Таргетированная реклама и ИИ: ключ к сердцу потребителя

Рост использования ИИ начался еще несколько лет назад — по данным Salesforce, с 2018 по 2020 годы маркетологи начали использовать умные алгоритмы на 186% чаще. А 2022 и 2023 годы и вовсе стали прорывом в этой сфере. По данным Drift и Marketing Artificial Intelligence Institute, 41% опрошенных после внедрения ИИ заметили рост выручки и улучшение показателей, 40% получили больше инсайтов, 38% начали работать над персонализированным пользовательским опытом. Данные цифры являются прямым подтверждением тому, что ИИ играет важную роль во многих сферах маркетинга, в частности в таргетированной рекламе, помогая предсказывать предпочтения целевой аудитории и адаптировать контент под их потребности. 

Что умеет ИИ

Искусственный интеллект предоставляет таргетологам широкий спектр возможностей для оптимизации рекламных кампаний и повышения их эффективности. Первое и самое важное, это анализ данных и определение целевой аудитории. Инструменты ИИ могут проводить глубокий анализ данных о поведении пользователей, исследовать их предпочтения, интересы и демографические характеристики. Это позволяет определить целевую аудиторию более точно и настроить рекламные кампании, чтобы они были максимально релевантны для конкретных пользователей.

Например, мы используем mymap.ai, чтобы получить первичные идеи, которые можно уже детальнее проработать. На входе мы вбиваем промт, максимально широкие и точный запрос, далее в формате майндкарты получаем список идей от ChatGPT, дальше углубляемся в ответы, детализируем, размышляем, ведем диалог. 

Следующая функция — персонализация рекламных сообщений. Таргетологи могут создавать персонализированные рекламные сообщения, которые учитывают индивидуальные интересы и потребности каждого пользователя. ИИ может анализировать данные о предпочтениях пользователей и автоматически адаптировать контент, чтобы сделать его более привлекательным и релевантным для каждого получателя. Не обойтись без еще одной важной фишки — прогнозирование результатов рекламных кампаний: ИИ может использовать статистические алгоритмы и машинное обучение для прогнозирования результатов рекламных кампаний. Команда может получить прогнозы о том, какие кампании и объявления будут наиболее эффективными, и использовать эти знания для оптимизации своих стратегий. Прогнозирование эффективности рекламных кампаний становится все более важным в современном мире, где конкуренция на рынке рекламы становится все более ожесточенной. Примером из российской практики может служить компания «Яндекс.Директ», которая использует ИИ-алгоритмы для прогнозирования конверсий и оптимизации ставок на рекламные объявления. Благодаря этому компании могут достичь максимальной эффективности своих рекламных кампаний и получить максимальный доход от своих инвестиций.

Так же с помощью ИИ можно автоматизировать процессы, некоторые рутинные задачи, такие как управление ставками на рекламу или мониторинг результатов кампаний. Это позволяет сэкономить время и ресурсы, а также снизить риск человеческой ошибки.

Если говорить о контенте, то стоит упомянуть помощь в создании текстов и подбор слов. В первом случае с помощью алгоритмов генеративных моделей, таких как GPT, ИИ может создавать тексты на различные темы. Таргетологи могут использовать этот контент как отправную точку или вдохновение для своих текстов. В другом случае ИИ может анализировать данные о поисковых запросах и социальных медиа, чтобы помочь таргетологам выбирать наиболее эффективные ключевые слова и фразы для контента. И возможно, с такими технологиями, которые мы имеем уже сегодня, создание креативов вручную в скором времени уйдет в прошлое.

На практике 

Практические примеры применения ИИ в таргетированной рекламе можно увидеть как в мировой, так и в российской практике. Одним из ярких мировых примеров является компания Netflix, которая активно применяет ИИ для рекомендации фильмов и сериалов своим пользователям. Благодаря алгоритмам машинного обучения Netflix может анализировать предпочтения и поведение каждого пользователя, чтобы предложить ему наиболее интересные контентные предложения. 

В России существуют примеры успешного использования искусственного интеллекта для прогнозирования эффективности рекламных кампаний. Например, компания VK использует ИИ-алгоритмы для анализа данных о поведении пользователей и прогнозирования результатов рекламных кампаний на своих платформах, таких как «ВКонтакте» и «Одноклассники». Благодаря этому компании могут предложить своим рекламодателям более точные прогнозы и оптимизировать их рекламные кампании для достижения максимальной эффективности.

А компания Альфа-банк, например, использовала искусственный интеллект для анализа данных о поведении своих клиентов и оптимизации рекламных кампаний. Благодаря этому банк смог увеличить конверсию своих рекламных объявлений на 30% и снизить затраты на рекламу на 20%.
Wildberries регулярно использует ИИ для анализа данных о предпочтениях своих клиентов и оптимизации рекламных кампаний. Благодаря этому компания смогла увеличить свою аудиторию на 40%, а конверсию своих рекламных объявлений — на 25%. 

ИИ помогает создавать динамические объявления и контент, адаптированный под интересы и предпочтения каждого пользователя.  

Одним из ярких примеров использования динамической таргетированной рекламы с помощью искусственного интеллекта является компания Amazon. Их алгоритмы анализируют предпочтения и покупки каждого пользователя, чтобы предложить ему персонализированные рекомендации товаров. Например, если пользователь просмотрел товары для садоводства, Amazon может показывать ему рекламу садовых инструментов или растений, чтобы удовлетворить его потребности и повысить вероятность покупки.

В России также есть примеры успешного применения динамической таргетированной рекламы с помощью ИИ. Например, ведущие интернет-магазины, такие как Wildberries и Ozon, используют алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы адаптировать контент и рекламу под интересы каждого пользователя. Если пользователь просмотрел товары для детей, магазины могут предлагать ему скидки на детские товары, чтобы привлечь его внимание и увеличить вероятность покупки.

Еще одним примером успешного использования динамической таргетированной рекламы с применением ИИ является компания Spotify. Они анализируют предпочтения музыкальных жанров и исполнителей каждого пользователя, чтобы создать персонализированные плейлисты и рекомендовать новые песни и артистов. Благодаря этому подходу Spotify может предложить каждому пользователю музыку, которая больше всего соответствует его вкусам и предпочтениям.

Еще один пример из российской практики — банки. Многие банки используют ИИ-технологии для создания персонализированных предложений и рекламы. Например, если пользователь часто осуществляет платежи за границу, банк может предложить ему специальные условия для международных переводов или карты с выгодным курсом обмена валюты. Таким образом, банки могут привлечь и удержать клиентов, предлагая им индивидуально подобранные предложения.

В мировой практике также можно упомянуть компанию Coca-Cola, которая использует ИИ-технологии для создания динамической таргетированной рекламы. Например, они анализируют данные о покупках и предпочтениях каждого пользователя, чтобы определить, какие вкусы напитков имеют большую популярность в определенных регионах или среди определенных групп потребителей.