Ключевые тенденции использования ИИ в маркетинге
— Использование интеллектуальных систем для повышения эффективности таргетированных кампаний
Многие специалисты по рекламе и таргетологи подключают ИИ-инструменты для улучшения таргетинга. Такой термин используется при настройке рекламы на определенный сегмент аудитории. Сама реклама, в свою очередь, запускается на основе сбора и качественной обработки информации об аудитории.
И, как уже нам известно, искусственный интеллект быстрее и корректнее анализирует большие объема информации, в том числе и данные об определенном сегменте пользователях. Благодаря искусственному интеллекту специалисты автоматизируют и улучшают выбор целевой аудитории для рекламы, а также оптимизируют кампании в режиме онлайн.
— Улучшенные возможности автоматизации рекламы
Под автоматизацией в маркетинге мы понимаем и автоматические рассылки по номерам или электронным почтам клиентов, постинг контента в социальных сетях, push-уведомления, внутреннюю аналитику и даже запуск рекламных кампаний.
Автоматизация рекламы при помощи искусственного интеллекта позволяет использовать специальные алгоритмы для выполнения привычной работы. Ии-алгоритмы, в свою очередь, экономят время и ресурсы специалистов, чтобы оптимизировать большинство повторяющихся процессов.
Иными словами, все, что раньше делали вручную, теперь может планироваться и запускаться искусственным интеллектом. В пример такой программы можно привести «Яндекс Бизнес» — сервис с функцией ИИ, который предлагает варианты креативов, проверяет, как они срабатывают и, соответственно, запускает их в рекламные кампании.
Еще один пример креативной «умной» рекламы продемонстрировал еще в 2019 году интернет-холдинг Tencent. С помощью автоматизации рекламные объекты холдинга (сети быстрых сообщений, мобильные приложения и др) буквально вырисовывались в фильмы, сериалы и любой другой вид видеоконтента. Причем происходило это настолько качественно, что пользователи и не догадывались, что все эти упоминания о компании — дело рук искусственного интеллекта.
— Использование продвинутых чатботов
На текущий момент компании с охотой подключают чатботов, в основном за счет того, что они, в отличие от людей, могут быть на связи с клиентами 24/7. Работает это по схеме, знакомой уже многим: пользователь задает в чат свой вопрос или же выбирает из предложенных вариантов — и оперативно получает ответ. В этом случае клиентам даже не приходится лишний раз заходить на сайт, чтобы найти необходимую информацию, или связываться с менеджером — бот предоставит информацию, тем самым, сократив воронку продажи.
Сейчас существует два типа: боты, работающие по определенным заданным параметрам и боты, использующие ИИ-технологию при взаимодействии с людьми и обучающиеся в процессе. На втором типе мы и остановимся.
Пул задач, которые выполняются интеллектуальными помощниками в 2024 году достаточно широк: это взаимодействие с пользователям по его вопросам, консультирование по выборе услуг или продуктов, информирование о новых товаров, расчет стоимости товара и помощь в оформлении покупки, а также работа с претензиями и негативными отзывами. И это еще не все — современные боты могут помочь с запуском рассылок и сбором контактов определенного сегмента пользователей.
Так, к примеру, Google интегрировал ИИ-бот в товарную рекламу — искусственный интеллект самостоятельно создает объявления на основе заданных параметров и показывает их целевой аудитории компании.
— Расширенные возможности предиктивной аналитики в маркетинге
Предиктивная аналитика представляет собой аналитический инструмент, позволяющий обрабатывать информацию об аудитории с целью прогнозирования тенденций рынка и дальнейших действий клиентов. Иными словами, такая аналитика рассчитывает вероятность будущих покупок на основе имеющихся данных.
Так, искусственный интеллект, обладая различной информацией о компании и ее аудитории, практически безошибочно прогнозирует то, как поведут себя клиенты в ближайшем будущем. Притом снижает затраты на маркетинг и планирует различные издержки.
Такая интеллектуальная технология уже считается довольно распространенной — множество крупных брендов ее внедряют в бизнес-процессы. Пример такой компании — Amazon, которая использует алгоритмы для прогноза действий на основе пользовательского поведения и заполненных вишлистов. Более того, компания не просто прогнозирует товары, которые в будущем купит клиент, но и доставляет им еще до того, как они оформили заказ. В результате чего Amazon значительно сокращает время на ожидание доставки, тем самым, повышая удовлетворенность своих клиентов.
Вполне возможно, что ИИ в ближайшее время расширит свои способности к прогнозированию — будет давать более точные оценки, рекомендации по продуктам и много другое.
— Активное использование мультимодальных ИИ-моделей
Мультимодальные ИИ — это инструменты, которые занимаются обработкой данных и их связью для предоставления более цельных впечатлений о том или ином явлении. В отличии от других форм ИИ, работающих только с текстом или только с визуалом, мультимодальные инструменты используют всю совокупность. В качестве яркого примера такой модели возьмем генеративные нейронки — это нейросети, которые могут создавать и текстовый, и визуальный контент сразу.
По мере развития и интеграции мультимодальных ИИ в различные инструменты, все больше компаний начали генерировать большой объем контента, притом не практически не тратя свое время.
Так, к примеру, в рекламном кабинете Google Ads есть возможность автоматического создания ассетов (цифровых объектов) в интерактивных объявлениях. Если воспользоваться этим, то «система создаст дополнительные объекты (заголовки и описания), которые можно будет использовать в адаптивных поисковых объявлениях вместе с добавленными пользовательскими блоками», — объясняет Google.
Отметим, что это лишь одна из нескольких функций мультимодальной ИИ-системы компании. При желании маркетологи также могут обратиться к искусственному интеллекту за автоматическим подбором ключевых слов, чтобы более точно таргетировать свои объявления.
— Развитие ИИ-возможностей в рамках голосового поиска
Начнем с того, что за последние несколько лет неплохо возросла популярность голосовых помощников: будь то «яблочный» Siri, ассистент Google или «Алиса» «Яндекса» — неважно. Такие инструменты позволяют быстро находить необходимую информацию, особенно когда нет возможности набрать текстовый запрос вручную.
Так, доля голосовых запросов в Google уже составляет более 30% от общего числа. Пользователи стали чаще пользоваться голосовым поиском, потому что это прочие и нет необходимости заходить в какое-либо приложение и разбираться в нюансах.
Именно поэтому маркетологам важно взять такую тенденцию на заметку, размещая какие-либо данные о компании в сети. Особенно голосовой поиск актуален в таких сферах, как маркетплейсы и другие сервисы доставки товаров, а также рестораны и кафе, магазины и аптеки, платформы по поиску и подбору недвижимости.
Иными словами, вскоре компании будут буквально вынуждены выстроить свои бизнес-процессы и маркетинговые стратегии, которые станут ориентированы и на голосовой поиск. Как, например, это сделала российская консалтинговая компания NF Group. А именно, интегрировала возможность поиска элитного жилья в Москве через голосовой помощник «Алиса». Эта функция строится на мощных ИИ-алгоритмах, поэтому охватывает всю базу квартир компании. Теперь клиентский базе компании гораздо проще и удобнее добраться до недвижимости — достаточно попросить умную колонку или станцию «запустить навык поиска квартир NF Group».
Однако и не нужно пренебрегать традиционными маркетинговыми инструментами. Ведь независимо от того, в каком направлении и с какой скоростью будет расширяться ИИ, базовые принципы маркетинга и рекламы, а также ориентированность на качество — как и были, так и останутся залогом успеха компании. Удачи!