AI в программатик: делегировать нельзя контролировать

На первый взгляд, ИИ может показаться идеальным инструментом для автоматизации всего рекламного процесса, но реальность такова, что не все его возможности следует использовать без участия эксперта.

В первую очередь, ИИ способен обрабатывать колоссальные объемы данных, выявлять закономерности поведения пользователей и прогнозировать потенциальную эффективность рекламных кампаний. Он может оперативно рекомендовать, как стоит адаптировать ставки, делать прогнозы по потребностям аудитории, а также прогнозировать результаты кампании.

Однако ИИ не может справиться с задачами, которые требуют творческого подхода, интуиции и стратегического видения. Несмотря на быструю выдачу ответов и способность анализировать Big Data, нейросети не могут заменить сотрудников, понимающих цели компании, ее позиционирование, реальные ресурсы и возможные репутационные риски.

В связи с тем, что полностью делегировать задачи ИИ не получается, а при внедрении нейросети в рабочие процессы ответы могут не соответствовать действительности или вводить в заблуждение, среди digital-специалистов есть недоверие к внедрению современных технологий.
Существует несколько причин, почему многие специалисты не доверяют использованию ИИ при запуске рекламы:

1. Непрозрачность алгоритмов. ИИ-алгоритмы представляются многим как «черный ящик». Для большинства специалистов сложность в понимании этих систем в том, что они принимают решения, основываясь на множестве факторов и данных, которые невозможно легко интерпретировать. Это создает ощущение отсутствия контроля над процессом. Маркетологи теряются в вопросах, как именно принимаются решения, и насколько эти решения можно считать обоснованными и правильными в контексте конкретной кампании.
2. Опасения потери контроля. Многие маркетологи настороженно относятся к передаче ИИ таких процессов, как таргетинг, оптимизация ставок и генерация креативов. Однако при грамотном использовании алгоритмы помогают находить релевантные аудитории, вовремя корректировать стратегию и предлагать оптимальные варианты контента. Ключевое значение здесь имеет работа в тандеме: ИИ ускоряет процессы и дает ценные рекомендации, а финальные решения остаются за экспертом, который учитывает стратегические цели бренда.
3. Вопрос безопасности данных. Одним из наиболее весомых факторов недоверия является опасение за сохранность и конфиденциальность данных. Маркетологи боятся, что передача важной информации о клиентах и компании в целом может привести к утечкам или использованию данных в обход установленных стандартов безопасности. Это усугубляется отсутствием ясности относительно того, как именно обрабатываются запросы в ИИ-сервисах и кто имеет к ним доступ, что повышает тревогу у специалистов.

Решение этих проблем начинается с подробного изучения принципов работы ИИ, тестирования и привлечения сотрудников, умеющих корректировать ответы искусственного интеллекта и направлять их в нужное русло.

ИИ — это не волшебная палочка, которая сделает все за человека. Однако, правильно распределяя функции, можно делегировать нейросети часть рутинной работы, освободив время и силы на более приоритетные и стратегически важные задачи компании.

Как видно из таблицы, в большинстве случаев ИИ работает в тандеме с человеком, а не заменяет его. Умение корректно задавать параметры и проводить мониторинг данных, предложенных ИИ, поможет достичь нужного результата.

В XFocus мы используем AI-решения, которые помогают улучшить процесс планирования и управления рекламными кампаниями. Вот несколько ключевых инструментов, которые позволяют автоматизировать и оптимизировать часть базовых процессов в компании:

• Прогноз закупок и планирование. Здесь сотрудникам XFocus ИИ помогает прогнозировать закупки с точностью до 98%, анализируя такие параметры, как объемы закупок, таргетинги, SSP, маркапы, а также CPM, CPV и CPC. AI-алгоритмы выбирают лучшие предложения по цене и качеству, что позволяет оптимизировать расходы и эффективно планировать бюджет.

Где мы доверяем ИИ: автоматизация прогноза закупок и оптимизация расходов на основе данных.
Где нужен контроль человека: финальная проверка прогнозов и решение о перераспределении бюджета в зависимости от изменения рыночной ситуации, новых стратегических целей или изменений в спросе.

• AI-Таргетинг. Этот инструмент узко сегментирует пользователей и точнее описывает релевантную аудиторию для бренда за счет анализа Big Data, включая данные о пользователях.

Где мы доверяем ИИ: подбор сегментов целевой аудитории на основе анализа Big Data.
Где нужен контроль человека: окончательная настройка таргетинга, корректировка выборки в зависимости от текущих маркетинговых целей и стратегии бренда.

• Аналитика площадок. С помощью этого инструмента AI помогает выбирать эффективные площадки, тестировать их производительность и минимизировать риски нецелевого трафика. Он отслеживает показатели: показы, клики и конверсии, и фильтрует мошеннический трафик, защищая рекламный бюджет.

Где мы доверяем ИИ: выбор площадок и анализ их производительности на основе реальных данных, устранение фрода.
Где нужен контроль человека: подтверждение итогов тестирования, оценка качества трафика и корректировка медиа-планов с учетом долгосрочных целей бренда.

• Мониторинг и оптимизация с помощью AI. В данном случае ИИ осуществляет постоянный мониторинг кампаний и предлагает рекомендации по корректировки ставок, таргетинга и перераспределению бюджета на основе актуальных данных с разных площадок.

Где мы доверяем ИИ: предложение рекомендаций по настройке ставок и перераспределению бюджета.
Где нужен контроль человека: принятие стратегических решений на основе предоставленных AI-отчетов, корректировка бюджета и ставок в зависимости от изменений в рыночной ситуации, запуск новых кампаний или изменений в продуктовых предложениях.

Согласно исследованию Salesforce, использование ИИ в programmatic-рекламе может повысить эффективность кампаний на 37% и сократить стоимость привлечения клиента на 30%. Однако, несмотря на эти впечатляющие показатели, ИИ не может полностью заменить человеческую экспертизу и стратегическое видение.

Исследования показывают, что хотя ИИ способен значительно улучшить результаты кампании за счет анализа данных, он не всегда учитывает нюансы, связанные с эмоциональным откликом аудитории. В условиях кризисной ситуации или важного инфоповода ИИ может не распознать изменения в восприятии аудитории, что может привести к неудачным кампаниям. В таких случаях ключевое значение приобретает вмешательство эксперта, который способен оперативно адаптировать стратегию.

Ключевыми аспектами успешной работы с ИИ в рекламе являются:

1. Постоянное тестирование гипотез и корректировка данных. Это помогает избегать ошибок и повышает точность прогнозов.
2. Чистота и релевантность данных. ИИ, как и любой алгоритм, работает с теми данными, которые ему предоставляют, поэтому важно следить за их качеством и актуальностью.
3. Комплексный подход. Сочетание возможностей ИИ и профессиональных знаний маркетологов позволяет не только оптимизировать процессы, но и управлять рисками и адаптироваться к изменениям.

Тренд на синергию digital-специалистов и ИИ очевиден. Однако важно помнить, что ИИ не заменяет, а дополняет работу человека. Наилучший подход — это гибридная модель, в которой алгоритмы обрабатывают данные и прогнозируют результаты, а специалисты принимают финальные решения по и изменению рекламных параметров и запуску кампаний. Такой симбиоз обеспечивает точность, гибкость и рост ROI.

ИИ и эксперты — в одной команде. Доверьте анализ данных, проверку креативов, разработку стратегии и запуск кампании профессионалам XFocus которые объединяют AI-технологии и опыт для достижения нужного результата.