За голосними заявами про те, що індустрія як ніколи близько підійшла до створення справжнього штучного інтелекту, губляться сотні справжніх досліджень. За даними дослідження Advertiser Perceptions, 50% рекламодавців не планують використовувати ШІ у своїх маркетингових активностях. 56% з них вважають, що використання штучного інтелекту може зашкодити їхнім брендам, адже зробить кампанії та продукти менш креативними та однотипними. Цікаво, що ці переконання спокійно уживаються з тим фактом, що 3/4 світових витрат на діджитал-рекламу є автоматизованими. Тож увесь хайп навколо використання ШІ у діджитал-рекламі — лише мильна бульбашка, чи ми просто забагато хочемо від цієї технології — принаймні зараз?

Давайте відверто. За допомогою ШІ зазвичай хочуть досягти двох цілей: скорочення витрат та збільшення доходів. Інакше сенсу інвестувати в його розробку, особливо враховуючи поточну економічну ситуацію, просто немає. Які рішення на основі ШІ вже є доступними на ринку? Загалом за функціоналом їх можна поділити на чотири основні групи:

• Створення реклами
  
  

ШІ створює рекламні оголошення для продуктів, керуючись узгодженою маркетинговою стратегією. За допомогою алгоритмів обробки природної мови ШІ може писати тексти та пропонувати візуальне оформлення.

• Рекламні біржі
  
  

Тут найкращий приклад — RTB-платформи. Штучний інтелект регулює процеси продажу реклами в режимі реального часу. Проблема полягає в тому, що зазвичай платформи не розкривають, яким чином працює їхній ШІ, а отже, під них важко підлаштуватися, та й до прозорості процесів є питання.

• Оптимізація витрат та перформансу
  
  

У цьому випадку ШІ, точніше, алгоритми машинного навчання, відслідковують, які результати дає рекламне оголошення на різних платформах, та пропонують рекомендації на основі зібраних даних.

• Просунутий таргетинг
  
  

На основі даних про вже використані аудиторії та результати попередніх кампаній ШІ визначає тренди та пропонує аудиторії, схожі на ті, що у попередніх кампаніях дали найкращий результат.

Звучить непогано, чи не так? Але чи справді ми отримуємо бажаний результат?

Ми у RedTrack проаналізували проблеми використання ШІ у діджитал рекламі.

• Недостатність та неточність даних
  
  

Перший важливий момент — точність та відповідність даних, якими маркетологи «годують» ШІ. Щоб прийняти правильне рішення, штучному інтелекту потрібен великий обсяг даних, якого у малого чи середнього бізнесу може просто не бути. До того ж не всі компанії використовують надійні та безпечні способи трекінгу ефективності своєї реклами та поведінки користувачів. Деякі дані можуть бути сумнівними або взагалі відсутніми. Така проблема часто виникає у бізнесів, що використовують 3rd party cookies, які користувач чи браузер можуть з легкістю видалити. А у такому випадку навіть невеликі неточності можуть призвести до того, що ШІ зробить помилкові висновки.

• Неможливість діяти у мінливих обставинах
  
  

Ще один момент — штучний інтелект погано вміє адаптуватися до нових обставин. Якщо ви маєте чітко визначене завдання у стабільному середовищі та чітким набором даних, це одна справа. Але якщо говорити про цифрову екосистему, що змінюється постійно, у таких умовах результати роботи ШІ можуть виявитися не найкращими.

• Недостатня креативність
  
  

Третя проблема — штучному інтелекту не вистачає креативності та оригінальності. Навіть найбільш інноваційний ШІ потребує нагляду з боку людини. Технології, що перевершила б за креативністю людину, поки не винайшли.

• Висока вартість
  
  

Остання проблема — рішення на основі ШІ дуже дорогі. Цей пункт стосується в першу чергу малого та середнього бізнесу, адже великі корпорація висока ціна не злякає. Проте у корпорацій виникає інша проблема: пошук спеціалістів. 58% маркетологів кажуть, що найважчим при створенні рекламних платформ на основі штучного інтелекту ін-хаус є пошук та утримання спеціалістів.

Здається, ШІ поки що не досяг поставленої мети. Технічні рішення ще не в змозі перевершити людський інтелект або замінити людину. І це не дивно. Зрештою, навіть не всі компанії користуються більш «давнім» трендом — автоматизацією. Деякі навіть вважають, що автоматизація та штучний інтелект — це синоніми.

Головна різниця між двома поняттями полягає в тому, що алгоритми автоматизації не намагаються «обійти» людський розум. Вони працюють за досить простими правилами та на основі програмування, знімаючи навантаження з працівників людей, оскільки здатні обробляти великі масиви даних у режимі реального часу.

За даними Business.com, автоматизація програмного забезпечення може заощадити до 30% вашого часу. Більш того, вона оптимізує ваші кампанії для підвищення CTR та зменшення ціни за клік. Ви ставите задачу, алгоритми виконує необхідні дії.

Хороші новини — автоматизація забезпечує набагато більшу прозорість вашої рекламної діяльності та дає повне розуміння того, що відбувається з вашими рекламними кампаніями. Погані новини — досі немає інструменту, який би міг автоматизувати весь процес від створення кампанії до звіту. Спеціалісти-люди все одно потрібні, але лише для стратегічних завдань.

Існує безліч функцій, які можна автоматизувати. Щоб вирішити, які вам потрібні, просто складіть список своїх щоденних завдань, знайдіть найбільш трудомісткі та вирішіть, чи допоможе їх автоматизація вам зосередитись на більш важливих задачах. Чим більше часу вимагає виконання завдання, тим більше буде переваг від його автоматизації.

Тут ми спробуємо пояснити процеси та функції автоматизації на основі сучасних трекерів реклами. Ми попросили наших клієнтів назвати чотири найбільш трудомісткі процеси, які вони готові делегувати або автоматизувати, і отримали такі результати:

• Налаштування рекламної кампанії,
  
  
• Тестування креативів,
  
  
• Моніторинг ефективності,
  
  
• Оновлення бюджету.
  
  

Давайте розглянемо, як вищезгадані проблеми можна вирішити за допомогою існуючих автоматизованих рішень.

• Автоматично створені сценарії
  
  

Чудово, якщо ви маєте навички кодування. Але, як показує практика, більшість діджитал маркетологів цим похвалитися не можуть. Щоб заощадити свій час, вам потрібно автоматично генерувати сценарії для відстеження реклами без 3rd party cookies. Чому це так важливо? За допомогою скриптів та резервних копій s2s медіабайєри та агенції можуть без зусиль зібрати всі дані про свою інтернет-активність, наприклад, кліки та конверсії, KPI, доходи тощо. Автоматична інтеграція одним кліком звільняє маркетологів, що не вміють кодувати, від необхідності знову і знову проходити процес внесення в систему складних налаштувань.

• Автоматизовані правила
  
  

Показ діджитал реклами простим та спокійним процесом назвати важко. Вам кожні п'ять хвилин доводиться перевіряти, чи все в порядку. Встигли вчасно зупинити кампанію? Не вилізли за рамки бюджету? Чи все працює, як треба? Автоматизовані правила дозволяють вам зняти з себе ці щоденні неприємні завдання. Першими їх запровадили Google Ads у 2018 році, але якщо ви віддаєте перевагу роботі з кількома рекламними мережами, саме час пошукати рекламний трекер з автоматизованими правилами.

• Звіти
  
  

Звіти, мабуть, є найважливішим елементом рекламної кампанії. За допомогою автоматизованих алгоритмів обчислюються основні показники, дані розподіляються в правильних стовпцях, і ви їх організовуєте так, як потрібно. Якщо інструмент має відкритий API, ви можете створювати власні звіти за лічені секунди. Наприклад, RedTrack дозволяє переглянути детальну картину рекламних кампаній на основі 30+ показників, які можна згрупувати та організувати в різних конфігураціях.

• Керування креативами
  
  

А/B тестування – ключ до розуміння проблем із конверсіями. Якщо деякі з ваших оголошень показують набагато гірші результати, просунуті трекери можуть перенаправити трафік на ті оголошення, які показують найкращий результат. Як тільки трекер отримає достатньо даних, він буде показувати користувачам найбільш ефективне оголошення, а неефективні або зовсім зупинить, або зменшить частоту показів.

Хоча більшість рекламодавців не задоволені тим, що пропонують їм рекламні технології на основі ШІ, вони все ще сподіваються, що їх можливості вийдуть за межі заміни ручних завдань алгоритмами. Вони хочуть, щоб штучний інтелект вирішував більш складні проблеми. Але поки галузь перебуває на етапі проб і помилок, ми можемо користуватися вигодами автоматизованих рішень, які вже працюють – і сподіватися на прорив у сфері штучного інтелекту.