КУРС

DATA SCIENCE ACADEMY

Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.

Chat GPT, Mid Journey и DALL-E 2 стали самой обсуждаемой темой в 2023 году. И не зря. Нейросети уже умеют многое, и в перспективе способны лишить работы многих специалистов, в том числе, в сфере маркетинга. Но этого не произойдет, если маркетологи научатся работать с нейросетями и превратят их из конкурента в удобный, эффективный инструмент. Чем полезны нейросети для маркетолога и для чего их используют уже сегодня – разбираемся ниже.

Машинное обучение в маркетинге: что это, как работает и для чего

На самом деле в бизнесе и маркетинге машинное обучение используют уже давно. Такая форма искусственного интеллекта может сама находить решение поставленной перед ней задачи, по результатам анализа данных, которые предоставил машине человек. То же самое может сделать человек и самостоятельно, но у машины скорость обработки данных в разы выше.

Таким образом, нейросети для маркетолога будут полезны за счет таких свойств:

  • возможность автоматизации прогнозирования, аналитики, статистики и других процессов;
  • точность анализа;
  • ускоренная обработка данных;
  • способность адаптироваться под изменения.

В маркетинге используют разные методы (алгоритмы) машинного обучения, каждый алгоритм подходит для решения конкретной задачи:

  1. Рекомендательный (алгоритм k-means). В маркетинге алгоритм используют для подбора товаров, услуг, наиболее интересных целевой аудитории в данный момент. В результате использования алгоритма конкретный пользователь видит те предложения, которые заинтересуют его больше всего.
  2. Прогнозный таргетинг (алгоритм Decision Tree, XGBoost или CATBoost). Используют для показа рекламы только тем пользователям, которые входят в нужный сегмент целевой аудитории. Яркий пример – таргетированная реклама в поисковых системах и социальных сетях.
  3. LTV прогнозирование (алгоритм SVM, Logistic Regression, XGBoost). Используют для расчета итоговой прибыли от клиента за указанное время сотрудничества.
  4. Churn Rate прогнозирование (алгоритм Logistic Regression, SVM). Те же алгоритмы, что и для

LTV прогнозирования, используют для определения вероятности ухода клиента. И, соответственно, для предотвращения его ухода.

  1. Сквозная аналитика (алгоритм CRM). Позволяет анализировать все действия пользователей. Используется для формирования рекламных стратегий, оценки их эффективности и корректировки, при необходимости.

Но чтобы программа работала корректно, ее необходимо обучить. Обучаться она может по одному из трех методов.

Обучение с учителем

Метод подразумевает ввод связанных друг с другом данных. Например, чтобы обучить программу различать кошек и собак, вводят информацию о размере и форме ушей животных и соответствии определенного размера, формы конкретному животному. В этом случае ответ задачи известен, машине нужно только найти подходящую связь.

Обучение без учителя

Информация та же, но нет ответа – его программа должна найти самостоятельно, за счет выделения похожих объектов и объединения их в группы.

Обучение с подкреплением

Основано на взаимодействии со средой и подкреплении действий сигналами – поощрением или наказанием.

Но для обучения нейросетей (AI), которые представляют собой следующую ступень «эволюции» ИИ, применяют комбинированные методы (ансамбли). Появилось немало фреймворков и библиотек для разработки, обучения ИИ. Наиболее популярными являются:

  • Tensor Flow от Google;
  • Microsoft CNTK;
  • Caffe;
  • Theano;
  • PyTorch.

Нейросети для создания контента

Но искусственный интеллект используют не только для аналитики или разработки рекламных стратегий. Нейросети для маркетолога – удобный и многофункциональный инструмент по созданию контента.

КУРС

DATA SCIENCE ACADEMY

Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.

Для каких задач используют AI:

  • генерация идей для видео или текстов (кризис жанра не грозит);
  • написание текстов для посадочных страниц;
  • написание постов для социальных сетей;
  • написание статей, писем и других текстов по заданной теме;
  • рерайтинг;
  • создание презентаций;
  • генерация изображений по текстовому описанию.

У каждой нейросети – своя специфика, и ниже представлены AI, наиболее подходящие маркетологу.

ChatGPT (OpenAI)

Создает тексты, от коротких постов до пресс-релизов, писем, информационных статей, переводов. Используется для подготовки презентаций, маркетинговых стратегий, планов мероприятий. Создает хорошие тексты на английском, но у текстов на русском языке качество намного хуже. Базовые функции бесплатны, но доступны только после регистрации. Есть платная подписка с расширенными возможностями.

DALL-E 2 (OpenAI)

Нейросеть для создания изображений на основе текстового описания. Пользователю выделяют 200 бесплатных генераций на первые 30 дней использования, дальше лимит уменьшается до 60 изображений в месяц. За дополнительные генерации нужно платить.

You.com

Создает тексты, заголовки, картинки и арты на основе текстового описания. Использование платное, но пользователю выделяют 10 бесплатных генераций каждый месяц.

Copy Monkey

Генерирует тексты всех типов на русском языке. Для работы нужна регистрация. Пользование платное, но сразу после регистрации пользователь получает 10 бесплатных текстов.

Midjourney

Самая известная нейросеть для превращения текстового описания в картинку. Обеспечивает наилучшую детализацию картинок с высоким разрешением, умеет делать несколько вариантов картинки, улучшать детализацию готового изображения. Подписка платная, доступно 25 бесплатных генераций.

Syntesia.io

Нейросеть для создания видео контента по готовому тексту. Видео простое: аватар зачитывает подготовленный текст. Но пользователь может выбрать один из 40 вариантов аватаров, создать собственный. Работать можно с 60 языками, выбирать шаблоны, музыку и фоны. Подписка платная.

Kandinsky 2.0 (Сбер)

Создает картинки и арты в выбранном художественном стиле, рисовать недостающие части картинки. Подписка бесплатная.

Особенности AI

При работе с нейросетями нужно учитывать их особенности, чтобы создавать качественный контент.

Первое – при создании текстов искусственный интеллект не понимает, о чем пишет, не различает контекст и эмоции. Поэтому редактура обязательна, особенно, узкоспециализированных статей (например, медицинских).

Второе – для получения качественного текста или изображения нужен маркетолог, умеющий работать с нейросетью, то есть, правильно составлять запрос.

Третье – нейросеть не генерирует уникальный контент в смысле новых идей, ходов, приемов. Ее работа основана на готовой информации, поэтому не стоит ждать от нее креатива.

КУРС

DATA SCIENCE ACADEMY

Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.