Почему ИИ не претендует на ваше рабочее место
Скайнет отменяется. Или нет?
С развитием автоматизации и ИИ все больше людей опасаются потерять работу: полную роботизацию некоторых профессий предсказывают уже к 2030 году. Маркетинг не исключение: по прогнозам Mordor Intelligence, рынок ПО для автоматизации будет расти на 18% в год и к 2027 году достигнет 11,5 млрд $.
Но вот парадокс: количество людей, необходимых для выполнения конкретной операции, уменьшается, а число самих операций растёт. А значит, людей нужно ещё больше, чем прежде.
В чём причина парадокса и стоит ли ожидать «власти машин» в диджитал-маркетинге, рассказывает Кристина Борисова, директор по продукту рекламного маркетплейса Centra.
Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона
Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.
Один за всех…
В 2005 году пять диджитал-маркетологов запускали десять рекламных кампаний в месяц. В 2023 с той же задачей справляется один. Управление ставками, запуск кампаний, сбор данных и аналитика — всё, что раньше делалось вручную, — сейчас выполняется с помощью автоматизированных сервисов, рекомендательных и BI-систем. В сумме это экономит десятки рабочих часов в месяц.
Казалось бы, жизнь диджитал-маркетолога стала проще. Почему же тогда из диджитал-отдела постоянно доносятся стоны, будто коллеги под пытками, а запуски кампаний срываются по всё более нелепым причинам?
…и все на одного
За 18 лет рынок, потребитель, медиа, технологии и бизнес изменились до такой степени, что вам приходится без конца тестировать гипотезы, форматы, сообщения, искать новые подходы и так далее. 10 кампаний в месяц — слёзы, вам нужно запускать 40, а то и 50.
Количество процессов выросло кратно. Возникает парадокс. Для каждой конкретной операции людей нужно меньше, однако число самих операций растёт, и кто-то должен управлять ими. В итоге количество сотрудников не только не уменьшается, но часто их нужно даже больше, чем раньше.
ИИ, сгенерируй это
При этом часть процессов, например, креатив, проектная и рабочая коммуникация не автоматизированы совсем. Какие операции нужно оптимизировать следующими, чтобы не раздувать цифровой отдел и чтобы всем работалось легче?
Системы одного окна
Digital-маркетолог оперирует огромным количеством разнородной информации: медиаплан, показатели рекламных кампаний, отчётность и так далее. С одного сервиса он собирает бенчмарки, с другого статистику, с третьего объём аудитории; пишет запросы площадкам по e-mail или в Telegram, делает аналитику — и всё это в разных каналах.
На переключение между кабинетами и каналами сейчас тратится уйма времени и сил. Насколько было бы проще собрать все источники и инструменты в одном кабинете. Поэтому в ближайшем будущем будут создаваться системы одного окна — то, что мы делаем в Centra. Это площадка, где диджитал-маркетолог сможет делать всю или почти всю свою работу, включая управление проектами в таск-менеджерах, коммуникации и создание креативных материалов. Это задача-максимум, реализовать которую ещё предстоит, но мы идём к этому.
Системы одного окна — глобальный тренд в пользовательском сегменте. Мы проживаем эру экосистем, супераппов и интеграций между цифровыми продуктами. К этому же идёт и маркетинг.
Личные ассистенты на основе ИИ
Даже самые квалифицированные сотрудники «Риалвеб» тратят очень много времени на срочные точечные вопросы от своих коллег или клиентов — в чатах и лично.
— Сколько мы потратили в VK по этому клиенту в гендерной кампании?
— А можешь сделать чарт с разбивкой по форматам за прошлый год в охватах и такой же в деньгах?
При этом данные почти всегда уже есть где-то в системе. Поэтому мы разрабатываем сервис на основе нейронных сетей, кратно увеличивающий скорость получения информации и упрощающий работу как команды агентства, так в будущем и маркетологов — Garpun AI. Это набор собственных и opensource решений, который интегрируется в базы данных компании, обучается работе с ними, узнаёт различные узкие терминологии, при этом также учитывает и огромное количество других факторов. У ограниченного количества сотрудников уже есть доступ к технологии и каждый из них использует её не менее 5 раз в день. Там они создают узкоспециализированные презентации, получают аналитические отчёты и инсайты, которые видит ИИ, и в целом получают решения даже на сложные задачи в течение пары минут.
Следующая маркетинговая автоматизация должна изменить коммуникацию. Потому что если человек сможет обращаться не к коллеге, а к личному ассистенту на основе ИИ, который «знает» всё о работе компании и может общаться на живом языке, то люди наконец смогут сфокусироваться на задачах кампаний, а не коллег.
Рекомендательные системы
Автоматизированные системы собирают результаты рекламных кампаний или даже создают креативы, но что с ними делать, решают люди. Чтобы оценить, зацепит ли аудиторию картинка или рекламная кампания, проводят опросы и собирают фокус-группы.
Все примерно понимают, как работают системы рекомендаций на маркетплейсах или в онлайн-кинотеатрах: чем больше информации о предпочтениях пользователя, тем более подходящий ему предлагают контент. Точно так же мы могли бы попросить ИИ оценить дизайн-концепт или на основе аналитики порекомендовать рекламную стратегию. Например, у Риалвеб есть, пожалуй, крупнейшая база данных, собранных за 23 года. На её основе мы уже сейчас тестируем различные ML-решения и предиктивные модели, которые в рамках тестов показывают инкрементальный эффект от 2% до 7% в зависимости от переменной.
В ближайшее время рынок будет сфокусирован на точности рекомендательных систем. Чтобы рекомендации стали надёжнее, в первую очередь они должны быть разнообразными. Также нужно научить системы быстро адаптироваться к новым тенденциям и масштабироваться — когда понадобиться обработать большое количество данных.
Уже к 2028 году рынок рекомендательных систем вырастет на треть. Это не значит, что мы будем слепо следовать советам ИИ. Но подобные технологии уже экономят много времени и помогают с идеями, и продолжат брать на себя всё больше и больше задач.
Что было дальше
О том, что технологии заменят человека, говорят уже лет сто. О революции шла речь, в частности, в 1983 году, когда журнал Time назвал персональный компьютер «человеком года» и поместил на обложку. «Бог знает, что теперь произойдёт», — резюмировал статью один из экспертов.
Но катастрофы не случилось. Например, в 1981 году в Великобритании работали 113 196 бухгалтеров — представителей той профессии, которой десятилетиями пророчат сокращения. А через 10 лет их стало более 150 тысяч.
Мы получили важное знание: машины и решения на их основе не отнимают рабочие места, а создают их.
И наша задача — брать от автоматизации и ИИ лучшее, что они могут предложить: сократить ручной труд, быстро и точно анализировать данные, избавиться от рутины. ИИ освободит время специалистов, но за этим не последует оптимизация штатов. Компании будут реинвестировать ресурс в количество и сложность задач, чтобы действовать ещё масштабнее и быстрее. Это произойдёт и в маркетинге.
Что ещё почитать про ИИ-технологии
- Искусственный интеллект в маркетинге: начало новой эпохи
- «Бомба для маркетологов»: как онлайн-кинотеатр viju использует искусственный интеллект, чтобы персонализировать контент
- Искусственный интеллект в контекстной и таргетированной рекламе — тренд на ближайшие 10 лет
- Как использовать нейросети в работе агентств: 10 ситуаций использования
- Нейросети в маркетинге: очередной хайп или новый тренд? И то, и другое
- «Может, он просто стесняшка?» Копирайтеры и дизайнеры оценили контент от нейросетей
Источник фото на тизере: Terminator 2: Judgment Day | Carolco Pictures / Lightstorm Entertainment / Pacific Western Productions / Le Studio Canal+ S.A. |
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.