14 Октября 2015 | 00:00

Как искусственный интеллект работает на бренды

Для рекламной индустрии искусственный интеллект, безусловно, стал главным трендом года: Google экспериментирует с новым художественным направлением, созданным благодаря ИИ, а Facebook открывает в Париже посвященную ему лабораторию. Но что скрывается за этим понятием, которое объединяет столь разные подходы

Поразительные перспективы развития искусственного интеллекта позволяют предположить, что это направление поможет брендам лучше узнать своих покупателей и моментально персонализировать коммуникацию с ними. Рассмотрим несколько моделей, которые бренды и агентства могут использовать на практике уже сейчас.

Дисплейная реклама обретает динамику

Недавно агентство M&C Saatchi London разработало кампанию несуществующего кофейного бренда. Интерактивный постер был размещен на одной из лондонских остановок и анализировал эмоции проходящих мимо людей. Также он анонимно транслировал информацию с помощью модуля Microsoft Kinect. В результате дизайн постера формировался буквально на лету, в зависимости от того, какие эмоции испытывал конкретный прохожий. Данные, собранные агентством, представляют собой ценнейшую «синтетическую» информацию об эффективности этой кампании. Однако M&C Saatchi отказалось использовать полученные данные в других активациях, посчитав их достаточно ограниченными.

Этот пример поднимает вопрос о том, можно ли измерить эффективность дисплейной рекламы напрямую. К тому же, если рекламодателям понравится подобная идея, необходимо будет обратить особое внимание на защиту частной информации.

Programmatic

Разительные перемены в самих способах закупки рекламы, ставшие возможными благодаря programmatic, также имеют отношение к искусственному интеллекту. Ведь на деле объемы покупок, совершаемых с помощью programmatic, обычно формируются благодаря алгоритмам ИИ. Терабайты данных, получаемых в ходе programmatic-кампаний, открывают перед агентствами и рекламодателями колоссальные возможности. И для их обработки необходимы высокие технологии, включающие в себя элементы ИИ.

Если же говорить об использовании третьестепенных данных (например, погодных показателей) или оптимизации креатива прямо во время проведения кампании, то некоторые игроки выбирают чистый programmatic, основанный на алгоритмах ИИ. Так, например, Rocket Fuel смогла таргетировать свою аудиторию, с большей точностью выбирая потенциальных клиентов и уже существующих покупателей, основываясь на их желаниях и правильно подбирая время для коммуникации.

С таким подходом медиапланирование становится все более автоматизированным.

Анализ речи

Благодаря суперкомпьютеру Watson от IBM, который в состоянии пройти все уровни телевикторины Jeopardy, IT-компания недавно заключила партнерство с Twitter. Изобретение позволит анализировать эмоции и тон твитов. Ранее подходы к мониторингу социальных сетей демонстрировали разные степени эффективности. Но со вступлением в игру мощного компьютера результат должен быть совсем другим.

Для искусственного интеллекта анализ речи, в особенности грамматики, представляет собой сложную задачу. Еще до Siri или M (нового виртуального консультанта Facebook, интегрированного в мессенджер) существовала программа Nina Web от французской компании Nuance. Виртуальный консультант отвечал на самые распространенные вопросы потребителей и потенциальных клиентов. Это позволяло компаниям значительно сокращать расходы на обслуживание, при этом повышая его качество.

Распознавание контента

Facebook с помощью ИИ распознает контент, который запрещено распространять в социальной сети. Google использует машины в сервисах Google Images или Google Maps. Ожидаемая демократизация подобных технологий позволит предпринимателям узнать больше о том, какими их бренды видят пользователи сети, а также поможет им мониторить все изображения и видео, размещенные в Instagram, на YouTube и прочих ресурсах.

Используя ИИ, Google может распознавать в пользовательских снимках определенные объекты: например, увидеть в форме облака фигуру лошади. Это новое художественное течение уже получило название «инцептионизм» (картины, нарисованные в ходе «мечтательного процесса» искусственной нейронной сети. – Прим. ред.) и захватило интернет. Посмотрим, смогут ли бренды занять эту нишу.

 

 

Дистрибуция

Игроки рынка электронной коммерции годами инвестировали в ИИ, советуя с его помощью те или иные товары конкретным покупателям, а также изучая работу конкурентов. Такие подходы могут быть адаптированы и ритейлерами, особенно в вопросе мониторинга цен.

Как подготовиться к внедрению искусственного интеллекта

Не все бренды имеют возможность вкладываться в создание собственных лабораторий искусственного интеллекта, но они уже сейчас могут убедиться в эффективности решений, предлагаемых ИИ на примере интернет-помощников. В один прекрасный день Siri может стать лучшим шопинг-консультантом, при условии, что компании имеют хорошо структурированные данные о своих товарах и откроют виртуальному помощнику доступ к ним. Такого мнения придерживается Тим Бернерс-Ли, один из создателей Всемирной паутины и изобретатель множества интернет-протоколов.

Какими бы впечатляющими не казались нам эти перспективы, распространение ИИ в сферах коммуникации пока находится в зародыше. У алгоритмов есть один существенный недостаток – они не способны воспринимать и реагировать на потребительские нужды с эмпатией.

AdIndex.ru решил спросить у игроков рынка о том, как используются возможности искусственного интеллекта в России, а также смогут ли умные машины когда-нибудь полностью заменить человека.

Татьяна Костенкова, генеральный директор ГК «Блондинка»:

«Мне нравится идея о том, что скоро менеджеров по рекламе и медиапланеров заменят автоматические алгоритмы. Сейчас в любом агентстве есть отдел медиапланирования, где люди придумывают, как «разложить» рекламный бюджет клиента по площадкам оптимальным образом. Очевидно, что это отлично алгоритмизируется. И уже в новых видах рекламы (контекст, programmatic) понятие «бюджет на канал» или «прайс» размывается. То же самое с ведением рекламных кампаний – ИИ лучше справится с рутинными задачами: отправить баннер, поменять ставку, обновить креативы, отправить отчет рекламодателю, а на стороне рекламодателя в это время другой робот собирает отчеты с разных подрядчиков, анализирует и выдает готовую выжимку для принятия стратегических решений. На рекламном рынке многие вопросы уже сейчас можно полностью автоматизировать, но этого не происходит по политическим причинам: не все каналы готовы к тому, чтобы работать с учетом эффективности, а не с учетом «справедливой доли на рынке», и не все люди готовы учиться новому – они хотят оставаться в зоне комфорта».

Александр Иванов, медиадиректор Auditorius:

«Programmatic постоянно совершенствуется, в том числе за счет развития алгоритмов искусственного интеллекта, который заложен в процесс покупки инвентаря. Тем не менее мы уже сегодня понимаем, что у нас есть целый пул дополнительных параметров, который мы готовы отдать искусственному интеллекту на обработку для принятия еще более точного решения. Но, к сожалению, ограничение технологии, с точки зрения времени на принятие решения, не позволяет нам пока полноценно реализовать этот потенциал. Поэтому в ближайшем будущем мы ожидаем усовершенствования именно технических, производительных характеристик ИИ, то есть увеличения объемов обрабатываемой информации. И уже это позволит нам еще сильнее повысить эффективность ИИ в рекламных размещениях».

 

Евгений Легкий, основатель RuTarget и Segmento:

«Грядет новое поколение Big Data, и в ближайшие 10 лет будут активно развиваться два направления: Reasoning & Planning (принятие решений в условиях неполной информации) и Natural Language Processing (работа с большими объемами текстовой информации с целью ее структурирования, генерация текста, ведение диалогов на естественном языке)».

 

 

Лев Кангин, генеральный директор Admify:

«Если говорить про нашу рекламную индустрию, то, на мой взгляд, влияние ИИ будет происходить с двух сторон. Во-первых, задачи, которые выполняют медиапланеры и медиабайеры, в полной мере смогут реализовываться с помощью систем алгоритмических закупок. Во-вторых, ИИ может оказать сильное влияние на сам процесс организации и проведения рекламных кампаний. Со стороны это может выглядеть как угроза для специалистов индустрии, но я верю в то, что на рынке появятся новые позиции, о которых мы раньше не слышали, а задачи для людей станут интереснее и сложнее».

 

 

Михаил Гетманов, генеральный директор Between Digital:

«Технологии ИИ активно используются в programmatic, где они помогают прогнозировать реакцию пользователей на ту или иную рекламу. Некоторые компании открыто говорят, что используют для этого так называемые «искусственные нейронные сети», которые заимствуют подход к обработке информации у человеческого мозга. На следующем этапе развития технологий programmatic будет использовать ИИ для распознавания лиц на рекламных носителях «цифровой наружки» (DOOH, Digital-out-of-home). Уже сейчас ИИ помогает маркетологам составлять аудиторные отчеты по итогам рекламных кампаний DOOH. В будущем подбор рекламы будет происходить в режиме реального времени для каждого потребителя, с которым взаимодействуют носители DOOH, на основании его внешности».

 

 

Антон Бут, Product Director DCA (Data-Centric Alliance):

«Лавинообразный рост цифрового контента приводит к появлению задач, решение которых невозможно «запрограммировать» обычными способами. До недавнего времени более 100 тысяч человек по всему миру вручную модерировали загружаемый пользователями контент в соцсетях. Алгоритмы Deep Learning позволили делать эту работу автоматически.

Самый распространенный пример использования технологий ИИ в России – «Яндекс.Навигатор». Первая точка контакта с «высшим разумом» – голосовое распознавание адреса. Вторая – обновление навигации во время поездки с учетом изменения ситуации на дорогах.

В DCA мы активно внедряем технологии ИИ в рекламные продукты. В programmatic-платформе Exebid.DCA ИИ помогает предугадывать интерес к рекламе товара, а в рекомендательном движке Booster.DCA – строить товарные рекомендации. 

Уверен, технологии ИИ будут активно развиваться: несмотря на серьезные требования к вычислительным ресурсам при обучении нейронных сетей, обученный алгоритм работает лучше, чем классические алгоритмы машинного обучения. Значит, задачи, которые раньше требовали суперкомпьютера, с развитием ИИ будут работать и на обычном».

 

Александр Сирач, партнер и директор по маркетингу YouScan:

«Действительно, ИИ – один из главных трендов ближайшего будущего, наравне с робототехникой. И пока Google работает над Google Books (эдакий супермозг, самообучающийся и обладающий всеми знаниями человечества), бизнес тоже изучает возможности. Мы ожидаем, что в ближайшие несколько лет произойдет настоящая революция в сфере управления репутацией бренда.

«Умный софт» будет не только собирать упоминания, но и проводить глубокий семантический и эмоциональный анализ сообщений. А главное – самостоятельно делать выводы, находить самую суть. Только представьте себе: вы сможете быть в курсе того, чем живет ваша целевая аудитория в режиме реального времени, не прибегая к помощи аналитиков».


Искусственный интеллект – группа алгоритмов, работающих по принципу человеческого мышления. Обычно ИИ работает на распознавание различных образов или речи, а также решает сложные задачи. ИИ существует уже на протяжении многих лет, однако в последние годы исследования в этой области значительно продвинулись.

Машинное обучение – форма искусственного интеллекта, которая обучается, анализируя данные, и чьи познания со временем улучшаются благодаря открытию новых закономерностей в обработке данных. Этот алгоритм чаще всего используется в работе антиспамерских систем или в принципах выдачи рекомендаций клиентам интернет-магазинов.

Глубокое обучение – система получения знаний, основанная на работе «искусственных нейронов». Такая система обучения позволяет ИИ шаг за шагом анализировать сложносочиненные модели (изображения, видео, голосовые записи) и определять, с кем именно он общается. Таким образом имитируется работа человеческого мозга. Например, Google Brain смог определить для себя, что такое кошка, проанализировав тысячи изображений, без подсказки со стороны инженера-программиста.

BigData ключевое понятие в маркетинговой среде, непосредственно связанное с искусственным интеллектом. ИИ действительно может обрабатывать колоссальные объемы информации, то есть те самые «большие данные». Анализ затем накладывается на бизнес-стратегию. В результате мы можем узнать о влиянии погоды на продажи товаров или о влиянии расписания маршрутов общественного транспорта на посещаемость магазинов.

Сингулярность – предполагаемая эпоха, когда искусственный интеллект освободит человека от множества обязанностей, сможет самостоятельно развиваться и создавать себе подобных. Этот период, называемый «Восстанием машин», несет в себе угрозу всему человечеству, что отмечали такие люди, как Стивен Хокинг, Билл Гейтс и Элон Маск.

«Стройка века»: как выстроить PR-кампанию крупного объекта КРУПНЫЙ ПЛАН. Илья Балахнин, генеральный директор Paper Planes: «Если бы можно было рекламистов собрать на большой митинг, то он был бы посвящен тому, как зарабатывать деньги для клиента, а не тратить их на креатив»
Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 MGCom №1 Digital Index 2023
2 Росст №1 Digital Index в Фармкатегории 2023
3 Arrow Media №1 Performance в недвижимости 2023
–ейтинг@Mail.ru