Как использовать преимущества искусственного интеллекта в маркетинге и рекламе? Если вы не придумали, как в процессе вашей работы применить ИИ, значит, плохо думали. При этом надо помнить, что ИИ не всегда дает эффективность, хотя всегда дает эффект. Об этом на вебинаре «Зачем в маркетинге искусственный интеллект?» проекта «PRO магистратуру школы коммуникаций НИУ ВШЭ» рассказал директор по AdTech Big Data МТС, преподаватель магистратуры «Коммуникации, основанные на данных» Михаил Степнов.

«В мире больших данных есть разделение на машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение работает с табличными данными и использует нейросетевые методы. Пример такой задачи — классический банковский скоринг, когда нужно на основе информации о клиенте спрогнозировать возврат человеком взятого кредита», — рассказал Михаил Степнов.

Глубокое обучение, объяснил он, — это когда ведется работа с неструктурированными данными, то есть с текстами, изображениями, аудио- и видеофайлами. В этом случае чаще всего используются так называемые нейросетевые методы. Но в целом, говорит Михаил Степнов, искусственным интеллектом нужно считать систему, когда модель машинного обучения на новых больших данных умеет взаимодействовать с человеком в естественной для него среде — без помощи разработчика, программиста.

Эксперт выделил четыре ключевые задачи, для решения которых целесообразно использовать искусственный интеллект в сфере маркетинга и рекламы. Первая задача — использование рекламных платформ, таких как Google, «Яндекс», «ВКонтакте», Facebook (принадлежит компании Meta, признана в России экстремистской организацией и запрещена). «Задача любой рекламной платформы заключается в максимально точном донесении релевантной информации до пользователя, — поясняет Михаил Степнов. — Есть реклама медийная. Это реклама на ТВ, ролики, где задача — просто донести до потребителя, что есть такой бренд, продукт. Там машинное обучение тоже применимо, но это будет не так эффективно». Когда же мы говорим, что каждый контакт с потенциальным клиентом надо превращать в покупку, включаются модели машинного обучения, которые стараются подобрать, какой баннер, какое рекламное объявление ему показать.

Вторая задача — сегментация пользователей, говорит Михаил Степнов. В этом случае ставится цель объединить людей по какому-то определенному типу. Например, любителям кошек целесообразно показывать рекламу кошечьего корма. «Правильная сегментация кажется простой задачей. В реальности задача бесконечно глубока. Здесь приходится строить модели для прогнозирования, определять, попадает ли клиент в тот или иной сегмент, — уточняет он. — Получив хороший, эффективный сегмент, по нему можно разместить рекламу и получить качественную конверсию».

Фото: iStock

Третьей задачей спикер назвал решения по медиапланированию. В данном случае важно выяснить, сколько денег тот или иной бренд может потратить на рекламу. Это можно вычислить эмпирическим путем, «а можно подходить по-умному: построить модели, которые оценят эффективность рекламы» и в том числе покажут, как эффективно потратить на нее деньги и сколько их понадобится. «Допустим, мы определили объем всего бюджета. Дальше нам надо понять, где именно размещать рекламу: у блогера “ТикТока”, в “Яндексе”, на ТВ или еще где-то. Здесь тоже подключается искусственный интеллект», — объяснил Михаил Степнов.

Четвертая задача — генерирование контента. По оценке Михаила Степнова, последние два года в сфере искусственного интеллекта прошли под знаменем генерации изображений, текстов, аудио и видео. «Генерировать баннер, видео, текстовую рекламу — это большая мечта рекламщиков», — отметил он. При этом, рассказывает Михаил Степнов, снижается стоимость создания креатива — например, за счет того, что можно не платить дизайнеру. «На данный момент полноценный баннер со всем, что генерируется, сделать невозможно: фон и картинка генерируются одной моделью, правильный текст — другой моделью, а собирается все вместе третьей», — говорит эксперт.

Искусственный интеллект можно применять везде, подчеркивает Михаил Степнов. «Если вы не придумали, как в процессе вашей работы применить ИИ, значит, плохо думали. Но есть еще такой момент: ИИ всегда дает эффект, но не всегда дает эффективность. К примеру, умный чайник. Вы можете сделать его с голосовым управлением, но налить из него воду в кружку вам придется руками. Эффективнее всего внедрять ИИ в тех случаях, когда мы заменяем большое количество рабочих рук не очень интеллектуального, но масштабного процесса».

Участники семинара задавали вопросы — в частности, связанные с тем, в каких сферах жизни ИИ не в состоянии заменить человека. Например, сможет ли ИИ заменить психолога? «Нет. ИИ не заменяет людей, он позволяет людям делать больше. Искусственный интеллект может помогать психологу на приеме либо использоваться как скрининговая функция. Глубоко анализировать модели ИИ не умеют. Это очень большие попугаи, которые на правильное вводное слово дают правильный ответ, статистически наиболее вероятный. ИИ может сказать какие-то ободряющие слова, а вот проявить эмпатию — нет, он не умеет понимать».

Источник фото: фотохост Конгресса молодых ученых / РИА «Новости»