Рынок нейронных сетей в рекламе: хайп VS результативность
Бум нейросетей произошел в 2022 году, когда компания OpenAIпредставила ChatGPT. Всего за два месяца после запуска чат-бот установил рекордпо быстрому росту аудитории,достигнув 100 млн активных пользователей. Сейчас рынокнейронных сетей активно растет, а интерес к ним не угасает.
Каждый день в мире создается все больше нейросетей, которыепомогают людям оптимизировать процессы. Самыеизвестные из них: ChatGPT и Dall-E, Canva, AI Suite, GoogleGemini (бывший Bard), Quillbot и Perplexity AI. При этом они не только помогаютв рутинной работе, но и зачастую вдохновляют на творческие эксперименты.
Например, недавно в сети появились видео, на которых мужчина при помощинейросети создает из фруктов и овощей архитектурные шедевры. В Instagram** упользователя Faith Eksi более 1,2 млн подписчиков, а последнее видео набрало20,1 млн просмотров. В YouTube видео блогера набирают больше 50 тыс.просмотров.
Задачи, которые решают нейросети
HubSpot провели опрос, в котором приняли участие 1 350маркетологов, сейлзов, специалистов поддержки и SEO-специалистов из разныхстран мира. Согласно результатам, рекламщики используют ИИ в работе:
для создания контента — 48%;
анализа данных и составления отчетов — 45%;
поиска информации — 45%;
проведения исследований — 32%.
Среди российских маркетологов видны те же тенденции. Нейросетииспользуются в таргетированной и digital-рекламе в основном: Для создания креативов
ИИ хорошо справляется с написанием текста: слоганов, колонок и другихинформационных материалов. Кроме того, он позволяет создавать миллионыкреативов, в то время как способности человека ограничены. Штат дизайнеровмаленькой компании с задачей сделать тысячу картинок не справится, а снейросетями это сделать легко.
Для разработки различных алгоритмов, которые могут оптимизироватьрекламные кампании
Например, раньше таргетологи сталкивались с тем, что поиск гипотез посвязкам аудиторий заходил в тупик, и было непонятно, как еще привлечькачественные и дешевые лиды. Благодаря способности нейросетей обрабатыватьколоссальный массив данных эту проблему удалось решить: появилась возможностьгенерировать сотни новых уникальных гипотез. Для борьбы с фродом
Нейросети помогают работать с некачественным трафиком. Так, «Яндекс» сталпервой компанией в России, запустившей антифрод-технологию. Система работает наоснове алгоритмов машинного обучения, которые используют поведенческие факторыи технические сигналы.
Свежие кейсы применения ИИ в маркетингеРассмотрим несколько примеров использования нейросетей на рекламномрынке:
Кейс ТНТ: как использовать нейронародное творчество длязаставок телеканала
В июне 2023 года ТНТ запустили кампанию, в которой совместили творчестволюдей и инструменты ИИ. На сайте канала каждый мог сделать креатив на тему«Звезды ТНТ в российском колорите» в формате «Кто — Где — Что делает». Лучшиеидеи команда маркетинга воплотила в жизнь с помощью ИИ-инструментов.
Результаты: зрители ТНТ прислали около 2 тыс. идей, а роликнабрал 500 тыс. просмотров за несколько дней.
Кейс «Яндекс Лавки»: как создать собственный брендселективных продуктов и сделать его экосистемным проектомКреативная команда «Яндекс Лавки» создала айдентику СТМ с помощьюнейросетей.
Результаты: специалисты получили позитивную обратную связьот покупателей — продукты «Лавка 100» набрали 94% лайкинга (с помощью лайковпокупатели оценивают товары в приложении «Яндекс Лавки»). Кейс LADA, OMD Fuse и отдела Инновационных решений VK:как за 1,5 месяца привлечь 277 тысяч пользователей в мини-приложении«ВКонтакте»
В 2023 г. команда бренда LADA на базе нейросети разработала мини-приложение«ВКонтакте» с целью продвижения новых моделей LADA Vesta CROSS и LADA Vesta SE.
В основе сервиса — визуальная нейросеть. С ее помощью пользователи генерировалиоткрытки с изображениями новых моделей LADA. Результаты: охватили 24,5 млн пользователей против плановых17,5 млн и привлекли 277 тыс. в мини-приложение «ВКонтакте».
Нейросети полюбились бизнесу за возможность увеличить конверсию,персонализировать контент, оптимизировать рекламные бюджеты и повыситьэффективность.
Темная сторона нейросетей
Сейчас нейросети настолько популярны, что даже лидеры государствговорят о поддержке работающих с ними бизнесов. Внедрение разработок в сфере ИИстанет одним из условий получения 13 мер господдержки длясреднего и крупного бизнеса в России. Кроме того, Фонд содействия развитию малых форм предприятий внаучно-технической сфере ежегодно проводит конкурс на финансирование молодыхученых и малых предприятий, которые занимаются научными разработками с высокимпотенциалом коммерциализации. В 2022 году AdTech-компания Otclick получилагрант за проект «Разработка ИИ-модуля предсказания вероятности клика и егоинтеграция в рекламную платформу “Отклик АДВ”», а в 2023 — за кейс «Доработка икоммерциализация программатик-платформы для торгов по протоколу RTBOtClick».
С другой стороны, у внедрения нейронных сетей в бизнес-процессыесть негативные последствия. К ним относят:Внедрение ради внедрения, а не для улучшенияпроизводительности и эффективности
В digital-сегменте встречаются кейсы, когда компании говорят обиспользовании ИИ в решении тех вопросов, в которых он не будет эффективнеечеловека. Также бренды могут только говорить о внедрении, но не проводитьего.
Фальсификация работы с нейросетями
В 2024 году один из громких скандаловпроизошел с магазинами компании Amazon формата Just WalkOut. Согласно концепции, покупатели могли складывать товары в корзину ивыходить из магазина, а камеры со встроенным сканером подсчитывали суммупокупки. После этого с карты человека списывались средства и приходилэлектронный чек. Технология оказалась «иллюзией автоматизации», поскольку насамом деле в Индии более тысячи специально обученных сотрудниковпросматривали видео с камер и вручную идентифицировалипокупки.
Завышенные ожидания от работы с ИИ
Нейросети не решат все проблемы, а кейсы с их использованием невсегда успешны. Даже у нас есть пример прошлого года, когда мы запустилинейросеть для оптимизации CTR и кампании с использованием этого предикторавстали на сутки. Нейронная сеть решила, что в том массиве данных и объемепользователей больше нет людей, которые будут взаимодействовать с рекламой, иее нет смысла показывать. Это неизбежный этап обучения.
Так было и у «Яндекса», когда годовое обучение нейронной сетиподошло к концу, но она вдруг стала выдавать нерелевантные результаты. По этойпричине после пилота стоит сесть, посмотреть логи (записи, в которыхфиксируются действия, ошибки или другие значимые события, происходящие впрограмме) и проанализировать, что на этапе обучения пошло не так и почему неполучилось достичь желаемого.
Что не могут делать нейросети
Сейчас нейронные сети ограничены определенным циклом задач. Этонапоминает образное мышление: когда человек представляет кислый лимон, в головевсплывает один образ, а у нейросетей — 5 млн образов. Если попросить нейросетьсделать то, что не входит в ее образное мышление, она не решит задачу. В этомзаключается ее предел.
К тому же нейронные сети могут мыслить только в одном направлении:заточенная на написание текста программа не сможет хорошо генерировать картинкиили музыку. Для нейросетей пересечение опыта пока невозможно.
ИИ учится, когда сканирует тысячи образов. Например, сейчас нетуникальной нейронной сети, которая может оптимизировать рекламные кампании.
Есть предиктор по CTR, учитывающий определенное количество переменных, и длядобавления каждого нового параметра нейросеть должна обучаться две-тринедели.
Несмотря на возникающие проблемы и неоднозначность успехов ИИ,нейросети будут становиться популярнее, а компании продолжат внедрять их вработу. У ИИ большое будущее в сфере развлечений и искусства. С одной стороныбудет талантливый человек, а с другой — алгоритм, который просканировалмиллионы книг и на их основе помог талантливому человеку создать лучшее.
Мы наблюдаем эволюцию нейросетей от стадии непонимания простыхкоманд до осознанной беседы. «Алиса», которая есть у нас сейчас в телефонах иколонках, и «Алиса», которая будет там спустя пять лет, будут разительноразличаться. Для них нет предела совершенству в том количестве сервисов,которые они смогут предоставлять в будущем после непрерывного обучениякомандой «Яндекса».
Как приступить к работе с ИИ
В связи с активным развитием нейросетей перед людьми встают разныевопросы и задачи. Если вы управленец и хотите внедрить ИИ в свою работу, нужносформировать команду подходящих специалистов. Если вы находитесь на этапе сменывида деятельности или ее выбора, можно почитать о нейронных сетях и решить, кемхочется стать: разработчиком, Data Scientist или кем-то еще.
Рекомендации для топ-менеджеров
Изучите кейсы с использованием популярных нейросетей. Этого достаточно длятого, чтобы выбрать правильное направление.
Найдите хороших специалистов, которые продают не хайп, а действующиерешения для бизнеса на базе ИИ. Вы не будете разбираться в нейросетях так жехорошо, как это делает постоянно работающий с ними человек.
Оценивайте результат не с точки зрения хайпа, а со стороны эффективности.
Топ-менеджеру стоит понимать, что, если необходимых результатов нет, нужноотправлять нейросети на второй круг обучения либо отказаться от инструмента.
Это тоже нужно уметь и не бояться делать.
Советы для всех игроков диджитал-рынкаПостоянно пробуйте и тестируйте. Не стоитоткрещиваться от прогресса: ИИ действительно помогает в оптимизации рабочихпроцессов.
Нейросети не панацея от всего. Прежде чемвнедрять ИИ в бизнес, поймите, точно ли он сэкономит время и деньги. Подумав оцелесообразности, вы сможете применять нейросети там, где это действительнонеобходимо.
Сейчас уникальный момент для тех игроков, которые работают снейросетями, ведь они создают опыт и формируют рынок. Благодаря этимисследованиям в будущем будут писать книги о том, как работать с нейросетями иделать правильный выбор. Нет однозначного ответа на вопрос, нужны они илинет, — важно брать и пробовать. И пытаться позитивно использовать этотопыт.* Статистика искусственного интеллекта в блоге«Инклиент» на июль 2023 года по данным Statista. ** Деятельность Instagram и Facebook признана экстремистской изапрещена на территории РФ.
Каждый день в мире создается все больше нейросетей, которыепомогают людям оптимизировать процессы. Самыеизвестные из них: ChatGPT и Dall-E, Canva, AI Suite, GoogleGemini (бывший Bard), Quillbot и Perplexity AI. При этом они не только помогаютв рутинной работе, но и зачастую вдохновляют на творческие эксперименты.
Например, недавно в сети появились видео, на которых мужчина при помощинейросети создает из фруктов и овощей архитектурные шедевры. В Instagram** упользователя Faith Eksi более 1,2 млн подписчиков, а последнее видео набрало20,1 млн просмотров. В YouTube видео блогера набирают больше 50 тыс.просмотров.
Задачи, которые решают нейросети
HubSpot провели опрос, в котором приняли участие 1 350маркетологов, сейлзов, специалистов поддержки и SEO-специалистов из разныхстран мира. Согласно результатам, рекламщики используют ИИ в работе:
для создания контента — 48%;
анализа данных и составления отчетов — 45%;
поиска информации — 45%;
проведения исследований — 32%.
Среди российских маркетологов видны те же тенденции. Нейросетииспользуются в таргетированной и digital-рекламе в основном: Для создания креативов
ИИ хорошо справляется с написанием текста: слоганов, колонок и другихинформационных материалов. Кроме того, он позволяет создавать миллионыкреативов, в то время как способности человека ограничены. Штат дизайнеровмаленькой компании с задачей сделать тысячу картинок не справится, а снейросетями это сделать легко.
Для разработки различных алгоритмов, которые могут оптимизироватьрекламные кампании
Например, раньше таргетологи сталкивались с тем, что поиск гипотез посвязкам аудиторий заходил в тупик, и было непонятно, как еще привлечькачественные и дешевые лиды. Благодаря способности нейросетей обрабатыватьколоссальный массив данных эту проблему удалось решить: появилась возможностьгенерировать сотни новых уникальных гипотез. Для борьбы с фродом
Нейросети помогают работать с некачественным трафиком. Так, «Яндекс» сталпервой компанией в России, запустившей антифрод-технологию. Система работает наоснове алгоритмов машинного обучения, которые используют поведенческие факторыи технические сигналы.
Свежие кейсы применения ИИ в маркетингеРассмотрим несколько примеров использования нейросетей на рекламномрынке:
Кейс ТНТ: как использовать нейронародное творчество длязаставок телеканала
В июне 2023 года ТНТ запустили кампанию, в которой совместили творчестволюдей и инструменты ИИ. На сайте канала каждый мог сделать креатив на тему«Звезды ТНТ в российском колорите» в формате «Кто — Где — Что делает». Лучшиеидеи команда маркетинга воплотила в жизнь с помощью ИИ-инструментов.
Результаты: зрители ТНТ прислали около 2 тыс. идей, а роликнабрал 500 тыс. просмотров за несколько дней.
Кейс «Яндекс Лавки»: как создать собственный брендселективных продуктов и сделать его экосистемным проектомКреативная команда «Яндекс Лавки» создала айдентику СТМ с помощьюнейросетей.
Результаты: специалисты получили позитивную обратную связьот покупателей — продукты «Лавка 100» набрали 94% лайкинга (с помощью лайковпокупатели оценивают товары в приложении «Яндекс Лавки»). Кейс LADA, OMD Fuse и отдела Инновационных решений VK:как за 1,5 месяца привлечь 277 тысяч пользователей в мини-приложении«ВКонтакте»
В 2023 г. команда бренда LADA на базе нейросети разработала мини-приложение«ВКонтакте» с целью продвижения новых моделей LADA Vesta CROSS и LADA Vesta SE.
В основе сервиса — визуальная нейросеть. С ее помощью пользователи генерировалиоткрытки с изображениями новых моделей LADA. Результаты: охватили 24,5 млн пользователей против плановых17,5 млн и привлекли 277 тыс. в мини-приложение «ВКонтакте».
Нейросети полюбились бизнесу за возможность увеличить конверсию,персонализировать контент, оптимизировать рекламные бюджеты и повыситьэффективность.
Темная сторона нейросетей
Сейчас нейросети настолько популярны, что даже лидеры государствговорят о поддержке работающих с ними бизнесов. Внедрение разработок в сфере ИИстанет одним из условий получения 13 мер господдержки длясреднего и крупного бизнеса в России. Кроме того, Фонд содействия развитию малых форм предприятий внаучно-технической сфере ежегодно проводит конкурс на финансирование молодыхученых и малых предприятий, которые занимаются научными разработками с высокимпотенциалом коммерциализации. В 2022 году AdTech-компания Otclick получилагрант за проект «Разработка ИИ-модуля предсказания вероятности клика и егоинтеграция в рекламную платформу “Отклик АДВ”», а в 2023 — за кейс «Доработка икоммерциализация программатик-платформы для торгов по протоколу RTBOtClick».
С другой стороны, у внедрения нейронных сетей в бизнес-процессыесть негативные последствия. К ним относят:Внедрение ради внедрения, а не для улучшенияпроизводительности и эффективности
В digital-сегменте встречаются кейсы, когда компании говорят обиспользовании ИИ в решении тех вопросов, в которых он не будет эффективнеечеловека. Также бренды могут только говорить о внедрении, но не проводитьего.
Фальсификация работы с нейросетями
В 2024 году один из громких скандаловпроизошел с магазинами компании Amazon формата Just WalkOut. Согласно концепции, покупатели могли складывать товары в корзину ивыходить из магазина, а камеры со встроенным сканером подсчитывали суммупокупки. После этого с карты человека списывались средства и приходилэлектронный чек. Технология оказалась «иллюзией автоматизации», поскольку насамом деле в Индии более тысячи специально обученных сотрудниковпросматривали видео с камер и вручную идентифицировалипокупки.
Завышенные ожидания от работы с ИИ
Нейросети не решат все проблемы, а кейсы с их использованием невсегда успешны. Даже у нас есть пример прошлого года, когда мы запустилинейросеть для оптимизации CTR и кампании с использованием этого предикторавстали на сутки. Нейронная сеть решила, что в том массиве данных и объемепользователей больше нет людей, которые будут взаимодействовать с рекламой, иее нет смысла показывать. Это неизбежный этап обучения.
Так было и у «Яндекса», когда годовое обучение нейронной сетиподошло к концу, но она вдруг стала выдавать нерелевантные результаты. По этойпричине после пилота стоит сесть, посмотреть логи (записи, в которыхфиксируются действия, ошибки или другие значимые события, происходящие впрограмме) и проанализировать, что на этапе обучения пошло не так и почему неполучилось достичь желаемого.
Что не могут делать нейросети
Сейчас нейронные сети ограничены определенным циклом задач. Этонапоминает образное мышление: когда человек представляет кислый лимон, в головевсплывает один образ, а у нейросетей — 5 млн образов. Если попросить нейросетьсделать то, что не входит в ее образное мышление, она не решит задачу. В этомзаключается ее предел.
К тому же нейронные сети могут мыслить только в одном направлении:заточенная на написание текста программа не сможет хорошо генерировать картинкиили музыку. Для нейросетей пересечение опыта пока невозможно.
ИИ учится, когда сканирует тысячи образов. Например, сейчас нетуникальной нейронной сети, которая может оптимизировать рекламные кампании.
Есть предиктор по CTR, учитывающий определенное количество переменных, и длядобавления каждого нового параметра нейросеть должна обучаться две-тринедели.
Несмотря на возникающие проблемы и неоднозначность успехов ИИ,нейросети будут становиться популярнее, а компании продолжат внедрять их вработу. У ИИ большое будущее в сфере развлечений и искусства. С одной стороныбудет талантливый человек, а с другой — алгоритм, который просканировалмиллионы книг и на их основе помог талантливому человеку создать лучшее.
Мы наблюдаем эволюцию нейросетей от стадии непонимания простыхкоманд до осознанной беседы. «Алиса», которая есть у нас сейчас в телефонах иколонках, и «Алиса», которая будет там спустя пять лет, будут разительноразличаться. Для них нет предела совершенству в том количестве сервисов,которые они смогут предоставлять в будущем после непрерывного обучениякомандой «Яндекса».
Как приступить к работе с ИИ
В связи с активным развитием нейросетей перед людьми встают разныевопросы и задачи. Если вы управленец и хотите внедрить ИИ в свою работу, нужносформировать команду подходящих специалистов. Если вы находитесь на этапе сменывида деятельности или ее выбора, можно почитать о нейронных сетях и решить, кемхочется стать: разработчиком, Data Scientist или кем-то еще.
Рекомендации для топ-менеджеров
Изучите кейсы с использованием популярных нейросетей. Этого достаточно длятого, чтобы выбрать правильное направление.
Найдите хороших специалистов, которые продают не хайп, а действующиерешения для бизнеса на базе ИИ. Вы не будете разбираться в нейросетях так жехорошо, как это делает постоянно работающий с ними человек.
Оценивайте результат не с точки зрения хайпа, а со стороны эффективности.
Топ-менеджеру стоит понимать, что, если необходимых результатов нет, нужноотправлять нейросети на второй круг обучения либо отказаться от инструмента.
Это тоже нужно уметь и не бояться делать.
Советы для всех игроков диджитал-рынкаПостоянно пробуйте и тестируйте. Не стоитоткрещиваться от прогресса: ИИ действительно помогает в оптимизации рабочихпроцессов.
Нейросети не панацея от всего. Прежде чемвнедрять ИИ в бизнес, поймите, точно ли он сэкономит время и деньги. Подумав оцелесообразности, вы сможете применять нейросети там, где это действительнонеобходимо.
Сейчас уникальный момент для тех игроков, которые работают снейросетями, ведь они создают опыт и формируют рынок. Благодаря этимисследованиям в будущем будут писать книги о том, как работать с нейросетями иделать правильный выбор. Нет однозначного ответа на вопрос, нужны они илинет, — важно брать и пробовать. И пытаться позитивно использовать этотопыт.* Статистика искусственного интеллекта в блоге«Инклиент» на июль 2023 года по данным Statista. ** Деятельность Instagram и Facebook признана экстремистской изапрещена на территории РФ.