Искусственный интеллект и интернет маркетинг в 2024 году

Искусственный интеллект (ИИ) открывает невероятные по масштабу возможности для развития. На конференции «Технологии для маркетинга», состоявшейся в Лондоне 18-19 сентября 2023 года, много внимания уделили перспективам внедрения ИИ в рекламные процессы. Специалисты единогласно утверждают, что мы находимся на начальной стадии внедрения ИИ.

На графике наглядно показан рост значения технологического прогресса в развитии общества – если еще 5 лет назад оно развивалось по модели «Человек – прежде всего», в которой технологии лишь поддерживали развитие и помогали человеку (human first assisted by machines). Последние несколько лет тенденция изменилась и преобладает модель внедрения ИИ во все сферы жизни общества (AI-assisted), а в ближайшее время (через 3-5 лет) прогнозируют смену курса на модель «ИИ – прежде всего» (AI-First) – предполагающую активное внедрение современного программного обеспечения во все производственные процессы (в ближайшие 5-10 лет) с последующей роботизацией многих отраслей (10-20 лет). Поэтому важно как можно раньше начать использовать технологии ИИ, внедрять их в свою деятельность, причем как малому, так и крупному бизнесу.

Можно выделить 5 основных категорий ИИ:

Генеративный;
Автономный;
Причинный;
Разговорный;
Прогнозная аналитика.

Каждый из перечисленных видов ИИ является прикладным, его инструменты имеют практическое значение для маркетинга.

1. Генеративный ИИ

Сейчас он является самым востребованным, но это не значит, что такая тенденция сохранится на продолжительное время, на его смену могут инструменты любого вида ИИ.

Благодаря разработкам в области генеративного ИИ, который создает текстовый, визуальный и видеоконтент на основе подсказок, в этом году в ChatGPT появилось много новых функций: теперь ChatGPT может прослушивать звуковые подсказки и отвечать на них, читать визуальные эффекты, а с интегрированным DALL-E (разработка OpenAI, обученная генерировать изображения) создавать визуальные эффекты.

Благодаря ИИ, специализирующемуся на создании видео и изображений, сухие тексты остаются в прошлом – именно этим обусловлен тренд на «усложнение» контента. Уже сейчас ИИ обучен генерировать видео на основе аудиозаписей и создавать цифровые аватары – сгенерированные видео с анимированной фотографией человека или иллюстрацией героя бренда (маскота), который озвучивает заданный текст.

Еще одним инструментом, который несомненно облегчит работу с ИИ – пользовательские инструкции в ChatGPT. Функция представляет собой межсессионную память, которая позволяет ChatGPT сохранять ключевые инструкции во время сеансов чата, благодаря чему пользователи не должны каждый раз настраивать их – чат-бот с искусственным интеллектом запомнит и применит в последующих процессах. Пока этот инструмент доступен ограниченному кругу пользователей (владельцы премиум-аккаунтов), но имеется альтернатива. К примеру – Jasper Brand Voice, которая позволяет загружать рекомендации по «стилю» бренда, целевой аудитории или другую информацию о компании, чтобы адаптировать контент, создаваемый ИИ, и делать его не только уникальным, но и релевантным именно для Вашего бизнеса.

2. Автономный ИИ

Его отличительная особенность в том, что он принимает решения без вмешательства человека, выполняет задачи по анализу данных и извлечению информации.

Такой ИИ способен работать путем самостоятельной генерации необходимых запросов для достижения желаемой цели. Он делает это, разбивая цель на подзадачи, чтобы генерировать промты для каждой подзадачи. Затем собирает данные для уточнения или проверки своих промтов и их выходных данных. После этого выполняет итерацию до тех пор, пока не завершит задачи и цель «верхнего уровня».

В сфере маркетинга влияние автономного ИИ состоит в том, чтобы показать, что ИИ предложит в будущем, например, автономных ботов, которым можно поставить задачу исследовать тему, выбирать и покупать продукты, например, самый дешевый авиабилет от точки А до точки Б.

До повсеместного распространения автономного интеллекта еще далеко, поскольку специальные приложения, которые выстраивают процессы именно на основе автономного интеллекта, очень трудозатратны по времени и средствам в разработке и обучении.

3.Причинный ИИ

Он будет обладать интеллектом, более похожим на человеческий, и сможет помогать в анализе и принятии решений. Его цель – выявить причинно-следственные связи между маркетинговыми усилиями и результатами. К примеру, с его помощью можно будет ответить на следующие вопросы:

что, если бы мы нацелились только на группу A, а не на всю группу B?
а если бы мы потратили дополнительные 20 000 рублей на VK вместо Директа? Сколько дополнительных конверсий это принесло бы?

Другими словами, инструменты причинного ИИ позволят выйти за рамки точности прогнозирования и получить представление об истинной эффективности Ваших маркетинговых затрат.

Эта технология также пока мало распространена, но потенциал использования таких инструментов ИИ в маркетинге велик.

4. Разговорный ИИ

Что касается последних двух категорий ИИ (разговорного и прогнозной аналитики)– они более привычны для пользователей, представляют собой достаточно развитые маркетинговые возможности ИИ, которые уже не относятся к формирующемуся ИИ. При этом в этом секторе стремительно развиваются инновации.

Отличительная особенность разговорного ИИ – умение поддерживать прямое взаимодействие с клиентами, которое бывает двух типов:

ориентированное на клиента, входящие запросы клиентов, которые отправляются через веб-контактные формы;
ориентированное на компанию, исходящие сообщения, такие как приветствия по электронной почте и письма потенциальным клиентам, ранее взаимодействовавшим с сайтом, предназначенные для продвижения и вовлечения.

Основное развитие среди продавцом (заказчиков) в этом секторе ИИ все же связано с генеративным искусственным интеллектом – решения теперь в меньшей степени основаны на жестких шаблонах, но более релевантны запросам клиентов и настроены на соответствующие направления бизнеса.

Свою реализацию разговорный ИИ находит в автономных агентах – это программы на базе ИИ, которые, получив цель, способны создавать для себя задачи, выполнять задачи, создавать новые задачи, изменять приоритеты в списке задач, выполнять новую главную задачу и так до тех пор, пока цель не будет достигнута. Автономные агенты обучены отвечать на простые вопросы, но в основном по-прежнему требуется человеческий надзор.

Для настройки разговорного ИИ на сайте зарубежные заказчики используют автономные базы знаний ИИ, в которые можно загружать документы компании для ответа на запросы клиентов с помощью механизма GPT (пример таких сервисов – MyAsk, Intercom, Drift).

5. Прогнозная аналитика

В крупных компаниях, у которых есть команды бизнес-аналитики – это одна из давно зарекомендовавших себя технологий, которая имеет широкое применение в маркетинге, в том числе для:

сегментации клиентов: предиктивная аналитика используется для сегментации клиентов на основе различных атрибутов, таких как демография, поведение, пожизненная ценность клиентов и история покупок;
оценки лидов: анализируя архивные данные и выявляя закономерности, предиктивная аналитика может присваивать лидам баллы, указывая на вероятность их превращения в клиентов. Это помогает отделам маркетинга и продаж расставлять приоритеты в своих усилиях
по привлечению потенциальных клиентов, что приводит к более эффективному управлению ими;
прогнозирования оттока клиентов: прогностические модели предсказывают, какие клиенты подвержены риску оттока (ухода), основываясь на их поведении и взаимодействиях. Маркетологи могут внедрять стратегии удержания, чтобы уменьшить отток клиентов;
персонализации и грамотных рекомендаций: платформы электронной коммерции используют алгоритмы прогнозирования, чтобы предлагать продукты, услуги или контент пользователям на основе их прошлого поведения и предпочтений. Это улучшает пользовательский опыт и стимулирует продажи или вовлеченность;
оптимизации маркетинговой кампании: прогностическая аналитика может оптимизировать маркетинговую кампанию, предсказывая, какие каналы и сообщения с наибольшей вероятностью приведут к самым высоким показателям конверсии. Это максимизирует отдачу от инвестиций (ROI) маркетинговых усилий.

Преимущество прогнозной аналитики – быстрые темпы разработки ее инструментов и практическое применение данных для повышения эффективности маркетинга. Конечно, при таком количестве различных возможных областей применения важно расставить приоритеты в оптимизации, которые будут иметь наибольшее значение для достижения Ваших текущих маркетинговых целей.

Тенденции в области управления и развития ИИ

перемещение рабочих мест. Работники, выполняющие повторяющиеся аналитические и механические задачи, сталкиваются с вытеснением из-за автоматизации.
конфиденциальность данных. Проблемы сбора, обработки и обеспечения безопасности данных вызывают риски их непрозрачного и неправильного использования.
цифровая этика. При разработке «этических рамок» необходимо руководствоваться принципами прозрачности и подотчетности ИИ.
риски для безопасности. Растущая зависимость от искусственного интеллекта и взаимосвязанных систем требует высокого уровня безопасности систем, использующих ИИ.