Вернуться

Как использовать искусственный интеллект в интернет-маркетинге

Как использовать искусственный интеллект в интернет-маркетинге

В 2024 году количество маркетологов, которые используют ИИ в работе, выросло с 21 до 74% — это показало исследование HubSpot.

В опросе приняли участие представители как малого, так и крупного бизнеса. 86% маркетологов отметили, что благодаря нейросетям экономят минимум час рабочего времени ежедневно. 73% опрошенных говорят, что теперь могут сосредоточиться на стратегических задачах вместо выполнения рутинной работы. При этом 68% руководителей подтвердили, что вложения в AI-инструменты приносят прибыль.

Как искусственный интеллект может помочь именно вам? Рассказываем, как нейросети могут упростить работу интернет-маркетолога и сделать ее более эффективной.

История искусственного интеллекта в маркетинге

Технологию, которая напоминает современные ИИ, маркетологи впервые использовали еще в 1998 году. Именно тогда Amazon внедрил метод коллаборативной фильтрации — алгоритм анализировал предпочтения миллионов покупателей, сопоставлял их действия и предлагал персонализированные рекомендации. Этот метод стал основой для современных алгоритмов, которые сегодня используют Netflix и Spotify.

Вторая важная дата в истории ИИ — 2014 год. Тогда многие компании начали активно использовать программируемую рекламу. Programmatic Advertising — это технология для автоматизации управления рекламными кампаниями. Маркетологи смогли передать искусственному интеллекту рутинные задачи: подбор рекламных площадок, распределение и перераспределение бюджетов, оптимизацию ставок.

Скриншот: сайт openai.com

В 2015 году на рынке появился новый игрок — компания OpenAI. Она сделала многое для популяризации нейросетей — сложные технологии стали доступными для широкой аудитории. Так, запуск ChatGPT в 2022 году привлек миллионы пользователей, многие из которых применяют эту нейросеть для целей интернет-маркетинга.

Применение искусственного интеллекта в маркетинге: 3 успешных кейса

Интересный пример работы с AI — продвижение легковых автомобилей Volkswagen. Маркетологи активно используют нейросети для оптимизации рекламных кампаний автомобильного бренда. Как это работает? Алгоритмы анализируют цены конкурентов, уровень спроса на конкретные модели автомобилей, другую информацию. На основе результатов нейросеть рекомендует, где размещать объявления, какие каналы использовать и как распределить рекламный бюджет для максимальной эффективности. Результаты говорят сами за себя. Компания подняла продажи Volkswagen Up! на 14%, а продажи других моделей показали рост до 20%.

Еще один пример — компания Domino’s Pizza использовала искусственный интеллект для создания электронных писем и push-уведомлений. Основная цель — повышение лояльности покупателей и привлечение новых клиентов. С ИИ получилось значительно улучшить показатели: кликабельность рассылок возросла на 57%, а открываемость писем — на 26%.

Помогли нейросети и британской газете The Economist. Издание столкнулось со значительным снижением популярности — число читателей сокращалось, а привлекать новую аудиторию становилось все сложнее. Чтобы исправить ситуацию, газета решила использовать AI для создания персонализированной рекламы. Главная цель была амбициозной — привлечение 650 000 новых читателей. В результате газета привлекла свыше 3,6 млн новых пользователей, многие из которых стали постоянными читателями издания.

Автоматизация рекламных кампаний: как ИИ упрощает работу

Каждый маркетолог знает, что настройка рекламных кампаний вручную занимает много времени — необходимо проанализировать огромное количество данных, выбрать целевую аудиторию, определить бюджет и оптимальные каналы продвижения. И именно здесь вам может прийти на помощь нейросеть.

Анализ ЦА с помощью ИИ

Искусственный интеллект помогает проводить глубокий анализ данных о пользователях (демография, интересы, поведение и т. д.), что позволяет создавать более точные и детализированные профили целевой аудитории.

Еще одно преимущество ИИ — способность выявлять скрытые связи и закономерности, которые могут остаться незамеченными при традиционном подходе. К примеру, нейросеть может обнаружить, что определенная группа пользователей предпочитает совершать покупки вечером, когда находится дома. Это поможет интернет-маркетологам адаптировать время показа рекламы для достижения максимальной эффективности.

Оптимизация бюджета с помощью ИИ

Нейросети быстро анализируют эффективность разных рекламных каналов и форматов. Также алгоритмы машинного обучения учитывают данные о результатах предыдущих кампаний, чтобы спрогнозировать, куда лучше вложить деньги для достижения максимального возврата инвестиций (ROI). Например, если анализ покажет, что реклама в ВК приносит больше конверсий, чем объявления в «Одноклассниках», AI предложит перераспределить бюджет в пользу первой соцсети.


Скриншот: рекламный кабинет ВК

Кроме того, нейросеть может предложить оптимальные ставки для рекламных аукционов в реальном времени (RTB). Это особенно актуально для компаний с ограниченным бюджетом на рекламу.

Выбор каналов продвижения с помощью ИИ

Нейросети помогают маркетологам и в выборе наиболее эффективных каналов для распространения рекламы.

К примеру, если вам надо найти медийные площадки для размещения видеорекламы, нейросеть проанализирует статистику по охвату, вовлеченности и конверсиям на разных сайтах, и предложит лучшие варианты для размещения объявлений.

Искусственный интеллект также может проанализировать поведение пользователей в социальных сетях. Он выявляет, на каких платформах ваша целевая аудитория наиболее активна и хорошо откликается на рекламные сообщения. Нейросеть предложит оптимальные форматы постов и объявлений, а также подскажет, какие хэштеги и призывы к действию будут наиболее эффективны.

Ретаргетинг и создание персонализированных предложений с помощью ИИ

Ретаргетинг — это стратегия по возвращению клиентов, которые проявляли интерес к вашему продукту, посещали сайт, делали заказы или даже добавили товары в корзину, но не завершили покупку.

ИИ анализирует данные и формирует персонализированное предложение. К примеру, если пользователь не завершил покупку, нейросеть может предложить скидку на товары из корзины. Также искусственный интеллект может учитывать предыдущие покупки пользователя. Например, если клиент недавно купил смартфон, AI предложит ему беспроводные наушники или чехол для этой модели.

Пример успешного кейса — российский банк «ВТБ» персонализировал таргетированную рекламу с помощью искусственного интеллекта. Нейросеть определяла, к какой группе принадлежит пользователь, и показывала ему специально созданные креативы. Благодаря этому кликабельность таргетированной рекламы выросла в 1,5 раза, конверсия увеличилась с 2 до 6%.

ИИ-инструменты для интернет-маркетинга

Рассмотрим три популярных AI-инструмента, которые помогают в работе как зарубежным, так и российским интернет-маркетологам.

Google AI


Скриншот: сайт ai.google

Платформа внедряет технологии искусственного интеллекта в сервисы Google — например, Google Ads, Analytics, Gmail, Docs и Slides. Это позволяет маркетологам получать подсказки и рекомендации прямо во время работы.

С помощью Google AI можно лучше узнать и сегментировать свою ЦА, автоматизировать рутинные задачи, управлять рекламными ставками и создавать персонализированные предложения для клиентов.

Gemini: экосистема ИИ от Google


Скриншот: сайт ai.google

Gemini — это флагманская экосистема искусственного интеллекта от Google, которая расширяет и усиливает базовые возможности Google AI. Например, Gemini может написать текст для рекламы, нарисовать к нему подходящее изображение или создать видео, а после адаптировать объявление под разные площадки и форматы.

IBM Watson


Скриншот: сайт ibm.com

В отличие от многих ИИ, Watson не просто обрабатывает данные, а интерпретирует их — он понимает контекст и выявляет сложные закономерности. К примеру, Watson может выявить, что рост отказов от покупок продукта связан не с ценой, а с недостаточным описанием. Если задать этому искусственному интеллекту вопрос, вместо обобщенного совета он предложит конкретные действия: например, запуск рекламной акции или таргетированной рекламы для определенных сегментов ЦА, адресное взаимодействие с недовольными клиентами.

Этот AI-инструмент особенно полезен тем, что его можно адаптировать под конкретные бизнес-задачи. Например, в интернет-маркетинге он помогает автоматизировать создание персонализированных предложений или прогнозировать, как изменения в стратегии повлияют на продажи.

Salesforce Einstein


Скриншот: сайт salesforce.com

Salesforce Einstein — это искусственный интеллект, который интегрирован в экосистему CRM Salesforce. Он помогает маркетологам анализировать, автоматизировать и персонализировать взаимодействие с клиентами. Важное преимущество этого ИИ-инструмента — он может работать с клиентскими данными в режиме реального времени.

Einstein автоматически сегментирует ЦА, оптимизирует время отправки сообщений и подбирает наиболее подходящие каналы для каждого клиента. Например, если один пользователь предпочитает электронную почту, а другой чаще реагирует на push-уведомления, Einstein настроит коммуникацию индивидуально для каждого.

Минусы искусственного интеллекта

Кроме очевидных плюсов, у AI есть и недостатки. Для кого-то они могут показаться незначительными, но важно видеть полную картину, прежде чем начинать активную работу с нейросетями.

Этические аспекты и конфиденциальность данных

Для эффективного анализа искусственному интеллекту нужны большие объемы личной информации. Это не только демографические данные, но и сведения о поведении в интернете, предпочтениях, истории покупок. Из-за этого возникают риски утечки данных, неправомерного использования информации и нарушения конфиденциальности.

Некоторые корпорации уже злоупотребляют возможностями ИИ. Яркий пример — ситуация с Facebook. В 2021 году в Южной Корее социальную сеть оштрафовали на 5,6 млн долларов за сбор личных данных пользователей на этапе регистрации без их согласия. Власти назначили штраф, в частности, за незаконный сбор биометрических данных для распознавания лиц. Его проводили с помощью технологии, которая использует алгоритмы машинного обучения.

Технические и финансовые барьеры

Это может быть неочевидно, но главная проблема внедрения AI-инструментов — качество данных. Нейросетям нужны большие объемы структурированной информации. Если данные разрозненны или фрагментированы, это затрудняет обучение ИИ, делает прогнозы неточными и ограничивает возможности персонализации.

Другая трудность — инфраструктура. Нейросети требуют серьезных вычислительных мощностей, а это не только дорого, но и требует постоянных инвестиций — чем больше информации обрабатывает система, тем больше ресурсов нужно для их хранения, обработки и передачи.

Заключение: будущее ИИ в интернет-маркетинге

Нельзя отрицать, что искусственный интеллект становится неотъемлемой часть маркетинга. Чего ждать дальше? Уже сейчас можно сказать, что объявления, которые созданы с помощью нейросетей, будут все более персонализированными. AI будет анализировать еще больше данных, чтобы создавать рекламные кампании, которые учитывают не только прошлое поведение пользователей, но и их текущие потребности. Например, инструменты ИИ смогут моментально адаптировать рекламу в зависимости от времени суток или местонахождения пользователя.

Также можно ожидать все большей оптимизации рутинных и сложных процессов. Скорее всего, в ближайшем будущем нейросети смогут полностью контролировать многоканальные кампании, предлагать лучшие стратегии и автоматически корректировать их в реальном времени.

Интеграция ИИ с платформами для интернет-маркетинга ускорит внедрение инноваций, так как компании получат доступ к более мощным аналитическим инструментам.


Скриншот: сайт ProfitAds

ProfitAds уже предлагает единый рекламный кабинет для управления рекламными кампаниями более чем на 20 площадках. Интеграция AI позволит автоматически анализировать данные о кампаниях, а маркетологи будут получать рекомендации по оптимизации ставок, времени показов и распределению бюджета между площадками.

Зарегистрироваться