Искусственный интеллект в контекстной и таргетированной рекламе – тренд на ближайшие 10 лет

Не так давно представители 25 крупнейших рекламных агентств вместе с Яндексом обсудили 6 крупнейших трендов рекламного рынка на ближайшее десятилетие. Одним из гостей был генеральный директор Click.ru Дмитрий Жохов. Он рассказал о том, как искусственный интеллект меняет современный рекламный рынок и чего следует ожидать в ближайшем будущем.

Раскроем тему подробнее и поговорим о том, для чего сейчас применяется ИИ в рекламе и какие нерекламные тренды есть в этой области.

Задачи, которые решает ИИ в рекламе

Автоматизация настроек рекламы. При ручной настройке таргетинга можно учесть ограниченное количество параметров, за которыми, к тому же, надо внимательно следить. Автоматизированные ИИ-сервисы рекламных площадок способны непрерывно мониторить рекламу и мгновенно корректировать показы в зависимости от ее эффективности. Кроме того, уже продумываются ИИ-системы, выходящие за пределы традиционных параметров таргетинга и учитывающие десятки и даже сотни параметров пользователей. В частности, их поведение в сети.

Рекламные системы создают собственные экосистемы с огромными возможностями умной оптимизации РК. Например, Facebook (на момент выхода технологии компания еще называлась так) применяет автокоррекцию рекламных текстов под каждого пользователя.

Click.ru не конкурирует с рекламными экосистемами, а помогает рекламодателям, фрилансерам и агентствам сделать работу удобнее:

• объединяет все рекламные аккаунты в 1 кабинете;

• предоставляет единый центр отчетов;

• дает доступ к 17 автоматизированным инструментам, упрощающим запуск и аналитику рекламы.

Кстати, каждый участник нашей партнерской программы может не только пользоваться всеми этими возможностями, но и получать вознаграждение до 18% от рекламного оборота всех своих клиентов.

Определение контекста для показа объявлений. Любой маркетолог знает, что даже самое крутое объявление может быть неэффективным на неподходящей площадке. Разработчики ИИ-систем уже давно стремятся обойти это ограничение. Еще с 2020 года тестируются технологии, которые с помощью «компьютерного зрения» оценивают контент интернет-страниц (тематику, семантику, визуалы и пр.), чтобы размещать на этих страницах наиболее подходящие для них по контексту объявления. На первый взгляд, функционал напоминает динамические объявления. Однако он сложнее: во внимание принимаются десятки разнородных параметров. 

Читайте также нашу статью «Динамические объявления Яндекс.Директа».

Генерация рекламного контента. Возможно, скоро ручное создание креативов, текстов и видео уйдет в прошлое. ИИ-технологии позволяют не только непосредственно генерировать рекламные тексты (например, модель RuGPT-3 можно обучить создавать тексты практически любой длины и формата), но и адаптировать готовые элементы контента под конкретного пользователя. Примером второй функции является Accelerator от IBM. Этот сервис анализирует целевую аудиторию по многим параметрам, в зависимости от которых компонует мелодии, видеоряд, закадровый голос и текст в ролик, который с высокой вероятностью понравится конкретному зрителю. Кроме того, уже протестированы технологии адаптации аудиосопровождения рекламного ролика к музыкальным вкусам людей.

Распознавание товаров на видео. Современная реклама идет по пути стирания границ между каналами и форматами. Очередной шаг к этому – ИИ-технология, которая распознает объекты в кадре фильма или видео и позволяет, перейдя по ссылке, сразу же приобрести их. Такую возможность еще в начале года тестировал YouTube.

Если вы давно хотели запустить рекламную кампанию на этой площадке, вам может быть полезна наша статья «Как запустить рекламу на YouTube для интернет-магазина подарков: пошаговый гайд по настройке торговой видеокампании».

Распознавание и синтез речи. В прямых продажах тоже не обошлось без ИИ. Даже средний и малый бизнес может запустить голосового робота, который способен принять входящий вызов, ответить на вопросы и даже продать услуги. Такие сервисы обычно работают в 2 шага:

1. распознают речь пользователя, переводят ее в текст и по нему определяют тему и суть вопроса/ответа;

2.  подбирают релевантный ответ из базы и озвучивают его пользователю.

Современные ИИ-операторы и умные голосовые помощники работают с очень малой задержкой, а по интонациям практически неотличимы от живых людей.

Нерекламные тренды в области ИИ

Развитие новых профессий. Уже сейчас в области ИИ и машинного обучения есть целый ряд специальностей, в которых сложно разобраться неподготовленному человеку. Data Scientist, ML-инженер, аналитик машинного обучения, специалист по обработке данных – все это одновременно и варианты названий одной и той же профессии, и немного разные профессии. Должности могут различаться в разных компаниях при одних и тех же обязанностях (например, сбор и подготовка данных для машинного обучения), а могут совпадать при одном и том же названии профессии. Такая путаница связана с тем, что сфера относительно нова для России и динамично меняется, поэтому четких правил здесь пока нет.

Развитие механизмов контроля за ИИ. Поскольку нейросети могут выдавать решения, напрямую не обусловленные загруженными в них данными, государствам и отдельным компаниям предстоит вырабатывать механизмы их контроля. Крупные технологические компании уже имеют многоступенчатые системы отладки нейросетей, которые позволяют держать их работу в заданных рамках. Например, системы штрафов за ложные прогнозы при обучении ИИ позволяют повышать точность прогностических систем. Кстати, точность прогнозов и распознавания текста/мелодии/речи – важный ориентир будущего законодательного регулирования AI-технологий. Перед выпуском продукта на рынок важно довести его точность до определенного высокого процента, который еще предстоит установить для разных сфер применения ИИ.

Этичность ИИ. Поскольку сама идея ИИ происходит из полной или частичной замены человека машиной, в этой сфере остро стоят вопросы этики – морального поведения специалистов, создающих такие продукты, и самих искусственных агентов. Кроме того, ИИ нередко пугает пользователей, так как, по их мнению, может узнать о них чрезмерно много. Например, протест вызвала технология Spotify, которая предлагает песни, ориентируясь на возраст, пол, а также настроение, определяемое по интонациям и голосу.

НАТО приняло стратегию в области ИИ, а Правительство РФ прорабатывает Кодекс этики искусственного интеллекта. А некоторые российские компании, активно работающие с ИИ, уже провозгласили свои принципы этики таких систем. Они касаются:

• контролируемости ИИ;

• прозрачности и предсказуемости работы программ;

• конфиденциальности частной жизни и коммерческой тайны;

• ответственности специалистов и компании в целом за действия ИИ;

• непредвзятости, которая обозначает, что ИИ-система работает по одинаковым принципам для всех людей.

Активно обсуждается вопрос того, необходимо ли в обязательном порядке оповещать пользователей о том, что в общении с ними применяются ИИ-технологии. Как бы то ни было, в ближайшие годы, а, возможно, и месяцы, будет много новостей по этой теме.

Искусственный интеллект ближе, чем мы думаем. Он рекомендует нам музыку и сериалы, отвечает на вопросы в чатах и, конечно, подбирает рекламу. Поэтому важно знать про такие технологии как можно больше.