Машинное обучение заменит креаторов

Некоторые ученые считают, что искусственный интеллект превзойдет человека в любой деятельности уже через 45 лет. 5 лет назад оксфордские экономисты выпустили доклад, согласно которому в будущем 47% рабочих задач возьмут на себя роботы, а аналитики McKinsey заявили, что 45% профессиональных задач могут заменить технологии, которые уже есть.

Неужели «будущее» наступило за 3 года? Отчасти да — темпы технологизации приближают «будущее» каждый день. К 2024 году машины будут знать языки лучше людей, к 2031 смогут работать менеджерами по продажам, а к 2049-му — писать бестселлеры. Но это прогнозы, а были реальные прецеденты.

О чём речь

Автоматизация — одно из направлений научного прогресса, использующее технические средства и математические методы, чтобы освободить человека от рабочих процессов. Искусственный интеллект — общее название алгоритмов и технологий, призванных имитировать человеческое мышление. Это распознавание голоса, изображений, машинное обучение и семантический анализ для автоматизации решения задач на основе массы данных.

Машина может выполнять креативные задачи

Есть мнение, что творчество — единственное преимущество, на которое может рассчитывать человек, конкурируя с машинным обучением. Даже исследование McKinsey причисляет креативную работу к самым тяжело автоматизируемым процессам. Но всё-таки это уже происходит.

Динамические креативы

В рекламной индустрии давно используются динамические и data-driven креативы, позволяющие ускорить, масштабировать и автоматизировать творческий процесс.

Автоматически создается и тестируется масса комбинаций рекламного баннера: изображений, заголовков, описаний и других компонентов. Креативы можно адаптировать под контекст: поведение определенной аудитории, погодные условия, экономические тенденции и т.д. По данным Aitarget, в России более $20 млрд было вложено в програматик-технологии уже в 2016 году, 30% из которых пошли на развитие динамических креативов.

Динамические креативы могут работать не только в digital, но и на классических уличных форматах.

Лондонскую кампанию Google Outside в поддержку Google Поиска разработали совместно с агентством R/GA. 160 рекламных конструкций по всему городу объединили одной интеллектуальной системой, которая сама генерировала динамические креативы на основе разных шаблонов и условий. В зависимости от времени суток, погоды, географии, горячих новостей и поисковых трендов рекламный баннер показывал прохожим рекомендации о ближайших маршрутах, событиях, рецептах и идеях на вечер.

81% прохожих, которые видели кампанию, назвали Google самым инновационным брендом. А каждый пятый пользователь после этого установил Google Поиск на свое мобильное устройство.

Персональный видеоконтент

Еще дальше идет тренд гиперперсонализированных видеоматериалов. Они также учитывают поведение пользователя в реальном времени, а затем искусственный интеллект конструирует уникальные версии роликов для каждого пользователя — независимо от масштабов аудитории.

Инструмент YouTube Director Mix может создавать рекламные кампании из сотен и даже тысяч персонализированных роликов. Используя шаблоны и гибкое таргетирование, платформа может на лету сгенерировать кастомный ролик для пользователя в соответствии с его действиями, интересами и поисковыми запросами.

Бренд супов Campbell's использовал этот сервис, чтобы создать более 1700 вариаций одного видео для разных аудиторий. Кампания собрала 1,67 млн просмотров и на 55% увеличила продажи супов.

Как быть с digital-агентствами

Но если автоматизация настолько эффективна, почему бы не заменить весь рекламный отдел на роботов? Некоторые начинают двигаться в эту сторону.

Два года назад бельевой ритейлер Cosabella заменил партнерское digital-агентство на машинное обучение. Отказ от человеческого фактора позволил утроить окупаемость инвестиций и увеличить клиентскую базу на 30%.

DMP (платформе управления данными) по имени «Альберт» поручили все маркетинговые digital-кампании на основе KPI, разработанных маркетологами. Уже в первый месяц «Альберт» увеличил окупаемость затрат на рекламу вдвое, а спустя 3 месяца — на 336%. Продолжительность сессий на сайте выросла на 37%. А одно из самых больших карьерных достижений «Альберта» — рост доходов Cosabella от социальных медиа. Если до него только 5-10% доходов приходило из соцсетей, то после — около 30% от общего дохода.

Похожий сценарий реализовала российская компания — дилер Toyota, которая хотела решить проблему снижения продаж и роста затрат на маркетинг. Менеджеры передали управление кампаниями из рук рекламных агентств искусственному интеллекту. После тендера команда выбрала одну из отечественных DMP-систем, и ее использование обошлось на 50% дешевле, чем годовой контракт с digital-агентством. Эффективность рекламных размещений выросла на 200–300%.

Но не все соглашаются с этим тезисом. HR-директор группы компаний BBDO Анастасия Алёхина поделилась с нами своим видением ситуации: «ИИ может создать креативный продукт, но потребительские инсайты всё равно должен найти человек. Невозможно научить машину эмоциональному интеллекту. Через 10–20 лет, безусловно, многое будет автоматизировано — как минимум сбор и обработка информации. Но доверить машине абсолютно всё просто невозможно: она может сломаться, кто-то может получить к ней несанкционированный доступ. Всё-таки рекламная индустрия — человеческая. Деньги здесь зарабатывают на идеях, которые генерирует человеческий мозг. Недавно прочитала на FB, что очень скоро будет продаваться только та реклама, которая вызывает мурашки. Пока ИИ не научится генерировать такой контент, я спокойна за будущее нашей индустрии».

Креативные роботы и нейронные сети

Одно дело предоставить роботу рекламный медиабаинг, и совсем другое — работу креативного отдела. Но и такие кейсы есть.

Еще в 2016 году японское отделение рекламного агентства McCann Erickson наняло на должность креативного директора искусственный интеллект по имени AI-CD ?. Хотя его разум живет в компьютере, ему создали и физическое тело — по мнению главы отдела, «присутствие креативного директора на совещаниях очень важно».

Задачи у робота вполне реальные: придумывать интересную рекламу для телевидения. Для этого он использует данные по кейсам, которые получали престижные награды.

Свою первую рекламу AI-CD ? придумал в 2017 году для кондитерского бренда Mondelez. Искусственному интеллекту «противостоял» креативный директор агентства McCann Мицуру Курамото — оба получили от клиента бриф и представили свои ролики.

Финальную работу сперва оценивали пользователи, а затем жюри из 200 экспертов. И если на первом этапе интернет-голосования машина немного проиграла человеку (46% против 54%), то на втором эксперты-участники конференции ISBA предпочли ролик алгоритма.

На вопрос, можно ли полностью доверить творческий бриф и творческий процесс машинам, ответил Илья Андреев, креативный директор Cheil Russia:

«Моя ставка такова: машина не справится. Чтобы отвечать на инсайт коммуникацией, которая может изменить поведение (например, мотивировать человека предпочесть один бренд другому), нужно отлично понимать человека, его мотивы, чувства, мысли, эмоции, социальный, культурный, субкультурный, исторический и многие другие контексты, в которых он существует. Это невероятный объем информации, которую практически невозможно формализовать. Кроме человека, пока никто этого сделать не может, да и человек зачастую не может сделать это сознательно. Поэтому многие эвристические решения, от таблицы Менделеева до концепций рекламных кампаний, — это продукт бессознательной работы. Ложишься спать с задачей, просыпаешься с ее решением, которое делает тебя бессмертным в веках».

ИИ пишет, рисует и поет

Машинное обучение уже привлекают для журналистских и копирайтерских задач. Робота можно научить не допускать ошибок, не делать опечаток, а всю информацию они собирают и структурируют намного быстрее.

Например, в 2016 году робот по имени Гелиограф заменил журналистов The Washington Post, написав более 850 статей.

Летом 2018 года программисты из маркетингового подразделения китайской Alibaba Group представили искусственный интеллект, который может генерировать описание любого товара. По сути, это уже заменило работу обычных копирайтеров. Нейросеть способна выдавать 20 тысяч заголовков в секунду и уже используется в крупнейших интернет-магазинах Alibaba Group: Taobao, Tmall и 1688.

Писательские возможности ИИ развивают и в России. В этом году «Сбербанк» запустил конкурс с призом 1 миллион рублей на лучший алгоритм, способный писать стихи. Разработки участников используют для развития сервисов банка, в том числе виртуальных помощников и чат-ботов.

В художественной сфере ИИ тоже не теряет времени. В октябре 2018 года на аукционе Christie’s была продана картина, созданная нейросетью по имени Obvious.

Так неужели копирайтеры и режиссеры, креативные директора и медиапланеры, дизайнеры и монтажеры скоро будут не нужны из-за замены машинным обучением? Илья Андреев считает, что человек априори проигрывает ИИ в решении задач, которые человек уже выполнял сам: «Человек может научить машину решать эти задачи, и она будет выполнять их лучше. Вплоть до того, что машина может научиться писать картины, как Рембрандт, или сочинять рэп. То есть машина лучше человека может выполнять задачи, где нужно подражать людям или воспроизводить паттерны человеческой деятельности.

Зато человек превосходит ИИ там, где нужно создавать что-то принципиально новое. Какое будет новое слово в живописи? Что будет следующим хип-хопом? Чтобы отвечать на такие вопросы, нужно оперировать невероятным объемом информации: впитать всё, что было, и предвидеть, что нужно делать, чтобы появилось вот это новое, которое люди назовут новым хип-хопом. В решении таких проблем, когда не понятно, что вообще делать, человек пока неплох».

Три области применения машинного обучения с точки зрения креативного директора Cheil Russia

• Подсказывать направления, в сторону которых можно думать. Например, проанализировать медийное поле и предложить выбор тем или их сочетания, которые актуальны.
• Ассистировать в выборе выразительных средств. Например, помогать с выбором кастинга актеров из базы данных с учетом того, в роликах каких брендов снимался актер до этого, как часто его или ее образ появляется в медийном пространстве, в каком амплуа и так далее.
• Брать на себя рутинные операции по производству рекламных материалов типа ресайзов баннеров, технической подготовки, печатных материалов и так далее.

Чем лучше мы научимся автоматизировать креативные процессы, тем шире станет горизонт наших возможностей уже в ближайшем будущем.

Источник: www.thinkwithgoogle.com

Комментарии: