Искусственный интеллект (AI) в маркетинге: потрясающий и опасный

1.1 Понятие искусственного интеллекта. Искусственный интеллект имеет солидный потенциал в маркетинге

Понятие искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, или AI (artificial intelligence) по-английски, в широком смысле – это способность к познанию, свойственная машинам, в особенности компьютерам или ноутбукам. Он рассматривается в качестве направления в компьютерных науках, посвященного созданию и исследованию методов и программ, дающих машинам шанс осмысления окружающей действительности и использования обучения и рациональности ради достижения оптимального результата при решении разного рода задач. Именно такие системы и обозначаются как искусственный интеллект.

К распространенным примерам AI-технологий относятся современные поисковые системы (Google Search, Bing, Яндекс); системы, предлагающие рекомендации (используемые на таких платформах, как Amazon и Netflix); взаимодействие с помощью голосовых запросов (Google Assistant, Siri, Alexa, Алиса); автономные транспортные средства (Waymo); инструменты, предназначенные для генерации контента и творческих задач (ChatGPT, Apple Intelligence и произведения, созданные с помощью AI); а также игры и анализ, превосходящие человеческие навыки, в стратегических играх (к примеру, в шахматах и го).

Примечание:

Го – это интеллектуальная настольная игра, требующая серьезного стратегического подхода. Игроки на специальной размеченной доске стремятся захватить и обозначить своими камнями как можно больше пространства. Игра берет свое начало в Древнем Китае более двух тысяч лет назад. До девятнадцатого столетия она была распространена преимущественно в Японии, Китае и Корее, а в двадцатом столетии завоевала признание в Америке и Европе.

AI может помочь в прогнозировании будущих проблем. Он способен обеспечивать создание новых технологий, отраслей и сред. AI имитирует процессы человеческого интеллекта с помощью машин. Это может включать обучение, рассуждение и, что самое важное, способность к самокоррекции. Также AI обладает способностью анализировать, понимать и принимать решения. В то же время известно, что многие применения AI остаются скрытыми.

Современные успехи в области AI зачастую встраиваются в привычные приложения, оставаясь незаметными, поскольку, достигнув определенной полезности и распространенности, технология перестает восприниматься как нечто неординарное или особенное.

Искусственный интеллект имеет солидный потенциал в маркетинге

Искусственный интеллект (Artificial intelligence – AI) имеет огромный потенциал в маркетинге. Он помогает в распространении информации и источников данных, улучшении возможностей управления данными программного обеспечения и разработке сложных и отличающихся продвинутостью алгоритмов. AI меняет способ взаимодействия брендов и пользователей друг с другом.

Применение рассматриваемой технологии во многом зависит от характера веб-сайта и типа бизнеса. Теперь маркетологи могут больше сосредоточиться на клиенте и удовлетворять его потребности в режиме реального времени. Используя AI, они могут беспромедлительно определить, какой именно целесообразно нацеливать на клиентов контент и какой из каналов использовать в какой момент, благодаря данным, собранным и сгенерированным его алгоритмами.

AI предназначен для существующих пользовательских данных и используется для составления рыночных прогнозов и прогнозирования поведения пользователей.

Пользователи чувствуют себя непринужденно и более склонны покупать то, что им предлагается, когда AI используется для персонализации их опыта. AI-инструменты также можно применять для анализа уровней эффективности кампаний конкурентов и выявления ожиданий их клиентов. И еще много для чего другого.

1.2 Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение. Машинное обучение

Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение

Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение (Machine Learning – ML) – сферу, фокусирующуюся на создании и анализе статистических алгоритмов. Эти алгоритмы способны извлекать знания из имеющихся данных и применять их к новым, не виданным ранее, решая задачи без прибегания к предварительному программированию. Благодаря глубокому обучению, являющемуся частью машинного обучения, нейросети представляют собой особый тип статистических алгоритмов, продемонстрировавших поистине выдающиеся результаты, превзойдя результаты многих считающихся традиционными методов машинного обучения.

Машинное обучение

ML – это подмножество AI, позволяющее компьютерам анализировать и интерпретировать данные без явного программирования. Помимо этого, ML помогает людям эффективным образом решать проблемы. Алгоритм способен к обучению и повышает производительность и точность по мере того, как происходит поступление в него большего количества данных.

.

1.3 AI может выполнять высокотехнологичные и специализированные действия. Будущее искусственного интеллекта

AI может выполнять высокотехнологичные и специализированные действия

AI – это технология компьютерной науки, которая обучает компьютеры понимать и имитировать человеческое общение и поведение. На основе предоставленных данных AI создал новую интеллектуальную машину, которая думает, реагирует и выполняет работу так же, как это делают люди. AI способен выполнять высокотехнологичные и специализированные действия, такие как распознавание речи и изображений, обработка естественного языка, решение проблем и др..

AI – это набор ряда технологий, способных выполнять задачи, требующие подключения человеческого интеллекта. При применении к стандартным коммерческим процессам эти технологии могут учиться, действовать и выполнять действия с интеллектом, подобным человеческому. Он имитирует человеческий интеллект в машинах, экономя людям временные и денежные ресурсы в деловых транзакциях.

Искусственный интеллект направлен на разработку машин, имитирующих человеческое мышление и поведение, открывая огромные перспективы для различных сфер деятельности. Появление AI вызвало неоднозначную реакцию: от опасений до восхищения. Эта технология, позволяющая создавать умные системы, способные к анализу и действиям, подобным человеческим, рассматривается как ключевой этап в развитии промышленности. Многие уверены, что AI и машинное обучение способны предложить ответы на большинство актуальных вызовов современности.

Будущее искусственного интеллекта

AI в долгосрочной перспективе станет неотъемлемой частью каждой коммерческой организации по всему миру и в каждом государстве. Новые тенденции в автоматизации на основе AI отражают существенные изменения в AI-ландшафте. Это очевидно в форме переосмысленных идей, интересов и инвестиций в области внедрения AI на предприятии.

2.1 Необходимость использования искусственного интеллекта в маркетинге. Глубинное обучение. Компьютерное зрение

Необходимость использования искусственного интеллекта в маркетинге

AI – это увлекательная и передовая технология, которая дополняет текущую контент-стратегию компании. Название этой технологии – емкий термин, охватывающий широкий спектр технологий, таких как обработка естественного языка, ML, глубокое обучение, компьютерное зрение и многие другие.

AI относится к вычислительным технологиям, которые способны выполнять определенные задачи вместо человеческого интеллекта. Эта технология развивается с головокружительной скоростью, подобно экспоненциальному росту технологий баз данных. Базы данных превратились в критически важную инфраструктуру, которая обеспечивает работу приложений корпоративного уровня. Большие данные и AI имеют определенную связь. Недавние достижения в разработке AI- в первую очередь были обусловлены ML.

Глубинное обучение

Глубинное обучение, также известное как глубокое обучение (англ. deep learning), представляет собой набор подходов в машинном обучении (включая обучение с учителем, полуавтоматическое обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением), которые опираются на извлечение признаков и представлений, а не на применение специализированных алгоритмов, разработанных для конкретных целей.

Источник: https://vk.com/wall-119857622_211

Хотя многие из этих методов были разработаны еще в 1980-х годах (или даже раньше, но с ограниченной эффективностью), значительный прогресс в области искусственных нейронных сетей – в частности, предобучение нейронных сетей с использованием ограниченных моделей Больцмана – и увеличение вычислительной мощности, особенно благодаря графическим процессорам, программируемым матрицам и специализированным нейронным процессорам, начиная с середины 2000-х, – сделали возможным создание сложных нейронных архитектур.

Эти структуры демонстрируют высокую производительность и способны решать разнообразные задачи, которые ранее были трудноразрешимы, такие как компьютерное зрение, машинный перевод и распознавание речи, причем в ряде случаев достигается качество, сравнимое с человеческими возможностями или даже превосходящее их.

Компьютерное зрение

«Теперь, когда компьютерное зрение действительно работает, – когда компьютеры открыли глаза, – произойдут фундаментальные изменения». – Джефф Дин, известный американский ученый и инженер-программист

Компьютерное зрение, также известное как машинное зрение, представляет собой область науки и техники, занимающуюся разработкой устройств, способных распознавать, отслеживать и определять типы объектов. Оно также понимается как способность компьютера распознавать объекты, сцены и действия на изображениях.

В качестве научного направления, компьютерное зрение охватывает теорию и методы построения искусственных систем, получающих знания из визуальных данных.

Видеоинформация может быть представлена в различных форматах, включая видеопотоки, снимки, сделанные разными камерами, или трехмерные данные, полученные, например, с помощью Kinect или медицинских сканеров.

В качестве прикладной области, компьютерное зрение направлено на использование теоретических основ и моделей для разработки практических систем машинного зрения.

2.2 Машинное обучение. ML существенно влияет на сценарий цифрового маркетинга

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) – раздел искусственного интеллекта, фокусирующийся на создании и анализе статистических алгоритмов. Эти алгоритмы способны извлекать знания из данных и применять их к новым, ранее не встречавшимся данным, решая поставленные задачи без необходимости детального программирования.

Благодаря развитию глубокого обучения, подраздела машинного обучения, нейронные сети – разновидность статистических алгоритмов – демонстрируют результаты, превосходящие многие традиционные методы машинного обучения.

Алгоритмы машинного обучения используются в различных приложениях, включая фильтрацию электронной почты, выявление мошенничества и прогнозирование потребительского спроса.

ML существенно влияет на сценарий цифрового маркетинга

ML существенно влияет на сценарий цифрового маркетинга из-за своей способности анализировать данные и предоставлять аналитические инструменты. В итоге он помогает маркетинговым командам проводить анализ на основе потребностей.

При подготовке этой главы использовался источник [3].

3.1 Искусственный интеллект (AI) и связанные с ним методы активно внедряются. AI способен на многое

Искусственный интеллект (AI) и связанные с ним методы активно внедряются и предоставляют возможности

Искусственный интеллект (AI) и связанные с ним методы активно внедряются, в частности, в области цифрового маркетинга. Это позволяет создавать более совершенные продукты и услуги, а также эффективно находить и вовлекать нужную аудиторию, принимая обоснованные маркетинговые решения.

AI предоставляет маркетологам возможности для разработки различных стратегий, оптимизации рекламных кампаний, улучшения взаимодействия с клиентами и постепенного увеличения возврата от вложений.

Разнообразные инструменты машинного обучения (Machine Learning-ML) отслеживают процесс принятия решений и обеспечивают постоянное совершенствование за счет анализа текущих системных процессов. Развитие AI способствует усовершенствованию технических составляющих цифрового маркетинга, в первую очередь анализа данных.

AI способен на многое

AI способен упростить сложные маркетинговые задачи, автоматизировать рутинные операции и внедрять инновационные решения в цифровой среде, повышая эффективность работы пользователей.

Google Cloud и интеллектуальные голосовые ассистенты – лишь некоторые из инструментов, которые маркетологи используют в своей повседневной деятельности. Они анализируют информацию, обрабатывают как старые, так и новые данные, выявляют тенденции и помогают системам извлекать уроки из предыдущего опыта и повторяющихся взаимодействий.

3.2 Применение AI в маркетинге и ритейле открывает широкие возможности для увеличения прибыли и эффективности. Глобальный рынок AI в маркетинге продемонстрировал значительный рост. Для продуктивной деятельности искусственного интеллекта критически важен обширный массив данных

Применение AI в маркетинге и ритейле открывает широкие возможности для увеличения прибыли и эффективности

Покупки в интернете, удовлетворяющие запросы клиентов и предлагающие удобство, вытеснили традиционные способы приобретения товаров, став ключевым элементом стремительно развивающейся цифровой эпохи, обусловленной развитием AI.

На фоне современных тенденций растет убежденность, что дальнейшая эволюция AI способна полностью автоматизировать и трансформировать сферу маркетинга. AI позволит специалистам подбирать наиболее действенные методы для достижения оптимальных результатов, минимизируя при этом вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Использование AI в цифровом маркетинге дает компаниям возможность выделиться среди конкурентов.

На основе данных, полученных с помощью AI, можно предлагать клиентам именно то, что им требуется, улучшая пользовательский опыт и повышая эффективность бизнеса на 40%.

Искусственный интеллект исключает необходимость в предположениях, заменяя их аналитикой, что позволяет создать стратегию цифрового маркетинга для более успешного развития компании. С помощью алгоритмов AI можно автоматизировать множество повторяющихся задач, что увеличивает производительность, а также экономит время и ресурсы.

Вложения в искусственный интеллект становятся более прибыльными, так как он упрощает процесс принятия решений и помогает создавать более качественные маркетинговые материалы. Современные цифровые маркетинговые стратегии, основанные на AI, позволяют точнее определять целевую аудиторию и формировать более привлекательные предложения.

Глобальный рынок AI в маркетинге продемонстрировал значительный рост

Глобальный рынок AI в маркетинге продемонстрировал значительный рост в последние годы, чему способствовала активная реклама в социальных сетях. Рост популярности решений на базе AI, а также развитие технологий анализа больших данных, как правило, являются ключевыми факторами, стимулирующими этот рост в ближайшие годы. По данным исследования Data Bridge Market Research, прогнозируется среднегодовой темп роста мирового рынка AI в маркетинге в 28,13% в период с 2021 по 2028 год.

Для продуктивной деятельности искусственного интеллекта критически важен обширный массив данных

Для продуктивной деятельности искусственного интеллекта критически важен обширный массив данных. Нехватка информации способна провоцировать неверные результаты. Компаниям приходится вкладывать немало ресурсов в подготовку AI, применяя для этого датасеты, очищенные от вредоносного ПО, дефектов и отклонений. Существенная цена на подобные разработки ограничивает их применение в небольших фирмах.

3.3 Использованияе AI в различных Маркетинговых областях

Использование AI в социальных медиа (SMM)

Специалисты по маркетингу применяют AI-инструменты для разработки текстового и визуального контента для социальных сетей, включая публикации, хэштеги и изображения. Эти решения позволяют отслеживать результативность SMM-кампаний. AI также помогает адаптировать контент в социальных сетях под каждого пользователя, учитывая его интересы, местоположение и другие параметры.

Искусственный интеллект в контент-маркетинге

В связи с возросшим спросом на информационную рекламу, контент-маркетинг прочно зарекомендовал себя как распространенный способ продвижения в разных сферах бизнеса. Специалисты по контенту могут применять AI для выявления форматов контента, которые наиболее интересны их текущей аудитории и потенциальным покупателям.

Различные AI-инструменты позволяют создавать и оптимизировать контент. Например, такие платформы, как Co-schedule, Grammarly, Hemingway Editor и Jarvis, помогают контент-райтерам оперативно генерировать привлекательные заголовки для блогов и рекламных объявлений.

Недавний интерес аудитории был сосредоточен на двух инновационных AI-приложениях: ChatGPT и BARD, способных предлагать содержательные ответы практически на любую тему. В перспективе искусственный интеллект будет контролировать все этапы создания контента, включая разработку рекламных текстов и генерацию визуальных материалов. Кроме того, AI можно использовать для совершенствования уже существующего контента.

Технологии и AI-подходы позволяют отслеживать результативность контента и получать данные о том, какие стратегии наиболее эффективны, а какие требуют корректировки.

Искусственный интеллект в управлении взаимоотношениями с клиентами (CRM)

Цифровые маркетологи могут персонализировать взаимодействие с потребителями и улучшать их опыт, предлагая уникальные акции или бонусы, чтобы обеспечивать лояльность клиентов с помощью AI-решений.

Компания Starbucks представила свое мобильное приложение и программу лояльности для своих посетителей. Благодаря им клиенты могут зарабатывать баллы, которые можно обменивать на бонусы, специальные предложения и скидки. Для анализа поведения покупателей Starbucks применяет технологии искусственного интеллекта, фиксируя время совершения покупок, день недели, местоположение, детали заказа и даже погодные условия. Собранные данные помогают формировать индивидуальные рекомендации для каждого посетителя.

AI-чатботы, работающие на основе обработки естественного языка (NLP), позволяют сегментировать обращения клиентов, оперативно реагировать на срочные вопросы и уменьшать негатив, общаясь с каждым пользователем в моменте.

Кроме того, интеллектуальная CRM-система, используя предиктивную аналитику, позволяет получить детальное представление о поведении и вкусах потребителей, основываясь на истории взаимодействий и других данных, что способствует привлечению новых клиентов и увеличению продаж.

Искусственный интеллект также активно внедряется в email-маркетинг

Компании используют его для разделения аудитории на группы по интересам, активности и истории покупок.

Для отправки клиентам персонализированных электронных сообщений, содержащих сведения о новинках, специальных акциях или сниженных ценах, а также другую полезную информацию о компании и ее продуктах, платформы на основе AI-технологий формируют целевые группы адресатов.

Более того, AI помогает маркетологам, работающим с электронной почтой, выявлять фишинговые сообщения. Рекомендуется создать отдельный раздел для нежелательной корреспонденции, чтобы избежать ее попадания в личные почтовые ящики.

Использование AI в поисковой оптимизации (SEO)

Искусственный интеллект помогает специалистам по интернет-маркетингу совершенствовать стратегию наращивания ссылочной массы, проводить анализ сайтов и подбирать ключевые слова. SEO-инструменты, основанные на AI, обрабатывают огромные массивы данных для определения ключевых слов, соответствующих предлагаемым продуктам или услугам, и используют их для улучшения позиций веб-сайта в поисковой выдаче (SERP).

Искусственный интеллект не только повышает точность поиска товаров, которые интересуют пользователей, но и предлагает релевантные рекомендации. Благодаря AI процесс поиска желаемых товаров становится более простым и удобным.

Грамотное применение AI позволяет специалистам в области цифрового маркетинга точнее и оперативнее прогнозировать потребительские предпочтения

Грамотное применение AI позволяет специалистам в области цифрового маркетинга точнее и оперативнее прогнозировать потребительские предпочтения. Это приводит к увеличению продаж и позволяет брендам предлагать потенциальным клиентам товары, которые, по мнению существующих покупателей, являются полезными и эффективными.

Интеллектуальные рекомендации, основанные на AI

Интеллектуальные рекомендации, основанные на AI, способствуют росту продаж, укреплению лояльности клиентов и увеличению повторных покупок.

AI способствует гибкости системы ценообразования

Динамическое ценообразование – это стратегия, предполагающая сбор и анализ больших объемов данных для определения оптимальных цен на товары, которые обеспечат максимальную прибыль.

В условиях стремительного развития цифровой экономики, онлайн-торговля нуждается в гибкой системе ценообразования, которая использует различные алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект.