Искусственный интеллект в маркетинге: задачи, ограничения и контроль

Что такое ИИ в маркетинге

Под ИИ в маркетинге обычно понимают два разных класса инструментов. Их полезно различать: они ошибаются по-разному.

Генеративный ИИ создаёт новый материал по заданию: текст, изображение, варианты заголовков. В основе текстовых сервисов — языковая модель, программа, которая обучена на больших объёмах текста и по заданию составляет наиболее вероятное продолжение. Само задание для неё называют промптом. Результат генеративного ИИ — черновик: он может звучать уверенно и при этом содержать ошибки.

Предсказательные и оптимизирующие алгоритмы ничего не пишут. Они принимают много мелких решений по данным: кому показать объявление, какую ставку назначить. Пример — автоматические стратегии в рекламных системах, где ставки подбирает сама система. В Яндекс Директе стратегии, ориентированные на средние целевые значения, например на среднюю цену конверсии, используют машинное обучение, чтобы прогнозировать конверсионность и подбирать ставки в аукционах. Конверсионность здесь — вероятность, что человек после перехода совершит целевое действие. В VK Рекламе при стратегии «Минимальная цена» система стремится получить наилучшие результаты в рамках выбранного бюджета.

Основная цель использования нейросетей в маркетинге — ускорить повторяемую подготовку и обработку данных: черновики, варианты, сводки, рутинные настройки. Решения они не заменяют. Кому продавать, что обещать и сколько тратить, определяет тот, кто знает бизнес и отвечает за результат.

Где ИИ применяют в маркетинге

Удобнее всего смотреть на ИИ не через список сервисов, а через задачи. В каждой из них есть часть, которую можно ускорить, и часть, которая остаётся за человеком.

Задача	Что может сделать ИИ	Что проверяет и решает человек
Идеи и черновики публикаций	Предложить темы, структуру и черновик текста	Факты, тон бренда, польза для читателя, решение о публикации
Адаптация материала под форматы	Сократить статью до поста, сделать версии для разных площадок	Не потерялся ли смысл, подходят ли версии площадке
Варианты рекламных объявлений	Предложить заголовки и тексты по странице или описанию продукта	Соответствие предложению, допустимость обещаний, требования к рекламе
Ставки и аудитории в рекламных системах	Подбирать ставки и таргетинги по выбранной стратегии	Цель кампании, бюджет, ограничения, оценка результата
Анализ отзывов и обращений	Сгруппировать сообщения по темам, выделить частые вопросы	Выборочная проверка групп, выводы, что менять в продукте или коммуникации
Сводки по данным	Описать выгрузку, отметить изменения, предложить гипотезы	Корректность исходных данных, настоящие причины изменений, решения
Ответы клиентам	Подготовить черновик ответа, ответить на типовой вопрос в чат-боте	Сложные и спорные случаи, персональные данные, обещания клиенту
SEO	Помочь с черновиками и разбором данных	Стратегия и изменения на сайте — отдельная тема

Разберём направления подробнее.

Контент и соцсети

С контента чаще всего начинают. Нейросеть помогает придумать рубрики, набросать черновик поста, предложить несколько заголовков, превратить одну статью в короткий пост и текст для рассылки.

Лучше всего она работает с исходным материалом: вашей статьёй, расшифровкой выступления эксперта, ответами на вопросы клиентов. Хуже — когда её просят «написать пост о компании» без вводных. Тогда модель заполняет пробелы правдоподобными, но выдуманными деталями.

Пошагово о том, как подготовить публикацию для соцсетей с нейросетью и проверить её, — в отдельной статье. Если публикаций много и нужен регулярный поток, пригодится разбор того, как наладить регулярный выпуск материалов с нейросетями.

Реклама

Реклама с помощью искусственного интеллекта — это прежде всего функции самих рекламных систем. Об автоматических стратегиях сказано выше. Кроме них, в справках систем описаны такие возможности.

• Яндекс Директ. Заголовок и текст объявления можно сгенерировать с помощью нейросети: Директ подберёт тексты на основе продвигаемой страницы и информации о бизнесе, а их можно отредактировать. Автотаргетинг — технология показа объявлений без ключевых фраз. Она анализирует объявление и страницу перехода и определяет, подходит ли объявление к запросу, интересам пользователя или тематике площадки.
• VK Реклама. Генерация текста анализирует объект продвижения, важные детали и отличия от конкурентов и предлагает варианты текста. Генерация изображений создаёт картинки на основе описания продукта или услуги; готовые креативы можно редактировать. При автоматическом подборе таргетингов алгоритм анализирует похожие кампании в подобных категориях и предлагает подходящие настройки аудитории.

Названия и состав таких функций меняются, поэтому перед запуском сверяйтесь с актуальной справкой системы.

За вами остаются цель кампании и то, что считать результатом, бюджет и ограничения, допустимые обещания в объявлении. Сгенерированные тексты и картинки проверяют до запуска так же, как написанные вручную. Автоматика оптимизирует то, что ей задали: если цель выбрана неудачно, система будет старательно добиваться не того. Подробнее о том, как устроены кампании и оплата в Директе, — в отдельной статье.

Аналитика и исследования

Data driven маркетинг — это решения на основе данных, а не ощущений. ИИ здесь помогает обрабатывать данные: сгруппировать сотни отзывов по темам, найти повторяющиеся вопросы в обращениях, кратко описать выгрузку, предложить гипотезы, почему изменился показатель.

Ограничение одно, но важное: модель видит только то, что вы ей передали. Если выгрузка неполная или в ней ошибка, вывод будет таким же. Гипотезы проверяют по исходным данным, а решения принимает человек.

Коммуникации с клиентами

Чат-боты отвечают на типовые вопросы, нейросеть готовит черновики ответов на письма и сообщения. Чтобы это работало, заранее определяют границы: на что бот не отвечает, в какой момент передаёт разговор сотруднику и что он не вправе обещать. Отдельный вопрос — данные клиентов, о нём в разделе о рисках.

SEO

Нейросети применяют и в работе с сайтом, но там свои задачи и требования поисковых систем. О том, как нейросети применяют в поисковой оптимизации, — отдельный материал.

ИИ-маркетолог и ИИ-агенты: что это и чего они не заменяют

ИИ-маркетолог — выражение с двумя значениями. Первое — маркетолог, который использует нейросети в работе: готовит с ними черновики, разбирает данные, проверяет гипотезы. Второе — сервис или ассистент, который по заданию выполняет часть маркетинговых задач. В обоих случаях задачу ставит человек, и он же отвечает за результат.

ИИ-агент — система, которая по заданию выполняет цепочку шагов и сама выбирает, какие инструменты использовать. В документации одного из сервисов автоматизации разница описана так: цепочка выполняет заранее заданную последовательность вызовов, а агент с помощью языковой модели решает, какие действия предпринять, и пытается выбрать подходящие инструменты для ответа. В маркетинге агент может, например, собрать данные из нескольких отчётов, подготовить сводку и черновик письма команде.

Агенты обычно работают внутри автоматизации, где рабочие сервисы связаны между собой. О том, как связать сервисы в автоматический сценарий, — отдельная статья.

Чем больше агент делает сам, тем важнее заранее определить границы:

• к каким данным и аккаунтам у него есть доступ;
• какие действия он выполняет сам, а какие — только после подтверждения;
• где записано, что и когда он сделал.

Публикацию, отправку сообщений клиентам и изменения в рекламных кампаниях разумно оставлять на подтверждение человеком. За человеком остаются и стратегия, позиционирование, выбор аудитории и предложения, бюджет. Главное — ответственность за всё, что выходит от имени компании.

Ограничения и риски

Выдуманные факты и цифры

Галлюцинацией называют ответ нейросети, который выглядит правдоподобно, но не соответствует действительности. Это может быть несуществующее исследование, неверная цифра, выдуманная характеристика товара или отзыв. В маркетинге такая ошибка становится обещанием клиенту. Поэтому каждую цифру, цитату и характеристику сверяют с источником, а то, что подтвердить не удалось, убирают.

Однотипные тексты и потеря голоса бренда

Без вводных модель пишет «среднестатистически»: теми же оборотами, что и в тысячах других текстов. Чтобы материалы звучали как ваша компания, нужны правила тона, удачные примеры и редактор, который правит черновик, а не только проверяет орфографию.

Ошибки во входных данных

Нейросеть не знает, что выгрузка неполная, цены устарели, а описание услуги давно поменялось. Она добросовестно обработает то, что получила. Качество результата не выше качества вводных.

Персональные данные клиентов

По закону о персональных данных к ним относится любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определённому или определяемому физическому лицу. Передача таких данных — тоже их обработка в терминах закона. Поэтому выгрузки заказов, переписки и базы контактов не стоит загружать во внешние сервисы ИИ, пока вы не проверили условия сервиса и законные основания для такой передачи. Где возможно, убирайте имена, телефоны и другие сведения о клиентах до загрузки. Конкретный порядок лучше согласовать с юристом компании.

Права на сгенерированные изображения и тексты

Условия использования сгенерированных материалов задаёт каждый сервис. Прочитайте их до того, как картинка попадёт в рекламу или на сайт. Отдельно проверьте, нет ли на изображении чужих логотипов, узнаваемых людей или товаров других компаний.

Реклама остаётся рекламой

Закон о рекламе определяет рекламу через распространение, адресата и цель — привлечь внимание к объекту рекламирования. Способ подготовки текста или картинки в этом определении не участвует. Объявление, которое предложила нейросеть, проверяют по тем же требованиям, что и написанное вручную.

Как внедрить ИИ в маркетинг: по шагам

Не автоматизируем хаос. Сначала строим систему. Если сейчас материалы готовятся без понятного порядка и критериев, нейросеть ускорит этот беспорядок, а не исправит его. Поэтому внедрение начинают с процесса.

1. Выберите одну повторяемую задачу. Например, черновики постов по готовым материалам, варианты объявлений или группировку отзывов. Задача должна встречаться регулярно, а результат — легко проверяться.
2. Опишите текущий процесс и критерии качества. Кто готовит материал, кто проверяет, по каким признакам материал считается готовым.
3. Подготовьте задание и вводные. Контекст, исходные материалы, формат результата, ограничения: о чём не писать, какие обещания недопустимы, каким должен быть тон.
4. Получите черновик от ИИ. Не один, а несколько вариантов, если задача это допускает.
5. Проверьте и утвердите. Человек сверяет факты, смысл и тон, правит и принимает решение о публикации или запуске.
6. Сравните с прежним процессом. Время, число правок, качество результата.
7. Масштабируйте только то, что прошло проверку. Следующую задачу добавляйте, когда первая работает стабильно.

Как понять, что ИИ приносит пользу

Общих норм экономии здесь нет: всё зависит от задачи, исходного процесса и качества проверки. Поэтому оценивают по своим данным, до и после.

• Время на подготовку одного материала — вместе с проверкой и правками, а не только время генерации.
• Число правок и возвратов. Если черновики приходится переписывать целиком, экономии нет.
• Ошибки, пойманные на проверке. Если их много и они однотипные, стоит улучшить задание и вводные.
• Результаты публикаций и кампаний — по тем же показателям, что и раньше, за сопоставимый период.

Если подготовка стала быстрее, но выросло число ошибок или упало качество, это повод вернуться к шагам 2–3, а не расширять автоматизацию.

Частые вопросы

Заменит ли ИИ маркетолога?

Нет. ИИ берёт на себя часть подготовки: черновики, варианты, сводки. Стратегия, решения о бюджете и предложении, утверждение материалов и ответственность за них остаются за человеком. Меняется сама работа: меньше времени уходит на первый черновик, больше — на постановку задачи и проверку.

Можно ли публиковать тексты, написанные нейросетью, без правки?

Не стоит. Результат нейросети — черновик: в нём могут быть выдуманные факты, неточности и чужие для бренда формулировки. Публиковать стоит только то, что проверил и утвердил человек.

Безопасно ли загружать данные клиентов в нейросеть?

Только после проверки. Сначала выясните, где сервис хранит данные и как их использует, есть ли у вас законные основания для такой передачи. Там, где можно, убирайте сведения, по которым можно определить человека.

С какой задачи начать внедрение ИИ в маркетинг?

С одной повторяемой задачи, результат которой легко проверить: черновики постов по готовым материалам, варианты объявлений, группировка отзывов. Порядок — в разделе «Как внедрить ИИ в маркетинг».

Нужно ли маркировать рекламу, созданную с помощью ИИ?

Если материал является рекламой в интернете, то да: способ подготовки на требования не влияет. По закону о рекламе реклама в интернете, за перечисленными в нём исключениями, должна содержать пометку «реклама» и указание на рекламодателя или на сайт со сведениями о нём. Распространять её можно, если оператор рекламных данных присвоил ей идентификатор. Отдельных правил для рекламы, подготовленной нейросетью, в этой статье закона нет. В спорных случаях порядок маркировки лучше уточнить у юриста.