5 августа 2022 г.
Gartner обозначил четыре новые технологии в своей Кривой цикла зрелости, которые будут оказывать трансформирующее влияние на сегмент цифровой рекламы в 2022 году: это искусственный интеллект для маркетинга, эмоциональный ИИ, инжиниринг влияния и генеративный ИИ.
«Ускорение фрагментации цифровых медиа создает трудности для маркетологов в области рекламы, побуждая их формировать список партнеров и технологий для оптимизации и расширения своих рекламных кампаний, — пишет в пресс-релизе Майк Фрогатт (Mike Froggatt), старший директор-аналитик маркетинговой практики Gartner. — В частности, использование ИИ начинает охватывать таргетинг, замеры, распознавание личности, управление согласием и предпочтениями и даже, в некоторых особых случаях, создание креативного контента с использованием инструментов генеративного ИИ».
«Внимание и инвестиции направляются также на другие новые каналы и технологии, такие как медиасети ритейлеров, „чистые комнаты“ данных (DCR), промо-NFT и стриминговая телевизионная реклама (OTT), — пишет далее Фрогатт. — Все они приближаются к Пику раздутых ожиданий (см. рис. 1)».
ИИ для маркетинга
Маркетинговый ИИ — это системы, меняющие поведение маркетинговой платформы без непосредственного программирования, исходя из собранных данных, анализа использования и других наблюдений. Для этих целей используются технологии машинного обучения, системы, основанные на правилах, оптимизация, обработка естественного языка и методы построения графов знаний.
«Мощь ИИ в маркетинге очевидна, поскольку дипфейки, чат-боты и аватары метавселенной демонстрируют способность синтезировать правдоподобные сущности, — пишет Фрогатт. — Аналогичным образом, скрытие персональных данных в маркетинге наряду с развитием ИИ для анонимной оценки контекстной реакции меняет основы использования данных для рекламы и контент-маркетинга».
Существуют три конкретные реализации этой технологии, которые начинают использовать маркетологи: искусственный интеллект эмоций, инжиниринг влияния и генеративный ИИ.
Искусственный интеллект эмоций
Технологии эмоционального ИИ, также называемые аффективным программированием (affective computing), используют методы ИИ, чтобы анализировать эмоциональное состояние пользователя с помощью компьютерного зрения, голосового/аудиоввода, датчиков и/или программной логики. Такой ИИ может инициировать ответы, выполняя определенные персонализированные действия, соответствующие настроению клиента. Эмоциональный ИИ рассматривается как трансформационный, поскольку преобразует атрибуты человеческого поведения в данные, оказывающие существенное влияние на все аспекты цифровой коммуникации.
Доступ к данным об эмоциях дает маркетологам и рекламодателям ясное представление о драйверах мотивации, помогая тестировать и оттачивать контент, адаптировать цифровой опыт и строить более тесные отношения клиентов с брендами.
«Недостаточно транслировать релевантный и персонализированный меседж рекламы в отграниченной экосистеме, поэтому директора по маркетингу прибегают к искусственному интеллекту эмоций, чтобы находить и таргетировать потребителей и бизнес-покупателей в широком масштабе, — пишет Фрогатт. — Однако вопросы прайвеси, субъективность и вариации в модальностях остаются главными препятствиями для рекламодателей, поэтому для принятия может потребоваться еще 10 лет».
Инжиниринг влияния
Эмоциональный ИИ — лишь часть более широкого тренда инжиниринга влияния, то есть создания алгоритмов для автоматизации элементов цифрового опыта, направляющих выбор пользователя, на основе изучения и применения методов науки о поведении.
Привычные методы персонализации теряют актуальность на фоне требований прайвеси, а новые источники данных и возможности машинного обучения позволяют создавать новые системы влияния. Достижения в таких областях, как распознавание эмоций, генерация контента и периферийные вычисления, позволяют автоматизировать различные аспекты влияния при взаимодействии, к лучшему это или к худшему.
Организации нуждаются в инженерии влияния как новой форме корпоративного управления, чтобы направлять разработку и внедрение программ развития ИИ для влияния на поведение клиентов в широком масштабе. Gartner ожидает, что эта практика выйдет на мейнстрим на горизонте
Генеративный ИИ
Генеративный ИИ учится на существующих объектах, чтобы генерировать новые реалистичные объекты, такие как видео, нарративы, речь, синтезированные данные и дизайн продуктов, отражающие характеристики данных обучения, но не повторяя их. Gartner ожидает, что эта технология достигнет широкого принятия в digital-рекламе в течение ближайших двух-пяти лет.
Перед лицом нежелательности использования сторонних данных генеративный ИИ может помочь выявить ключевые характеристики клиентов и таргетировать их через кастомизированный контент, соблюдая при этом требования прайвеси. Генеративный ИИ может быть также использован для обучения моделей покупательского поведения медиасетей и отсечения рискованного контента, такого как ложная информация и дипфейки.
«Руководители маркетинга могут продемонстрировать ценность рекламы, оценив жизнеспособность этих технологий в своих организациях и в условиях возможной рецессии», — заключает Фрогатт.
Источник: Пресс-служба компании Gartner