Advertising Intelligence. Способен ли искусственный интеллект совершить революцию в индустрии рекламы?
Как маркетологам и рекламистам поднять свою работу на новый уровень с технологиями искусственного интеллекта рассказала Digital Creator Арина Киселева, которая разрабатывала креативные кампании для BBDO Moscow, Instinct и Progression
Последнее время нам обещают, что искусственный интеллект перевернет с ног на голову все современные отрасли — от медиа и рекламы до юриспруденции и медицины. Нас уже не удивляют беспилотные автомобили, оснащенные искусственным интеллектом, «умные» виртуальные помощники, роботы, помогающие бороться со смертельными заболеваниями, алгоритмы, предсказывающие будущее поведение покупателей
Маркетологи также разделяют всеобщую увлеченность искусственным интеллектом и считают, что за AI-маркетингом будущее. Новые маркетинговые стартапы, основанные на применении обучающихся алгоритмов, запускаются почти ежедневно, а крупнейшие мировые лидеры цифровой индустрии (IBM, Microsoft, Google, Amazon, Facebook) вкладывают значительные инвестиции в разработку и внедрение искусственного интеллекта в свои продукты и сервисы.
Так что встает вопрос: возможно, и нам пора начать осваивать новую технологию, которая поможет в решении актуальных задач?
А что вообще такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — общее название алгоритмов и технологий, целью которых является имитация человеческого интеллекта, включая распознавание голоса, изображений, машинное обучение, семантический анализ, для автоматизации решения задач на основе большого количества данных.Искусственный интеллект не просто помогает собрать и проанализировать огромное количество данных — он способен построить коммуникацию совершенно нового уровня вовлечения. AI-платформы образовывают потребителей, отвечают на вопросы, развлекают, делятся информацией и сопровождают на пути к принятию решения о покупке.
Источник Digital Marketing Curation, Февраль, 2018
Рассмотрим самые актуальные на сегодня области применения искусственного интеллекта в маркетинге и рекламе.
1. Анализ больших данных и прогнозирование
Находить в данных смысл и использовать его — основа AI-маркетинга. В распоряжении брендов находится огромное количество информации о пользователях: их действия онлайн, активность в соцсетях, данные о состоявшихся и несостоявшихся покупках, поисковых запросах, личные предпочтения и т. д. Искусственный интеллект помогает структурировать, ранжировать и выбрать именно те данные, которые нужны в текущий момент для решения конкретной маркетинговой задачи и для того, чтобы предсказать ее результат. Например, подсказать маркетологу товары и предложения, релевантные для конкретного покупателя; время, в которое он чаще всего совершает покупки; интересы и стиль коммуникации, к которым он привык.
Прогнозирование с использованием больших данных — самая важная область приложения искусственного интеллекта, к какой бы отрасли он ни применялся. А маркетинговый прогноз, построенный на базе такого анализа, становится основой для эффективной стратегии бренда на рынке. Так что компаниям в ближайшие годы будет особенно важно собирать данные о результатах пользовательской активности.
Примеры инструментов:
Большой набор инструментов Cloud AI от Google для анализа бизнес-данных и создания обучающихся моделей на основе искусственного интеллекта.
Salesforce Einstein — платформа, позволяющая с помощью искусственного интеллекта автоматизировать работу с данными о деятельности покупателей, создавать на их основе прогнозы и рекомендации и использовать их в бизнес-процессах.
2. Умный поиск
Сегодня искусственный интеллект заново изобретает поиск. Например, самообучающаяся система RankBrain внутри поисковой машины Google, новый поисковый алгоритм Яндекса «Королёв» — теперь находятся в ряду основных инструментов формирования поисковой выдачи и обеспечивают автоматический выбор и рекомендацию наиболее релевантных для пользователя результатов. Они буквально могут «догадаться» о том, что ищут пользователи, и предложить подходящий ответ, а не выдавать механически огромные объемы информации только по ключевым словам.
Алгоритмы теперь способны понять также и интонационный контекст запроса, а голосовой поиск вовсе выходит за рамки семантического анализа и распознает эмоциональное состояние и окружающую пользователя обстановку. Он может определить, находится ли человек в стрессе или в приподнятом настроении, в людном помещении, на улице или в домашней обстановке, и выдать наиболее подходящее ситуации предложение.
Получается, что оптимизация маркетинговых и рекламных материалов для интеллектуального машинного поиска становится ключевым требованием для продвижения брендов.
Примеры инструментов:
Google Cloud Natural Language анализирует структуру и смысл текста с помощью алгоритмов машинного обучения и выдает результаты через API. Он распознает в тексте документов, в постах и статьях информацию о людях, местах, событиях и эмоциональный контекст, связанный с ними.
3. Conversational commerce и поддержка пользователей
Область conversational commerce находится на пересечении естественно-языковых интерфейсов (текстовых мессенджеров, голосовых сервисов) и электронной коммерции, и подразумевает ведение коммуникации между компаниями и пользователями посредством чатов и мессенджеров в Facebook, Telegram, WhatsApp и других.
Потребители могут общаться с представителем бренда (это может быть человек, чатбот или совместный чат), чтобы получить пользовательскую поддержку, задать вопросы, получить персональные рекомендации, прочитать отзывы и даже совершить покупку прямо внутри своего мессенджера.
Чем же искусственный интеллект превосходит живого сотрудника поддержки? Недавние исследования показали, что монотонные повторяющиеся задачи (например, ответы на сотни типовых вопросов в чате или на горячей линии) могут привести человека к автоматическим действиям или даже стать причиной неэтичного поведения. Искусственный интеллект помогает существенно сгладить ситуацию: уменьшение времени ожидания потребителем, моментальный поиск необходимых результатов, персонализация сообщения внутри диалога — все это быстрее приводит к решению задачи, удовлетворяющему обе стороны.
Примеры инструментов:
IBM Watson — одна из первых в мире когнитивных систем, позволяющая с помощью API встроить когнитивные способности в любые продукты и сервисы: веб-приложения, приложения для мобильных платформ или роботизированные системы. Например, с помощью Watson можно быстро создать чатбот или виртуального помощника, в том числе голосового, способного вести диалог на естественном языке между приложением и пользователем, обучаться и делать выводы, давать рекомендации.
Dialogflow — еще один инструмент для создания интерфейсов общения для сайтов, мобильных приложений, популярных мессенджеров и устройств интернета вещей. С его помощью также можно создать чатбот, который распознает намерение пользователя и его контекст, чтобы выдать подходящий ответ или рекомендацию.
4. Креатив, дизайн и контент
Считается, что креативность — единственное преимущество, на которое может рассчитывать человек, конкурируя с искусственным интеллектом. Тем не менее, контент и дизайн, создаваемые машинными алгоритмами, также доказывают его состоятельность как кост-эффективного решения для бизнеса. Например, некоторые финансовые и спортивные новости на специализированных порталах пишутся алгоритмами искусственного интеллекта на основе данных в реальном времени.
Кроме того, анализируя большие объемы информации и работая с инсайтами целевой аудитории, алгоритмы могут понять, какое сообщение и креативные элементы привлекут потребителя. Так что можно «подстраивать» креатив под предпочтения конкретного пользователя: от цветовой и стилистической адаптации визуальных элементов, до вербальной и аудио составляющих всех материалов коммуникации.
Бренд Mondelez пошел дальше и
запустил в Японии рекламную кампанию для одного из своих продуктов,
созданную креативным директором — искусственным интеллектом. Бренд совместно с
агентством обучили алгоритм на базе данных роликов-победителей рекламных
фестивалей, чтобы создать «идеальную» рекламу.
Пример видеоролика, созданного при помощи искусственного
интеллекта :
И хотя, как говорят сами создатели, большую часть работы проделали люди, можно предположить, что со временем искусственный интеллект будет способен не только анализировать данные, но и творить.
Примеры инструментов:
Wordsmith автоматически создает связный текстовый контент из структурированных данных в реальном времени, с возможностью персонализации и публикации на внешних платформах.
Сервис Logojoy использует искусственный интеллект и машинное обучение для создания элементов фирменного стиля — быстрое и дешевое рабочее решение для небольших брендов.
5. Гипер-персонализация и кастомизация
Мы уже много раз слышали о важности персонализации сервисов и о том, какие усилия прилагают компании, чтобы найти «индивидуальный» подход к потребителю и удержать его внимание.
Теперь на смену персонализации, где при обращении к пользователю использовались его имя, местонахождение, история покупок, уже пришел новый тренд — гипер-персонализация. Такая персонализация учитывает поведение пользователя в режиме реального времени. Данные, получаемые о человеке онлайн, практически сразу адаптируют коммуникацию и делают ее еще более личной. Независимо от размера аудитории искусственный интеллект способен создать уникальный диалог с каждым пользователем (в рекламном сообщении, e-mail рассылке или на страницах сайта) и предоставить релевантную информацию, которая поможет ему с решением о покупке.
Примеры инструментов:
Инструмент YouTube Director Mix способен создавать рекламные кампании состоящие из сотен и даже тысяч персонализированных роликов. Используя единый видео-шаблон и гибкое таргетирование, платформа позволяет на лету генерировать новые ролики с кастомизированным сообщением и элементами дизайна для разных представителей целевой аудитории в соответствии с их интересами, предыдущими поисковыми запросами и действиями онлайн.
6. Нативность
В маркетинговой среде много говорят о нативности. Рекламу, прерывающую от просмотра контента, постепенно вытесняют нативные и органические форматы, где не происходит «выдергивание» потребителя из пользовательского опыта, и даже наоборот, контент дополняется брендом. И по мере того, как все большее количество потребителей уходят от радио и ТВ, где такой «прерывающий» формат является традиционным, в каналы с другим медиапотреблением — доля нативной рекламы также будет расти.
Сегодня контент любого медиа-формата (изображения, аудио и даже видео) может быть детально проанализирован с помощью искусственного интеллекта. Алгоритм определяет смысловые единицы содержимого и их эмоциональный контекст, чтобы затем органично встроить в него наиболее подходящий к ситуации рекламный контент, тем самым сохраняя вовлечение потребителя при просмотре.
Примеры инструментов:
Сервис Google Cloud Video Intelligence анализирует видео и покадрово индексирует контент, позволяя затем автоматически интегрировать в подходящие места релевантную рекламу на основе полученных метаданных.
7. Медиаразмещение
Велика вероятность того, что искусственный
интеллект в ближайшем будущем позволит брендам планировать, закупать и
оптимизировать свои рекламные размещения in-house, без привлечения агентств.
Так, например, немецкий производитель автомобилей
Volkswagen уже доверил управление медиазакупками в Германии искусственному
интеллекту и утверждает, что тот справляется лучше, чем традиционное
агентство.
Бренд воспользовался рекомендациями датского медиаагентства Blackwood Seven, которое использует искусственный интеллект и предиктивный анализ для принятия решений по медиаразмещению, и теперь, по словам главы департамента маркетинга Volkswagen в Германии Лютца Котхе (Lutz Kothe), продает больше автомобилей.
Примеры инструментов.
Albert — первый полностью автономный диджитал-маркетолог с искусственным интеллектом, способный с минимальным участием человека настраивать таргетинг, производить медиазакупки, создавать кросс-канальные кампании, тестировать и анализировать их данные, с получением работающих инсайтов.
IBM Watson Marketing — комплексное решение для агентств digital-маркетинга, позволяющие создавать и автоматизировать гибкие онлайн-кампании, с возможностью оптимизации и персонализации в реальном времени на основе данных отклика пользователей.
Akil.io создает решения для бизнеса на базе Технопарка российского Университета ИТМО, использующие алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации различных бизнес-процессов. В частности, созданная совместно с рекламным агентством централизованная платформа закупки рекламы позволяет анализировать данные об эффективности кампаний и с помощью алгоритмов искусственного интеллекта принимать решения по их оптимизации.
А что дальше?
Возникает вопрос: если все звучит так заманчиво, почему же бренды и агентства не спешат использовать инструменты искусственного интеллекта, что нас останавливает?
Во-первых, это инерция и недостаток технической экспертизы. Во-вторых — и это даже более важный вопрос, который беспокоит рекламщиков и маркетологов, — это неспособность искусственного интеллекта проявлять эмпатию.
Эмпатия — главное слово в нашей индустрии, ведь без нее невозможно построить осмысленную связь между брендом и потребителем, понять его потребности и заставить «почувствовать» что-то по отношению к рекламируемому продукту. Конечно, компьютеры уже способны распознавать эмоции, но им предстоит научиться еще и реагировать на них не как машина, а как человек. Просто быть быстрым и точным уже недостаточно. Общение должно стать более свободным, «плавным» и последовательным. Эта потребность приводит к развитию новых востребованных направлений в UX, например conversation design — дизайн диалога, беседы.
Несмотря на существующие ограничения, искусственный интеллект постепенно совершает революцию в индустрии. Он используется в десятках направлений современного маркетинга и рекламы, а в ближайшие годы изменит и наш образ жизни, влияя на наше потребление информации и то, как мы принимаем решения о покупках. Так что осваивать искусственный интеллект придется, а лучше начать это делать прямо сейчас, чтобы оказаться в числе лидеров AI-маркетинга через несколько лет.
P.S. А пока вы думаете, посмотрите, как лидер российского ритейла электроники «М.Видео» уже использует искусственный интеллект в своей коммуникации. Бренд создал интеллектуального помощника — робота Макса, который на основе анализа больших данных узнает потребности потребителей и генерирует специальные предложения, идеально отвечающие их запросам.
