколько примеров успешных кейсов, которые показали реальные результаты.

Mastercard использует AI для анализа микро-тенденций и создания рекламы
на их основе. Один из таких кейсов – рекламная кампания, нацеленная
на путешественников. С помощью AI-инструмента Digital Engine маркетологи Mastercard выявили семь микро-тенденций и адаптировали с их учетом рекламные объявления.

Этот подход показал отличные результаты:

• Затраты на клик снизились на 29%
• CTR (коэффициент кликов) увеличился на 37%
• Затраты на вовлечение снизились на 32%
• Вовлеченность выросла на 43%

Популярный бренд одежды ​​Zara производит 450 миллионов изделий в год.
Такая продуктивность стала возможной благодаря использованию искусственного интеллекта и системы Just-In-telligent, которая отвечает за цепочку поставок.

Zara использует RFID-метки, машинное обучение и real-time аналитику для быстрого реагирования на потребительские запросы и изменения в моде. Эти технологии
также помогают компании оперативно доставлять товары, отслеживать
и минимизировать складские запасы, снижая затраты на хранение. Внедрение AI позволило Zara сократить время на разработку новых дизайнов до одной недели,
в то время как в отрасли это в среднем занимает от трех до шести месяцев.

Netflix использует AI, чтобы создавать максимально персонализированный опыт. Например, если пользователь часто смотрит фильмы с определенным актером, платформа может порекомендовать фильм с его участием и заменить постер
на стоп-кадр с этим актером. Такие тонкости помогают Netflix соответствовать зрительским предпочтениям и повышать конверсию.
Другой пример – персонализация по жанру. На картинке ниже – две обложки фильма «Умница Уилл Хантинг»: первая персонализирована для пользователей,
которые предпочитают романтические фильмы, а вторая – для тех, кто больше смотрит комедии.

Будущее AI в рекламе открывает новые возможности, но требует внимания к рискам.
Вот какие тенденции и вызовы могут быть актуальны в ближайшее время:

В 2020 году Open AI представила модель GPT-3, которая могла генерировать готовые тексты. С тех пор модели ChatGPT заметно усовершенствовались: теперь с их помощью можно искать информацию в интернете, а также генерировать тексты и изображения, который порой неотличимы от созданных человеком.

Однако с увеличением AI-контента в сети поисковые системы начали пересматривать свои алгоритмы. Так, обновление алгоритма Google в марте 2024 массово занизило позиции сайтов, содержимое которых поисковик посчитал не соответствующим критериям авторитетности и экспертности – и во многих случаях это были сайты, которые использовали AI для генерации контента.

Но это не означает, что поисковые системы вынудят маркетологов прекратить использовать искусственный интеллект. Инструменты на основе AI могут применяться для создания брифов, поиска ключевых слов и пруфридинга, тем самым освобождая время для работы над качеством контента.

По мере того как искусственный интеллект интегрируется в поисковые системы, роль
и внешний вид поисковой выдачи меняется. Приоритетом становится скорость
– с помощью AI пользователи могут получать ответы прямо на странице поиска.
Это явление называют zero-click search или «поиск без кликов».

В последние годы Google смещает акцент на мгновенное получение информации:
так, исследование Semrush от 2022 года показало, что 25,6% всех запросов в Google
не приводят к переходам на сайты.

Этот тренд может усилиться, если Google сфокусируется на блоках знаний (knowledge panels), локальных результатах (local packs) и быстрых ответах (featured snippets),
которые отображаются выше органических результатов. В мае этого года Google представил экспериментальную функцию быстрых ответов AI Overviews, которая
пока доступна только в семи странах.

Все это заставляет SEO-специалистов и маркетологов корректировать контент-стратегии, избегая тем, на которые можно получить ответ без клика (например, термины и определения), а также создавать материалы, специально оптимизированные
для попадания в блок быстрых ответов.

Один из главных вызовов современного маркетолога — это колоссальный объем данных, которые ежедневно генерируется пользователями. Эти данные содержат ключи
к пониманию клиентов, но избыток информации делает ее ручной анализ практически невозможным.

Ответом на этот вызов становится искусственный интеллект – AI может обрабатывать огромные массивы данных с невероятной скоростью, выделять из них ключевую информацию, а также прогнозировать тренды и поведение пользователей. Благодаря сочетанию возможностей AI с обилием данных, маркетологи смогут быстрее реагировать на изменения рынка и лучше понимать аудиторию. Например, Google Analytics 4 использует AI для предиктивной аналитики, а HubSpot предлагает AI-инструменты для сегментации аудитории.

В 2022 году в США насчитывалось 142 миллиона человек, которые пользуются голосовыми помощниками – это почти половина населения страны. Согласно прогнозам Statista, к 2026 году это число вырастет до 157 миллионов. Голосовые ассистенты (Google Assistant, Siri, Alexa) становятся неотъемлемой частью жизни и открывают новые возможности для бизнеса.

По мере совершенствования методов распознавания речи с помощью AI,
такие технологии будут все больше применяться в маркетинге. Наиболее очевидная область применения – это голосовые команды для покупок. Со временем также можно ожидать переход чат-ботов на формат голосового общения и появление новых способов навигации по продуктам и платформам.

С увеличением контента в сети становится очевидной проблема однотипности материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Многие AI-инструменты используют одни и те же данные для генерации контента и это приводит появлению похожих материалов у разных компаний.

Например, AI-инструменты для соцсетей генерируют посты на основании примеров, которые уже показали хорошие результаты. Однако, когда несколько компаний из одной ниши используют искусственный интеллект, их посты могут практически не отличаться по стилю и формату.

Однотипный контент теряет ценность в глазах аудитории и в ближайшее время
это будет оставаться проблемой – до тех пор, пока AI-инструменты не перейдут
на новую ступень эволюции.

Большие языковые модели (Large Language Models, или LLM) – это модели AI, которые обучаются на огромных объемах текстовых данных и могут выполнять различные задачи, связанные с языком. Популярные LLM, например ChatGPT, отлично подходят для повседневных вопросов, но неизбежно и появление более точных моделей – например, LLM, специально обученных маркетингу.

Один из свежих примеров – AdLLM Spark от AdCreative, запущенная в июле этого года. Эта LLM обучена на 840 миллионах рекламных текстов с высокой конверсией –
ее основу составляют креативы и данные об аудиториях, собранные из соцсетей
и крупнейших рекламных платформ. По словам разработчиков, AdLLM Spark может генерировать продающие тексты, адаптированные под аудиторию и конкретную платформу, и предсказывать коэффициент конверсии с точностью 90%.

Частью работы с искусственным интеллектом всегда должна быть проверка фактов.
При создании контента стоит учитывать, что у AI могут быть «галлюцинации» – моменты, когда он выдумывает факты, причем рассказывает о них уверенно и даже приводит статистику. Другая актуальная проблема AI – это трудности с распознаванием юмора. Иногда AI преподносит в качестве фактов и рекомендаций информацию с сатирических сайтов вроде The Onion.

Например, на ранних этапах Google AI Overview советовал съедать как минимум один камень в день, потому что «камни содержат витамины и минералы».

Среди прочих известны случаи, когда AI от Google давал пользователям рекомендации бегать с ножницами и принимать ванную с тостером, а также утверждал, что в НХЛ
в играла собака.

Другой важный вопрос при работе с AI – это этика и конфиденциальность. При загрузке личной информации в AI-инструменты необходимо соблюдать приватность
и использовать анонимизированные данные пользователей – мы уже сталкивались
с утечкой данных из Open AI, и вполне вероятно, что это может повториться.

Искусственный интеллект стремительно меняет мир digital-рекламы и успешные кейсы компаний показывают, как AI помогает достигать выдающихся результатов. Тем не менее, будущее AI в рекламе несет в себе потенциальные риски, которые требуют внимания
и осознанности.

Искусственный интеллект пока не способен заменить человека и принимать решения
за него, но может многократно приумножить его усилия. Используйте AI для автоматизации рутинных процессов и сосредоточьтесь на творческой части работы – это поможет вам опережать конкурентов и быть готовыми к вызовам динамичного рынка.