Искусственный интеллект и машинное обучение уже трансформируют технологический и маркетинговый ландшафт. От цифровых помощников до программного обеспечения для распознавания образов и «беспилотных» автомобилей – то, что когда-то было предметом научной фантастики, теперь становится реальностью. Но что именно это означает для менеджеров по рекламе?
ПРОГРАММНАЯ РЕКЛАМА
Программная реклама – это автоматизированный процесс покупки и продажи рекламных ресурсов через биржу, связывающий рекламодателей с «издателями». Этот процесс использует технологии искусственного интеллекта в реальном времени с демонстрацией на мобильных, «показных», социальных и видеоканалах. Он даже пробирается на телевидение (Seer Interactive).
Технологии искусственного интеллекта имеют алгоритмы, анализирующие поведение посетителя, позволяя оптимизировать кампании в реальном времени для аудитории, которая, скорее всего, будет конвертировать. Программные кампании имеют возможность собирать данные этой аудитории, чтобы затем более точно ориентироваться.
Покупка программных медиа включает использование DSP, SSP и DMP. DSP (платформы со стороны спроса) облегчают процесс покупки рекламных ресурсов на открытом рынке, они обеспечивают возможность охватить вашу целевую аудиторию за счет интеграции DMP (платформ управления данными). DMP собирают и анализируют значительное количество cookie-данных, чтобы затем позволить маркетерам принимать более обоснованные решения о том, кем может быть их целевая аудитория.
Классическим примером программной рекламы является SEM-реклама на таких каналах, как Google (AdWords), Facebook и Twitter. Такие компании, как PredictiveBid и основанный в Израиле «Альберт», решили сосредоточить свое внимание на программной рекламе.
Программные объявления приносят огромную эффективность для «инвентаризации» веб-сайтов и приложений-зрителей. Платформы, такие как Google и Facebook, устанавливают стандарт для эффективной рекламы. Можно предположить, что эти системы станут все более и более удобными для пользователей, и они позволяют «нетехническим» маркетерам и маркетологам начинать, запускать и измерять кампании в онлайн-режиме.
УЛУЧШЕНИЕ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ И РЕКЛАМНЫХ ОБЪЯВЛЕНИЙ
Необходимость искусственного интеллекта (AI) и множество его применений для маркетинга становятся все более очевидными. В то время как прежде многие бренды не решались исследовать множество преимуществ, предлагаемых им, сейчас все больше брендов «окунают пальцы ног в воды» искусственного интеллекта, они уже готовы принять его в качестве полезного компонента своих маркетинговых стратегий.
Создание лучших рекламных объявлений является одним из самых больших способов воздействия искусственного интеллекта на маркетинг. Способность брендов использовать AI для исследования и разработки важных маркетинговых аспектов, таких как поиск по ключевым словам, дает возможность маркетологам строить более интеллектуальные и эффективные рекламные объявления, которые должны приводить к большему количеству конверсий.
В течение многих лет маркетеры фокусировались на том, кому и когда показывать рекламу. AI позволяет им вместо этого сосредоточиться на том, какие сообщения показывать аудитории, чтобы бренды могли создавать мощные объявления, специфичные для целевой аудитории. Благодаря программному учету увеличение объема рекламы не влияет на ее качество.
Одна из форм AI, демонстрирующая значительные перспективы в этой области, – обработка естественного языка с помощью нейролингвистического программирования (NLP). NLP – это когнитивная технология машинного обучения, позволяющая находить тенденции в поведении и движении так же, как это делает человеческий мозг. Использование NLP, таким образом, будет соответствовать рекламным объявлениям с учетом контекста. Увеличение кликов и конверсии произойдет не только благодаря ключевым словам, как это было в прошлом.
У маркетологов имеется сегодня возможность получения большого количества данных о потребителях в результате того, что они делают на Twitter, Facebook и других цифровых каналах. Это заставляет маркетеров задаться вопросом, почему, несмотря на имеющиеся данные о сегодняшнем потребителе, мы все еще видим объявления, не относящиеся к индивидууму.
Проблема не продержится долго. Индивидуализированная, или персонифицированная, реклама – это текущий тренд, стоящий усилий. Традиционная сегментация аудитории умирает. Люди хотят и нуждаются в индивидуальном подходе, а AI поддерживает предпочтение клиента, и он будет продолжать генерировать и удовлетворять потребности людей в будущем.
ОБЕСПЕЧЕНИЕ AI-АКТУАЛЬНОСТИ В МАСШТАБЕ
Технологические достижения всегда создавали новые возможности для повествования и… маркетинга. Подобно тому как появление телевизора привело к эпохе действительно массовой рекламы и охвата, а интернет и мобильная связь – к новому уровню ориентации и контексту, AI изменит взаимодействие людей с информацией, технологиями, брендами и услугами. AI и машинное обучение могут приблизить нас к одной из самых популярных целей рекламы: актуальности в масштабе.
Темпы прогресса настолько быстро растут в этом пространстве, что полезно сделать паузу для переосмысления, что собой представляют на самом деле AI и машинное обучение. Работа над искусственным интеллектом представляет собой исследование того, как сделать машины умными или способными решать проблемы подобно тому, как это могут делать люди. По своей сути, машинное обучение – новый способ создания систем для поиска оптимального решения проблем.
В течение десятилетий программисты вручную кодировали компьютерные программы для обеспечения выходной информации (например, прогноза объема продаж) при вводе определенных входных данных (например, суммы рекламного бюджета). С машинным обучением мы учим компьютеры учиться, не программируя их с жестким набором правил. Мы делаем это, показывая системе несколько примеров, пока она в конечном итоге не начнет учиться на них. Например, обучение системы распознаванию разницы между кошкой и собакой было трудно сделать раньше, с традиционным программированием. С машинным обучением мы подпитываем систему различными маркированными изображениями кошек и собак; она смотрит на узоры и пиксели и начинает угадывать. В конечном счете она может начать распознавать разницу. Фактически это основа технологии, используемой в настоящее время в Google. 
Сегодня в Google очень мало технологий, не использующих AI и машинное обучение. AI изобретает существующие продукты, начиная с Maps to YouTube, и даже запускает новые впечатления. Возьмите Google-помощника. Сегодня Google Assistant – это первый реальный прогресс, наблюдаемый в создании истинного общения, приносящий, по сути, людям собственный личный Google. Он использует распознавание речи и понимание естественного языка, чтобы помочь людям сделать что-то в реальном мире (начиная от управления своими календарями), чтобы помочь им контролировать свои действия.
АДАПТАЦИЯ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ
AI заново «изобретает» уже существующие продукты, обеспечивает новый опыт их потребления и использования. Открываются более высокие ожидания, более персонализированные маркетинговые возможности. Что это значит для маркетологов и маркетеров? Дальнейшая интеграция технологий в физический мир создает новые потребительские взаимодействия, еще более простые и мгновенные. Высокие потребительские ожидания вскоре будут выше, чем когда-либо. Это создаст для рекламистов проблемы, но одновременно и предоставит отличные возможности.
Большая часть возможностей для маркетеров заключается в том, как AI поможет им в полной мере реализовать персонализацию и актуальность в масштабе. Благодаря платформам, таким как Search и YouTube, ежедневно охватывающим миллиарды людей, цифровые рекламные платформы, наконец, могут достичь коммуникации в масштабе. Шкала, в сочетании с индивидуальными настройками через AI, означает, что в скором времени появится возможность адаптировать рекламные кампании к намерениям потребителей. Это будет похоже на то, что в вашем кармане будет миллион планировщиков. Мы приближаемся к тому, что кампании и взаимодействия с клиентами станут более релевантными – от планирования до творческого обмена сообщениями с таргетингом, ориентированным на розничный опыт.
Мы сможем принимать во внимание все имеющиеся у нас на уровне заказчика сигналы и рассматривать не только такие вещи, как предпочтение потребителем цвета и тональности, но также историю покупок и контекстуальную релевантность. И все это будет оптимизировано «на лету» в режиме реального времени.
ПРИМЕР GOOGLE В ПОДАЧЕ РЕКЛАМЫ НАИБОЛЕЕ РЕЛЕВАНТНОЙ АУДИТОРИИ
Как AI может улучшить то, что вы делаете сегодня в своих промопроектах? Запуск телефона Pixel является хорошим примером того, как Google начинает работу.
Большая часть стратегии Google для запуска заключалась в экспериментировании с машинным обучением, которое помогло привлечь целевую аудиторию. Компания обратилась к новому инструменту Doubleclick под названием «Пользовательский алгоритм», использующему машинное обучение для увеличения количества просмотренных показов, приобретенных на премиальных местах размещения. Он повышает вероятность того, что реклама будет подана наиболее релевантной аудитории.
Результаты для Pixel оказались впечатляющими. По сравнению с другими кампаниями, которые не использовали этот инструмент, показы на премиум-ресурсах были выше в три раза, а цена за тысячу показов упала на 34%. Разумеется, оптимизация, обусловленная машинным обучением, дает возможности далеко за пределами медиатаргетинга.
Маргарита АКУЛИЧ
Технологичные реалии послужили основой для формирования современного ландшафта кибер-угроз. Типичный портрет жертвы -
