06.07.2023

Использование нейросетей в рекламе: от генерации текстов и картинок до оптимизации контекстной рекламы

Содержание
Со взлетом популярности ChatGPT стало появляться много приложений, которые предлагают по-своему применять нейросети для маркетинга. Работа команды Андаты тесно связана с развитием искусственного интеллекта, мы применяем и машинное обучение, и нейросети в работе над своими продуктами.

В этой статье разбираемся, какие бывают нейросети, какие из них часто применяются для задач в сфере рекламы и маркетинга. А в конце немного приоткроем свою кухню и расскажем, что происходит под капотом у Андаты — системы оптимизации рекламных кампаний.

Перейти сразу к тому, как устроен Оптимайзер Андата тут.

Искусственный интеллект, нейросети или машинное обучение — в чем разница?

Все эти термины из одной области, это вложенные понятия.

Искусственный интеллект — самый широкий термин. К нему относятся все представления о самостоятельных машинах, от тех, что решают узкие конкретные задачи, до тех, которые мыслят лучше человека, опережая его в профессиональных и социальных навыках и даже в плане бытовой мудрости. Первые уже реальны, вторые — пока фантастика.

Машинное обучение — одно из направлений искусственного интеллекта. В отличие от алгоритмических действий, которые заранее задаются как реакция на различные триггеры, машинное обучение позволяет искать и находить решения, опираясь на большие массивы данных. Машина получает данные и “обучается” на них. Сейчас это самое перспективное направление для решения бизнес-задач.

А нейросети — инструмент глубокого обучения, одного из множества видов машинного обучения. Изначально нейронные сети обучаются на размеченных наборах данных с явными закономерностями, а затем используют полученные знания для самообучения и достижения желаемых результатов. Как и человек, нейронная сеть сперва изучает свойства чего-то неизвестного, накапливает “опыт”, который потом можно использовать для решения прикладных задач, в зависимости от набора данных, который вы ей “скормите”.

Какие бывают нейросети

Есть более 30 разных типов нейронных сетей, каждый из которых предназначен для решения определенных типов задач. Всем известные продукты на основе нейросетей используют комбинации тех или иных видов. Наиболее интересны и востребованы три вида, о них и поговорим.

Сверточные нейронные сети

Их широко применяют в компьютерном зрении для распознания и обработки изображений. Сверточные нейронные сети обладают специализированными слоями, которые извлекают различные характеристики из изображений. Эти характеристики затем передаются в обычную нейронную сеть, которая осуществляет классификацию объектов на изображении.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети используют, например, для задач предсказания следующего слова в тексте. Для этого обрабатывают текстовый датасет, содержащий предложения, и обучают модель на основе предыдущих слов для предсказания следующего слова в каждом предложении.

Архитектура таких сетей позволяет учитывать контекст и последовательность слов в предложении. Каждый шаг обработки входных данных включает в себя передачу информации от предыдущего слова к следующему слову. Таким образом, сеть запоминает предыдущие состояния и использует их для принятия решений о следующем слове. Это позволяет RNN сгенерировать последовательность слов, которая продолжает логику и смысл текста на основе предыдущего контекста.

Генеративные модели

Это нейронные сети, которые создают новый контент — музыку, картинки, текст или видео. Один из видов таких сетей — генеративные состязательные сети. Они состоят из двух сетей — генератор и дискриминатор.

Генератор создает новые данные, а дискриминатор оценивает их реалистичность. Генеративная сеть создает нечто новое (например, изображения) на основе того, чему ее обучали, стараясь подражать оригиналу. А дискриминативная сеть оценивает, насколько эти данные выглядят реалистично? В итоге возникает состязание между генератором и дискриминатором: первый учится обманывать второго, а второй — раскрывать обман. Все кончается достижением баланса — генератор создает нечто, чем дискриминатор доволен, и результат его труда попадает в базу «оригиналов».

Задачи, которые решают нейросети в маркетинге

Midjourney, Stable Diffusion, ChatGPT и десятки других нейросетей из несложного развлечения стали вполне реальным инструментом для SMM, создания контента, дизайна и рекламы. Чаще всего их используют для простого и быстрого решения следующих задач:

1. Генерация изображений для рекламы

Помещать героев Гарри Поттера в сеттинг Восточной Европы 80-х забавно, но после волны интереса к нейроискусству никто не напишет про ваш бренд, что бы ИИ не нарисовал.

А вот научить нейросеть вашему фирменному стилю и попросить нарисовать 100 вариантов баннера можно. И важен тут не сам факт генерации, а сэкономленное на препродакшн время.

2. Тексты для SMM и рекламы

Натренированные на большом объеме данных нейросети хорошо справляются с простыми текстами. За ними приходится доделывать, избавляясь от слишком общих фраз, но за несколько итераций правок можно получить рабочий материал быстрее, чем создавать его с нуля.

3. Деловая переписка и иностранные языки

Одно из первых применений нейросетей, которое разошлось по интернету: «напиши письмо с претензией в службу поддержки». В итоге ChatGPT за два дня переписки помог решить вопрос, до этого тянущийся уже полгода.

В формальной переписке важно использовать общеупотребимые обороты, и текстовые нейросети очень хорошо их понимают. Как и синтаксис с пунктуацией на иностранных языках. Как использовать: можно попросить нейросеть составить формальные типовые письма в для разных этапов пути вашего клиента, или попросить проверить письма для клиентов на предмет ошибок.

4. Статистический анализ и контекстная реклама

Даже самый опытный штат аналитиков обрабатывает данные не так быстро, как это может делать машина. Строить гипотезы на основе аналитики, проверять теории и находить закономерности проще, когда механические расчеты занимают доли секунды, а не часы.

Расскажем подробнее о возможностях, которые дает использование нейросетей в рекламных кампаниях

Нейросети для оптимизации контекстной рекламы

С простыми разовыми задачами разобрались, поговорим о продвинутом использовании нейросетей в маркетинге. Какими задачами можно нагрузить искусственный интеллект, чтобы сэкономить время человека или быть впереди конкурентов?

1. Генерация заголовков для рекламы

Когда речь идет о контекстной рекламе, языковые модели нейросетей можно использовать для генерации ключевых поисковых запросов. На их основе можно создавать яркие заголовки и иметь широкий пул рекламных текстов для тестирования их эффективности.

2. Оптимизация и управление ставками

Сколько нужно аналитиков и маркетологов для крупной рекламной кампании, когда у вас крутятся сотни вариантов креативов? А когда нужно быстро и эффективно проверить новую гипотезу? Если мы хотим уследить за всеми параметрами и не уйти в минус по бюджету — очень много.

Нейросеть же можно научить управлять ставками на основе данных о конверсии, стоимости лида и количестве заявок.

Если у вас есть новая ключевая фраза, которая только начинает набирать показы, но еще не имеет кликов и конверсий, нейросеть может выбрать оптимальную ставку на основе своего опыта с похожими ключевыми фразами.

Нейросеть использует информацию о ключевых фразах, ставках, кликах, конверсиях и других метриках рекламной кампании. В процессе обучения она анализирует связи между ключевыми фразами, ставками и результатами рекламных кампаний. Нейросеть учится находить закономерности и паттерны, которые влияют на эффективность.

3. Коррекция кампаний и проверка гипотез в реальном времени

Заточенные под контекстную рекламу нейросети могут менять ставки, покупать трафик по заданной цели, масштабировать его закупку или удерживать заданную цену конверсии. При этом ИИ не ограничен в аналитических ресурсах: “просматривать” аналитику по кампании / фразе / условиям показа и делать выводы по всем имеющимся параметрам он может за секунды, в отличие от человека, которому на ту же задачу нужны десятки минут, а то и часы.

Нейросеть изучает данные, ищет корреляции и зависимости, изменяет ставки и замеряет результаты изменений. Результат — умное распределение бюджета с меньшими трудозатратами.

Применяем нейросети для управления рекламой на практике

Мы работаем над Оптимайзером рекламы уже не первый год и научили его анализировать данные по кликам и конверсиям в связке с ключевыми словами, соцдем данными, географией и другими параметрами показа объявлений, выдвигать и тестировать гипотезы. Совсем как настоящего аналитика. Рассказываем, как это работает.

1. Сквозная аналитика контекстной рекламы

Вы получаете полный обзор и анализ эффективности вашей рекламной кампании на всех этапах. Андата собирает и анализирует данные о кликах, конверсиях, расходах, а также показывает вам ключевые метрики, такие как CTR (кликабельность) и CPL (стоимость привлечения клиента), и многое, многое другое.

Это позволяет получить детальное понимание о работе рекламной кампании и оптимизировать ее по более конверсионным ключевые словам/часам/дням недели/городам/устройствам. Но и это делать самостоятельно не нужно — Андата умеет все это в один клик.

2. Оптимизацией занимается настоящая нейросеть

Андата использует передовые алгоритмы машинного обучения и нейросетевые модели для анализа и оптимизации ставок, поиска новых ключевых слов. Искусственный интеллект платформы непрерывно улучшается и самообучается, чтобы достичь наилучших результатов и обеспечить оптимальную эффективность рекламы. Снижение расходов на 30% при сохранении эффективности — это не миф.

Посмотреть кейсы >>

3. Применение автоматических стратегий оптимизации рекламы в пару кликов

В интерфейсе доступны несколько автоматических стратегий по улучшению работы кампаний. Внутри кампании нужно выбрать стратегию и цели, по которым кампания будет оптимизироваться. Система будет анализировать данные кампании по параметрам показа и корректировать ставки для достижения поставленных целей.

Подробнее о стратегиях >>
4. Динамический отчет по работе рекламных кампаний

Вся информация после интеграции с вашим рекламным кабинетом поступает в режиме реального времени.

Нейросеть не только обеспечивает доступ к подробной информации о показах, кликах, конверсиях, расходах и других метриках для рекламы, но и прогнозирует их изменение. А потом принимает решения, которые будут наиболее выгодными для вашей кампании.

Тратить время на самостоятельный анализ рекламных кампаний — дорого и менее эффективно. С усовершенствованием искусственного интеллекта и машинного обучения, нейросети могут выполнять 90% технической работы.

Андата Оптимайзер помогает достигать необходимых результатов в Яндекс.Директ, для этого у нас есть три стратегии оптимизации: автоматическую, масштабирование кампаний и удержание стоимости конверсий. При этом практические кейсы клиентов показывают, что снизить стоимость заявки на 20-30% при росте их количества на те же 20-30% при в разы меньших трудозатратах более чем реально.

Плюсы использования нейросетей в рекламе

Нейросеть для маркетинга учится постоянно. Если рекламная кампания работает и приносит конверсии, алгоритм добавит трафика, перераспределит бюджет. Если кампания не работает — отключит до слива денег. Или попробует понять, почему не работает? Попутно ставя эксперименты и добавляя ограничительные параметры. Это дает нейросети возможность адаптироваться к изменяющимся трендам и поведению пользователей сильно быстрее человека.

Итого нейросети в закупке трафика:

1. Помогают экономить время. Ручное определение ставок может быть трудоемким и затратным процессом. Вместо десятков часов изучения статистики вы получаете нужный результат гораздо быстрее.

2. Улучшают результаты. Нейросеть для настройки рекламы позволяет определить оптимальные ставки даже для новых ключевых фраз и умеет отслеживать тренды в реальном времени. Это помогает улучшить эффективность рекламных кампаний и повысить конверсию, не тратя при этом силы целого штата маркетологов.

3. Экономят деньги. Нейросеть может быстро адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и поведению пользователей. Хорошо выстроенная система проверки гипотез и автоматического биддинга не только повышает конверсии, но и снижает их стоимость.

Реклама с помощью нейросети — это и способ сэкономить, и возможность вырастить метрики, концентрируясь на стратегических задачах вместо ежедневного анализа эффективности кампаний.

Нейросети в рекламе пока не заменят творческую часть работы, но научиться использовать их в 2023 году — одно из лучших вложений времени как для собственника бизнеса, так и для специалиста по маркетингу.
Читайте также