Несмотря на то, что искусственный интеллект является актуальной темой в последнее время, он существует уже давно. В нашем агентстве Mekanism мы не ограничиваемся шумихой и изучаем, как ИИ повлияет на все аспекты маркетинга, включая исследования, стратегию, креативность и эффективность. И одна из областей, в которой произойдет перелом? Реклама. Давайте рассмотрим, как частные инструменты искусственного интеллекта могут изменить вашу рекламную стратегию.
Инструмент искусственного интеллекта настолько мощный, насколько мощны предоставленные вами данные
Оценивая инструменты искусственного интеллекта, мы заметили одну общую черту: Во многих инструментах ИИ нет ничего особенного по своей сути. Особенным является то, что мы вкладываем в них, а также данные, которые мы предоставляем каждому инструменту. Как многие скажут вам в случае с ИИ: «Мусор внутрь, мусор наружу». Вы должны быть уверены, что набор данных, который вы используете с любым инструментом ИИ, — это лучшее, что вы можете предоставить. Это означает сбор любых данных от первых лиц, чтобы сделать результаты работы ИИ максимально продуктивными и персонализированными. Например, чтобы получить мощный маркетинговый план, сгенерированный искусственным интеллектом, необходимо учесть ожидания клиентов, данные о потребителях, которых вы пытаетесь привлечь, примеры прошлых кампаний и их эффективность и т. д. Наш тезис о решении этой проблемы: будущее ИИ в рекламе — это создание специальных внутренних инструментов ИИ, которые будут защищать данные клиентов и обеспечивать персонализированный маркетинг.
Пять элементов, которые необходимо внедрить в инструменты искусственного интеллекта для усиления рекламы
Есть несколько ключевых элементов, которые необходимы корпоративному инструменту искусственного интеллекта для успешной рекламы. Давайте перейдем к их рассмотрению.
1. Общая библиотека подсказок.
Общая библиотека подсказок — это коллективный ресурс вашей организации, позволяющий всем желающим делиться своими лучшими подсказками для выполнения работы. Обмениваясь этой информацией, вы помогаете членам вашей команды лучше использовать ИИ. Консолидация и защита библиотек подсказок также решают проблемы конфиденциальности. Библиотеки подсказок помогают централизовать знания об искусственном интеллекте и сократить потери производительности, когда люди покидают организацию.
2. Библиотека документов.
Библиотека документов во внутреннем инструменте ИИ — это персонализированное обучение, которое вы предоставляете любому LLM (большим языковым моделям). Эта библиотека является «мозгом» ИИ вашей организации и должна включать в себя всю необходимую документацию, которая может обучить ИИ выдавать более персонализированные результаты. Библиотека может включать в себя прошлые кампании бренда, кампании конкурентов, результаты кампаний, данные о вашем потребителе и результаты прошлых мозговых штурмов.
3. Рекомендации по использованию фирменного тона и голоса.
В рамках этой библиотеки должен быть документBrand Tone and Voice Guideline, в котором четко указано, что будет и чего не будет в любых сообщениях вашего бренда. Этот документ должен иметь больший вес, чем другие, в процессе обучения, чтобы помочь поддержать ваш бренд в любом генерируемом контенте.
4. Потоки утверждения.
Внутренний инструмент ИИ также должен включать в себя поток утверждения, который позволяет проверять любой сгенерированный ИИ контент на наличие таких вещей, как галлюцинации и предубеждения, прежде чем использовать его за пределами инструмента. В рамках этого процесса утверждения ИИ может проверять и другие вещи, например, любые утверждения с цитированием или любые нормативные проблемы, с которыми могут столкнуться определенные бренды в рамках используемого языка. Этот процесс утверждения — ключ к тому, чтобы работа была человеческой. Применяя хороший вкус, который присущ только человеку, мы можем избежать роботизации работы.
5. Безопасность.
Наконец, что особенно важно, эти инструменты должны включать в себя надежный комплекс мер безопасности, обеспечивающий конфиденциальность всех поколений до того, как они получат разрешение стать общедоступными. Эта защита должна также обеспечивать безопасность библиотеки документов, возможно, в автономном режиме, чтобы лучше защитить любые данные, предоставленные LLM от первого лица.
Как выглядят персонализированные результаты с помощью частных инструментов искусственного интеллекта
Если в частный инструмент искусственного интеллекта добавлены значительные данные от первых лиц, компания может ожидать результатов, которые будут как персонализированными, так и потенциально прогностическими. Это нелегкая задача для генеративного ИИ, но при наличии достаточной информации о прошлых результатах ИИ может создавать ответы, которые будут имитировать лучшие практики лучших исполнителей прошлого. Задав такой простой вопрос, как «создать 10 объявлений о возвращении в школу», вы получите не только более подходящие для бренда ответы с помощью частного искусственного интеллекта, но и прогнозируемые результаты для каждого ответа. Эти инструменты также могут подключаться непосредственно к API платформ электронной коммерции, а также социальных платформ, чтобы отслеживать эффективность органического и платного контента и оптимизировать его поколения в режиме реального времени.
Частные инструменты искусственного интеллекта, которые продолжают учиться
Если наши частные инструменты ИИ учатся на качественных данных, таких как переходы по ссылкам, лайки и акции, то почему бы им не научиться и на качественных? Именно в этом и заключается сила инструментов LLM — в возможности манипулировать и вычислять написанное слово так же, как и цифры. Эти инструменты также смогут учитывать настроения потребителей через комментарии и отзывы, чтобы создавать более эффективные генеративные результаты для брендов. Одна из областей, которую сейчас изучает Mekanism, — это сбор и измерение богатого общения с помощью комментариев в TikTok, чтобы лучше понять, что думают потребители. В условиях снижения полезности социального прослушивания с помощью таких платформ, как Twitter, комментарии в видео становятся все более важными. Наша команда социальных стратегий, изучая бренд или тему, обычно собирает комментарии к лучшим видеороликам в этой области, а затем пропускает эти разговоры через LLM, например ChatGPT’s Code Interrupter, чтобы лучше понять темы разговоров. После ввода этих данных в ChatGPT наши стратеги могут вступить в «разговор» с потребителями и задать им дополнительные вопросы, основываясь на этих данных, чтобы лучше понять бренд или тему.
Что дальше
В настоящее время многие организации задаются вопросом , как они будут использовать ИИ, и многие из них сталкиваются с теми же проблемами, связанными с авторским правом и безопасностью. Мы надеемся, что предоставили основу для того, как индустрия рекламы и маркетинга может продвинуться вперед в освоении этих инструментов, инвестируя в частный ИИ. Если мы хотим, чтобы инструменты ИИ оправдали наши ожидания от будущего, нам нужно будет предоставлять больше полезных данных. А чтобы все могли чувствовать себя в безопасности, разработчики этих инструментов должны предоставить организациям возможность использовать их на месте, в облаке или со строгими параметрами безопасности. Для людей и искусственного интеллекта наступило довольно интересное время.
