Нейросети уже помогают в дизайне и видеопродакшене, ИИ — в разработке, ML используют в промышленности. А что задает тренды в сфере маркетинга?
Аналитик маркетинговой платформы Roistat Виталий Горюнов собрал пять технотрендов, которые меняют рынок digital-маркетинга прямо сейчас.
1. Визуализация на основе искусственного интеллекта
Нейросети давно помогают маркетологам в работе. В 2020 году появилась технология GPT-3 от Open AI. С ее помощью можно писать заголовки и короткие тексты (и даже стихи и прозу, если на то есть потребность), создавать скрипты на языках программирования для решения задач аналитики.
Умные алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут:
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для создания визуальных объектов в креативных индустриях активно применяется последние 2-3 года. Например, реклама с использованием дипфейка — образа Жоржа Милославского — у «Сбера» выходила еще в 2020. Но 2022-й отмечен буквально бумом рекламных дипфейков. На этом применение технологий искусственного интеллекта для визуализации не остановилось. Компании все чаще стали передавать нейросетям задачи иллюстраторов и веб-дизайнеров. Например, Samsung доверил нейросети отрисовку баннеров для соцсетей целого европейского подразделения. За счет этого компания смогла сэкономить деньги на агентствах-подрядчиках. Появляются кейсы, когда нейросети рисуют и более сложные объекты для бизнеса — например, веб-страницы. Причем вполне удовлетворяющие качеству.
Около 11% всех работников в России могут потеснить роботы, посчитали в НИУ ВШЭ.
Возможно, в будущем компании будут чаще предпочитать искусственный интеллект специалистам в рутинных задачах:
2. Технологии распознавания изображений
Визуальный поиск набирает обороты с конца 20-х годов. В 2019 году каждый четвертый запрос в интернете приходился на изображения.
Визуальный поиск повышает:
Визуальный поиск уже давно поселился в смартфонах пользователей. Например, Google Lens («Google Объектив») позволяет:
Для маркетологов и владельцев бизнеса визуальный поиск как технология интересен прежде всего этой последней опцией — возможностью найти товар по фото. Любой сфотографированный объект пользователь может поискать в Google, и если в выдачу попадет именно ваш продукт, то вы моментально получите потенциального покупателя.
В 2018 году Google Lens уже мог распознавать более миллиарда объектов. В 2022 сервис использовали более 8 млрд раз. Технологию использует не только Google.
Алгоритмы визуального поиска активно внедряют в свои платформы крупные социальные сервисы, ритейлеры и маркетплейсы:
Визуальный поиск нравится пользователям:
На технологию особенно стоит обратить внимание бизнесам в eCommerce: делать больше фотографий товаров и работать над качеством изображений.
3. Технология распознавания речи
По прогнозам Statista, мировой рынок распознавания речи вырастет с $10,7 млрд в 2020 году до $27,16 млрд к 2026 году со среднегодовым темпом роста в 16,8%.
Распознавание речи активно развивается в сфере голосового поиска.
Интерес пользователей к такому виду поиска объясняется простотой применения: вводить поисковый запрос вручную дольше, чем спросить Алису. Как подсчитали Ceros, 27% людей в мире уже пользуются голосовым поиском на мобильных устройствах. Голос — предпочтительный способ поиска для молодых людей.
Для маркетологов и владельцев бизнеса голосовой поиск интересен прежде всего с точки зрения поисковой оптимизации сайта. Если понравиться поисковым алгоритмам, можно стать той единственной компанией, которая попала в выдачу пользователю по голосовому запросу.
Особенно интересен голосовой поиск:
Распознавание речи как технология находит применение в сфере контроля качества обслуживания.
Например, сервисы речевой аналитики расшифровывают речь в аудиозаписях и переводят ее в текст, такую технологию предлагает и Roistat. Она экономит время на прослушивании всех звонков и помогает вовремя обнаруживать и улаживать конфликты с клиентами.
4. Распознавание лиц
Распознавание лиц сравнительно недавно проникло в маркетинг. Технология применяется, например, в физических торговых точках:
В 2021 году рынок распознавания лиц оценивался в $4,45 млрд со среднегодовым темпом роста 15,4% до 2028 года, по данным grandviewresearch. На розничную торговлю и электронную коммерцию приходится 21% этого дохода.
Технология распознавания лиц помогает делать более качественные рекомендации покупателям и повышать продажи. Например, калифорнийский бутик одежды Ruti внедрил собственную рекомендательную систему на базе распознавания лиц и искусственного интеллекта.
Когда покупатель заходит в магазин, компания может его распознать по камерам и использовать информацию о нем из CRM-системы:
Распознавание лиц применимо не только в офлайне. Технология может обогатить возможности таргетированной и персонализированной рекламы. Например, в 2018 году «Ашманов и партнеры» экспериментировали с этой возможностью, чтобы научить нейросеть распознавать по фото пользователей «ВКонтакте», которые носят очки. Цель эксперимента — сбор более качественных аудиторий для таргетинга. Для обучения нейросети использовали 263 тысячи аккаунтов. Тестирование показало, что рекламные кампании на аудиториях, собранных с помощью нейросети, здесь работали лучше, чем на таргетингах, собранных обычным способом.
В будущем распознавание лиц сможет улучшить персонализацию рекламы — например, для выбора предложения и формата его подачи можно использовать данные:
Несмотря на риски деанонимизации и утечки данных, пользователи ценят персональные рекомендации и готовы возвращаться к тем брендам, которые учитывают их особенности и предпочтения.
5. Использование данных о местоположении пользователя
По состоянию на 2022 год рынок геолокации оценивался в $16,09 млрд со среднегодовым темпом роста 15,6% до 2030 года. По данным исследования Lawless Research, 84% маркетологов используют данные о местоположении в своих маркетинговых и рекламных стратегиях, а 94% планируют внедрить их в будущем.
Технология уже давно позволяет бизнесу отправлять сообщения (SMS, push) пользователям, которые попадают в определенную зону. Теперь возможности расширились: данные о геолокации пользователей накапливаются и объединяются с другой информацией из CRM.
Компания может:
Такая аналитика может быть востребована для точек продаж — магазинов одежды, электроники и бытовой техники.
Итоги
Применение новых технологий может стать способом оптимизировать издержки и улучшить результаты маркетинга:
Аналитик маркетинговой платформы Roistat Виталий Горюнов собрал пять технотрендов, которые меняют рынок digital-маркетинга прямо сейчас.
1. Визуализация на основе искусственного интеллекта
Нейросети давно помогают маркетологам в работе. В 2020 году появилась технология GPT-3 от Open AI. С ее помощью можно писать заголовки и короткие тексты (и даже стихи и прозу, если на то есть потребность), создавать скрипты на языках программирования для решения задач аналитики.
Умные алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут:
- подсказывать, как лучше скорректировать ставки контекстной рекламы,
- рекомендовать, на какую еще аудиторию настроить объявления.
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для создания визуальных объектов в креативных индустриях активно применяется последние 2-3 года. Например, реклама с использованием дипфейка — образа Жоржа Милославского — у «Сбера» выходила еще в 2020. Но 2022-й отмечен буквально бумом рекламных дипфейков. На этом применение технологий искусственного интеллекта для визуализации не остановилось. Компании все чаще стали передавать нейросетям задачи иллюстраторов и веб-дизайнеров. Например, Samsung доверил нейросети отрисовку баннеров для соцсетей целого европейского подразделения. За счет этого компания смогла сэкономить деньги на агентствах-подрядчиках. Появляются кейсы, когда нейросети рисуют и более сложные объекты для бизнеса — например, веб-страницы. Причем вполне удовлетворяющие качеству.
Около 11% всех работников в России могут потеснить роботы, посчитали в НИУ ВШЭ.
Возможно, в будущем компании будут чаще предпочитать искусственный интеллект специалистам в рутинных задачах:
- отрисовке баннеров,
- создании коротких текстов и небольших видеороликов.
2. Технологии распознавания изображений
Визуальный поиск набирает обороты с конца 20-х годов. В 2019 году каждый четвертый запрос в интернете приходился на изображения.
Визуальный поиск повышает:
- количество просмотров продуктов на 48%,
- количество повторных посещений — на 75%,
- среднюю стоимость покупки — на 11%.
Визуальный поиск уже давно поселился в смартфонах пользователей. Например, Google Lens («Google Объектив») позволяет:
- загружать картинки или делать фото в приложении и затем находить похожие изображения,
- переводить текст с картинки,
- находить страницы в интернете об объектах, похожих на то, что загрузил или сфотографировал пользователь.
Для маркетологов и владельцев бизнеса визуальный поиск как технология интересен прежде всего этой последней опцией — возможностью найти товар по фото. Любой сфотографированный объект пользователь может поискать в Google, и если в выдачу попадет именно ваш продукт, то вы моментально получите потенциального покупателя.
В 2018 году Google Lens уже мог распознавать более миллиарда объектов. В 2022 сервис использовали более 8 млрд раз. Технологию использует не только Google.
Алгоритмы визуального поиска активно внедряют в свои платформы крупные социальные сервисы, ритейлеры и маркетплейсы:
- Pinterest (Pinterest Lens, появился в 2015-м, на два года раньше аналогичного сервиса Google),
- Snapchat (Camera Search),
- eBay (Image Search).
- Делать покупки, используя изображения, могут клиенты Asos — для этого интернет-магазин внедрил технологию Asos Style Match.
Визуальный поиск нравится пользователям:
- Не нужно вводить текст, можно просто добавить картинку;
- Проще найти желаемый товар, точь-в-точь как объект с загруженного изображения;
- Экономится время на изучение ассортимента.
На технологию особенно стоит обратить внимание бизнесам в eCommerce: делать больше фотографий товаров и работать над качеством изображений.
3. Технология распознавания речи
По прогнозам Statista, мировой рынок распознавания речи вырастет с $10,7 млрд в 2020 году до $27,16 млрд к 2026 году со среднегодовым темпом роста в 16,8%.
Распознавание речи активно развивается в сфере голосового поиска.
Интерес пользователей к такому виду поиска объясняется простотой применения: вводить поисковый запрос вручную дольше, чем спросить Алису. Как подсчитали Ceros, 27% людей в мире уже пользуются голосовым поиском на мобильных устройствах. Голос — предпочтительный способ поиска для молодых людей.
Для маркетологов и владельцев бизнеса голосовой поиск интересен прежде всего с точки зрения поисковой оптимизации сайта. Если понравиться поисковым алгоритмам, можно стать той единственной компанией, которая попала в выдачу пользователю по голосовому запросу.
Особенно интересен голосовой поиск:
- компаниям, чей бизнес связан с определенной локацией — клиникам, салонам, автомастерским;
- сайтам с контентом — блогам, агрегаторам, и сервисам доставки, такси.
Распознавание речи как технология находит применение в сфере контроля качества обслуживания.
Например, сервисы речевой аналитики расшифровывают речь в аудиозаписях и переводят ее в текст, такую технологию предлагает и Roistat. Она экономит время на прослушивании всех звонков и помогает вовремя обнаруживать и улаживать конфликты с клиентами.
4. Распознавание лиц
Распознавание лиц сравнительно недавно проникло в маркетинг. Технология применяется, например, в физических торговых точках:
- для персонализации опыта клиента,
- анализа наполняемости и проходимости заведений,
- подсчета среднего времени на принятие решения о покупке,
- анализа настроения и поведения покупателей.
В 2021 году рынок распознавания лиц оценивался в $4,45 млрд со среднегодовым темпом роста 15,4% до 2028 года, по данным grandviewresearch. На розничную торговлю и электронную коммерцию приходится 21% этого дохода.
Технология распознавания лиц помогает делать более качественные рекомендации покупателям и повышать продажи. Например, калифорнийский бутик одежды Ruti внедрил собственную рекомендательную систему на базе распознавания лиц и искусственного интеллекта.
Когда покупатель заходит в магазин, компания может его распознать по камерам и использовать информацию о нем из CRM-системы:
- его размеры,
- предпочтения в одежде,
- недавние покупки,
- является ли он постоянным клиентом.
Распознавание лиц применимо не только в офлайне. Технология может обогатить возможности таргетированной и персонализированной рекламы. Например, в 2018 году «Ашманов и партнеры» экспериментировали с этой возможностью, чтобы научить нейросеть распознавать по фото пользователей «ВКонтакте», которые носят очки. Цель эксперимента — сбор более качественных аудиторий для таргетинга. Для обучения нейросети использовали 263 тысячи аккаунтов. Тестирование показало, что рекламные кампании на аудиториях, собранных с помощью нейросети, здесь работали лучше, чем на таргетингах, собранных обычным способом.
В будущем распознавание лиц сможет улучшить персонализацию рекламы — например, для выбора предложения и формата его подачи можно использовать данные:
- о возрасте,
- гендере,
- настроении покупателей.
Несмотря на риски деанонимизации и утечки данных, пользователи ценят персональные рекомендации и готовы возвращаться к тем брендам, которые учитывают их особенности и предпочтения.
5. Использование данных о местоположении пользователя
По состоянию на 2022 год рынок геолокации оценивался в $16,09 млрд со среднегодовым темпом роста 15,6% до 2030 года. По данным исследования Lawless Research, 84% маркетологов используют данные о местоположении в своих маркетинговых и рекламных стратегиях, а 94% планируют внедрить их в будущем.
Технология уже давно позволяет бизнесу отправлять сообщения (SMS, push) пользователям, которые попадают в определенную зону. Теперь возможности расширились: данные о геолокации пользователей накапливаются и объединяются с другой информацией из CRM.
Компания может:
- Считать частоту посещения торговых точек;
- Вести статистику покупок по пользователям;
- Понимать, какой процент посетителей уходит, ничего не купив.
Такая аналитика может быть востребована для точек продаж — магазинов одежды, электроники и бытовой техники.
Итоги
Применение новых технологий может стать способом оптимизировать издержки и улучшить результаты маркетинга:
- Решения на основе искусственного интеллекта смогут забрать на себя создание простых креативов;
- Визуальный поиск позволяет получать больше теплых клиентов, если при этом позаботиться о качественном визуальном оформлении продуктов на сайте;
- Голосовой поиск набирает популярность, особенно у молодой аудитории, грамотная оптимизация сайта под голосовые запросы поможет увеличить объем целевого трафика из поиска;
- Распознавание лиц и использование данных о геолокации открывает для брендов новые возможности персонализации.
