ИИ проникает во все сферы, и реклама не исключение. Нейросети помогают создавать контент, настраивать таргетированную рекламу, тестировать гипотезы и повышают эффективность маркетинговых кампаний. В этой статье расскажем, как крупные бренды применяют ИИ в рекламе.
Генерация текста
Нейросети используют для создания разного контента: описаний продуктов и услуг, объявлений, сторителлингов, акционных предложений. ИИ обучают на рекламных текстах разных стилей — информационных, убеждающих, креативных, повествовательных, призывающих к действию. После обучения программа может самостоятельно писать маркетинговый контент.
The Economist — международное издание, которое публикует статьи о экономике, политике, бизнесе и финансах. Компания использовала нейросети, чтобы прорекламировать подписку на журнал The Economist. ИИ создавал персонализированные объявления, которые видели только потенциально заинтересованные пользователи. Заголовки и другие элементы формировались онлайн. В итоге программа сделала около 60 объявлений и привлекла 10 000 новых подписчиков.
The Economist — международное издание, которое публикует статьи о экономике, политике, бизнесе и финансах. Компания использовала нейросети, чтобы прорекламировать подписку на журнал The Economist. ИИ создавал персонализированные объявления, которые видели только потенциально заинтересованные пользователи. Заголовки и другие элементы формировались онлайн. В итоге программа сделала около 60 объявлений и привлекла 10 000 новых подписчиков.
Оптимизация контекстной рекламы
Контекстная реклама — разновидность рекламы, которая показывается в зависимости от контекста поискового запроса. Она помогает расширить географию продаж и охватить большую аудиторию. Нейросети применяют для закупки контекстной рекламы и анализа ее эффективность. Например, сервис Albert автоматически покупает рекламу на популярных каналах: Facebook, Instagram (соц.сети признаны экстремистскими в России) и Google Рекламе. Еще ИИ отправляет сообщения потенциальным клиентам: email-рассылки, СМС, пуш-уведомления.
В 2016 году Campbell’s — крупнейший в мире производитель консервированных супов — оптимизировал контекстную рекламу с помощью ИИ. Компания сняла более 1800 роликов, которые показывали в препроллах на YouTube. Содержание рекламы менялось в зависимости от запросов пользователей и тематики видео. В итоге продажи Campbell’s выросли на 55%.
В 2016 году Campbell’s — крупнейший в мире производитель консервированных супов — оптимизировал контекстную рекламу с помощью ИИ. Компания сняла более 1800 роликов, которые показывали в препроллах на YouTube. Содержание рекламы менялось в зависимости от запросов пользователей и тематики видео. В итоге продажи Campbell’s выросли на 55%.
Прогнозирование поведения пользователей
Нейросети собирают и анализируют данные о покупателях — историю покупок, интересы, время, проведенное на сайте и т.д. После предсказывают, как клиенты поведут себя в будущем. Например, какие товары заинтересуют конкретного покупателя и с какой вероятностью он их приобретет. Еще ИИ помогает выделить группы пользователей со схожим поведением. В результате компании лучше понимают потребности разных сегментов ЦА и разрабатывают персонализированные предложения. Например, маркетплейс Amazon применяет алгоритм, который изучает поведение пользователей и создает индивидуальные рекомендации. Благодаря нейросети продажи Amazon увеличились на 35%.
Настройка таргетированной рекламы
Таргетированная реклама — это онлайн-реклама, направленная на определенный сегмент ЦА. Она учитывает демографические, поведенческие, географические, временные и психографические характеристики аудитории. Нейросети могут значительно оптимизировать настройку таргетированные рекламы. Программы анализируют и сегментируют ЦА, определяют наиболее подходящие параметры и тестируют маркетинговые креативы.
В 2018 году сеть оптик «Очкарик» провела эксперимент — использовала нейросеть для настройки таргетированной рекламы. Программа обработала миллионы аватарок пользователей «ВКонтакте», чтобы найти тех, кто носит очки. Алгоритм выявил 263 000 «очкариков» уже во время первого парсинга — автоматизированного сбора данных. Искать таких юзеров вручную было бы гораздо сложнее и дольше. Эксперимент оказался удачным — охват целевой аудитории вырос в 4 раза.
В 2018 году сеть оптик «Очкарик» провела эксперимент — использовала нейросеть для настройки таргетированной рекламы. Программа обработала миллионы аватарок пользователей «ВКонтакте», чтобы найти тех, кто носит очки. Алгоритм выявил 263 000 «очкариков» уже во время первого парсинга — автоматизированного сбора данных. Искать таких юзеров вручную было бы гораздо сложнее и дольше. Эксперимент оказался удачным — охват целевой аудитории вырос в 4 раза.
