Advertising Intelligence. Способен ли искусственный интеллект совершить революцию в индустрии рекламы?
Маркетологи также разделяют всеобщую увлеченность искусственным интеллектоми считают, что за AI-маркетингом будущее.
Новые маркетинговые стартапы, основанные на применении обучающихсяалгоритмов, запускаются почти ежедневно, а крупнейшие мировые лидеры цифровойиндустрии (IBM, Microsoft, Google, Amazon, Facebook) вкладывают значительныеинвестиции в разработку и внедрение искусственного интеллекта в свои продукты исервисы.
Так что встает вопрос: возможно, и нам пора начать осваивать новуютехнологию, которая поможет в решении актуальных задач?
А что вообще такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — общее название алгоритмов и технологий, цельюкоторых является имитация человеческого интеллекта, включая распознаваниеголоса, изображений, машинное обучение, семантический анализ, для автоматизациирешения задач на основе большого количества данных.
Искусственный интеллект не просто помогает собрать и проанализироватьогромное количество данных — он способен построить коммуникацию совершеннонового уровня вовлечения. AI-платформы образовывают потребителей, отвечают навопросы, развлекают, делятся информацией и сопровождают на пути к принятиюрешения о покупке.
Источник
Digital
Marketing Curation, Февраль, 2018
Рассмотрим самые актуальные на сегодня области применения искусственногоинтеллекта в маркетинге и рекламе.
1. Анализ больших данных и прогнозированиеНаходить в данных смысл и использовать его — основа AI-маркетинга. Враспоряжении брендов находится огромное количество информации о пользователях:их действия онлайн, активность в соцсетях, данные о состоявшихся инесостоявшихся покупках, поисковых запросах, личные предпочтения и т. д.
Искусственный интеллект помогает структурировать, ранжировать и выбрать именноте данные, которые нужны в текущий момент для решения конкретной маркетинговойзадачи и для того, чтобы предсказать ее результат. Например, подсказатьмаркетологу товары и предложения, релевантные для конкретного покупателя;время, в которое он чаще всего совершает покупки; интересы и стилькоммуникации, к которым он привык.
Прогнозирование с использованием больших данных — самая важная областьприложения искусственного интеллекта, к какой бы отрасли он ни применялся. Амаркетинговый прогноз, построенный на базе такого анализа, становится основойдля эффективной стратегии бренда на рынке. Так что компаниям в ближайшие годыбудет особенно важно собирать данные о результатах пользовательскойактивности.
Примеры инструментов:
Большой набор инструментов Cloud AI от Google для анализа бизнес-данных исоздания обучающихся моделей на основе искусственного интеллекта.
Salesforce
Einstein — платформа, позволяющая с помощью искусственногоинтеллекта автоматизировать работу с данными о деятельности покупателей,создавать на их основе прогнозы и рекомендации и использовать их вбизнес-процессах.
2. Умный поиск
Сегодня искусственный интеллект заново изобретает поиск. Например,самообучающаяся система
RankBrain внутрипоисковой машины Google, новый поисковый алгоритм Яндекса«Королёв»— теперь находятся в ряду основных инструментов формирования поисковойвыдачи и обеспечивают автоматический выбор и рекомендацию наиболее релевантныхдля пользователя результатов. Они буквально могут «догадаться» о том, что ищутпользователи, и предложить подходящий ответ, а не выдавать механически огромныеобъемы информации только по ключевым словам.
Алгоритмы теперь способны понять также и интонационный контекст запроса, аголосовой поиск вовсе выходит за рамки семантического анализа и распознаетэмоциональное состояние и окружающую пользователя обстановку. Он можетопределить, находится ли человек в стрессе или в приподнятом настроении, влюдном помещении, на улице или в домашней обстановке, и выдать наиболееподходящее ситуации предложение.
Получается, что оптимизация маркетинговых и рекламных материалов дляинтеллектуального машинного поиска становится ключевым требованием дляпродвижения брендов.
Примеры инструментов:
Google Cloud Natural Language анализирует структуру и смысл текста с помощьюалгоритмов машинного обучения и выдает результаты через API. Он распознает втексте документов, в постах и статьях информацию о людях, местах, событиях иэмоциональный контекст, связанный с ними.
3. Conversational commerce и поддержка пользователейОбласть conversational commerce находится на пересеченииестественно-языковых интерфейсов (текстовых мессенджеров, голосовых сервисов) иэлектронной коммерции, и подразумевает ведение коммуникации между компаниями ипользователями посредством чатов и мессенджеров в Facebook, Telegram, WhatsAppи других.
Потребители могут общаться с представителем бренда (это может быть человек,чатбот или совместный чат), чтобы получить пользовательскую поддержку, задатьвопросы, получить персональные рекомендации, прочитать отзывы и даже совершитьпокупку прямо внутри своего мессенджера.
Чем же искусственный интеллект превосходит живого сотрудникаподдержки? Недавние
исследования показали, что монотонные повторяющиеся задачи(например, ответы на сотни типовых вопросов в чате или на горячей линии) могутпривести человека к автоматическим действиям или даже стать причиной неэтичногоповедения. Искусственный интеллект помогает существенно сгладить ситуацию:уменьшение времени ожидания потребителем, моментальный поиск необходимыхрезультатов, персонализация сообщения внутри диалога — все это быстрееприводит к решению задачи, удовлетворяющему обе стороны.
Примеры инструментов:
IBM Watson— одна из первых в мире когнитивных систем, позволяющая с помощью APIвстроить когнитивные способности в любые продукты и сервисы: веб-приложения,приложения для мобильных платформ или роботизированные системы. Например, спомощью Watson можно быстро создать чатбот или виртуального помощника, в томчисле голосового, способного вести диалог на естественном языке междуприложением и пользователем, обучаться и делать выводы, даватьрекомендации.
Dialogflow— еще один инструмент для создания интерфейсов общения для сайтов,мобильных приложений, популярных мессенджеров и устройств интернета вещей. Сего помощью также можно создать чатбот, который распознает намерениепользователя и его контекст, чтобы выдать подходящий ответ илирекомендацию.
4. Креатив, дизайн и контент
Считается, что креативность — единственное преимущество, на которое можетрассчитывать человек, конкурируя с искусственным интеллектом. Тем не менее,контент и дизайн, создаваемые машинными алгоритмами, также доказывают егосостоятельность как кост-эффективного решения для бизнеса. Например, некоторыефинансовые и спортивные новости на специализированных порталахпишутсяалгоритмами искусственного интеллекта на основе данных в реальномвремени.
Кроме того, анализируя большие объемы информации и работая с инсайтамицелевой аудитории, алгоритмы могут понять, какое сообщение и креативныеэлементы привлекут потребителя. Так что можно «подстраивать» креатив подпредпочтения конкретного пользователя: от цветовой и стилистической адаптациивизуальных элементов, до вербальной и аудио составляющих всех материаловкоммуникации.
Бренд Mondelez пошел дальше и
запустил в Японии рекламную кампанию для одного из своих продуктов,созданную креативным директором — искусственным интеллектом. Бренд совместно сагентством обучили алгоритм на базе данных роликов-победителей рекламныхфестивалей, чтобы создать «идеальную» рекламу.
Пример видеоролика, созданного при помощи искусственногоинтеллекта:
https://www.youtube.com/watch?time_continue=29&v=wMQ1AHB2XhQ
И хотя, как говорят сами создатели, большую часть работы проделали люди,можно предположить, что со временем искусственный интеллект будет способен нетолько анализировать данные, но и творить.
Примеры инструментов:
Wordsmithавтоматически создает связный текстовый контент из структурированных данных вреальном времени, с возможностью персонализации и публикации на внешнихплатформах.
Сервис Logojoy используетискусственный интеллект и машинное обучение для создания элементов фирменногостиля — быстрое и дешевое рабочее решение для небольших брендов.
5. Гипер-персонализация и кастомизацияМы уже много раз слышали о важности персонализации сервисов и о том, какиеусилия прилагают компании, чтобы найти «индивидуальный» подход к потребителю иудержать его внимание.
Теперь на смену персонализации, где при обращении к пользователюиспользовались его имя, местонахождение, история покупок, уже пришел новыйтренд — гипер-персонализация. Такая персонализация учитывает поведениепользователя 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 создатьуникальный диалог с каждым пользователем (в рекламном сообщении, e-mailрассылке или на страницах сайта) и предоставить релевантную информацию,которая поможет ему с решением о покупке.
Примеры инструментов:
Инструмент
YouTube Director Mix способен создавать рекламные кампаниисостоящие из сотен и даже тысяч персонализированных роликов. Используя единыйвидео-шаблон и гибкое таргетирование, платформа позволяет на лету генерироватьновые ролики с кастомизированным сообщением и элементами дизайна для разныхпредставителей целевой аудитории в соответствии с их интересами, предыдущимипоисковыми запросами и действиями онлайн.
6. Нативность
В маркетинговой среде много говорят о нативности. Рекламу, прерывающую отпросмотра контента, постепенно вытесняют нативные и органические форматы, гдене происходит «выдергивание» потребителя из пользовательского опыта, и даженаоборот, контент дополняется брендом. И по мере того, как все большееколичество потребителей уходят от радио и ТВ, где такой «прерывающий» форматявляется традиционным, в каналы с другим медиапотреблением — доля нативнойрекламы также будет расти.
Сегодня контент любого медиа-формата (изображения, аудио и даже видео) можетбыть детально проанализирован с помощью искусственного интеллекта. Алгоритмопределяет смысловые единицы содержимого и их эмоциональный контекст, чтобызатем органично встроить в него наиболее подходящий к ситуации рекламныйконтент, тем самым сохраняя вовлечение потребителя при просмотре.
Примеры инструментов:
Сервис Google
Cloud Video Intelligence анализирует видео и покадрово индексируетконтент, позволяя затем автоматически интегрировать в подходящие местарелевантную рекламу на основе полученных метаданных.
7. МедиаразмещениеВелика вероятность того, что искусственныйинтеллект в ближайшем будущем позволит брендам планировать, закупать иоптимизировать свои рекламные размещения in-house, без привлечения агентств.
Так, например, немецкий производитель автомобилей
Volkswagen уже доверил управление медиазакупками в Германии искусственномуинтеллекту и утверждает, что тот справляется лучше, чем традиционноеагентство.
Бренд воспользовался рекомендациями датского медиаагентства Blackwood Seven,которое использует искусственный интеллект и предиктивный анализ для принятиярешений по медиаразмещению, и теперь, по словам главы департамента маркетингаVolkswagen в Германии Лютца Котхе (Lutz Kothe), продает больше автомобилей.
Примеры инструментов.
Albert — первый полностьюавтономный диджитал-маркетолог с искусственным интеллектом, способный сминимальным участием человека настраивать таргетинг, производить медиазакупки,создавать кросс-канальные кампании, тестировать и анализировать их данные, сполучением работающих инсайтов.
IBM Watson Marketing — комплексное решение для агентствdigital-маркетинга, позволяющие создавать и автоматизировать гибкиеонлайн-кампании, с возможностью оптимизации и персонализации в реальном временина основе данных отклика пользователей.
Akil.io создает решения для бизнеса набазе Технопарка российского Университета ИТМО, использующие алгоритмыискусственного интеллекта для автоматизации различных бизнес-процессов. Вчастности, созданная совместно с рекламным агентством централизованнаяплатформа закупки рекламы позволяет анализировать данные об эффективностикампаний и с помощью алгоритмов искусственного интеллекта принимать решения поих оптимизации.
А что дальше?
Возникает вопрос: если все звучит так заманчиво, почему же бренды иагентства не спешат использовать инструменты искусственного интеллекта, что насостанавливает?
Во-первых, это инерция и недостаток технической экспертизы. Во-вторых — иэто 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 построитьосмысленную связь между брендом и потребителем, понять его потребности изаставить «почувствовать» что-то по отношению к рекламируемому продукту.
Конечно, компьютеры уже способны распознавать эмоции, но им предстоит научитьсяеще и реагировать на них не как машина, а как человек. Просто быть быстрым иточным уже недостаточно. Общение должно стать более свободным, «плавным» ипоследовательным. Эта потребность приводит к развитию новых востребованныхнаправлений в UX, например conversation design — дизайн диалога, беседы.
Несмотря на существующие ограничения, искусственный интеллект постепенносовершает революцию в индустрии. Он используется в десятках направленийсовременного маркетинга и рекламы, а в ближайшие годы изменит и наш образжизни, влияя на наше потребление информации и то, как мы принимаем решения опокупках. Так что осваивать искусственный интеллект придется, а лучше начатьэто делать прямо сейчас, чтобы оказаться в числе лидеров AI-маркетинга черезнесколько лет.
P.S. А пока вы думаете, посмотрите, как лидерроссийского ритейла электроники «М.Видео» уже использует искусственныйинтеллект в своей коммуникации. Бренд создал интеллектуального помощника— робота Макса, который на основе анализа больших данных узнаетпотребности потребителей и генерирует специальные предложения, идеальноотвечающие их запросам.