Использование больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ в маркетинге

Каждый день маркетологи тратят драгоценные часы на рутину: пишут посты для соцсетей, составляют сценарии рассылок, анализируют показатели кампаний. Всю эту работу можно автоматизировать, а освободившееся время посвятить творческим задачам и стратегическому планированию. 

Рассказываем, как применять искусственный интеллект в маркетинге. Разбираемся, чем LLM отличается от генеративного ИИ, и делимся подборкой инструментов. 

Искусственный интеллект, нейросети и LLM: что это и чем различаются

Для начала проясним теорию, чтобы понимать особенности инструментов. В этой статье будем использовать четыре базовых термина: 

• Искусственный интеллект (ИИ). Это общее название для всех технологий, которые имитируют интеллектуальную деятельность человеческого мозга. Они умеют распознавать информацию, обучаться и принимать решения. 
• Нейронные сети. Так называют один из алгоритмов искусственного интеллекта. Архитектура нейросетей напоминает строение и функции биологических нейронов. Например, они могут делить информацию на смысловые группы и строить гипотезы.
• Генеративный ИИ. К этой категории относится подвид нейросетей для создания нового контента. Такие нейронки пишут тексты и музыку, рисуют изображения, генерируют видеоролики.
• LLM (Large Language Model). Это особый тип генеративного ИИ, который обучается на больших массивах именно текстовых данных. Модели создают тексты, ведут диалог с пользователем и делают переводы на разные языки.

Современные ИИ-инструменты чаще всего мультимодальные — это значит, они выполняют сразу несколько функций. Например, в основу ChatGPT положена большая языковая модель GPT-4. При этом сервис не только пишет тексты, но и рисует картинки, анализирует таблицы и даже проектирует интерфейсы сайтов. А нейросеть Kandinsky, наоборот, создана для генерации изображений, а запросы принимает в виде текста.

В статье мы не будем строго разделять понятия «LLM», «генеративный ИИ» и «нейросеть». С точки зрения пользователя все инструменты на базе искусственного интеллекта выполняют одну функцию — помогают человеку генерировать идеи. 

Схематичная иерархия от искусственного интеллекта к большим языковым моделям 

Какие задачи решают маркетологи с помощью ИИ-инструментов

По данным проекта VK Predict и агентства Prognosis¹, 70% российских компаний используют искусственный интеллект в работе. Маркетинг — одна из ключевых областей бизнеса, где ИИ-инструменты нашли применение. С их помощью генерируют контент, обрабатывают клиентские запросы и анализируют данные. Рассказываем, чем генеративный ИИ и LLM полезны маркетологу, и даем подборку удобных сервисов. 

Автоматическая генерация текстов

Нейросети пишут статьи, посты для соцсетей, письма для рассылок, презентации товаров, тексты для сайтов. При этом подстраиваются под ToV компании: придерживаются экспертного, нейтрального или неформального тона. А еще они умеют делать ресайз текста — переформатируют материал под разные площадки. Например, поделят большую статью на несколько постов для Телеграм. 

Маркетологи используют ИИ не только для создания отдельных единиц контента, но и для планирования публикаций. Инструменты на базе больших языковых моделей вроде ChatGPT, CopyMonkey или YandexGPT предложат идеи статей и постов, помогут составить контент-план. 

Мы попросили ChatGPT написать пост для соцсетей кофейни и вот что вышло с первой попытки. Если доработать промпт и дать больше вводных, результат станет лучше и получится годный контент 

Дизайн рекламных креативов

Сервисы с ИИ создают визуальный контент с нуля и помогают доработать готовые изображения. Дизайнер экономит время на генерации рекламных креативов. Быстрее проходят А/В-тестирования — когда нужно попробовать несколько вариантов баннера и определить, на какой аудитория откликается лучше. 

Нейросети умеют подстраиваться под нужный художественный стиль. Например, Midjourney создаст на основе реальной фотографии хоть картину в духе сюрреализма, хоть арт в стиле стимпанк. 

Какие задачи нейросети решают в дизайне: 

• Разрабатывают концепции: анализируют тренды, помогают с созданием брендбука, делают прототипы будущих креативов или иллюстраций. 
• Автоматизируют рутину: масштабируют и ретушируют фотографии, рисуют типовые макеты. 
• Генерируют видеоконтент: анимируют статичные изображения, создают рекламные ролики. 

Дизайнеры часто используют нейросети при создании карточек для маркетплейсов: это дешевле и быстрее, чем нанимать реальных моделей и устраивать фотосессии 

Персонализированная коммуникация с клиентами 

Нейросети в маркетинге помогают создавать релевантный контент индивидуально под каждого пользователя. Это повышает конверсию, увеличивает средний чек и улучшает потребительский опыт. 

Приведем пример. Книжный магазин запускает рассылку о новинках сезона. Можно отправить одинаковое письмо всем подписчикам, а можно увеличить конверсию в покупку. Для этого делают персональную подборку по предпочтениям каждой группы клиентов. Тут как раз поможет ИИ. Он проанализирует историю покупок и на базе этой информации создаст разные варианты письма.

Чат-боты и виртуальные помощники 

Кроме рассылок, нейросети помогают с онлайн-коммуникацией на сайте или в соцсетях. ИИ-инструменты можно встроить в клиентский чат, чтобы отвечать на частые вопросы, а также рекомендовать товары и услуги по индивидуальным пожеланиям. 

Сценарии для чат-бота тоже напишет нейросеть. Искусственный интеллект проанализирует информацию о целевой аудитории, типичные запросы пользователей, историю диалогов с «живыми» менеджерами. С помощью этих данных сформирует ветки сценария, определит возможные вопросы клиента, напишет ответы и схемы переходов между ветками. 

Как сообщает РБК, в компании «Ростелеком» ИИ снизил нагрузку на колл-центр: чат-бот обрабатывает около 35% обращений по поводу тарифов, подключения услуг и сбоев связи² 

Построение конверсионных воронок 

Нейросети помогают провести клиента от первого контакта с продуктом до целевого действия: заказа, подписки, перехода на лендинг. Искусственный интеллект оптимизирует каждый этап процесса. Как это происходит: 

• Анализирует поведение пользователей: отслеживает паттерны и прогнозирует действия. 
• Повышает конверсии: предлагает разные варианты воронок и контролирует эффективность. 
• Улучшает контент: тестирует гипотезы и выбирает лучшие креативы, баннеры или тексты. 

В таблице собрали популярные нейросети на базе больших языковых моделей, которые будут полезны для маркетологов. 

Какие перспективы у искусственного интеллекта в маркетинге

По мнению экспертов из McKinsey & Company³, интеграция ИИ в продвижение продуктов повысит производительность труда специалистов на 15-20%, а прибыль компаний — на 3-15%. Нейросети не заменят маркетологов, но сократят рутину и позволят больше времени уделять стратегическим и креативным задачам. В этом разделе расскажем об основных трендах. 

Генерация контента и кастомизация в реальном времени

Искусственный интеллект изменит механизмы создания маркетингового контента. ИИ-сервисы будут не просто писать тексты и создавать картинки, а моментально адаптировать информацию под конкретного пользователя. Например, показывать не любые новинки в каталоге одежды, а именно те марки, которые человек покупает чаще. Вот какие технологии распространятся в ближайшем будущем: 

• Динамический контент — тексты, изображения, видео и цветовые решения автоматически подстраиваются под поведение пользователя на сайте.
• Персонализация предложений — нейросеть анализирует истории покупок и автоматически отправляет рассылку о новинках или акциях. 
• Мгновенная реакция на изменения — в режиме реального времени ИИ обновляет данные или размещает креатив на сайте. Например, если изменились цены или появились новинки. 

Автоматическое управление бюджетом и оценка эффективности каналов 

Искусственный интеллект поможет оптимизировать расходы на маркетинг и вкладываться только в инструменты, которые дают результат. ИИ за несколько минут проанализирует данные, на обработку которых у человека уйдут недели. Затем сервисы будут давать рекомендации, как эффективнее потратить рекламный бюджет. 

Нейросети смогут собирать исторические данные о кампаниях и прогнозировать результаты. Будут корректировать ставки в рекламных аукционах и распределять бюджет между каналами. И все это без участия маркетологов. 

Удобно управлять рекламным бюджетом можно уже сейчас, даже без нейросетей. getUNIQ предоставит полный отчет по кампаниям: дадим данные по кликам, расходам, показам и CTR во всех рекламных кабинетах. 

Интеграция LLM-моделей с системами CRM 

Большие языковые модели откроют новые возможности для работы с клиентской базой. Искусственный интеллект будет автоматически обрабатывать обращения покупателей, отвечать на типовые вопросы с помощью базы знаний, предсказывать потребности клиентов и формировать офферы. Менеджерам по продажам остается только отследить оплату по счету и передать заказ в работу 🙂

Российские компании уже пробуют интегрировать LLM и CRM-систему: например, в Битрикс24⁴ искусственный интеллект помогает заполнять карточки и анализирует звонки 

Персонализация и сегментация на основе LLM

Технологии искусственного интеллекта позволят создавать гиперперсонализированный подход к каждому клиенту. Что это означает: 

• Глубокая сегментация — деление аудитории на группы по множеству признаков. Например, нейросети разделят клиентов на сегменты не только по возрасту, полу и геолокации, но и внутри каждой группы сделают разбивку по предпочтениям и среднему чеку покупателя. 
• Прогнозирование предпочтений — клиент получит оффер до того, как сам сделает запрос. ИИ изучит историю просмотра товаров и покупок, а затем предложит человеку другие продукты компании. Допустим, клиент заказывал детский трехколесный велосипед, значит, через некоторое время ему можно предложить двухколесную модель. 

Ограничения и риски в работе с нейросетями 

Как у любой технологии, у сервисов на базе искусственного интеллекта есть свои недостатки и ограничения. Чтобы не страдало качество работы и репутация компании, маркетологу стоит учитывать несколько важных моментов. Рассказываем об основных рисках и способах борьбы с ними: 

• Недостоверная информация. Нейросети могут выдавать ложные факты или статистику. Контент с ошибками снижает доверие клиентов, поэтому проводите обязательный факт-чек по другим источникам. 
• Предвзятость алгоритмов. Если в обучающих данных содержатся стереотипы и предубеждения, нейросеть может воспроизводить их в новом контенте. Проверяйте обучающую информацию и удаляйте неэтичные суждения. 
• Шаблонные решения. Нейросеть может генерировать похожие тексты или рекламные баннеры. Это снижает уникальность бренда и эффект от рекламных кампаний. Сверяйте новые креативы с предыдущими и уточняйте промпты. 
• Нарушение авторских прав. Нейросеть может скопировать изображения, тексты или музыку из работ в публичном доступе. В этом случае есть риск судебного разбирательства. Проверяйте уникальность контента. 

Как внедрить ИИ-инструменты в маркетинг

Сделали пошаговую инструкцию, которая поможет маркетологам освоить нейросети. Вот как наладить процесс и подготовить команду. 

Шаг 1: Проанализируйте текущую ситуацию 

Проведите полный аудит всех направлений: контент-маркетинг, коммуникация с клиентами, запуск рекламных кампаний, аналитика. Найдите узкие места, где рутина отнимает много времени и тормозит работу. Эти области стоит автоматизировать в первую очередь. 

В гостинице есть отдел маркетинга, который среди прочего занимается обработкой отзывов и обращений на сайте. Вопросы гостей часто повторяются, но отвечать приходится каждый раз вручную. Руководитель решил автоматизировать процесс с помощью нейросетей. 

Шаг 2: Выберите подходящие инструменты 

Изучите рынок ИИ-решений и подберите несколько сервисов, которые подходят под вашу задачу. Дайте нейросетям тестовое задание и оцените, какой инструмент справился лучше остальных. 

Руководитель отдела маркетинга в гостинице выбрал нейросети, заточенные на генерацию текстового контента. Такие инструменты смогут написать типовые ответы гостям и собрать сценарии диалогов. Менеджер протестировал несколько зарубежных и русскоязычных сервисов. 

Шаг 3: Обучите персонал

На этом этапе сотрудникам показывают, как работает новая технология, и назначают ответственных за внедрение. Бывает так, что в команде возникает сопротивление непривычным методам работы. Это нормально. Дайте время на адаптацию, но четко транслируйте, что пользоваться новыми инструментами теперь обязательно.

Старший маркетолог гостиницы взялся за внедрение ИИ в коммуникацию с клиентами. С помощью нейросетей сотрудники написали тексты и сценарии для чат-бота, который будет общаться с гостями на сайте. 

Шаг 4: Интегрируйте инструменты в рутинные процессы 

Начинайте решать текущие задачи с помощью искусственного интеллекта и собирайте обратную связь от команды. Это поможет выявить и устранить недочеты. 

Отдел маркетинга совместно с IT-департаментом интегрировал на сайт гостиницы чат-бота и обучил его на готовых сценариях диалога. Теперь обработка клиентских отзывов и обращений занимает меньше времени, а сотрудники плотнее занялись рекламными кампаниями.

Коротко о LLM и генеративном ИИ в маркетинге 

• LLM (Large Language Model) — это разновидность генеративного ИИ. Большие языковые модели обучаются на массивах текстовых данных и пишут собственные тексты. LLM и генеративный ИИ входят в понятие «нейросеть», которое, в свою очередь, является частью технологий искусственного интеллекта. 
• Маркетологи используют нейросети, чтобы создавать текстовый и визуальный контент, вести коммуникацию с клиентами и строить конверсионные воронки. 
• Эксперты ожидают, что в ближайшем будущем ИИ будет кастомизировать контент в реальном времени, автоматически управлять маркетинговыми бюджетами, интегрируется с CRM-системами и позволит создать гиперперсонализированный подход к каждому клиенту. 
• В работе с нейросетями есть риски: контент от ИИ может быть недостоверным, предвзятым, шаблонным или нарушать авторские права.