5 технологий, которые изменят маркетинг в 2023 году

Нейросети уже помогают в дизайне и видеопродакшене, ИИ — в разработке, ML используют в промышленности. А что задает тренды в сфере маркетинга?

Аналитик маркетинговой платформы Roistat Виталий Горюнов собрал пять технотрендов, которые меняют рынок digital-маркетинга прямо сейчас.

1. Визуализация на основе искусственного интеллекта

Нейросети давно помогают маркетологам в работе. В 2020 году появилась технология GPT-3 от Open AI. С ее помощью можно писать заголовки и короткие тексты (и даже стихи и прозу, если на то есть потребность), создавать скрипты на языках программирования для решения задач аналитики.

Умные алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут:

подсказывать, как лучше скорректировать ставки контекстной рекламы,
рекомендовать, на какую еще аудиторию настроить объявления.

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для создания визуальных объектов в креативных индустриях активно применяется последние 2-3 года. Например, реклама с использованием дипфейка — образа Жоржа Милославского — у «Сбера» выходила еще в 2020.

Но 2022-й отмечен буквально бумом рекламных дипфейков.

Читайте по теме: Почему в рекламе все чаще появляются дипфейки знаменитостей

На этом применение технологий искусственного интеллекта для визуализации не остановилось. Компании все чаще стали передавать нейросетям задачи иллюстраторов и веб-дизайнеров.

Например, Samsung доверил нейросети отрисовку баннеров для соцсетей целого европейского подразделения. За счет этого компания смогла сэкономить деньги на агентствах-подрядчиках.

Читайте по теме: Самые интересные нейросети: топ-14 сервисов для раскрашивания изображений, генерации текста и не только

Появляются кейсы, когда нейросети рисуют и более сложные объекты для бизнеса — например, веб-страницы. Причем вполне удовлетворяющие качеству.

Около 11% всех работников в России могут потеснить роботы, посчитали в НИУ ВШЭ.

Возможно, в будущем компании будут чаще предпочитать искусственный интеллект специалистам в рутинных задачах:

отрисовке баннеров,
создании коротких текстов и небольших видеороликов.

Читайте по теме: 23 полезные нейросети — сервисы для перевода, презентаций, аналитики и создания контента

2. Технологии распознавания изображений

Визуальный поиск набирает обороты с конца 20-х годов. В 2019 году каждый четвертый запрос в интернете приходился на изображения.

Визуальный поиск повышает:

количество просмотров продуктов на 48%,
количество повторных посещений — на 75%,
среднюю стоимость покупки — на 11%.

Визуальный поиск уже давно поселился в смартфонах пользователей. Например, Google Lens («Google Объектив») позволяет:

загружать картинки или делать фото в приложении и затем находить похожие изображения,
переводить текст с картинки,
находить страницы в интернете об объектах, похожих на то, что загрузил или сфотографировал пользователь.

Для маркетологов и владельцев бизнеса визуальный поиск как технология интересен прежде всего этой последней опцией — возможностью найти товар по фото. Любой сфотографированный объект пользователь может поискать в Google, и если в выдачу попадет именно ваш продукт, то вы моментально получите потенциального покупателя.

В 2018 году Google Lens уже мог распознавать более миллиарда объектов. В 2022 сервис использовали более 8 млрд раз. Технологию использует не только Google.

Алгоритмы визуального поиска активно внедряют в свои платформы крупные социальные сервисы, ритейлеры и маркетплейсы:

Pinterest (Pinterest Lens, появился в 2015-м, на два года раньше аналогичного сервиса Google),
Snapchat (Camera Search),
eBay (Image Search).
Делать покупки, используя изображения, могут клиенты Asos — для этого интернет-магазин внедрил технологию Asos Style Match.

Читайте по теме: Пять советов по оптимизации изображений для визуального поиска

Визуальный поиск нравится пользователям:

Не нужно вводить текст, можно просто добавить картинку;
Проще найти желаемый товар, точь-в-точь как объект с загруженного изображения;
Экономится время на изучение ассортимента.

На технологию особенно стоит обратить внимание бизнесам в eCommerce: делать больше фотографий товаров и работать над качеством изображений.

3. Технология распознавания речи

По прогнозам Statista, мировой рынок распознавания речи вырастет с $10,7 млрд в 2020 году до $27,16 млрд к 2026 году со среднегодовым темпом роста в 16,8%.

Распознавание речи активно развивается в сфере голосового поиска.

Читайте по теме: «Наши разговоры — это новая big data»: как речевые технологии помогут бизнесу лучше узнать клиентов

Интерес пользователей к такому виду поиска объясняется простотой применения: вводить поисковый запрос вручную дольше, чем спросить Алису. Как подсчитали Ceros, 27% людей в мире уже пользуются голосовым поиском на мобильных устройствах.

Голос — предпочтительный способ поиска для молодых людей.

Для маркетологов и владельцев бизнеса голосовой поиск интересен прежде всего с точки зрения поисковой оптимизации сайта.

Если понравиться поисковым алгоритмам, можно стать той единственной компанией, которая попала в выдачу пользователю по голосовому запросу.

Особенно интересен голосовой поиск:

компаниям, чей бизнес связан с определенной локацией — клиникам, салонам, автомастерским;
сайтам с контентом — блогам, агрегаторам, и сервисам доставки, такси.

Распознавание речи как технология находит применение в сфере контроля качества обслуживания.

Например, сервисы речевой аналитики расшифровывают речь в аудиозаписях и переводят ее в текст, такую технологию предлагает и Roistat. Она экономит время на прослушивании всех звонков и помогает вовремя обнаруживать и улаживать конфликты с клиентами.

Читайте по теме: Увеличить продажи и автоматизировать рутину: обзор российских сервисов речевой аналитики

4. Распознавание лиц

Распознавание лиц сравнительно недавно проникло в маркетинг. Технология применяется, например, в физических торговых точках:

для персонализации опыта клиента,
анализа наполняемости и проходимости заведений,
подсчета среднего времени на принятие решения о покупке,
анализа настроения и поведения покупателей.

В 2021 году рынок распознавания лиц оценивалсяссылка открывается с VPN в $4,45 млрд со среднегодовым темпом роста 15,4% до 2028 года, по данным grandviewresearch. На розничную торговлю и электронную коммерцию приходится 21% этого дохода.

Технология распознавания лиц помогает делать более качественные рекомендации покупателям и повышать продажи.

Читайте по теме: Кто и как использует технологии распознавания лиц в России

Например, калифорнийский бутик одежды Ruti внедрил собственную рекомендательную систему на базе распознавания лиц и искусственного интеллекта.

Когда покупатель заходит в магазин, компания может его распознать по камерам и использовать информацию о нем из CRM-системы:

его размеры,
предпочтения в одежде,
недавние покупки,
является ли он постоянным клиентом.

Анализируя эти данные, технология автоматически выбирает пять-шесть предметов из последней коллекции вместе с изображениями и рекомендуемыми размерами. Продавец может их быстро найти и отнести в примерочную.

Распознавание лиц применимо не только в офлайне. Технология может обогатить возможности таргетированной и персонализированной рекламы.

Например, в 2018 году «Ашманов и партнеры» экспериментировали с этой возможностью, чтобы научить нейросеть распознавать по фото пользователей «ВКонтакте», которые носят очки. Цель эксперимента — сбор более качественных аудиторий для таргетинга.

Для обучения нейросети использовали 263 тысячи аккаунтов. Тестирование показало, что рекламные кампании на аудиториях, собранных с помощью нейросети, здесь работали лучше, чем на таргетингах, собранных обычным способом.

Читайте по теме: Как мы разрабатывали систему для распознавания 700 тысяч человек — кейс российской компании

В будущем распознавание лиц сможет улучшить персонализацию рекламы — например, для выбора предложения и формата его подачи можно использовать данные:

о возрасте,
гендере,
настроении покупателей.

Несмотря на риски деанонимизации и утечки данных, пользователи ценят персональные рекомендации и готовы возвращаться к тем брендам, которые учитывают их особенности и предпочтения.

5. Использование данных о местоположении пользователя

По состоянию на 2022 год рынок геолокации оценивалсяссылка открывается с VPN в $16,09 млрд со среднегодовым темпом роста 15,6% до 2030 года.

По данным исследования Lawless Research, 84% маркетологов используют данные о местоположении в своих маркетинговых и рекламных стратегиях, а 94% планируют внедрить их в будущем.

Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.

Технология уже давно позволяет бизнесу отправлять сообщения (SMS, push) пользователям, которые попадают в определенную зону. Теперь возможности расширились: данные о геолокации пользователей накапливаются и объединяются с другой информацией из CRM.

Компания может:

Считать частоту посещения торговых точек;
Вести статистику покупок по пользователям;
Понимать, какой процент посетителей уходит, ничего не купив.

Такая аналитика может быть востребована для точек продаж — магазинов одежды, электроники и бытовой техники.

Итоги

Применение новых технологий может стать способом оптимизировать издержки и улучшить результаты маркетинга:

Решения на основе искусственного интеллекта смогут забрать на себя создание простых креативов;
Визуальный поиск позволяет получать больше теплых клиентов, если при этом позаботиться о качественном визуальном оформлении продуктов на сайте;
Голосовой поиск набирает популярность, особенно у молодой аудитории, грамотная оптимизация сайта под голосовые запросы поможет увеличить объем целевого трафика из поиска;
Распознавание лиц и использование данных о геолокации открывает для брендов новые возможности персонализации.

*Meta и входящие в нее Facebook и Instagram признаны экстремистскими организациями, деятельность которых запрещена в РФ.

Источник: rb.ru