Нейронные сети произвели революцию в области маркетинга. Это и более продвинутая аналитика данных, мощное сегментирование аудиторий, оптимизация KPI. Но и это — лишь верхушка айсберга. Нейросети также дают маркетологам набор инструментов для создания и оптимизации рекламных материалов. Вооружившись GPT-4, Google PaLM и DALL·E 3 можно выполнять самые разнообразные задачи: от верстки обложек и карточек товаров для интернет-магазина до создания макетов лендингов.
Как составить маркетинговую или коммуникационную стратегию с помощью GPT-4
Определите цели и конкретные задачи будущей стратегии. Это, пожалуй, самый важный шаг.
Соберите информацию о целевой аудитории, портретах клиентов, ваших самых сильных конкурентах. После этого можно составить промт: задайте вопрос (опишите задачу), которую нужно решить через будущую маркетинговую стратегию. GPT-4 мгновенно выдаст ответ. Там будут рекомендации и по улучшению контента, и по выбору каналов коммуникации и по другим аспектам стратегии.
![Пример ответа GPT-4 на русском языке](https://static.tildacdn.com/tild6566-3434-4537-b533-616562663239/8_1.jpg)
Проанализируйте полученные рекомендации и адаптируйте их под вашу компанию, ваши задачи и особенности бизнес-процессов.
Как проанализировать данные
Допустим, вам нужно проанализировать эффективность рекламных кампаний в социальных сетях. Соберите данные о показах, кликах, конверсиях и других метриках, очистите их и загрузите в GPT-4. Задайте вопрос: «Какой рекламный канал приносит наибольшую прибыль?» и получите ответ в виде таблицы с ранжированием каналов по прибыли.
Вот пошаговая инструкция:
Шаг 1. Определите главную цель анализа. Что вам нужно? Что вы хотите узнать о своих маркетинговых данных?
Шаг 2. Выберите источники данных. Это может быть и веб-аналитика, и CRM-системы, и данных из соцсетей и другие источники.
Важно: обязательно удалите дубликаты, некорректные значения и другие ошибки в RAW-данных.
Шаг 3. Загрузите данные в GPT-4. Для этого предоставьте данные для анализа, используя API или другой удобный для вас инструмент.
Шаг 4. Сформулируйте промт. Отправьте его.
Шаг 5. GPT-4 проанализирует данные и предоставит вам ответ. Вы можете попросить ответ в виде таблицы, например, а не только простым текстом.
Как обрабатывать таблицы
Первым делом скопируйте таблицу. Для этого выделите все заполненные ячейки, кликните правой кнопкой мыши и выберите «Копировать» или используйте сочетание горячих клавиш Ctrl + C. Теперь откройте GPT-4: если у вас есть доступ к официальной версии, то сделайте это на сайте openai.com. Если вы пользуетесь аналогами, выберите удобный вариант (бот в Telegram, Discord или другое) и загрузите информацию из Excel. Осталось только вставить таблицу: кликнуть правой кнопкой мыши, выбрать «Вставить». Готово! Данные из ячеек успешно добавлены в GPT-4.
Также для обработки таблиц с помощью нейросетей можно использовать специализированные решения, например, нейросеть SheetsGPT. Чтобы преобразовать электронную таблицу, загрузите файл в SheetsGPT и укажите нужную команду для обработки таблицы. Запрос будет выполнен в течение 15 секунд максимум.
Как сделать выжимку контента который надо изучить
Есть специальные сервисы на базе ИИ, которые помогут быстро и эффективно создать выжимку контента, используя всю мощь нейросетей.
Вот краткая инструкция, что нужно делать:
Шаг 1. Определите ключевые слова (или просто темы), которые нужно изучить.
Шаг 2. Загрузите полученный список ключевых слов в сервис Jasper или Writesonic. Также для создания выжимки контента отлично подойдет Frase.
Шаг 3. Теперь задайте ключевые слова и темы для анализа.
Шаг 4. Выберите подходящий формат выжимки: краткое изложение, тезисы, план или список.
Теперь просто сохраните полученную выжимку, а в дальнейшем — используйте её для решения своих задач.
Как создать обложки для постов, превью для страниц
Одной из важных задач в маркетинге является создание привлекательных обложек — для постов в социальных сетях, для блогов, карточек товаров, других целей. И традиционно, подобная работа выполнялась вручную, однако с помощью нейросетей ее уже удалось упростить и автоматизировать.
Чаще всего для создания обложек применяют Midjourney. Справится с этой задачей и DALL·E, Stability AI, а также другие нейросети-генераторы изображений.
Все перечисленные нейросети обучаются на большом наборе данных и могут генерировать высококачественные изображения на основе заданного запроса. Например, вам нужно создать обложку для записи в блоге про преимущества зелёного чая. Нужно только отправить соответствующий запрос в условный StableDiffusion и он выдаст картинку, которая отражает суть статьи:
![Обложка для статьи в блоге](https://static.tildacdn.com/tild6563-3237-4435-a335-393562633336/image3.jpg)
Как создать карточки товаров для маркетплейсов или интернет-магазинов
Карточки товаров — еще один важный тип контента на коммерческом сайте. Конечно можно создавать их вручную и потратить на это большое количество времени. А лучше взять условный Midjourney.
Сгенерируйте одну фотографию продукта с использованием реального изображения-референса. Затем создайте большое количество новых фотографий с помощью специализированный ИНС (отлично подойдет imgcreator.zmo.ai, 24ai.tech, mokker.ai или flair.ai). После — сгенерируйте описание с помощью unboundcontent.ai.
В итоге — экономия времени и средств, которые ушли бы на фотографа, например. Визуал, при добросовестном подходе, вы получите не отличимый от качественной фотографии:
![Пример генерации фотореалистичного изображения](https://static.tildacdn.com/tild3635-6537-4238-b937-323137656561/image6.jpg)
Для создания карточек товаров более быстрым способом также можно использовать нейросеть Google Bard (в основе неё лежит гугловская языковая модель PaLM-2). Google PaLM обучается на большом наборе изображений товаров и может генерировать изображения высокого качества на основе фото конкретного продукта. Например, если требуется создать карточку для смартфона, нужно отправить изображение-референс в чат с нейросетью. PaLM создаст готовую карточку товара, в которой будут представлены ключевые функции, преимущества товара или любые другая информация, которая вам нужна.
Как создать посты для социальных сеткй
Вовлекающие посты в социальных сетях — важная часть для многих маркетинговых стратегий. Такие посты помогают взаимодействовать с клиентами нужным образом, например, сразу продвигать товар или улучшать узнаваемость бренда.
Одной из самых эффективных нейросетей для создания текстовых постов в соцсетях можно назвать GPT-4 (Claude-2, Google PaLM, Code Llama — также отлично справятся с этой задачей).
![Попросили Claude создать пост для ВКонтакте про ловлю карпа](https://static.tildacdn.com/tild3065-6666-4630-b865-333630336233/9_1.jpg)
Например, нужно создать публикацию о запуске нового информационного продукта в формате поста для социальной сети. Вы отправляйте соответствующий промт и добавляете характеристики товара + портрет целевой аудитории. ИНС создаст логичный и грамотный текст, отражающий основные ожидания ЦА, связанные с запуском продукта:
![Claude продолжает жечь](https://static.tildacdn.com/tild6630-3665-4139-b061-353438386365/10_1.jpg)
Изображения для постов в социальных сетях также можно генерировать нейросетями. Например, с помощью StableDiffusionXL:
![Попросили StableDiffusionXL создать пост для статьи про сбор клубники](https://static.tildacdn.com/tild3064-3766-4032-b062-383465383738/image4.jpg)
Как создать макеты для лендингов и многостраничных сайтов
Крутой лендинг — один из основных инструментов продаж в интернете. Не важно товарный это бизнес или, например, цифровой контент информационные курсы). Без лендинга собирать заявки будет крайне проблематично.
Вооружившись подходящей нейросетью можно быстро сгенерировать какой-то конкретный блок целевой страницы (например, секцию отзывов) или нарисовать лендинг целиком можно с помощью DALL·E 3. Допустим, нам нужно создать целевую страницу для товара. Напишите промт «Создай концепцию и макет целевой страницы для <название товара>, добавь функции и преимущества продукта. Или создайте абстрактный макет лендинга:
![Даже некачественную генерацию можно использовать для вдохновения (например, подсмотреть сочетания цветов)](https://static.tildacdn.com/tild6439-3866-4735-b836-633434396435/image2.jpg)
Конечно, по настоящему качественный результат придёт только с опытом и сперва вы можете потратить сотни попыток на неудачные генерации.
С помощью нейросетей для маркетинговых задач вы можете решать практически любые типы задач. Например, написать лид-магнит для любого типа контента, которые затем органично будет использоваться на лендинге.
Как нейросети использует Яндекс Директ, Google Ads и другие рекламные платформы
В формате обзора, кратко, пробежимся и по другим важным задачам маркетолога, которые позволяет решать правильно настроенная нейросеть.
Сегментация, моделирование аудитории
Нейросети могут анализировать огромные объемы данных. В нашем случае это данные о пользователях, клиентах. Например — по интересам, поведению, ГЕО. Когда вы используете автоматические стратегии в Яндекс Директ вы автоматически выделяете значимые части аудитории, чтобы при создании рекламы ориентироваться на самые релевантные группы. Без нейросети выполнять эту работу пришлось бы вручную.
Контроль ставок в режиме реального времени
Речь, конечно, о контекстной рекламе. Нейросети управляют процессом ставок и организуют биддеры так, чтобы можно было предсказать вероятность получения конверсий после клика при любом показе пользователем. Это позволяет более эффективно распределять рекламный бюджет и вкладываться только в рекламу, которая действительно привлечет новых клиентов. Такие нейросети есть в Директе, Google Ads, Рекламе ВКонтакте и других системах.
Динамическая оптимизация рекламного креатива в Яндекс Директ
Нейросеть точно оценивает эффективность разного рекламного контента: изображений, текста, заголовков. Затем программа выбирает наиболее эффективные для каждой конкретной аудитории варианты (или генерирует варианты рекламы, которые адаптированы под каждого пользователя с учётом его интересов, например).
Контекстный таргетинг
Нейросети распознают контекст и тематику посадочных страниц. Это помогает подбирать аудиторию, просматривающую релевантный контент, без необходимости заглядывать в профили пользователей (если уж совсем простыми словами).
Атрибутивное моделирование
Определить, по каким именно точкам касания была получена конверсия — достаточно сложная задача. Нейросети анализируют сложные переходы, чтобы максимально точно определить источник конверсии (последний переход из рекламы или переход из поиска.
Прогнозирование любых маркетинговых KPI
Нейросети могу подсчитать что угодно. Например, вычислить пожизненную ценность клиента (Customer lifetime value). Для этого модели анализируют долгосрочные ценности клиентов — на основе их профиля и данных об их поведении в прошлом. Конкретно с метрикой LTV бизнес может планировать персонализированное взаимодействие с пользователем более эффективно (и, соответственно, повышать продажи).
Коротко о главном
- Генераторы изображений и большие языковые модели будут активно развиваться и в 2024 году. Так что мы можем ожидать появление ещё более интересных решений по использованию ИИ в области маркетинга и рекламы.
- Нейросети помогают маркетологам выполнять рутину гораздо быстрее, автоматизировать и улучшать многие рабочие процессы.
- Нейросети могут писать и рисовать лендинги, посты в соцсетях, отзывы на товары автоматически.
- Модели на базе GPT-4 умеют извлекать инсайты из больших массивов данных — отзывов, постов, статей.
- На основе соцдема и поведения ИИ подбирает наиболее эффективные креативы, тексты и даже фотографии.
- Нейросети способны оценивать вероятность покупки для каждого клиента и оптимизировать расходы на привлечение целевой аудитории.
- Боты на базе GPT-4 могут отвечать на типичные вопросы клиентов и сокращать нагрузку на менеджеров.