Мультимодальный ИИ для таргетинга — гибкость и точность
Мультимодальный ИИ: новая эра для таргетинга
Искусственный интеллект в рекламе стремительно эволюционирует. Если раньше специалисты использовали генеративные модели, то сегодня на смену приходит мультимодальный ИИ для таргетинга. Эта технология объединяет поисковые запросы, путь пользователя, покупки и даже прослушивания подкастов. Благодаря этому рекламщик может точнее попасть в нужную аудиторию и снизить стоимость контакта.
В двух словах
- Мультимодальный ИИ понимает текст, изображения, аудио и видео одновременно и строит более глубокий портрет пользователя.
- Связь поведения и контекста даёт брендам гибкость и точность в таргетинге.
- Одна модель может работать во всех каналах: display, CTV, аудио и in‑app.
- Технология создаёт сегменты и контекстные категории даже без идентификаторов.
- Уже есть успешные примеры: автострахование, кухонная техника и другие отрасли.
Что такое мультимодальный ИИ для таргетинга и чем он отличается от генеративного
Генеративные модели создают контент — текст или изображение — но работают с одним типом входа. Они не видят взаимосвязей между поисковым запросом, просмотром шоу и покупкой. Мультимодальный ИИ для таргетинга объединяет разные «модальности» в единую систему. По определению McKinsey, это система, которая может одновременно «понимать и обрабатывать текст, изображения, аудио и видео». Этот подход напоминает работу человеческого мозга: мы слушаем музыку, следим за дорогой и чувствуем запах кофе одновременно.
Для рекламы это означает переход от набора разрозненных моделей к единой системе. Маркетолог видит полное цифровое поведение: поисковые запросы, посещённые сайты, покупки и просмотренные ролики. Такой подход позволяет обнаружить скрытые закономерности. Например, люди, ищущие «кроссовки для марафона», часто читают про питание и смотрят фитнес‑видео. Эти связи помогают строить точные сегменты и сокращают бюджет.
Как работает мультимодальная модель для таргетинга
Модель состоит из нескольких нейронных сетей, каждая отвечает за свою модальность. Затем их выходы объединяет слой «fusion». Сначала данные превращают в векторы, затем выравнивают в общем пространстве. В результате система сама ищет паттерны и делает прогнозы. Такой подход отличается от традиционных look‑alike сегментов: модель обучается на последовательности действий, как ребёнок учится языку.
Эта архитектура даёт двойной эффект. Во-первых, поведения пользователей превращаются в готовые аудиторные сегменты. Во‑вторых, те же данные формируют контекстные категории, которые позволяют таргетировать на контент без ID. Например, если алгоритм выявляет интерес к финансам и устойчивому развитию, он найдёт нужных людей и релевантные статьи, подкасты и программы.
Преимущества ИИ для таргетинга
Главная ценность — гибкость. В системах вроде Dstillery модели могут стартовать с любого «семени»: CRM‑данных, списка ключевых слов или даже краткого описания аудитории. Потом это семя трансформируется в разные форматы: пользовательские сегменты, контекстные категории, сделки для SSP и алгоритмы биддинга.
Это избавляет от необходимости строить десятки отдельных моделей для разных каналов. Один алгоритм связывает все сигналы. Как отмечает главный учёный Dstillery, следующая волна эффективности придёт от систем, которые учатся на разных модальностях и объединяют поведение с контекстом. Именно это даёт точный таргетинг на конкретные программы на CTV и увеличивает ROI.
Кроме того, мультимодальный ИИ уменьшает зависимость от идентификаторов. Когда cookies исчезают, остаётся поведение и контекст. Модель превращает поведение в контекстные сигналы и даёт доступ к инвентарю без ID. Это важно в условиях ужесточения конфиденциальности.
Кейсы ИИ для таргетинга: автострахование и техника
Digiday приводит примеры компаний, внедривших такую технологию. Автостраховщик загрузил в модель данные о посетителях сайта. Алгоритм создал сегменты и контекстные категории. Неожиданно именно контекстный таргетинг показал лучший результат и снизил стоимость заявки. Это подчёркивает важность тестов: иногда контекст эффективнее, чем ID‑сегменты.
Другой кейс — производитель кухонной техники. Кампания на CTV получила 94 % досмотров роликов и CTR 0,14 % при среднем 0,10 %. Самыми эффективными оказались каналы вроде Food Network и Discovery Channel. Модель связала интересы аудитории к здоровому питанию и технике. Такой результат достигнут, потому что система учитывала реальные поведенческие сигналы, а не общие сегменты.
Хотите узнать больше? С оригиналом можно познакомиться в материале Digiday и на сайте Dstillery.
Что дальше для ИИ таргетинга? Подготовка к эпохе агентов
Мультимодальный ИИ — это фундамент для будущих агентных систем. Платформы вроде DS‑1 позволяют маркетологу написать запрос в чате, а система самостоятельно подбирает аудитории и настраивает сделки. Однако эти ассистенты опираются на предиктивную силу мультимодальных моделей.
Переход к мультимодальности требует готовности к экспериментам. Команды, которые пытаются «поставить и забыть», проиграют. Важны постоянные тесты, обмен данными и итерации. Выбирая партнёра, оценивайте не только технологии, но и прозрачность, скорость внедрения и готовность сотрудничать.
Как рекламодателям подготовиться к ИИ для таргетинга
Чтобы успешно использовать технологию, начните с нескольких шагов:
- Собирайте качественные данные. Маленькая, но точная выборка клиентов помогает лучше, чем миллионы случайных событий. Ваши CRM, теги и описания аудитории станут ценным «семенем».
- Тестируйте разные тактики. Создавайте сегменты и контекстные категории из одной модели, сравнивайте результаты и ищите скрытые возможности.
- Готовьтесь к агентам. Осваивайте технологии и подходы, которые позволят подключать агентные интерфейсы в будущем. Это ускорит процесс от гипотезы до запуска кампании.
Нативные ссылки для дальнейшего чтения
ИИ для таргетинга — лишь один из трендов. Чтобы углубиться, рекомендуем:
Итоги
Мультимодальный ИИ для таргетинга переводит маркетинг в новую эпоху. Он объединяет поиски, просмотры, покупки и контент в единое пространство. Благодаря этому бренды получают точные предсказания и снижают стоимость кампаний. Чтобы оставаться конкурентоспособными, начинайте тестировать мультимодальные модели, инвестируйте в данные и системно работайте с ИИ.
Хотите внедрить ИИ для таргетинга в свой маркетинг?
Мы в digital‑мастерской 3007 создаём AI‑воронки, кастомные модели и фабрики контента, чтобы ваши кампании были точными и рентабельными. Оставьте заявку на нашем сайте — и команда экспертов подготовит решение под вашу задачу.
Статья подготовлена digital‑мастерской 3007.