Роль штучного інтелекту у маркетингу: інновації, виклики та перспективи

На конференції AI Marketing Day Аліна Дикуха, Marketing Director Lviv IT Cluster, розповіла про свій досвід впровадження штучного інтелекту в маркетинг.

AI буде у всіх

Я почала тестувати штучний інтелект у грудні 2023 року. Тоді можна було отримувати сирі дані, сирі відповіді, які потрібно доробляти, але поступово ми бачимо, як від місяця до місяця відповіді покращуються. 

Зараз ми можемо генерувати і зображення, і тексти, і використовувати штучний інтелект у чат-ботах, в комунікації, перекладати тексти за лічені секунди. Ми також запускали курс, де просто передавали текст нашому аватару, і він його озвучував. І у нас був чудовий фідбек, оскільки все було зрозуміло, і було дуже цікаво дивитися, як саме аватар розповідає, як робити різні маркетингові ланцюги і впроваджувати їх у свої проєкти. 

Сьогодні розкажу про декілька кейсів, які були невдачі. І розповім про власний досвід, як я імплементувала штучний інтелект з командою. Ми зараз дуже активно використовуємо штучний інтелект на сайтах, в рекламних оголошеннях, в банерах, навіть в журналі, який потім друкуємо. І звісно – відео, чат-боти і тексти. 

Насправді штучний інтелект буде в усьому. Це буде і в компаніях, і в процесах, і в сервісах. І це лише питання часу. Щомісяця штучний інтелект показує все кращі і кращі результати з випуском нових моделей.

Читайте також: 24 AI інструмента для маркетолога

Таймлайн інтеграцій

Розпочинала з GPT-3. Потім вже імплементувала і тестувала GPT-4. Ще з’явилась модель GPT-3.5-turbo-16k, яка також показувала потужні результати. Зараз активно тестую GPT-4-Turbo, особливо в чат-ботах. 

• Грудень 2022 — тестувала інтеграцію чат-ботів SendPulse з GPT-3. Тоді чат-бот навчився генерувати відповіді на питання, виходячи із інструкції, яку ми із командою задавали, та імпровізувати. Але у відповідях було ще багато вигаданих фактів та рандомних відповідей.
• Березень 2023 — в інтеграцію чат-ботів додали ChatGPT та GPT-4.
• Серпень 2023 — вже доступна інтеграція моделі GPT-3.5-turbo-16k.
• Листопад 2023 — додано нову модель GPT-4-Turbo (gpt-4-1106-preview).

Сьогодні також покажу, які результати може показати чат-бот, коли ми передаємо або ставимо перед ним різноманітні запити. Чат-бот може створювати картинки, і це можна робити прямо в телеграмі. Практично, так само, як ми це робимо в Midjourney, ми можемо робити, просто маючи телефон й інтеграцію. 

Тестувала на SendPulse, який один із перших сервісів, які впровадили таку інтеграцію в Україні, і це було дуже потужно. Зараз ми бачимо і активно використовуємо з командою маркетингу набуті знання, які можемо отримати за допомогою чат-бота.

Різниця між версіями Chat GPT

Я відразу скажу, що існує кілька термінологій та різновидів, і одразу зазначу про GPT-3.5. Це дійсно чудова модель, яку можна використовувати для повсякденних завдань. Також існує GPT-4, яку зараз активніше використовують. Вона є платною, але вона більш логічна, структурована, зрозуміла і показує кращі результати. 

ChatGPT – це власне готовий чат-бот, тоді як GPT – це особлива нейронна мережа. І ви можете випробовувати різні моделі. Таким чином, у нас можуть бути проєкти, для яких буде достатньо використовувати, скажімо, модель GPT-3.5. А для деяких складніших сценаріїв, наприклад, це буде модель GPT-4. Тобто тут все залежить від проєктів. Ми також обираємо модель залежно від конкретної задачі. Звісно, кожна модель має свою ціну. Чим новіша модель із більшим потенціалом для навчання та більшим обсягом пройденої інформації, тим вона дорожча. Однак це все залежить від вашої конкретної задачі.

І в мене тут є невелике порівняння між GPT-3.5-turbo-16k та GPT-4. Ви можете побачити, наскільки вони можуть відрізнятися за ціною. Наприклад, за токенами, 1000 токенів становлять приблизно 750 слів. Таким чином, GPT-3.5-turbo може коштувати 0,004 долара за 1000 токенів, тоді як GPT-4 буде коштувати 0,06. Отже, вартість моделі GPT-4 буде вище, проте вона буде надавати більш логічні, структуровані та якісні результати.

Джерело

Чому так в принципі відбувається? Наприклад, для розуміння, GPT-3 навчався на приблизно 175 млрд параметрів, тоді як GPT-4 – це 280 млрд параметрів. Постійно рекомендую дивитися на нові інтеграції та моделі, тому що вони постійно стають кращими, кращими, кращими. Буває так, що перша модель може бути трохи не допрацьована. Ми це називаємо «галюценування», і вона може видачі якісь не дуже релевантні результати на початку, але вона дуже швидко навчається. І зараз ми не можемо сказати, що нас чекає через 3-4 місяці, настільки швидко це може статися. 

Усі моделі штучного інтелекту насправді найкраще працюють з англійською мовою, оскільки в світі вони базуються саме на цій мові. Українською мовою результати видаються гірше, проте також видаються. І я думаю, що це питання часу, і наша задача як маркетологів – робити більше контенту українською, більше запитів українською, щоб отримувати кращі результати.

GPT-4 – це останнє покоління моделі Turbo. Вона має більш актуальні дані для навчання. Деякі моделі можуть мати дані, наприклад, до 2021 року, і вони будуть використовувати інформацію саме з того часу. У свою чергу, свіжі моделі здійснюють збір інформації з Інтернету та інших джерел, щоб надавати більш комплексну та актуальну інформацію.

Приклад використання

Наприклад, якщо ми інтегрували чат-бот GPT-3.5-turbo-16k і написали йому завдання – «Опиши одним реченням, що таке воронка продажу, говори, як майстер Йода», то ця модель може відповісти: «Воронка продажу, шлях це покупців від усвідомлення до рішення, ммм». Це, м'яко кажучи, було незв'язно. GPT-4 Turbo, у свою чергу, відповість на більш складне запитання, де ми маємо описати термінологію, використовувати українську мову і передавати tone-of-voice, в манері майстра Йода. Це справді складна задача. Вона вже подає нам іншу відповідь: «Воронка продажу – це шлях до успіху, від приваблення клієнтів до досягнення поставленої мети, цінний інструмент для бізнесу». 

Читайте також: Як AI робить революцію в маркетингу завдяки створенню відео

Генерування зображень за допомогою ШІ

Так виглядало в чат-боті у перші рази тестування. Наприклад, ми просили згенерувати фотографію білого сіамського кота. Тоді нам генерували таке зображення прямо в чат-боті, яке ми потім могли використовувати. Це були наші перші спроби. І якщо ми писали вже українською мовою, то нам генерували фото білої сіамської кішки. Таким чином, ми могли з ними працювати. Це було раніше.

Потім, коли ми, наприклад, просили згенерувати «Маркетолог, який працює за ноутбуком», спочатку нам генерувалося таке зображення. Проте фактично ми переформулювали цей запит, і в англійському варіанті він генерував більш релевантні історії. Дуже часто, коли ми інтегруємо моделі з чат-ботами, саме так вони працюють – англійська видається кращою, але не завжди і залежить від конкретної моделі. А що відбувалося потім?

Потім ми вже могли попросити намалювати картини, використовуючи якусь конкретну техніку, все це прямо всередині Telegram, просто з мобільного пристрою. Коли у мене є чат-бот SendPulse та інтеграція з штучним інтелектом, я можу прямо на ходу робити запити і, наприклад, генерувати тексти, створювати зображення, а потім використовувати ці ескізи, чорновики для маркетингових активностей.

І спочатку ми мали приблизно отакі картинки. Вони були вже непогані, якщо ми порівнюємо з 2023 роком. А що ми маємо зараз із останньою моделлю?

Остання модель намалювала мені в чат-боті такі зображення. Коли я запитала і написала: «Намалювати конференцію на тему кібербезпеки у Львові». І ось, що мені намалював штучний інтелект у чат-боті. Це просто вражає, і це можна використовувати як основу, з якої можна розвивати дизайн далі, додавати різні креативні елементи. Тут навіть промальовані міста, люди, деталізовані різні елементи. Це дуже вражаюча робота в порівнянні з тим, що ми мали у 2023 році.

Або – «кібербезпека, конференція в Україні». Ось як її бачить чат-бот. Він відображає людей, департаменти, які сидять, людей за ноутбуками і навіть домальовує міста. Ось наскільки ми дійшли в якості навіть зображень завдяки простим інтеграціям з чат-ботом, які насправді виконуються всього кількома кроками.

Як це працює? Просила згенерувати: «Конференція, IT Arena у Львівському оперному театрі». Мені згенерувало конференцію, зображення людей в костюмах та Львівський оперний театр в чат-боті. 

Це наш чат-бот, і ви можете фактично його протестувати, згенерувавши різні картинки. І спробувати, як це може бути зроблено. Це реалізовано на сервісі SendPulse, просто із використанням інтеграції зі штучним інтелектом. Відштовхуючись від цих креативів, я можу їх використовувати в рекламних активностях, додавати в рекламні матеріали, доповнювати їх і використовувати в різних рекламних кампаніях і т. д.

Як це робити? Все фактично описано в базі знань SendPulse, і ви можете створити першого чат-бота і поєднати його зі штучним інтелектом, при цьому вибравши модель, яка вас влаштує як і по функціоналу, так і по ціні. Зберегти ланцюжок і тестувати його. 

Читайте також: Тренди в CRO та веб-аналітиці для маркетологів та директорів

ШІ генерація ланцюжків чат-бота

Якщо ви ще не працювали з чат-ботами взагалі, то у мене для вас також є хороша новина. Зараз штучний інтелект може значно полегшити і прискорити цей процес.

Раніше, щоб створити чат-бота навіть на no-code сервісі, коли маркетолог просто створював ланцюжок один за одним, це забирало багато часу, структури і ресурсів компанії. Тепер ми можемо за допомогою штучного інтелекту створити базову структуру чат-бота, просто описавши потрібний ланцюжок. 

Я нещодавно це робила і покажу, які результати можна досягти.

Буду паралельно пояснювати, як це відбувається. Я заходжу, натискаю «Побудувати за допомогою штучного інтелекту» і пишу завдання для чат-бота в телеграмі. Моя задача – створити ланцюжок чат-бота для дитячого футбольного магазину у Києві. Уточнюю, що є форма, бутси, м'ячі, і все це для дітей. Також уточнюю розклад нашого магазину, наприклад, що ми працюємо без перерви та вихідних. Раніше треба було логічно посидіти, покрутити, подумати, поєднати кожен блок, перевірити. І зараз насправді теж все це треба робити. Але буквально через хвилину штучний інтелект прямо згенерував цілу структуру чат-бота. 

Далі я переглядаю цю структуру, дошліфовую її, дописую тексти, перевіряю на граматику, на логіку і так далі. Але наскільки буквально за секунди ми бачимо, що робота виконана, і ми вже можемо мати цілу структуру. Тобто, якщо ви, як маркетолог, ще не будували чат-бота або вам просто цікаво спробувати таку історію, спробуйте. В SendPulse на безкоштовному тарифному плані є можливість спробувати це. І це дуже цікаво навіть для особистого розуміння того, що може збудувати чат-бот і як це може виглядати.

Далі ми можемо просто дописати змінні, куди ми хочемо складати цю інформацію, дошліфовувати кожне питання. Тут у мене навіть чат-бот сам собі вигадав сегментацію, для якого віку цікавлять бутси, який тип м’яча цікавить і так далі. Це велика, в певному розумінні, рутинна робота, яку перекриває чат-бот. Ми розуміємо, що штучний інтелект не замінить людину, але дуже сильно прискорює маркетингові процеси. Наприклад, побудувати такий ланцюжок, побрейнштормити, написати креативи, створити базу, від якої ми відштовхуємося. 

Зараз у мене багато компаній, які встановили KPI для своїх маркетингових директорів – подумати, як впровадити штучний інтелект і прискорити маркетингові процеси, наприклад, на 20-30%. 

Ми також розглядаємо, що можна передати штучному інтелекту, щоб забезпечити маркетингові потреби та зекономити ресурси команди. Наприклад, команда може зосередитися на більш деталізованих задачах, а штучний інтелект виконати рутину. Це досить прийнятно, і ми активно використовуємо цей підхід для оптимізації. І ця ідея не обмежується тільки ІТ-сектором; я все частіше чую, що незабаром кожний сервіс буде використовувати штучний інтелект. Тут не йдеться про майбутнє – ми вже тут, і вже використовуємо це. Тому це питання часу. І я згодна з тим, що компанії, які пропустять момент впровадження штучного інтелекту, ризикують опинитися на задньому плані.

Читайте також: AI та аналіз згадувань у соцмережах

Голосова модель ШІ Whisper

Окрім того, що ми можемо генерувати тексти та картинки в чат-боті, ми також можемо використовувати голосову модель, наприклад, Whisper. Ця голосова модель може розпізнавати голосові повідомлення від клієнтів або команди і транскрибувати їх у текст, а потім відправляти текстові відповіді. Рекомендую випробувати модель Whisper.

Вона найкраще працює з англійською мовою. У мене колись запитували про це, і великі інтернет-магазини навіть імплементували її. Такі магазини звикли до того, що до них часто звертаються, і багато людей на ходу записують аудіо повідомлення. Це не дуже зручно для менеджерів, які повинні читати такі повідомлення. Тому вони спробували використовувати модель Whisper у своїй комунікації. Щодо української мови, Whisper розпізнає її гірше. Однак, якщо говорити дуже чітко і не мати шуму на фоні, то вона також розуміє українську мову, і з цим можна працювати.

Приклади використання

Наш один із проєктів — журнал, який виходив у Львові. Він був паперовим. Коли ми тестували перші моделі, команда створила обкладинку для журналу, яка була повністю згенерована штучним інтелектом. 

Зараз ми продовжуємо тестувати, експериментувати з цим, і отримуємо набагато кращі результати. Львівський IT Кластер, де ми займаємося багатьма проєктами, має флагманський проєкт — конференцію IT Arena, яка щорічно проводиться у Львові і збирає більше 4000 учасників. Тут збираються маркетологи, IT спеціалісти, топ-менеджмент компаній. Є безліч потоків і доповідей, триває 3 дні, де можна почути про штучний інтелект, задати питання, побачити Startup Competition, де найцікавіші стартапи України змагатимуться за гранти.

Для цієї конференції минулого року наша команда спільно з нашим підрядником, створила відео за допомогою штучного інтелекту. Ми хотіли підкреслити як технології, так і те, що ми живемо в епоху штучного інтелекту, і продемонструвати це яскраво, так, щоб це запам'яталося. 

Це відео з минулого року. На цьому році ми плануємо робити ще більше, долучати штучний інтелект до різних проєктів. І це лише початок. Тепер кожен маркетолог повинен розуміти, як підходити до штучного інтелекту, які моделі є актуальними, і як ми можемо їх імплементувати в свої проєкти. Ми бачимо, що різні сервіси, такі як Grammarly, активно використовують штучний інтелект для виправлення текстів, перефразування та іншого. Наприклад, сервіс ROI4Presenter дозволяє створювати презентації, а Pitch Avatar може навіть озвучити вашу презентацію. Через чат-боти можна створювати зображення, які я вам показувала сьогодні, і використовувати їх у дизайні, концепціях і текстах.

Ще один приклад. Один маркетолог надав штучній інтелект (ШІ) тексти за останні декілька років, які він писав в LinkedIn, Facebook, а потім попросив мовну модель зрозуміти його тон голосу, архетип і дописати тексти на основі зрозумілого. От він передає буквально третину тексту, каже: «Допиши цей пост у моєму стилі». Модель вже навчена, вона розуміє його тон голосу, архетип, як він пише, які терміни використовує, для кого і так далі... І вона просто генерує текст, фактично так, ніби він це сам написав. І це дійсно круто.

Щодо імплементації. Нещодавно компанія NetPeak Group анонсувала, що вона буде додавати банери в своїх блогових статтях, згенерованих штучним інтелектом. 

У SEO підходах, коли ми працюємо з оптимізацією текстів, дуже часто використовується штучний інтелект. Проте є й інша сторона медалі: треба перевіряти і все-таки не писати повністю на штучному інтелекті, оскільки Гугл може спершу завищувати цю історію, а потім занижувати її. Треба бути обережним. 

Читайте також: Битва за ранжування: Google проти AI контенту

Резюмуємо

Потрібно використовувати штучний інтелект як мінімум у своїй сфері. Це може бути піар, текст, дизайн, брейнштормування ідей. Також не забувайте контролювати, оскільки штучний інтелект не завжди може видати супер 100% інформацію, не завжди може видати той контент, який ви можете, не дивлячись, опублікувати. 

Думаю, що після цієї статті, ви матимете багато ідей, як імплементувати їх у свій проєкт.