Анализ искусственного интеллекта и машинного обучения в маркетинге

Первым делом выбираем необходимую для нас цель рекламной кампании (рис. 9).

рис. 9 - выбор цели рекламной кампании

Далее, выбираем, куда хотим направлять трафик: сайт, приложение или переписка в мессенджер. Для нас это не особо важно, так как нам достаточно, чтобы отобразился аккаунт пользователя, поэтому выбираем сайт и в дальнейшем url ссылкой будет являться аккаунт, с которого и рекламируется пост (рис. 10).

рис. 10 - выбор места назначения

После этого нам необходимо указать аудиторию, которой и будет показываться объявление. Ранее я уже описал все пункты, поэтому остается все указать (рис. 11).

рис. 11 - аудитория для рекламы

Выбираем плейсменты. В предыдущей главе я описал все возможные места размещения объявлений. В нашей ситуации мы убираем все места кроме одной - лента Instagram. После этого рекламный кабинет предлагает нам определить бюджет, который мы потратим на продвижение. Так как мне для подтверждения гипотезы необходимо получить хотя бы десяток взаимодействий, то и сумму я не буду указывать большую. Допустим, мы подтвердим гипотезу на основании десяти аккаунтов. Десять лайков можем получить при охвате в 500-1000 человек. То есть если каждый сотый человек нажмет кнопку “Мне нравится”, то запуск рекламы будет успешен. Как я говорил ранее - искусственный интеллект нам заранее сообщает какой охват мы получим, заплатив определенную сумму. Так, при выделении 200 рублей, приблизительный охват будет равняться 1200-3400 человек (рис. 12), что как раз-таки нам и подходит.

рис. 12 - приблизительный охват рекламной кампании

рис.13 - бюджет и график показа

Далее мы указываем рекламный пост и запускаем таргетированную рекламу. Так как мы указали, что готовы потратить 200 рублей в день и получить необходимые для нас результаты, то все что остается делать перед анализом провзаимодействовавших аккаунтов - ждать следующего дня.

3.2 Получение результатов

На протяжении предыдущих 24-ёх часов пост успешно продвигался и набрал чуть больше 2000 просмотров и 43 лайка. Как я писал ранее, чтобы определить качество работы искусственного интеллекта, я буду заходить в аккаунты людей, нажавших кнопку “Мне нравится”.

Начну с того, что при просмотре аккаунтов почти половина имеют закрытые профили, следовательно никаких выводов сделать на их счет нельзя. Начнем просматривать открытые профили и первым из них профиль девушки-декоратора (рис. 14-15).

рис. 14,15 - первый рассматриваемый аккаунт

Путем первого осмотра можно сразу понять, что девушка интересуется декорированием интерьеров и сама занимается этим. Так как мы указывали, что хотим показывать пост людям с подобными интересами, то можно сказать, что в отношении этого аккаунта, искусственный интеллект, действительно, показал рекламу указанной целевой аудитории. Перейдем к следующему аккаунту (рис. 16).

рис. 16 - второй рассматриваемый аккаунт

При анализе второго акаунта нельзя что-либо сказать о его интересах в отношении дизайна или натурального камня и можно сразу сказать, что искуственный интеллект показал рекламу человеку, не входщему в нашу ЦА. Однако если провести анализ более подробно, то мы можем найти интересные детали. Так, если нажмем на первую фотографию, сделанную в офисе, в котором по видимому он работает, где вместе с владельцем профиля есть второй человек и перейдем на его профиль, то увидем в шапке ссылку на сайт компании, в которой он либо работает, либо является владельцем (рис. 17).

рис. 17

Компания, указанная на этом сайте занимается производством мебели для офиса, а следовательно и также относится к сфере интерьера, а следовательно и человек, нажавший кнопку “Нравится”, тоже может быть вовлечен в эту сферу. Так, напримере этого пользователя я понял, что даже если нет ярко выраженного показателя заинтересованности в той или иной сфере, то ее можно найти и через его знакомых, коллег или директора компании, в котрой этот пользователь работает.

Следующий аккаунт - Алексанр Лотышев - дизайнер (рис. 18). Сразу замечаем, что человек на все 100% подходит под нашу указанную аудиторию.

рис. 18

Идем далее и находим довольно-таки интересный аккаунт, который с первого взгляда никак не относится к указанным интересам (рис. 19). Он не занимается дизайном, не выкладывает фотографии со строительсвом. Однако если более детально проанализировать его посты, то можно найти фотографии достопремичательностей (рис. 20). Это значит, что человек в той или иной степени увлекается интерьерами, поэтому может ставить лайки и другим похожим постам, что и произошло в нашем случае.

рис. 19-20

Помимо этих четырех примеров существует двесяток похохиж, которые подробно разбирать не имеет смысла, так как анализируя профили, сразу можно понять, что владелец аккаунта на 100% воволечен в сферу строительства, дизайна или натурального камня. Таким образом можно смело сделать вывод, что работа искуственного интелеллекта в плане подбора нужной аудитории успешна и не создает сомнений. Также перварительные показатели охвата такими и являлись.

3.4 Выводы о работе искусственного интеллекта

На практике я выяснил, что при настройке таргетированной рекламы, искусственный интеллект находит именно тех людей, которым может понравится рекламное объявление. Эти схожести могут не быть видными при заходе на аккаунт пользователя, отреагирующего на пост, так как интеллект Facebook знает о поведении больше, чем мы сами можем узнать о человеке, зайдя на его аккаунт. Ведь мы не видим его действия, какие фотографии он просматривает, каким постам он ставит лайки и тому подобное. Поэтому даже, казалось, никак не связанные аккаунты пользователей, могут попасть в группу, которой показывается реклама. Но попадают все же они туда не просто так. Успешные таргетологи говорят, что алгоритм искусственного интеллекта подбирает пользователей, похожих на тех, кто уже как-то провзаимодействовал с рекламной акцией. То есть изначально машина показывает рекламу людям, входящим в заданные интересы. Далее, если кто-либо, например, лайкнул ее, Facebook понимает, что людям, похожим на первого, может тоже понравиться и начинает делать упор именно на тех, кто похож на лайкнувшего человека. Таким образом Facebook не тратит деньги впустую, показывая всем подряд, кто входит в указанную аудиторию, а старается подобрать для нас наиболее подходящую.

Однако существует одна большая проблема во всей работе искусственного интеллекта - деньги. Сейчас очень много решают финансы и получается так, что в момент, когда рынок рекламы перенасыщен, то алгоритмы работают так, что показывают они тех, кто готов больше заплатить. Например, компания Coca-Cola решила сделать имиджевую рекламу с целью охватить как можно больше человек и потратить на это 20 млн рублей. И в результате, так как параллельно с ней рекламируются и другие участники рынка, которые не готовы платить столько денег, то и действительно полезная реклама может не найти свою аудиторию. Во время пандемии COVID-19 абсолютное большинство людей сидят дома в интернете. Компании это понимают и начинают больше использовать каналы связи с общественностью. В результате чего, рынок рекламы становится перенасыщен, ставки на клик повышаются, а те рекламодатели, которые не готовы платить больше за клиента выходят из игры.

Перед тем как перейти к заключению всей работы, я хочу добавить очень важное наблюдение, которое я заметил во время выполнения практической части. При создании абсолютно пустого аккаунта, как интеллект будет понимать, что нам нравится? Я заметил, что изначально мне предлагались рекламы и предложенные посты из абсолютно разных сфер. Таким образом Instagram пытается определить наши интересы и сразу же присвоить определенное поведение. Однако я не заострял внимание ни на одной рекламе с целью посмотреть, что будет дольше. Дальше, посматривая предложенные фотографии я не успел понять, что Instagram сам навязал мне интерес и начинает показывать больше контента, который связан с одной тематикой. Можно сделать следующий вывод: изначально искусственный интеллект пытает нас угадать, а потом начинает уже определять наши действия наперед и навязывать тот или определенный интерес.

Заключение

В настоящее время искусственный интеллект становится неотъемлемой частью мира, позволяющий делегировать на себя большое количество задач. Сейчас люди могут сосредоточиться на творческих аспектах работы, которых пока что не смогли коснуться машины. В сфере маркетинга всегда были большие массивы данных, например, пользователей. Перебирая их, маркетологи тратят много сил и времени и не уделяют должного внимания на визуальную или смысловую составляющую рекламной кампании. Подтверждается, что те маркетологи, которые не используют искусственный интеллект винят в провале нехватку бюджета, однако использующие говорят при неудачах, что существует нехватка времени.

В первой главе своей работы я описал зарождение и становление маркетинга как неотъемлемой части бизнеса. Перечислил существующие виды маркетинга и отобрал те, которые используются в социальных сетях. Проанализировал возможные каналы связи с обществом и описал возможности плейсментов.

Во второй главе я изучил понятие и работу искусственного интеллекта и машинного обучения, их роль в маркетинге, а также описал их возможности и сферы использования. Я выявил, что искусственный интеллект является перспективным изобретением, который в будущем будет использоваться почти во всех сферах жизни.

В третьей главе я описал свою практическую работу, в которой наглядно показал работу искусственного интеллекта. Благодаря ней я установил, что уровень подбора целевой аудитории является высоким, Instagram действительно анализирует все наши действия в сети и определяет интересы. Также описал работу ИИ при создании нулевого аккаунта.

Ввиду становления цифровизации, увеличивается актуальность использования цифровых методов продвижения товаров и услуг. С помощью искусственного интеллекта, социальных сетей и качественного предложения можно получать заявки по наименьшим ценам в сравнении с остальными видами рекламы. Поэтому данный вид с каждым годом будет развиваться и внедряться в другие приложения. Для некоторых понимание, что машины следят за их действиями в сети, является неприемлемым, однако без этого им так и будут показывать неинтересный контент, ненужную рекламу. А когда они сами окажутся теми, кто будет что-либо продавать, тогда они поймут, насколько это важно и в этом нет ничего страшного.

Список литературы

1. Акулич М. Инструменты интернет-маркетинга. Контекстная реклама и маркетинг контента - М: ЛитРес, 2017

2. Анохин А., Искусственный интеллект в digital-маркетинге: как меняется работа маркетолога в 2020 году, 2020 [Электронный ресурс] URL: https://vc.ru/marketing/107257-iskusstvennyy-intellekt-v-digital-marketinge-kak-menyaetsya-rabota-marketologa-v-2020-godu

3. Брассингтон Петтитт С. знание Основы являющейся маркетинга Ф.Брассингтон, С.Петтитт. - М.: рассуждая Баланс кругом Бизнес теоретические Букс, несколько 2014. - 536 с.

4. Вертайм К. знание Цифровой являющейся маркетинг. Как рассуждая увеличить кругом продажи с теоретические помощью несколько социальных границ сетей, источником блогов, веков вики-ресурсов, синонимом мобильных разрешить телефонов и обрывки других ближе современных науке технологий К.Вертайм, Я.Фенвик. Юрайт, называл 2010. материальные С.125.

5. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 2013. 276 с

6. Горкунов М., Как работает машинное обучение в маркетинге?, 2019 [Электронный ресурс] URL: https://rb.ru/opinion/ml-marketing/

7. Данько Т., Ходимчук М., Системы искусственного интеллекта в разработке корпоративных маркетинговых стратегий. Журнал. Маркетинг в России и за рубежом, 2000

8. Жестков Н., Digital маркетинг: это еще что такое? Или примеры из РФ, [Электронный ресурс] URL: https://in-scale.ru/blog/digital-marketing

9. Золотова существование В.В. Социальные борьбу сети: знание тенденции через развития и дать перспективы для законов продвижения знание продуктов / В. В. бесконечность Золотова // величины Маркетинг видится услуг. - отличие 2012. - № 3. - положительном С.225 - знаний 231.

10. Макеев В. Время машин: как бизнесу сделать шаг навстречу искусственному интеллекту, 2017 [Электронный ресурс] URL: http://www.forbes.ru/tehnologii/344669-vremya-mashin-kak-biznesu-sdelat-shag-navstrechu-iskusstvennomu-intellektu (дата обращения: 01.05.2020).

11. Старостин В., Трансформация маркетинговых технологий в эпоху машинного интеллекта, 2018. Вестник университета №1

12. Amber Moore, The Ultimate List of Marketing Statistics for 2016, 2016 [Электронный ресурс] URL: https://www.freely.net/marketing-statistics-2016/

13. LiveTex, Machine learning для маркетологов: как увеличить прибыль компании, 2017 [Электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/post/406991/

14. Kotler P., Marketing, Management, Millenium Edition, 2002

Размещено на Allbest.ru