Нейросети и маркетинг

Мы часто слышим о том, что нейросети совсем скоро «уволят» авторов, художников и программистов. На очереди — маркетологи. Но, конечно, это просто ничем не оправданные слухи. Сейчас уже накоплен довольно большой опыт в работе с нейросетями, и становится понятно: в чем они могут помочь маркетологу, а в чем — точно нет. Например, LLM-модели не всегда хорошо справляются с исследованием конкурентов и требуют тонкой ручной доработки во многих сопутствующих задачах. Сегодня разберемся, какие задачи можно доверить нейросетям и какие инструменты для этого можно использовать.

Нейросети в маркетинге: успешные кейсы брендов

Российские и зарубежные бренды показывают яркий пример, как нейросети позволяют решить разнообразные задачи в маркетинге и рекламе.

Первая в нашем списке — Nutella. Компания использовала нейросети для создания 7 миллионов вариантов графического стиля упаковки, которые затем оценили специалисты компании. Лучшие варианты дизайна появились на полках итальянских супермаркетов.

Любимый многими Netflix также использует технологии на основе искусственного интеллекта — для предоставления персонализированных рекомендаций контента и оптимизации качества потокового видео.

Известный бьюти-бренд Sephora недавно запустил интерактивный чат-бот для помощи в выборе косметики на основе индивидуальных потребностей каждого пользователя.

Автомобильный гигант BMW использовал нейросети для создания кастомного дизайна кузова для 8 Series Gran Coupé.

Примеры изображений, созданных нейросетью для кузова новых BMW

Coca-Cola пошла еще дальше: она разработала платформу искусственного интеллекта, которая использует GPT-4 и DALL-E для генерации текстов и изображений. В результате бренд демонстрирует своей аудитории по-настоящему захватывающие визуалы:

Real #AI "Magic" from the marketing team at @Coca-Cola

Еще один необычный пример — Unilever. Нейросеть помогла их бренду Ben & Jerry’s разработать линейку мороженого с необычными вкусами. Таких сочетаний мы точно не могли представить сами: например, яйца всмятку с курицей KFC или черничные блины. Но покупателям и фанатам бренда они понравились.

То самое мороженое, созданное с помощью нейросети

Для решения каких задач в маркетинге полезны нейросети

Для удобства мы сгруппировали все задачи по типам: анализ, прогнозирование, создание контента, настройка рекламы, персонализация и так далее.

Анализ + исследование данных

Примеры: Claude, Google PaLM, Code Llama.

Нейросети помогают анализировать поведение пользователей (или покупателей), что позволяет разрабатывать эффективные долго- и краткосрочные стратегии продаж в любых нишах.

Также они могут помочь провести маркетинговое исследование: собрать информацию об аудитории, проанализировать ее и определить факторы, влияющие на продажи. На основе этих данных можно предсказать поведение и разработать стратегию продвижения.

А еще искусственный интеллект полезен для генерации идей и концепций для разных проектов. Чтобы получить качественный результат, задавайте нейросети правильные вопросы: максимально детальные, конкретные и подробные.

Например:

Ты – КРУТОЙ фотограф. Определи 5 болей целевой аудитории и придумай уникальные продукты, которые могут их закрыть с помощью онлайн-курса. Избегай банальных советов и повторов.

И вот что ответила нам GPT-4:

«‎Вот пять болей целевой аудитории и уникальные продукты для их закрытия:

1. Отсутствие навыков и знаний: онлайн-курс по основам фотографии, который поможет начинающим фотографам освоить базовые техники и приемы.
2. Недостаток вдохновения: курс по развитию творческого мышления и поиску новых идей для фотографий.
3. Сложности с обработкой фотографий: обучающий курс по использованию графических редакторов для улучшения качества снимков.
4. Ограниченный бюджет: онлайн-мастер-класс по созданию портфолио и продвижению своих услуг, который научит использовать доступные инструменты и ресурсы.
5. Необходимость постоянно учиться и развиваться: курс по изучению современных тенденций и трендов в фотографии, который поможет оставаться актуальным и востребованным специалистом».

Эти тезисы можно использовать как некую стартовую точку, дорабатывая их и приводя к реальности.

Прогнозирование спроса

Примеры: Gemini, GPT-4.

Нейросети для прогнозирования спроса анализируют информацию о покупках и поведении покупателей, что позволяет предсказать спрос на товары и услуги.

Это полезно для планирования запасов, управления производством и оптимизации стратегии продаж. Нейросети учитывают экономическую ситуацию, сезонность и другие факторы, используя методы машинного обучения и компьютерного зрения.

Создание контента

Тексты

Примеры: Claude, PaLM, ChatGPT.

Нейросеть Claude разработана компанией Anthropic и основана на архитектуре Transformer. Она создавалась с учетом специфики обработки естественного языка и предназначена для генерации текста. В большинстве случаев она действительно «умнее» GPT-4.

Google PaLM — это большая языковая модель, созданная в рамках проекта Google Brain. Она была обучена с использованием огромного количества данных. Это позволило PaLM достичь высокой производительности и точности в задачах обработки естественного языка. Но эти качества все же не гарантируют связный текст «на выходе».

ChatGPT — еще одна LLM, разработанная компанией OpenAI. Она построена с учетом специфики общения с пользователями и позволяет генерировать тексты, решать задачи и давать рекомендации.

Фото

Примеры: Looka, Midjourney, Stability AI.

С помощью искусственного интеллекта можно сделать визуал для постов в блоге, рекламные материалы, логотипы и айдентику, шаблоны сторис, смешивать картинки, добавлять или убирать фон

А еще нейросети все лучше способны стилизовать изображения по текстовому описанию: например, можно создать визуал в стиле какого-либо известного художника или фотографа. Если показать нейросети образец-референс, результат может быть почти идеальным.

Аудио и видео

Примеры: Genmo, Stable Video Diffusion, Runway ML Gen-2.

Эти нейросети создают изображения и видео на основе текстовых описаний.

Для примера возьмем Stable Video Diffusion. В запросе укажите максимально детально и подробно нужный вам визуальный ряд (например, «танцующая обезьянка в лесу, вокруг пальмы, красивые тропики и океан»). AI создаст реалистичный анимированный клип на основе вашего описания.

Подготовка разнообразных материалов

Лендинги

Примеры: Stunning (генератор простых посадочных страниц), BlueWillow и Midjounrey (графический AI-сервис для создания уникального дизайна лендинга).

Речь не просто о тексте, а о более сложных форматах представлениях информации. Например, сайтах, электронных письмах, презентациях.

Нейросети могут сделать макет простой посадочной страницы с нужными элементами: меню, заголовком, текстом и кнопками. Также они способны создать и уникальный дизайн, сочетающий нужные вам цвета и композицию, который станут основой для лендинга.

Для старта нужно сформулировать запрос на английском языке, указав параметры продукта, цвета, стиль и формат.

Пример промпта: professional website for online education, vector illustration, cyberpunk style, platinum gray background, 16:9 aspect ratio

Результат. Можно подсмотреть, как минимум, сочетание цветов

Презентации

Примеры: Tome, Slider AI.

Если хотите эффектно и оригинально донести свою идею — например, продемонстрировать проект коллегам — используйте специализированные нейросети для генерации презентаций. Они нужны для создания и оформления презентаций с нуля. Нейросети типа Slider AI умеют генерировать не только сами слайды, но и делать анимацию по готовым шаблонам.

Интересна нейросеть GraphMaker AI — она идеальна для создания графиков и схем на основе данных из ваших таблиц.

AI-сервисы также помогут стилизовать мудборды, коммерческие предложения, обзоры, портфолио. А еще они умеют создавать красивые графики и диаграммы на основе данных из таблиц Excel.

Настройка рекламы

Персонализация

Примеры: Яндекс Директ, Реклама ВКонтакте.

В рамках этой задачи нейросети сделают за вас огромное количество работы. Например, рекламная платформа собирает и анализирует данные о пользователях, чтобы затем предлагать им подходящий контент и товары.

А еще нейросети всесильны, когда дело доходит до сбора информации о пользователе. Они автоматически изучают его взаимодействие с сайтами, социальными сетями, мессенджерами, мобильными приложения. Интересы, предпочтения и предсказание поведения — все это происходит уже сегодня.

Улучшение эффективности рекламных кампаний

Примеры: Яндекс Директ, myTarget.

Нейросети также помогают повысить эффективность рекламы, оптимизируя таргетинг и подбирая подходящий формат объявлений для каждой аудитории. Это увеличивает конверсию и снижает затраты на рекламу.

Что нейросеть не может делать за человека

При всех описанных возможностях ИИ не всесилен. Нейросеть не может:

• заменить интуицию и креативность человека — эти качества связаны с уникальными способностями мозга: абстрактным мышлением и способности к творчеству;
• учитывать этические аспекты и последствия своих решений — у нее нет внутренних моральных ориентиров и способности к эмоциональному восприятию;
• адаптироваться к новым ситуациям и изменениям без обучения — нейросеть ограничена в своей способности к обучению и требует конкретных данных для принятия решений;
• осознавать исторический и культурный контекст — она работает на основе доступных ей данных и не способна понимать временные или культурные факторы;
• заменить физическое взаимодействие и моторные навыки — AI не обладает материальным телом, как следствие — необходимыми для некоторых действий возможностями;
• обеспечить целостное мышление и самосознание — нейросеть работает на основе конкретных задач и обособленных данных.

Коротко о главном

• Анализ поведения покупателей, персонализация рекламы, создание контента — вот основные направления, где нейросети уже произвели революцию.
• Чисто маркетинговые нейросети существуют, но их меньшинство. Для решения типовых задач хватит и GPT-4.
• Особенно удобно использовать большие языковые модели для генерации текста и изображений.

*Большие языковые модели, типа GPT-4.

Поделиться