Можно ли создать качественный визуал за четыре минуты, написать с нуля статью за шесть минут, а диплом – меньше чем за сутки? В 2023 году ответ на эти вопросы – «да». В прошлом году внимание и маркетологов, и людей, далеких от этой профессии, привлекли нейросети. Пользователи рисовали изображения с DALL-E 2 и Midjourney, «общались» с ChatGPT, а один парень попросил чат-бота написать за него диплом. И пока обычные пользователи развлекались с новыми технологиями, специалисты из различных сфер начали применять их в своей деятельности.
Разобрались, как нейросети могут помочь маркетологам, и спросили экспертов, могут ли нейросети полностью заменить людей.
Что такое нейросети и где они применяются
Нейросеть – вид машинного обучения, при котором программа функционирует по принципу человеческого мозга.
Мозг состоит из нейронов, которые связаны между собой синапсами и передают электрохимические импульсы. Нейронная сеть состоит из искусственных нейронов – вычислительных элементов, созданных по модели биологического нейрона. Программа обучается выполнять работу на «примерах» – массивах данных.
Например, нейросеть DALL-E может генерировать изображения по текстовому запросу пользователя. Для этого она изучила 400 миллионов пар изображений вместе с текстом и огромный массив изображений, которые находятся в свободном доступе. В результате анализа информации DALL-E смогла определять объекты на рисунке и воспроизводить их в разных вариациях. Чем больше изображений изучит нейросеть, тем шире будут ее возможности. Как и человеческий мозг: чем большей информации по вопросу у нас есть, тем более обоснованным и полным будет ответ на него.
На данный момент нейронные сети вполне успешно имитируют интеллект и человеческую речь (ChatGPT), генерируют изображения различного содержания и стилистики (DALL-E 2, Midjourney), создают анимированные ролики (Make-A-Video), применяются во множестве сфер: от сельского хозяйства до обработки массивов данных. Активно нейронные сети используются и в маркетинге.
Как нейросети используются в маркетинге
Персонализация
Применение нейросетей помогает собирать и анализировать большие объемы информации о пользователях, чтобы создавать рекомендации и персонализированный контент. Например, на основе информации о поведении пользователя в приложении или на сайте можно рекомендовать ему похожие товары или контент, который его заинтересует.
Автоматическое создание контента
Нейронные сети также могут быть полезны при создании контента, в том числе изображений, текстов, видео. Например, нейронные сети могут генерировать описания товаров, создавать заголовки для новостных статей, посты для соцсетей. Это уменьшает время на подготовку контента и затраты на персонал.
Анализ видео и изображений
Нейронные сети могут применяться для анализа видео и изображений, чтобы определять объекты на изображении, распознавать лица людей, настроение и многое другое. Например, это может быть полезно при оптимизации изображений в социальных сетях или на сайте.
Повышение эффективности рекламы
Нейронные сети могут применяться для улучшения эффективности рекламы, например с помощью оптимизации таргета или выбора наиболее подходящего формата рекламы для каждой аудитории. Это способно повысить конверсию и снизить затраты на рекламу. Например, еще в далеком 2018 году сеть оптики «Очкарик» экспериментировала с нейросетью. Нейронная сеть анализировала фото на страницах пользователей ВК и выявляла тех, кто носит очки. С первой же попытки она нашла более 263 тысяч аккаунтов. Охват целевой аудитории «Очкарик» повысился в 4 раза.
8 нейросетей, которые будут полезны маркетологам
ChatGPT
ChatGPT – плод многолетнего труда компании OpenAI (один из создателей – Илон Маск). OpenAI проводит исследования в области искусственного интеллекта с с 2015 года.
Их основной проект – языковая модель. Она симулирует речь человека, в перспективе позволяя нейросети общаться с человеком «на равных». Модель учится говорить на существующих текстах, созданных людьми. Она взаимодействует в режиме диалога.
Что умеет: пишет тексты разных форматов (статьи, пресс-релизы, заметки, посты, письма), переводит контент с одного языка на другой, создает рекламные объявления, сценарии к видеороликам, генерирует хештеги для SEO-оптимизации.
Стоимость: бесплатно, но необходима регистрация. Имеется подписка за 20 долларов, которая открывает доступ к дополнительным функциям и помогает генерировать текст быстрее.
DALL-E 2
DALL-E 2 – еще одна разработка компании OpenAI. Нейросеть генерирует оригинальные арты из текстовых описаний. Изображения похожи на настоящие картины. Пользователи могут загружать свои изображения и редактировать их с помощью текстовых подсказок. Сначала нейросеть была доступна только по приглашению, но сейчас ее могут протестировать все.
Что умеет: создает изображения по текстовому описанию и дорабатывает готовые картинки. Человек может задать цветовые фильтры и стиль.
Стоимость: доступно 200 бесплатных генераций иображений в первый месяц и 60 каждый следующий месяц. Стоимость дополнительных генераций – 15 долларов за 460 штук.
Так выглядит июньская обложка журнала Cosmopolitan, сгенерированная нейросетью DALL-E 2:
You.com
You.com – новая поисковая система с функцией, которой нет даже у Google. Это встроенный чат-бот вроде ChatGPT прямо на сайте. Он отвечает на вопросы, поддерживает диалог и так далее.
Что умеет: генерирует заголовки, посты для соцсетей, электронные письма и тексты в различных стилях (официальном, дружелюбном, остроумном). Также нейронная сеть может создавать по текстовому описанию изображения.
Стоимость: 10 текстов можно сгенерировать бесплатно, без регистрации. Платные тарифы – от 10 долларов в месяц.
Вот, например, бот написал песню про китов в океане:
CopyMonkey
CopyMonkey – стартап, разработавший сервис для создания текстового контента. Изначально сервис работал только для e-commerce, а технология генерировала описания товаров на основе вводных слов и характеристик. Теперь функций стало больше, а модель масштабировали для новых стилей текста и задач.
Что умеет CopyMonkey: генерирует SEO-тексты, посты, описания и комментарии к роликам на YouTube на русском языке. Пользователи могут добавить ключевые слова и указать тему текста.
Стоимость: 10 текстов доступны бесплатно после регистрации. Платные тарифы – от 1 599 рублей в месяц.
Возможности сервиса:
Пример текста на тему «Нейросети для маркетолога»:
Anyword
Anyword – еще один сервис для создания контента. Нейросеть была разработана для того, чтобы генерировать рекламные тексты. По мнению разработчиков, система может писать посты по популярным формулам вроде AIDA.
Что умеет: анализировать целевую аудиторию, прогнозировать конверсию получившего промопоста, оптимизировать тексты под запросы пользователей. Также нейросеть генерирует контент: от SMS и объявлений до полноценных статей. Можно обновить опубликованные материалы. Нейросеть способна переписать их, сохранив смыслы и ключевые слова.
Стоимость: бесплатный тестовый период 7 дней. Платные тарифы – от 24 долларов в месяц.
Пример текста на тему «Нейросети для маркетолога»:
Midjourney
Midjourney – система, создающая изображения из подсказок пользователя. Нейронную сеть разработала одноименная компания из Америки, основанная Дэвидом Хольцем, бывшим сотрудником Института Макса Планка и ученым. C середины июля 2022 года Midjourney стала доступна для пользователей по всему миру. По сравнению с другими нейросетями, Midjourney обеспечивает очень высокое разрешение изображений и большую детализацию в соответствии с запросом.
Что умеет: преобразует в изображение текст. Результат можно применять в качестве рекламного баннера. Пользователь должен дать нейронной сети подробные инструкции.
Стоимость: бесплатно 25 действий. В них входят не только оригинальные запросы, но и просьбы сделать варианты полученного изображения или улучшить детализацию. Платная подписка – от 10 долларов в месяц.
В качестве примера облетевшие Рунет города в образах людей:
Syntesia.io
Syntesia.io – это платформа для генерации видео. Миссия Synthesia, основанной в 2017 году группой предпринимателей и исследователей, заключается в том, чтобы позволить каждому создавать видеоконтент. Команда старается помочь людям, у которых нет профессиональных микрофонов или камер.
Что умеет: создает видеоролик по текстовому описанию, где аватар читает нужный текст. Пользователю доступен один из 40 аватаров, говорящих на 60 языках. Также можно использовать разные фоны, музыкальные треки, шаблоны видео. При необходимости можно создать аватар по своим характеристикам.
Стоимость: платный тариф – от 30 долларов в месяц.
Kandinsky 2.0
Kandinsky 2.0 – первая российская диффузионная модель для генерации изображений по тексту на 101 языке от Сбера. Нейросеть создали и обучили исследователи Sber AI при поддержке ученых из Института искусственного интеллекта AIRI на объединенном датасете SberDevices и Sber AI из одного миллиарда пар «текст – изображение».
Что умеет: Модель умеет дорисовывать недостающие части изображения и создавать арты в различных стилях по текстовому запросу на русском языке. Можно выбрать такие стили, как ренессанс, классицизм, мультипликация, хохломская роспись, мультипликация.
Стоимость: бесплатно.
Нейросеть создает изображения в разных художественных стилях:
Смогут ли нейросети заменить digital-маркетологов
Рост популярности нейросетей вызывает ряд опасений. Многие представители digital-профессий боятся потерять работу. Спросили у экспертов: нейросети – конкурент или помощник интернет-маркетолога?
Нейросети не заменят маркетологов. Но они смогут помочь им с ручной работой: написать и собрать драфт текстов для рекламы и постов, подобрать референсы для дизайна в соцсетях, а также придумать наброски плана и стратегии.
У нейросетей есть три основные проблемы:
- Нейросеть не понимает контекст и эмоции. Так было с первыми версиями нейросетей. Например, Microsoft обучал первую нейросеть по твитам. В итоге она начала отвечать расистскими высказываниями на второй день обучения. Сейчас уже лучше, но все равно нейросеть пока не может понять, как передать эмоции и правильный посыл рекламных сообщений;
- Оператор. Нейросеть работает и выдает контент не сама по себе. Для работы нужен маркетолог, который знает, что и в каком виде хочет. И уже по тонким настройкам может получить нужный результат. Но без ввода в строку запросов нейросеть ничего не сделает;
- Уникальность. Нейросеть не может придумать новых ходов или найти взаимосвязи в неожиданных местах. Она обучается на существующем контенте и на его основе генерирует свои варианты. Нейросеть не может придумать ничего нового, потому что она банально не человек.
Нейросети освободят время от рутины и дадут больше свободы в креативных задачах. Также могут пострадать позиции начальных специалистов. Но все это до момента, пока нейросеть не научится различать эмоции и контекст.
Разговоры о том, что в скором времени роботы заменят представителей креативной индустрии, идут не первый год. Новый виток обсуждения получили после того, как на разных площадках появились картинки, сгенерированные Midjoureny, и тексты от ChatGPT.
В последние годы результаты работы нейросетей действительно продвинулись далеко вперед. Тексты получаются более связанные, а изображения похожи на работу дизайнера. Но я до сих пор не верю в то, что в ближайшие пять-десять лет мы сможем полностью отказаться от людей в креативной индустрии без потери качества и осмысленности.
Тексты и картинки от нейросетей могут упростить работу сотрудников маркетинга, но только на базовом этапе: снять небольшую часть работы, которая относится к первичной генерации контента. Если сравнить с автоматизацией на производстве, то мы говорим об изобретении и внедрении станков, на которых все равно должны работать люди.
Мы активно используем нейросети в работе дизайнера и собираемся включить работу текстовых нейросетей в наш план маркетинговых коммуникаций. Пока же набиваем руку во взаимодействии машины и человека. Сейчас нейросеть по запросу генерирует изображение. Как правило, мы получаем что-то близкое к тому, что требуется исходя из задачи, примерно к 10-й попытке. Приходится достаточно долго работать со стилями, перечнем исходных данных, искать тот самый вариант. У нейросети другое восприятие команд, и здесь мы говорим о том, что сотрудникам нужно будет нарабатывать специфический опыт взаимодействия с машиной, в чем-то сходный с подобным взаимодействием в программировании. В процессе поиска решения предстоит достаточно сильно потрудиться, чтобы получить ожидаемый результат, потом из этого результата выбрать изображение и, наконец, провести финишную обработку картинки под конкретную задачу.
К сожалению, пока мы делаем выводы, что нейросеть не может выдать готовый результат даже на уровне стажера. На генерацию и подбор картинки уходит достаточно много времени, а результат не всегда получается приемлемым даже после многочисленных итераций.
В конце прошлого года у нас был проект вместе с коллегами из креативного агентства. Для корпоративного календаря картинки сгенерировали нейросетью, а потом дизайнеры доработали изображения и встроили в верстку календарного формата.
По соотношению ресурсов, нейросеть взяла на себя примерно 10–15% объема задач. При этом все равно затрачивался ресурс дизайнера и креативной команды на генерацию текстового запроса и последующий отбор предложенных вариантов. Но совокупный результат нам понравился.
С текстами ситуация еще сложнее. От сети мы можем получить структуру, скелет текста, где в итоге все нужно переписывать и тотально редактировать. Но для тех, кому проще работать с исходным текстом, а не писать с чистого листа, – это рабочий вариант.
Развитие нейросетей – живая история. Они будут обучаться на наших текстах и запросах, но сделать качественный контент, уникальный по стилю, с неизбитыми словами и оборотами, очень сложно.
Для представителей креативной индустрии важна не только экспертиза, но и критическое мышление, умение видеть контекст, использовать не только стандартный набор шаблонов, но и моделировать решение на основании предыдущего личного опыта и особенностей индустрии. С этим и есть проблемы у нейросетей. Но использовать их в работе уже сейчас, прокачивать свои навыки взаимодействия и осваивать практически новую профессию ближайшего будущего точно стоит.
Мы можем экономить время сотрудников, оставив им наиболее сложную часть, которая максимально задействует предыдущий опыт и профессиональную специализацию. Это, скорее всего, изменит структуру рынка труда, сделает более высоким порог входа в профессию. Прогнозировать сложно, но, допускаю, что текстовые нейросети полностью заберут хлеб потокового копирайтинга и фабрик контента. Возможно, участие искусственного интеллекта в привычных процессах для многих обернется необходимостью повышать свой профессиональный уровень, чтобы найти для себя место в профессии.
Опытного маркетолога сложно заменить. Да, нейросеть создаст сама тексты, дизайны, возможно, придумает гипотезы. Но заложить смыслы, оценить адекватность, понять контекст, в общем сделать все, для чего нужны не данные, а умение мыслить, программе пока не под силу.
Маркетологам, находящимся на старте карьеры, тоже не стоит переживать, но стоит задуматься. Нейросети – новый тренд. Как в него встроиться? Начните изучать механику запросов в нейросети, научитесь формулировать их так, чтобы быстрее получать нужные результаты, закладывать в них смыслы. Этот скил станет конкурентным преимуществом, и тогда ваша востребованность не только не снизится, но и возрастет.
Ориентируясь на тренды, не надо забывать и про реальность. Многие маркетологи до сих пор не используют инструменты, которые появились на рынке несколько лет назад. Например, продолжают считать метрики в Google-таблицах, хотя есть десятки сервисов для этого. Нейросети не станут исключением и не поглотят весь рынок. 90% компаний обойдутся без использования Mindjourney, ChatGPT и других аналогов. Соответственно, не увидят необходимости отказываться от маркетолога в штате.
Можно почитать ChatGPT: что это такое