ИИ в рекламе.

Что такое искусственный интеллект в маркетинге

Под искусственным интеллектом в маркетинге почти всегда имеют в виду алгоритмы машинного обучения, которые находят закономерности в больших массивах данных и делают на их основе прогнозы. Никакого мышления там нет: система видит, что люди с определённым набором признаков чаще покупают, и предлагает показывать им рекламу в первую очередь.

Это важно понимать с самого начала, потому что от правильного понимания зависит, чего ждать. Алгоритм не придумает вам позиционирование и не объяснит, почему клиенты уходят к конкуренту. Он хорошо делает три вещи: обрабатывает объёмы, которые человеку не осилить, замечает неочевидные связи и повторяет одно действие миллион раз без усталости.

При этом часть привычных инструментов давно работает на тех же алгоритмах, просто без громкого названия. Автоматические стратегии в рекламных кабинетах, подсказки в поиске, рекомендации товаров в интернет-магазине, фильтрация спама — всё это машинное обучение, которым вы, скорее всего, уже пользуетесь.

Где алгоритмы реально помогают

Анализ данных. Система обрабатывает историю заказов, поведение на сайте и данные рекламных кабинетов и показывает, какие сегменты приносят выручку, а какие только расходуют бюджет. Человек тоже может это сделать, но на выборке в несколько десятков тысяч событий он потратит недели и всё равно упустит часть связей.

Прогноз поведения. На основе прошлых данных алгоритм оценивает вероятность покупки, отказа или возврата. Практическая польза простая: понятно, кому стоит позвонить сегодня, а кому достаточно письма.

Персонализация. Подбор товаров, подборок и предложений под конкретного человека. Чем больше ассортимент, тем заметнее эффект: в каталоге на десять позиций рекомендательная система не нужна, в каталоге на десять тысяч без неё не обойтись.

Оптимизация рекламы. Автоматические стратегии распределяют бюджет между площадками и аудиториями быстрее, чем это делает специалист вручную. Задача человека смещается с управления ставками на постановку целей и контроль качества трафика.

Поддержка клиентов. Чат-боты закрывают типовые вопросы круглосуточно и снимают с сотрудников однообразную нагрузку. Подробно про их возможности и границы мы писали в отдельном материале.

Анализ тональности. Алгоритм проходит по отзывам и упоминаниям бренда и размечает их как положительные, отрицательные или нейтральные. Это позволяет заметить всплеск негатива в первые часы, а не через неделю.

Создание контента. Черновики текстов, варианты заголовков, расшифровки, описания товаров. Отдельный большой сюжет, которому посвящена статья про нейросети и контент.

Чего алгоритмы не делают

Они не заменяют понимание рынка. Модель обучается на прошлом и хорошо предсказывает продолжение того, что уже происходило. Изменился закон, ушёл крупный конкурент, поменялся сезон — прогноз перестаёт работать, и заметить это должен человек.

Они не исправляют плохой продукт и плохое предложение. Точный таргетинг просто быстрее покажет неподходящее предложение большему числу людей.

Они не отвечают за результат. Решение всегда остаётся за вами, и объяснять клиенту или руководителю придётся тоже вам. Ссылка на то, что «так решил алгоритм», в разговоре не работает.

Качество данных решает всё

Главное ограничение не в алгоритмах, а в том, чем их кормят. Модель учится на ваших данных, и если данные неполные или противоречивые, результат будет ровно таким же, только с видом научной точности.

Перед любым внедрением стоит проверить несколько вещей. Есть ли у вас единая база клиентов или она разбросана по таблицам и мессенджерам. Заполняется ли источник заявки и заполняется ли он одинаково всеми сотрудниками. Связаны ли рекламные кампании с реальными сделками или аналитика заканчивается на отправке формы. Хранится ли история покупок в пригодном для анализа виде.

Если ответ на большинство вопросов отрицательный, начинать нужно не с искусственного интеллекта, а со сквозной аналитики и порядка в учёте. Об этом подробно в материале о роли аналитики в кампании.

Как внедрять без лишних трат

Начните с задачи, а не с технологии. Сформулируйте, что именно хотите изменить: сократить стоимость заявки, поднять повторные продажи, разгрузить поддержку, ускорить подготовку контента. Под каждую из этих целей подходят разные инструменты, и часть из них уже встроена в сервисы, которыми вы пользуетесь.

Второй шаг — посчитать, сколько задача стоит сейчас. Если сотрудник тратит на неё два часа в неделю, дорогая платформа не окупится никогда. Если поддержка не справляется с потоком и клиенты уходят, окупится быстро.

Третий — пробовать на ограниченном участке. Один сегмент, одна кампания, одна категория товаров. Небольшой тест даёт понятный ответ за пару недель и не ставит под удар весь маркетинг.

Четвёртый — заложить время на обучение людей. Инструмент, в котором разобрался один человек и потом ушёл в отпуск, простаивает. Договоритесь заранее, кто отвечает за настройки и кто их проверяет.

О чём стоит подумать заранее

Работа с персональными данными регулируется законом, и передача клиентской базы в сторонний сервис — это не техническое, а юридическое решение. Проверьте, где физически хранятся данные и что написано в договоре с поставщиком.

Отдельный вопрос — граница допустимого в персонализации. Предложение, которое выглядит слишком осведомлённым о личной жизни человека, вызывает не благодарность, а тревогу. Этическую сторону работы с большими массивами данных мы разбирали здесь.

И последнее: любые тексты и изображения, сделанные с помощью алгоритмов, остаются вашей зоной ответственности. Проверять факты, цифры и формулировки перед публикацией нужно так же, как за начинающим сотрудником.

Если вы хотите, чтобы автоматические стратегии в рекламе действительно работали на выручку, начинать стоит с корректной настройки кампаний и целей. Это отдельная услуга по настройке рекламы, и без неё алгоритмы оптимизируют не то, что вам нужно.