Маркетинг все больше уходит в digital, поскольку интернет — это многомиллионная аудитория и основной канал продаж. Для справки — объем e-grocery (продажа продуктов питания) в 2023 году эксперты оценили в 918 млрд рублей, а общее количество заказов в сегменте e- e-commerce достигло 5 млрд. Это на 41 % больше, чем в 2022.

Логично, что для продвижения товара применяют новые методы и цифровые технологии. В том числе сервисы на базе искусственного интеллекта.  Существуют ли нейросети для маркетологов и как они могут помочь в работе – давайте разбираться.  

Существуют ли нейросети для маркетологов

Особенных, заточенных под маркетинговые задачи, нет. Любые алгоритмы на основе ИИ умеют генерировать текст, писать код. Преобразуя цифры в удобный формат диаграмм, графиков. Вот несколько примеров, когда нейронная сеть помогала прогнозировать спрос, улучшать юзабилити сайтов и даже создавать новые продукты:

  • Amazon – ИИ анализируют поведение покупателей, упрощая прогнозирование спроса, управление запасами;
  • Netflix – за счет ИИ получилось улучшить систему рекомендаций, увеличить количество просмотров;
  • Coca-Cola – AI обрабатывал данные о вкусах покупателей для разработки рецептуры напитка, который бы понравился большинству, так появился Cherry Sprite.

Один из российских онлайн-кинотеатров применяет нейронные сети, чтобы усовершенствовать систему поиска и персонализировать подборки фильмов, сериалов. А также выводить на экран предложения компаний-партнеров, которые точно будут интересны конкретному зрителю. 

Популярные сервисы

Приведем список самых известных

  • Chat GPT 4 – в первой версии наделал много шума и вызвал интерес к ИИ;
  • Yandex GPT – языковая модель, дающая более корректную информацию, поскольку имеет неограниченный доступ к интернету; 
  • Hypotenuse AI – умеет генерировать посты для блога, описания товаров, адаптировать их под разные платформы, сохраняя фирменный стиль бренда;
  • You.com – поисковик с встроенным чат-ботом для обратной связи с посетителями
  • Flair – берет на себя выполнение рутинных заданий, может подготовить рекламное предложение.

Вообще, можно использовать любой алгоритм, изучив возможности и соотнеся с типом бизнес-задач, выбрать нужный вариант. 

Плюсы и минусы

Начнем с преимуществ. Алгоритмы умеют анализировать поведение пользователей, находить закономерности, часто неочевидные. Эти закономерности можно использовать для точной настройки таргетинга, персонализации рассылок. А это — сокращение бюджетов при увеличении эффективности. 

Как пример – онлайн сервис персонального стиля Stitch Fix разработал ПО, оценивающее поведение посетителей по десятку параметров, выясняя, какая одежда нравится клиентам. А стилисты, на основе аналитики, делают персонализированные подборки, которые будут интересны конкретной группе людей. 

Нейронные сети обрабатывают информацию быстрее, поэтому им можно делегировать рутинные задачи. Генерирование простого контента, рассылки и типовые описания для карточек интернет- магазинов. Сложные тексты AI пока не даются — получаются неинтересными, скучными, часто с фактологическими или просто логическими ошибками. Плюс «машинный» стиль написания легко считывается. 

Алгоритм может нарисовать картинку по запросу, озвучить видеоролик, придумать идеи для рекламы. Сгенерировать логотип и перевести текст на иностранный язык. Но самое главное – ИИ принимает решение на основе цифр, без искажений, связанных с эмоциональным восприятием. 

Недостатки у нейронок тоже есть, и их немало. Главный – это цена внедрения, интеграции, увеличение расходов на расширение штата персонала для технической поддержки ПО. Кроме этого:

  • качество контента зависит от исходных данных – если сеть обрабатывает недостоверную, ошибочную информацию, содержание текста будет таким же недостоверным и ошибочным;
  • сложность с промтами – чтобы нейронка хорошо выполнила задачу, придется думать, как сформулировать промт.

ИИ не умеет интерпретировать запросы. Как она обыграет ключевые слова и выдаст ли нормальный ответ с первой попытки, или придется корректировать промт несколько раз, предугадать невозможно. В итоге — сокращение времени на подготовку контента, которое тратится на проверку, корректировку. 

Что важно знать

Поскольку использование сервисов с AI никак не регламентируется, остаются вопросы этичности, безопасного хранения данных. ИИ могут использовать электронные адреса, номера телефонов пользователей, истории посещений сайтов, открытую информацию из соцсетей, что вряд ли кому-то понравится. Уже возникали проблемы с авторским правом и утечками. Что точно не пошло на пользу репутации компаний.  Поэтому нейросеть для маркетолога – хороший инструмент, но требующий аккуратного применения. 

Советы и рекомендации

Главное, что нужно помнить — корректность решения задачи зависит от правильной формулировки промта. Если попросить нейросеть просто написать продающее описание для брюк, то с большой вероятностью получите общие фразы. Поэтому пишите задание развернуто. То же самое с картинками. 

При сборе аналитики принцип формулировки промта будет примерно таким же. Давайте четкие критерии для отбора. Например, если нужно сегментировать ЦА для прогнозирования продаж нового товара задавайте параметры по:

  • возрасту;
  • предпочтениям;
  • «болям», которые нужно закрыть;
  • возражениям, с которыми придется работать. 

По итогу можно будет определить, как позиционировать новый продукт («боли»), какая цена будет приемлемой (возражения), а какая отпугнет покупателей. Только не забывайте, что AI просто инструмент, который упрощает сбор, систематизацию данных. Но не исключает проверку, оценку полученных результатов. 

Если в планах построить карьеру в интернет-маркетинге, понимать принцип позиционирования, продвижения товара, стоит пройти обучение. В нашем университете есть программы, рассчитанные на новичков и профи. Для предпринимателей и тех, кто только планирует открыть бизнес.