G
Gustav
Команда форума
Администратор
- Сообщения
- 26.410
- Лайки
- 51.221
Нейронные сети и маркетинг
Искусственный интеллект и нейронные сети — это уже не научная фантастика, а часть нашей жизни, которая с каждым годом становится все значительнее. Эти технологии обещают помочь брендам лучше узнать своих покупателей и максимально персонализировать коммуникации.
Что происходит?
О том, что нейронные сети могут полностью изменить картину в сфере маркетинга активно заговорили в 2015 году, когда агентство M&C Saatchi London разместило интерактивную рекламу на остановке. Баннер анализировал лица проходящих мимо людей (с помощью Kinect) и почти мгновенно перестраивал свой дизайн и контент в зависимости от выражений лиц “зрителей”. Алгоритм “выбирал” из тысяч разных картинок и шрифтов, чтобы выявить самую эффективную комбинацию.
IT-корпорации уходят от жестких алгоритмов к системам, похожим по “мышлению” на человеческий интеллект: визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений. Эти программы способны к самообучению. Они делают выводы и находят решение на их основе. Это повлияет на весь маркетинг: от исследований рынка до коммуникаций с пользователями.
Исследования рынка
В основе продаж лежат эмоции, поэтому компании тратят миллионы на анализ своих потенциальных потребителей.
Американская компания Emotient разработала систему, которая сканирует мимику пользователя (радость, злость, восторг и т.д.) и оценивает его эмоциональный фидбек.
Эту систему уже применял производитель стирального порошка при выборе отдушки для нового продукта. Технология безошибочно спрогнозировала, какой аромат станет самым популярным. Со временем такие системы обещают заменить традиционные методики.
Компания BBC тоже обратилась к искусственному интеллекту (ИИ). Отношение зрителей к разным передачам оценили на основе их активности в соцсетях и блогах. Автопроизводитель KIA использовал Watson (суперкомпьютер IBM) для выбора агентов влияния в соцсетях.
Медиапланирование
Перед маркетингов стоит задача оптимально распределить бюджет по площадкам. С этой задачей с легкостью справляется “умный” алгоритм. Ему же можно поручить рутину: отправка баннера или отчета, анализ. Многие процессыы в рекламе уже сегодня легко оптимизировать.
В 2017 году о programmatic не говорит только ленивый маркетолог: компании HIS и SpotX выяснили, что к 2020 году не менее половины доходов от размещения видеорекламы придут отсюда. В результате таких кампаний получают терабайты данных, для оперативной обработки которых требуется ИИ. А нейронные сети помогают оптимизировать креатив в реальном времени.
Rocket Fuel эффективно таргетировали аудиторию. Они точно попали в потенциальных клиентов, правильно подбирая время общения. Мобильная видеоплатформа LoopMe использует ИИ для выбора рекламы в зависимости от устройства и категории зрителей.
Мониторинг
Нейронные сети способны в корне изменить ситуацию на рынке мониторинга. «Умные» программы способны не только собирать упоминания, но и проводить анализировать сообщения с точки зрения структуры и эмоций, а потом самостоятельно делать выводы. Компании смогут в реальном времени отслеживать поведение целевой аудитории без помощи аналитиков.
Сейчас Facebook с помощью ИИ распознает запрещённый фото- и видеоконтент. Скоро такие технологии станут доступнее и компании смогут мониторить не только текстовые сообщение, но и изображения и видео в Instagram, YouTube и других ресурсах.
Коммуникации
Сейчас главный пример применения ИИ в быту — это Siri, Google Now, Cortana, то есть персональные ассистенты. Они определяют, чего хочет пользователь, и отвечают на его запрос. Вскоре они начнут возьмут на себя и более серьезную задачу: смогут рекомендовать продукты и сервисы на основе чужих обзоров, настроения юзера или его пользовательского опыта. Компании смогут интегрироваться в эту систему рекомендаций.
Это работает не только в чат-ботах. Для продвижения бренда Knorr в развивающихся странах, где доступ в интернет бывает ограничен, компания Uniliever запустила кулинарного SMS-помощника по имени Шеф Венди.
Другой пример “интеллектуальной” коммуникации показал бренд спортивной и туристической одежды North Face. Они запустили онлайн-помощника, который способен коммуницировать как реальный консультант. Он задает пользователям вопросы и дает рекомендации. За два тестовых месяца к помощнику обратились 50 тысяч клиентов. Они пробыли на сайте в среднем на две минуты дольше, чем в прошлый раз.
В чем подвох?
Перспективы впечатляют, но технологии ИИ пока только начали приходить в маркетинг. Пока основная проблема и одновременно задача — научить алгоритмы эмпатии.
Многие опасаются, что реклама очень глубоко проникнет в нашу жизнь и будет раздражать. Но негативный отклик вызывает не любая реклама, а реклама бесполезная. Когда технологии, основанные на нейронных сетях, начнут полноценно применяться, маркетинг научится определять потребности и желания пользователя даже до того, как они возникнут. Возможно, даже слоганы будут меняться в зависимости от пользователя и восприниматься как рекомендация друга. Такая реклама будет хорошо таргетирована и вызовет только положительную реакцию — она будет доходить до пользователя в нужное время и нужном месте.
Искусственный интеллект и нейронные сети — это уже не научная фантастика, а часть нашей жизни, которая с каждым годом становится все значительнее. Эти технологии обещают помочь брендам лучше узнать своих покупателей и максимально персонализировать коммуникации.
Что происходит?
О том, что нейронные сети могут полностью изменить картину в сфере маркетинга активно заговорили в 2015 году, когда агентство M&C Saatchi London разместило интерактивную рекламу на остановке. Баннер анализировал лица проходящих мимо людей (с помощью Kinect) и почти мгновенно перестраивал свой дизайн и контент в зависимости от выражений лиц “зрителей”. Алгоритм “выбирал” из тысяч разных картинок и шрифтов, чтобы выявить самую эффективную комбинацию.
IT-корпорации уходят от жестких алгоритмов к системам, похожим по “мышлению” на человеческий интеллект: визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений. Эти программы способны к самообучению. Они делают выводы и находят решение на их основе. Это повлияет на весь маркетинг: от исследований рынка до коммуникаций с пользователями.
Исследования рынка
В основе продаж лежат эмоции, поэтому компании тратят миллионы на анализ своих потенциальных потребителей.
Американская компания Emotient разработала систему, которая сканирует мимику пользователя (радость, злость, восторг и т.д.) и оценивает его эмоциональный фидбек.
Эту систему уже применял производитель стирального порошка при выборе отдушки для нового продукта. Технология безошибочно спрогнозировала, какой аромат станет самым популярным. Со временем такие системы обещают заменить традиционные методики.
Компания BBC тоже обратилась к искусственному интеллекту (ИИ). Отношение зрителей к разным передачам оценили на основе их активности в соцсетях и блогах. Автопроизводитель KIA использовал Watson (суперкомпьютер IBM) для выбора агентов влияния в соцсетях.
Медиапланирование
Перед маркетингов стоит задача оптимально распределить бюджет по площадкам. С этой задачей с легкостью справляется “умный” алгоритм. Ему же можно поручить рутину: отправка баннера или отчета, анализ. Многие процессыы в рекламе уже сегодня легко оптимизировать.
В 2017 году о programmatic не говорит только ленивый маркетолог: компании HIS и SpotX выяснили, что к 2020 году не менее половины доходов от размещения видеорекламы придут отсюда. В результате таких кампаний получают терабайты данных, для оперативной обработки которых требуется ИИ. А нейронные сети помогают оптимизировать креатив в реальном времени.
Rocket Fuel эффективно таргетировали аудиторию. Они точно попали в потенциальных клиентов, правильно подбирая время общения. Мобильная видеоплатформа LoopMe использует ИИ для выбора рекламы в зависимости от устройства и категории зрителей.
Мониторинг
Нейронные сети способны в корне изменить ситуацию на рынке мониторинга. «Умные» программы способны не только собирать упоминания, но и проводить анализировать сообщения с точки зрения структуры и эмоций, а потом самостоятельно делать выводы. Компании смогут в реальном времени отслеживать поведение целевой аудитории без помощи аналитиков.
Сейчас Facebook с помощью ИИ распознает запрещённый фото- и видеоконтент. Скоро такие технологии станут доступнее и компании смогут мониторить не только текстовые сообщение, но и изображения и видео в Instagram, YouTube и других ресурсах.
Коммуникации
Сейчас главный пример применения ИИ в быту — это Siri, Google Now, Cortana, то есть персональные ассистенты. Они определяют, чего хочет пользователь, и отвечают на его запрос. Вскоре они начнут возьмут на себя и более серьезную задачу: смогут рекомендовать продукты и сервисы на основе чужих обзоров, настроения юзера или его пользовательского опыта. Компании смогут интегрироваться в эту систему рекомендаций.
Это работает не только в чат-ботах. Для продвижения бренда Knorr в развивающихся странах, где доступ в интернет бывает ограничен, компания Uniliever запустила кулинарного SMS-помощника по имени Шеф Венди.
Другой пример “интеллектуальной” коммуникации показал бренд спортивной и туристической одежды North Face. Они запустили онлайн-помощника, который способен коммуницировать как реальный консультант. Он задает пользователям вопросы и дает рекомендации. За два тестовых месяца к помощнику обратились 50 тысяч клиентов. Они пробыли на сайте в среднем на две минуты дольше, чем в прошлый раз.
В чем подвох?
Перспективы впечатляют, но технологии ИИ пока только начали приходить в маркетинг. Пока основная проблема и одновременно задача — научить алгоритмы эмпатии.
Многие опасаются, что реклама очень глубоко проникнет в нашу жизнь и будет раздражать. Но негативный отклик вызывает не любая реклама, а реклама бесполезная. Когда технологии, основанные на нейронных сетях, начнут полноценно применяться, маркетинг научится определять потребности и желания пользователя даже до того, как они возникнут. Возможно, даже слоганы будут меняться в зависимости от пользователя и восприниматься как рекомендация друга. Такая реклама будет хорошо таргетирована и вызовет только положительную реакцию — она будет доходить до пользователя в нужное время и нужном месте.
