Негенеративные нейронные сети во многом упрощают творческую жизнь: оптимизируют процессы, анализируют данные и улучшают взаимодействие с клиентами. Поговорите с экспертами рынка, чтобы узнать, на что еще способен искусственный интеллект.
Оптимизация рабочего процесса
- анализ данных
Представьте себе маркетологов, пытающихся понять, чего хочет их аудитория. Негенеративные нейронные сети могут помочь вам в этом, обрабатывая большие объемы данных и определяя предпочтения клиентов. Теперь вам не нужно беспокоиться о том, какой цвет лучше всего подойдет для вашей следующей рекламной кампании — все зависит от данных.
Существует множество задач, требующих анализа креативных коммуникаций конкурентов. — рассказал Никита Карасев, руководитель отдела внедрения искусственного интеллекта ГК «Родная Речь». Раньше для выполнения этих задач экспертам приходилось просматривать тысячи креативов, классифицировать их по кампаниям, описывать по атрибутам и на этой основе проводить дальнейший анализ и исключать дубли. Эта часть работы заняла много времени.
«Но с помощью современных моделей искусственного интеллекта в сочетании с нашими алгоритмами мы научились автоматически группировать креативы по кампаниям, выявлять дубликаты и скрывать их, чтобы облегчить работу», — отметил эксперт.
Никита Карасев, руководитель отдела внедрения искусственного интеллекта ГК «Родная Речь»
Мы широко используем инструменты искусственного интеллекта на этапах анализа и сбора данных. Поскольку технологии искусственного интеллекта за последние несколько лет захватили мир штурмом, мы не можем позволить себе оставаться в стороне от этого.
Создание совместных технических лабораторий РОРЭ и OKKAM Весна 2024 года становится важным событием. Первый совместный продукт — PrometheusAI. Проанализировав тысячи случаев, мы разработали уникальный подход к структурированию хаоса в материалах. На основе глубинных интервью мы определили ключевые атрибуты креативов, необходимые для аналитической коммуникации, и научились распознавать их автоматически. К этим атрибутам относятся: тип коммуникации, предложение, ключевое сообщение, творческий тон (музыка и видео), функциональные и эмоциональные сильные стороны, ключевые цвета и т д.
Поэтому мы прилагаем все усилия, чтобы наш продукт отвечал на все вопросы о творчестве, экономил часы работы при подготовке отчетов и повышал качество конечного продукта, перераспределяя время с поиска и предварительной обработки данных на более глубокий и комплексный анализ качества коммуникаций.
Роман Казаков, директор BX-проектов и продуктов ГК «Родная Речь»:
конечно, в нашей работе мы также используем другие инструменты искусственного интеллекта, которые традиционно помогали обобщать большие объемы контента или находить конкретные ответы из контента. Благодаря мультимодальности это может быть не просто текст, а необработанные данные в виде 150-страничного pdf-файла или таблицы из исследовательского учреждения.
Мы также тестируем продукт, который помогает стратегам проводить интервью с пользователями. В сервис загружаются вопросы пользователей, а беседы устанавливаются с каждым человеком самостоятельно в индивидуальном формате. Наконец, на основе полученной информации и ключевых выводов создается уникальный отчет.
На этапе, когда требуется анализ проекта, мы обращаемся к LLM-моделям для поиска закономерностей в данных и находим ответы на запросы уровня «Есть ли корреляция между параметрами А и Б?» или «Экстраполировать текущие данные на данные следующей недели».
Автоматизация рутинных задач
ИИ может помочь вам проверить грамматику, стиль и даже собрать статистику — все это можно автоматизировать. Разумеется, эту статью читает нейросеть.
Команда Сбермаркетинга использует негенеративные нейронные сети для оптимизации ресурсов: например, им удается сократить время и стоимость выполнения ежедневно повторяющихся задач. Кроме того, с помощью передовых данных и прогнозных моделей эксперты могут улучшить планирование и проведение рекламных кампаний.
Евгений Батяшин, директор по исследованиям « СберМаркетинга»:
AI Cleaner автоматически удаляет фон с изображений — мы используем его для быстрой подготовки рекламных креативов. Tesseract помогает нам извлекать и анализировать текстовую информацию из готовых изображений. Обычно мы используем BERT для анализа, обработки и классификации текстовых данных. Мы также используем наш сервис транскрипции аудио, который помогает переводить звуковые кадры в слоги и идентифицировать говорящих.
Модели прогнозной аналитики помогают нам прогнозировать количество целевых действий на несколько недель вперед.
Улучшение пользовательского опыта
- дизайн пользовательского опыта
Негенеративные нейронные сети анализируют, как пользователи взаимодействуют с продуктом, и рекомендуют изменения для улучшения опыта. Они могут автоматически генерировать технические спецификации на основе анализа данных, чтобы ваши замечательные идеи могли быть идеально представлены.
- Персонализация контента
Анализируя предпочтения пользователей, негенеративные нейронные сети могут создавать персонализированный контент, который говорит вашим клиентам: «Я знаю вас лучше, чем вы сами!» Это повышает релевантность и привлекательность материала.
Поддержка креативных процессов
- инструменты дизайнера
Дизайнерам иногда не хватает вдохновения. Негенеративные нейронные сети могут анализировать существующую работу и предлагать новые идеи на основе выявленных закономерностей. Это как иметь личного помощника, который знает все модные тенденции и в нужный момент подарит вам креативные идеи.
- анализ тенденций
Если вы хотите быть в курсе последних тенденций, вам не обойтись без помощи искусственного интеллекта. Негенеративные нейронные сети способны выявлять текущие тенденции и прогнозировать их развитие. Теперь вам не придется отвлекаться на чтение бесконечных статей и новостей.
Анна Ситникова, старший копирайтер, руководитель креативной группы, рекламное агентство GREAT :
Мы активно используем нейронные сети на всех этапах работы над проектом: от брифинга клиента до постпродакшена. Нейронные сети можно сравнить с личными помощниками, помогающими разгрузить некоторые задачи и сэкономить время, чтобы команда могла сосредоточиться на главном.
Конечно, мы часто используем генеративные нейронные сети: визуализируем придуманных персонажей бренда, делаем мудборды или раскадровки, собираем анимации и так далее. Но есть и менее очевидные, но не менее применимые задачи, которые решают негенеративные нейроны.
Нейронные сети могут высвободить время на начальных этапах творческой работы:
- Сегментируйте целевую аудиторию, готовьте основу для собеседований, задавайте вопросы для анализа и предлагайте улучшения: Chat GPT и Claude AI.
- Запишите и расшифруйте интервью или встречу и подведите итог: Firefly.
- Анализируйте интервью, выявляйте общие или уникальные черты в ответах интервьюируемых, структурируйте ответы и делайте выводы: Chat GPT и Claude AI.
- Анализируйте сводки и создавайте одностраничные сводки идей, которые приходят к вам во время шторма: Chat GPT и Claude AI.
- Культурные (и не только) исследования, анализ конкурентов и тенденций: путаница. Если Chat GPT лжет и вам нужна проверка фактов, Perplexity предоставит основанные на фактах ответы со ссылками на первоисточники. Это важно.
- Делайте выводы в виде диаграмм и графиков: плагины Chart GPT и ShowMe Chart.
Солстав также попросил опытных пользователей негенеративных нейронных сетей дать несколько советов тем, кто только планирует делегировать сложные задачи виртуальным помощникам. Роман Казаков считает, что самое главное — понять, зачем это нужно и стоит ли передавать какую-либо задачу искусственному интеллекту.
Роман Казаков:
Несколько советов по применению нейронных сетей на практике:
- Постановка цели. В зависимости от объема задач, которые вы выполняете, поймите, какие задачи можно/нужно оптимизировать и почему.
- Развитие нейронных компетенций в командах. Поддерживайте понимание текущих решений и делитесь этой информацией с коллегами, чтобы найти пересечение опыта/требований команды с рыночными возможностями.
- упражняться. Попробуйте применить что-то на практике, даже в небольшом пилотном проекте/области применения.
Евгений Батяшин из СберМаркетинга считает, что самое главное — поддерживать нейросеть в исправном состоянии и проверять эффективность инструмента, а также качество данных.
Евгений Батяшин:
Важно понимать, что эффективность негенеративных нейронных сетей зависит от качества данных — если данных недостаточно или недостаточно, модель может давать неточные результаты. Кроме того, интеграция и настройка таких моделей требует дополнительных ресурсов и специальных технических знаний – сложный и дорогостоящий процесс.
Самое главное — планировать заранее: разработать стратегию интеграции нейронных сетей с учетом их потенциала и ограничений. Во-первых, важно учитывать, насколько именно они полезны для внутренних процессов.
Также важно обеспечить высокое качество и репрезентативность данных, используемых для обучения модели.
Кроме того, вам необходимо регулярно оценивать эффективность ваших негенеративных моделей: регулярно измерять результаты производительности и корректировать настройки.
Негенеративные нейронные сети — это мощные инструменты, которые могут существенно изменить работу отраслей. Они позволяют упростить повседневную работу, улучшить взаимодействие с пользователем и поддержать творческий процесс.
Хотя эти нейронные сети не создают нового контента, их способность анализировать данные и автоматизировать рутинные задачи делает их незаменимыми помощниками специалистов в различных областях.
Анна Ситникова:
Важно понимать: нейронные сети могут и помогают организациям в анализе и подготовке материалов, но все ключевые решения, связанные со стратегией и творчеством, по-прежнему принимаются людьми. Нейроны не заменяют опыт стратегов, копирайтеров и арт-директоров — они всего лишь инструменты, помогающие улучшить и ускорить их работу.
