"Если бы рекламная индустрия действительно хотела автоматизации, это случилось бы лет 20 назад" | Есть мнение ...

Дата публикации: 14.07.2023
Раздел: Есть мнение ...

Такое мнение высказал Михаил Степнов, директор по AdTech Big Data МТС на прошедшей накануне сессии Promartech в рамках форума E+ Grand Summer Forum. По его словам, для этого есть несколько стоп-факторов: нежелание игроков доинвестировать и убрать человека из процесса. Как сегодня технологии меняют рынок маркетинга и возможно ли, что ИИ заменит человека — в главных тезисах сессии.

Изменит ли ИИ MarTech

Применимость и эффективность ИИ уже давно очерчена, делится Михаил Степнов. Главное достоинство технологии — оптимизация процессов, внедрение в массовые функции для автоматизации. Отчасти даже в интеллектуальные — написать текст, рассчитать и оптимизировать медиаплан. Соцсети, рекомендательные сервисы уже давно заточены под ИИ.Предиктивные модели в маркетинге, по словам Наталии Балута, директора департамента инноваций и аналитики Group4Media, уже лет шесть назад доказали свою эффективность, завоевав награды Effie (сегодня E+ Awards).

Она также заметила, что автоматизация дает бизнесу колоссальный выигрыш. На чем еще повышать прибыль, если не на этом. Однако есть разница между технологиями, как наукой, и тем, что бизнес и маркетинг считает нужным взять в работу. В этот момент важно, будет ли выигрыш от внедрения технологии? Именно отсутствие выигрыша тормозит процесс. С ней согласен и Михаил Степнов, по его мнению, если бы рекламная индустрия хотела автоматизации, это случилось бы лет 20 назад. Даже с автоматизацией создания десятков тысяч креативов под performance, о котором говорил Альберт Усманов из S8 Capital, есть сложности. Потому что вокруг этого есть еще процесс: результаты надо отсеять, доработать, но, что сложнее, согласовать с заказчиком и загрузить в ОРД.

Не стоит также ожидать, что нейросеть может стать советчиком и правой рукой. Это все еще модель, которая прогнозирует следующее слово, а смыслы, которые мы видим в ответах, загружены во время обучения. Поэтому крутого попугая в качестве советчика использовать не стоит, советует Степнов. Директор по маркетингу Okko Сергей Костров добавил, что следует быть осторожными с данными, получаемыми, например, от Chat GPT. Нейросеть может лукавить, сильно ошибаться и выдавать последовательно разные ответы на один и тот же математический или фактический вопрос. Так что строить на такой основе релевантные гипотезы нельзя.

В поисках инсайтов аудитории

Может ли ИИ, как инструмент, помогать в поиске инсайтов для аудитории, находить интересные сообщения?

По словам Альберта Усманова, проводя фокус-группы, качественные исследования маркетологи в первую очередь ищут смыслы. Но ИИ пока не способна этого делать — технология заточена под поиск закономерностей. Это отлично работает в науке, например, для поиска на большом массиве данных новых точек пересечения, неочевидных корреляций и связей, которые человеческое сознание уже не может уловить. В маркетинге в этом смысле есть несколько интересных кейсов Unilever, когда после анализа массива данных стало понятно, что в некоторых странах — Англии и Бельгии — потребители могут есть на завтра не хлопья, а мороженое, и так на рынке появился новый продукт с соответствующим вкусом.

Сергей Костров добавляет, что ИИ, скорее, помогает с пониманием, ускоряя агрегацию больших данных. Кроме того, на примере шахмат и deep blue мы видим, что технологии позволили не просто обыграть человека, но глубже понимать стратегии игры, видеть неочевидные закономерности. Это справедливо и для маркетинга. Но залезть в душу, понять мотивы, скрытые даже от самого человека, не получится. Более того, продолжает Наталия Балута, часть методов не может быть вынесена за пределы человека. Понять, насколько что-то приятно на вкус, на запах, на цвет машина не может — и здесь ИИ пока не помощник. А все эти параметры — важная часть, например, продуктовых тестов.

Делегировать креатив

Еще одна из возможных сфер применения ИИ, которую обсуждали эксперты — работа с креативом. По словам Наталии Балута из Group4Media, это направление столкнулось с серьезным вызовом в связи с изменениями коммуникационного ландшафта. Специалисты вместо наработанных практик, к которым привыкли и которые умели делать, вынуждены осваивать новые площадки, те же маркетплейсы. Задачу — как пересобрать подход к креативу в новой среде — надо решать быстро точно, и тут ИИ может помочь.

Сергей Костров, директор по маркетингу Okko также согласен, что ИИ может быть полезно в сфере создания креативов и адаптации материалов. Но только в части вдохновения или создания креативных спецпроектов. Он привел в пример создание нейро романа совместно c Chat GPT, приуроченный к выходу нового сериала на платформе. Но при этом отметил, что все, что сегодня делает нейросеть базируется на произведениях, созданных человеком. Используя их для обучения, можно получать оптимальный средний результат. Но как только обучение будет идти на креативах, созданных самой сетью, нас ждет унылая серая масса. Автоматизация создания креативов под перформанс, о котором говорил Альберт Усманов, S8 Capital, нужно. Но без понимания культурного контекста, социальной повестки, создавать креативы, цепляющие целевую аудиторию нельзя.

Слишком большие ожидания

Одна из ожидаемых вещей от ИИ — придумывать новое. Но нейросеть к этому вообще не готова. Она опирается на то, что было выложено в доступ и на чем она обучалась. Сделать что-то принципиально новое для нее пока за пределами возможностей.

В 1954 году ученые говорили, что проблема машинного перевода может быть решена в ближайшие 3-4 года. Похожие ожидания сегодня есть и от нейросетей — очень большой скачок технология сделала в короткий промежуток времени. Достаточно посмотреть на то, как выглядели результаты Midjourney в прошлом году и сегодня, делится Альберт Усманов. Но насколько простое увеличение объемов параметров может привести к прорыву? Сейчас, по мнению Михаила Степанова, мы находимся на развилке, на которой человечество уже было в свое время. Мы либо сделаем прорыв, либо будет третья зима ИИ, когда мы слишком сильно верили в технологию, а она на это совсем не способна.

Несмотря на то, что для погруженных в технические детали специалистов прорыв не случился, откуда же хайп? Сейчас это первый кейс демократизации технологии, когда они доступны не только в науке и приближенным к ней крупным корпорациям, а вообще всем. Пока не понятно, как ИИ изменит маркетинг и жизнь в целом через несколько лет, но совершенно точно стоит озаботиться тем, чтобы попробовать освоить новые технологии. Вряд ли они заменят человека, но точно могут помочь быть эффективнее.