Как ИИ используют в программатик-рекламе сейчас и чего ждать от него в будущем

Мнением поделился

Дмитрий Алехин

СТО программатик-платформы One Target.

Программатик — автоматизированная закупка таргетированной рекламы в Сети. С помощью имеющихся данных о пользователях бизнесу удаётся показывать аудитории наиболее релевантные объявления и максимально её заинтересовывать. Есть много способов сделать программатик-рекламу ещё более эффективным инструментом. Один из них — использование искусственного интеллекта.

В этой статье я расскажу, как искусственный интеллект может помочь предпринимателям, маркетологам и специалистам по трафику.

• Какие преимущества ИИ даёт рекламодателям
• Какие сложные задачи в таргетинге он умеет решать
• Как он упрощает анализ данных
• Какие есть ограничения на использование ИИ
• Чего ждать от ИИ в будущем

Какие преимущества ИИ даёт рекламодателям

Искусственный интеллект создаёт и персонализирует креативы — изображения и тексты. Благодаря этому рекламодатели экономят время, снижают расходы и риски, повышают конверсию.

Экономия времени. Системы на базе ИИ генерируют креативы за несколько секунд. Например, модели генерации изображений вроде Stable Diffusion рисуют наборы баннеров по техническому заданию. Качество рисунков, сгенерированных ИИ, сопоставимо с качествами креативов от дизайнеров, хотя ещё недавно нейросети рисовали людей с семью пальцами.

Также ИИ, например, оперативно и качественно корректирует тексты, если объявления не дают ожидаемого результата.

Снижение расходов. Большую часть работы по созданию креативов можно переложить на нейросети, а значит, не нанимать дизайнеров, авторов и других специалистов и не оплачивать их труд.

Например, ИИ помогает сэкономить на услугах переводчиков. Бренд может запускать объявление на русском, а нейросеть будет автоматически переводить его на иностранный язык с учётом нюансов грамматики и передачи смысла. ИИ-модель можно ориентировать на культурные особенности страны, в которой проводится рекламная кампания.

Снижение рисков. ИИ может проверять объявления на соответствие законодательству, в первую очередь закону о рекламе, и индивидуальным требованиям провайдеров. Это снижает риски для всех участников рекламной цепочки, ведь без проверки каждый из них может ошибиться и получить штраф.

Рост конверсии. ИИ может проводить A/B-тестирование креативов: самостоятельно делать 5–6 версий объявления, размещать их на разных площадках и оценивать, какая связка объявления и площадки приносит лучший результат. Участие человека в этом процессе минимизировано, но конверсия растёт.

Ещё ИИ может запускать эффективную рекламу без заранее заданного креатива. Допустим, вы продвигаете антивирус. Если пользователь зашёл посмотреть мангу (японский комикс), нейросеть может сгенерировать изображение с героями манги и подобрать текст объявления так, чтобы он соответствовал контексту. Такая реклама не оторвана от дизайна и контента страницы, а значит, пользователь с высокой долей вероятности обратит на неё внимание. Подобных решений на рынке пока не внедрили, но технологии ИИ уже позволяют их реализовать.

Какие сложные задачи таргетинга умеет решать ИИ

ИИ помогает таргетологам при недостатке или избытке данных о пользователе. При недостатке информации — сопоставляет все имеющиеся данные, используя свои алгоритмы. При избытке — обрабатывает массив данных быстрее, чем человек.

Допустим, нужно сопоставить характеристики пользователя с историей его поведения, чтобы лучше понять его интересы. Истории поведения нет или она невелика. В этой ситуации ИИ может проанализировать данные, которые есть у рекламодателя, и сопоставить их по нечёткой логике — то есть не по алгоритму, который задали, а по неявным взаимосвязям, которые ИИ выявляет сам. Это позволит понять интересы пользователя и предложить ему релевантный контент.

Другой пример: у бренда накоплено очень много данных, но выбрать из них действительно полезные для кампании сложно. Можно загрузить данные в большую языковую модель. ИИ будет автоматически обрабатывать информацию о пользователях, сопоставлять её с накопленными данными и параметрами кампании и предлагать, кому показывать рекламу.

Как искусственный интеллект упрощает анализ данных

Системы на базе искусственного интеллекта автоматизируют аналитику и делают то, чего человек не может, — отслеживают эффективность кампаний в режиме онлайн.

Как работает автоматизация? Искусственный интеллект способен собирать данные из разных источников, рассчитывать показатели, создавать отчёты с метриками, необходимыми работодателю. Процессы можно настроить так, что нейросеть будет делать эту работу за несколько минут.

Как работает анализ эффективности в режиме онлайн? Нейросети могут анализировать статистику кампаний и давать рекомендации по их настройке. Это ценно для рекламодателей: они могут получать информацию «здесь и сейчас», не беспокоясь о том, что тратят бюджет зря.

Какие есть ограничения на использование ИИ в программатик-рекламе

ИИ может быть недоступен из-за законодательных ограничений, недостаточно развитой IT-инфраструктуры и низкого качества данных.

Законодательные ограничения. Во всём мире ИИ находится в серой зоне с точки зрения законодательства. Например, в России его применение пока не регулируется, но обсуждения идут. Так, неясно, за кем остаются авторские права на созданный нейросетями контент. Чтобы избежать потенциальных рисков, рекламодатели активнее используют нейросети не для создания, а для модерации контента.

Недостаточные вычислительные мощности. В сфере автоматизации закупок рекламы и оптимизации кампаний в реальном времени речь идёт о миллионах сайтов и колоссальном объёме языковой информации. Чтобы обрабатывать её быстро, нужна мощная IT-инфраструктура. Создание таких систем требует значительных инвестиций и не всегда доступно бизнесу.

Низкое качество данных. Качество данных, на которых обучается ИИ, может создать ряд барьеров. Недостаточная точность или объём данных повышает вероятность нерелевантных рекомендаций.

Например, ИИ может не заметить недавние изменения в предпочтениях. Например, не учесть, что человек перестал интересоваться спортзалами из-за травмы, и определить его как представителя целевой аудитории на основании его старых запросов. В результате объявления будут показывать не тем, кому интересен продукт. Это приведёт к уменьшению ROI и «сжиганию» рекламного бюджета.

Чего ждать от ИИ в ближайшем будущем

Программатик-реклама уже меняется под влиянием искусственного интеллекта и будет меняться дальше. Вектор развития зависит, в частности, от того, что технологии будут предлагать не маркетологам, а пользователям. Точно предугадать, что будет дальше, нельзя, но можно рассмотреть один из возможных вариантов.

Так, скоро на рынке могут появиться цифровые ассистенты. Они будут заниматься повседневной онлайн-рутиной, освобождая человеку время для более креативных задач. Например, ассистент будет отвечать на типовые вопросы в мессенджерах, делать заказы в интернет-магазинах и так далее. Со временем человек будет реже лично заходить на сайты — это поменяет модель и средства доставки рекламы. Также ассистент, вероятно, будет автоматически отсеивать ненужный контент, к которому может относиться и реклама.

Как тогда рекламодатели будут продвигать свои товары и услуги? Эксперты по-разному видят возможные модели. Один из вариантов — нейросети смогут создавать умную рекламу, которую другие системы на базе ИИ (в том числе цифровой ассистент) будут воспринимать как полезный контент.

Главное об ИИ в программатик-рекламе 

• Искусственный интеллект умеет создавать и персонализировать креативы. Благодаря этому рекламодатели экономят время и бюджет, снижают риски, а конверсия растёт.
• Нейросети можно адаптировать практически к любым задачам в рекламе. Так, они умеют решать сложные задачи таргетинга, автоматизировать аналитику и отслеживать эффективность кампаний в режиме онлайн.
• Использование искусственного интеллекта в рекламе имеет ограничения. Применение ИИ пока не регулируется законодательством, мощные нейросети требуют развитой инфраструктуры и высокого качества данных. Но нейросети развиваются — и начинать использовать их нужно уже сейчас.