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

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.

Все эти термины из одной области, это вложенные понятия.

Искусственный интеллект (AI) — 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 (ML) — 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 (NN) — 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».

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.

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 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, нейросеть 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.

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».

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

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.

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.

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 для разных этапов пути вашего клиента или попросить проверить письма для клиентов на предмет ошибок.

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, такие как ChatGPT, способны генерировать креативные идеи для маркетинговых кампаний, что может значительно ускорить процесс брейнсторминга. Искусственный интеллект анализирует огромные массивы данных и предлагает уникальные и нестандартные идеи для продвижения бренда. Это позволяет маркетологам сосредоточиться на реализации самых перспективных концепций, не тратя время на начальные этапы генерации идей.

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?

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.

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.

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.

Нейросети способны эффективно сегментировать аудиторию на основе анализа поведенческих и демографических данных. Благодаря искусственному интеллекту можно создавать точные сегменты пользователей, учитывая их поведение, интересы и предыдущие взаимодействия с брендом.

Это позволяет делать маркетинговые кампании более персонализированными и релевантными для каждого сегмента аудитории. Например, нейросеть может определить, в какое время суток определенные группы пользователей более склонны совершать покупки, или какие продукты вызывают наибольший интерес у различных демографических групп.

Рассказываем, как это работает.

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.

В интерфейсе Андата доступны несколько автоматических стратегий для улучшения работы кампаний. Выберите стратегию и цели внутри кампании, по которым она будет оптимизироваться. Система будет анализировать данные кампании по параметрам показа и корректировать ставки для достижения поставленных целей, обеспечивая максимальную эффективность и результативность.

Подробнее о стратегиях >>

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