Об этом на вебинаре в НИУ ВШЭ рассказал директор по AdTech Big Data МТС, преподаватель магистратуры «Коммуникации, основанные на данных» Михаил Степнов.
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».
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».