Новость по компании ЯНДЕКС

2024-07-29T11:50:48+03:00

Новость: нейтральная. Не только картинки: как нейросети помогают бизнесу в онлайн-маркетинге. «Яндекс» и «Яков и Партнеры» подсчитали, что эффект от внедрения ИИ в России может достичь ₽4,2–6,9 трлн к 2028 году. Нейросети не просто создают контент. Как они меняют онлайн-маркетинг — в материале «РБК Трендов». Эксперты «Яков и Партнеры» и «Яндекса» опросили технических директоров крупнейших российских компаний в 15 ключевых для экономики индустриях. 20% респондентов признались, что уже используют генеративный ИИ в различных бизнес-функциях, 12% выявили приоритетные функции и сценарии для внедрения технологии, а 27% — точечно экспериментируют с нейросетями. «РБК Тренды» пообщались с экспертами из консалтинга и маркетинга, а также с представителями крупных корпораций, чтобы разобраться в эффективности искусственного интеллекта и неочевидных решениях, с помощью которых бизнес уже сейчас может ощутимо оптимизировать подходы к онлайн-маркетингу. Мария Азлецкая, исполнительный директор агентства digital-маркетинга icontext: «Мы используем генеративные ИИ-решения для подготовки исследовательской и аналитической базы, готовим драфты конкурентного анализа и проверяем креативные концепции, а также быстро анализируем существующие креативы клиентов и их конкурентов. На этапе внедрения — решения по автомаркировке рекламных материалов с использованием Machine Learning. Кроме того, тестируем подходы к маркетинговому прогнозированию на основе таких решений и собственных данных. Пользуемся ChatGPT, Сlaude, Midjourney. Среди российских решений предпочитаем YandexART, YandexGPT, «Шедеврум» и GigaChat». Создание контента. Генеративный искусственный интеллект — это в том числе нейросети, создающие различный контент, например изображения, видео или музыку. Они помогают бизнесу создавать тексты и картинки для рекламных объявлений. По данным «Яндекса», сегодня каждый десятый рекламодатель в «Яндекс Директе» использует иллюстрации, автоматически созданные с помощью нейросети YandexART. Нейросети помогают персонализировать дизайн объявлений, чтобы повысить вероятность клика по рекламе и совершения покупки. Добавление генеративных изображений в кампании в дополнение к собственным креативам может поднять количество целевых действий на 10–15%. Российские компании чаще всего используют генеративные нейросети в маркетинге и продажах — на них приходится 66% внедрений. На втором месте в этом вопросе (54%) сфера клиентского сервиса. За ней идет область исследований и разработок — 49%, а также информационные технологии — 31%. Такой широкий разброс неудивителен, ведь у изображений и текстов, созданных нейросетями, есть ряд преимуществ для бизнеса. На работы ИИ не распространяется авторское право — вы получаете уникальный контент. При должном умении составлять грамотные запросы можно использовать эти модели для создания достаточно точных медиаматериалов под самые специфические требования. Например, они за считаные секунды могут нарисовать котов-мушкетеров за чаепитием. И самое главное — сэкономят креативным специалистам массу времени. Максим Болотских, глава практики генеративного искусственного интеллекта и эксперт финансовой практики в «Яков и Партнеры»: «Инструменты генерации текстов и картинок начинают активно применяться в международных и российских компаниях. В Walmart заявляют, что время разработки рекламных баннеров и в целом кампаний сократилось почти в десять раз. Таких выдающихся эффектов удается добиться не всем, и очень многое зависит от того, как построен сам процесс. В Carrefour и Metro отметили рост CTR (click-through rate — показатель кликабельности) на 15–30%, когда начали применять инструменты генерации контента». По подсчетам экспертов, до 90% интернет-контента к 2026 году будут создавать нейросети. Конечно, искусственному интеллекту будет сложно заменить полноценного дизайнера, обладающего насмотренностью, чувством стиля и пониманием бренд-особенностей компании. Но работая в связке с генеративной моделью, такой специалист сможет снизить число рутинных операций и освободить значительное количество времени на более глубокие задачи. Например, нетрудно сравнить знакомые любому дизайнеру затраты на подбор изображений в сетевых фотобанках для создания финального визуала и генерацию картинки с помощью нейросети. Последнее может занять 10 минут против привычных 1–2 часов поисков на стоках. Несложная арифметика показывает, что с таким подходом компания ежемесячно будет получать как минимум 20 часов освободившегося рабочего времени креативного специалиста, которое тот потратит более эффективно. Мария Азлецкая, исполнительный директор агентства digital-маркетинга icontext: «Связки генеративных ИИ-инструментов снимают необходимость выведения дополнительного специалиста по контенту и снижают загрузку штатных маркетологов. Сгенерированные статьи так же эффективны, как и ручные аналоги, о чем говорят реальные цифры по итогам запусков кампаний с нашими клиентами. При этом их создание в несколько раз быстрее и дешевле. По нашим подсчетам, они ежегодно могут экономить бизнесу до ₽1,2 млн в фонде оплаты труда на одного специалиста». Работа с целевой аудиторией. По подсчетам McKinsey & Company, 67% компаний планируют больше инвестировать в искусственный интеллект в ближайшие три года. Уже сейчас более 20% бюджета расходуется на аналитический ИИ. Такие модели позволяют обрабатывать огромное количество информации из разных источников, чтобы решать сложные задачи бизнеса. Например, в Х5 использовали нейросеть, чтобы создать портреты покупателей «Пятерочки» и «Перекрестка» в разных регионах страны. В основу положили обезличенные данные о среднем чеке, возрасте, поле, знаке зодиака, а также предпочтениях в еде у пользователей программы лояльности «Х5 Клуб» из 67 регионов России. Валерий Стромов, технический директор «Яндекс Рекламы»: «Нейросети помогают сформировать более полный портрет целевой аудитории, повышая точность и эффективность таргетирования рекламы. Часто у бизнеса бывает одно представление о потенциальных клиентах, но в реальности их товары и услуги заказывают и совсем другие люди. Искусственный интеллект на основе колоссального объема данных о пользовательском поведении позволяет находить для компаний самые неожиданные сегменты потребителей». Например, так работают продвинутые алгоритмы, обученные на больших массивах данных. Нейросети учитывают пол, возраст, историю поисковых запросов и посещенных сайтов, опыт взаимодействия с рекламой, тематику площадок и много других атрибутов. ИИ обрабатывает эту информацию, находит взаимосвязи и делает выводы об интересах пользователей и принципах принятия решений. Это повышает уровень персонализации, а с ним — и конверсии в покупку. Несмотря на все плюсы ИИ-инструментов, им по-прежнему требуется участие человека. Специалистам необходимо мониторить предлагаемые моделями решения и вносить ручные корректировки, если искусственный интеллект пропустит какие-то важные для бизнеса аспекты. Михаил Ярцев, директор по стратегическому маркетингу торговой сети «Пятерочка»: «Для нас важно сохранять единый голос бренда во всех коммуникациях с гостями магазинов, следить, чтобы он был осмысленным, узнаваемым и приводил к эмоциональному контакту. Поэтому при создании сообщений не обойтись без вовлеченного участия людей. С другой стороны, развитие ИИ-инструментов открывает большие возможности для продвинутой аналитики аудитории. Мы сможем еще лучше представлять, чего хочет клиент, понимать его желания на уровне хорошего знакомого или друга. Это позволит строить коммуникацию с гостями более проактивно, предугадывать потребности до того, как покупатель скажет о них». Во «Вкусвилле» искусственный интеллект используют для более точной работы с аудиторией. Например, компания запустила чат-бот, который советовал покупателям, что им сегодня съесть из продукции магазина, основываясь на их предпочтениях. Кроме того, ИИ помогает «Вкусвиллу» анализировать клиентов. Анна Платова, лидер по онлайн-маркетингу во «Вкусвилле»: «Сейчас все смотрят практически до последних чеков на окупаемость инвестиций в рекламу. Мы тоже оцениваем окупаемость своих затрат на маркетинг. Нейросети в рекламе помогают более точно найти релевантных покупателей. Что это за люди? Совершившие одну покупку по акции или оставшиеся с нами надолго? Используют ли они доставку, ходят ли в магазины, свойственно ли им гибридное поведение? Все это помогает оптимизировать рекламу, строить прогнозы и дает понимание, какие инструменты эффективнее и приносят наибольший результат». Управление KPI. Модели искусственного интеллекта могут анализировать самые разные данные: время суток, геолокацию, поведение пользователей, их интересы и еще сотни факторов. На основе этой информации они автоматически корректируют рекламные ставки в реальном времени, чтобы добиваться максимальной финансовой эффективности маркетинга. Михаил Ярцев, директор по стратегическому маркетингу торговой сети «Пятерочка»: «Как и другие игроки рынка, мы применяем решения для автоматической закупки рекламы, в которых используются алгоритмы ИИ. Также инструменты Machine Learning помогают быстро обрабатывать результаты кампаний в перформанс-каналах и анализировать их. В среднем это значительно повышает эффективность менеджеров по рекламе — до 30%». Кроме того, современные модели умеют прогнозировать потенциальную эффективность рекламных кампаний, что помогает при управлении ими. Например, искусственный интеллект способен рассчитать наиболее эффективную ставку в рамках заданных ограничений и автоматически перераспределить бюджет, чтобы достичь целевых показателей. Валерий Стромов, технический директор «Яндекс Рекламы»: «В 2023 году рекламодатели «Яндекс Директа» получили на 30% больше конверсий по прежней цене — во многом благодаря нейросетям. Это значит, что компании получили на треть больше звонков и покупок без увеличения бюджета. Автоматические стратегии позволяют оптимизировать KPI бизнеса. Рекламодателю достаточно определить цель и ее ценность для бизнеса, а дальше алгоритмы начинают управлять ставками в аукционе автоматически в режиме реального времени, оптимизируя кампанию под заданную цель и генерируя конверсии по необходимой стоимости. Сейчас более 70% бюджетов рекламодателей «Яндекс Директа» уже управляются нейросетями». Косвенно ИИ-инструменты могут влиять и на другие показатели — от NPS (индекса потребительской лояльности) до репутационных метрик. Например, нейросети умеют обрабатывать открытые комментарии клиентов и распознавать узконаправленные «боли», о которых не знает бизнес. Это позволяет быть ближе к пользователям, быстро реагировать на изменения и предотвращать возможные потери. Автор: Денис Александров. Источник: www.trends.rbc.ru

Пост взят с международного финтех-медиа ресурса