Использование технологий ИИ и нейросетей в рекламе 2024

Фото: АКАР

В России 97% рекламных агентств используют искусственный интеллект (ИИ) и нейросети для разработки своих рекламных продуктов, следует из исследования Аналитического центра АКАР / АРИР / РАМУ / ГИПП. По его результатам, самыми популярными сервисами в 2024 году стали ChatGPT, Midjourney, DALL-E, и Yandex GPT. При этом 55% агентств используют собственные программные продукты, основанные на ИИ. По мнению экспертов, использование нейросетей упрощает и ускоряет процесс разработки продуктов и является перспективным инструментом для развития рынка.

Актуальность использования ИИ в рекламе

Аналитический центр АКАР / АРИР / РАМУ / ГИПП по запросу Комиссии искусственного интеллекта АКАР провел исследование «Использование технологий ИИ и нейросетей в рекламе 2024». По его результатам, в 2024 году все российские агентства знакомы с такими технологиями, как искусственный интеллект (ИИ) и нейросети. При этом 97% игроков рынка уже используют их для разработки своих рекламных продуктов. Лишь 3% агентств признались, что до сих пор не используют ИИ и нейросети в своей работе.

«В 2024 году искусственный интеллект и нейросети получили широкое распространение и находят применение практически в любой отрасли. ИИ активно используется в маркетинге и креативных индустриях для создания персонализированного контента и анализа больших данных, что помогает лучше понимать аудиторию и разрабатывать эффективные кампании. Генеративные модели позволяют быстро создавать визуальные креативы, что экономит время и ресурсы на производстве рекламных материалов, как минимум в процессе мозгового штурма и питчинга идей. В киноиндустрии ИИ уже меняет подходы к созданию видеоконтента – генеративные технологии используются для создания визуальных эффектов, сценариев и даже цифровых актеров. Это особенно важно в эпоху синтетических медиа, где скорость создания контента играет ключевую роль. Вероятно, нас ждет эпоха «нового кино», когда ИИ становится ключевым инструментом создания продукта», — пояснил Алексей Парфун, Co founder ReFace Technology.

Топ популярных ИИ-инструментов

Согласно исследованию, самым используемым сервисом ИИ для создания рекламных продуктов среди опрошенных рекламных агентств стал ChatGPT – его применяют 84% агентств. На втором месте по востребованности среди российских рекламных агентств находится сервис Midjourney, который используют 54% респондентов. Третье место по использованию игроками рекламного рынка с результатом в 45% занял сервис DALL-E, четвертое – Yandex GPT (41%).

Использование LLM-моделей, таких как ChatGPT и Yandex GPT, значительно помогает автоматизировать процессы в рекламной индустрии, отметил Николай Муравьев, управляющий партнер Media Wise: «Эти модели эффективно справляются с анализом креативов, переписыванием текстов, созданием контент-планов для SMM и быстрой корректировкой материалов в соответствии с текущими трендами. Кроме того, «дообученные» агенты могут ускорить процесс интеграции новых сотрудников, предоставляя им информацию о структуре компании. Модели также могут быть использованы в качестве ботов для автоматического сбора и переписывания новостей». По словам эксперта, ключевое различие этих инструментов заключается в данных, на которых они обучены, и целях их использования: ChatGPT обучен на глобальных данных, что делает его более универсальным для международных проектов, тогда как Yandex GPT ориентирован на работу с русскоязычными данными и лучше адаптирован для решения задач, требующих глубокого культурного контекста.

Использование таких инструментов, как Midjourney или DALL-E, помогает ускорить творческую работу, позволяя получить изображения, которые могли бы потребовать много времени при ручной работе, пояснил Алексей Парфун, Co founder ReFace Technology: «Midjourney часто используется для создания художественных и фантазийных изображений с высокой стилистической детализацией, тогда как DALL-E более универсален и может генерировать разнообразные изображения, включая реалистичные и фотореалистичные. Разница между ними заключается в акцентах: Midjourney фокусируется на художественной стилизации, а DALL-E предоставляет больше гибкости в создании широкого спектра визуальных решений. Оба инструмента полезны для быстрого создания контента в креативных и маркетинговых проектах, но выбор между ними зависит от конкретных задач и требований к визуализации».

Использование собственных программных продуктов

Исследование показало, что большинство агентств (55%) используют в работе собственные программные продукты, основанные на нейросетях и ИИ, 45% такие продукты не используют. Как отметил Николай Муравьев, управляющий партнер Media Wise, интересно рассмотреть результаты российского исследования на фоне глобальных данных: согласно исследованию McKinsey (начало 2024 года), 65% компаний уже внедрили генеративный ИИ в свои процессы (впрочем, это могут быть не только собственные разработки), а по исследованию HubSpot (декабрь 2023 года), 62% маркетинговых лидеров подтверждают использование ИИ для автоматизации создания контента и анализа данных.

«В то время как на глобальном уровне мы видим такие показатели, наше исследование российской рекламной индустрии демонстрирует еще более высокие цифры: 97% агентств уже применяют ИИ в своей работе, и 55% из них разрабатывают собственные программные продукты. Хотя прямое сравнение затруднительно, эти данные показывают, что российская индустрия активно внедряет ИИ. В ближайшем будущем можно ожидать появления множества новых ИИ-решений, которые улучшат процессы агентств и повысят эффективность их работы», – пояснил эксперт.

Актуальные вопросы при использовании нейросетей

Алексей Парфун, Co founder ReFace Technology, подчеркнул, что при использовании контента, созданного ИИ, важно учитывать несколько аспектов. Во-первых, это вопросы авторского права: «Пока законодательство в разных странах только адаптируется к новым условиям, часто возникает вопрос, кому принадлежат права на такой контент. Например, если изображение создано с помощью генеративной модели, права могут принадлежать разработчику ИИ, пользователю, который задал параметры, или даже обоим. Важно следить за законодательными изменениями и использовать контент с учетом существующих регуляций».

Во-вторых, нужно учитывать этические вопросы: использование дипфейков, например, открывает возможности для создания фальшивок, что может быть опасно, особенно в контексте манипуляции общественным мнением или дезинформации. Для бизнеса и креативных проектов это значит, что необходимо соблюдать прозрачность в использовании ИИ и не нарушать доверие пользователей. В-третьих, стоит учитывать вопрос конфиденциальности: ИИ-системы могут использовать персональные данные, и важно, чтобы эти данные были защищены и использовались в рамках правовых норм. В 2024 году в мире постепенно формируются международные стандарты, направленные на защиту данных пользователей и предотвращение злоупотреблений в этой области. Россия активно ведет работу в этом направлении на всех уровнях, от индустрии до законодательных органов.

В онлайн-опросе, проведенном Аналитическим центром АКАР / АРИР / РАМУ / ГИПП, участвовали 59 российских рекламных агентств. Более детально новые digital-технологии, используемые на рекламном рынке, крупнейшие игроки обсудят в рамках Национального рекламного форума (НРФ), который в этом году состоится в Москве с 13 по 15 ноября.

С полным содержанием онлайн-опроса можно ознакомиться в презентации.

СПРАВКА

Искусственный интеллект (ИИ) – это область информационных технологий, которая занимается созданием алгоритмов, позволяющих компьютеру выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. Это включает в себя различные поддисциплины, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка, экспертные системы и многие другие.

Нейронная сеть – это компьютерная модель, вдохновленная структурой биологических нейронных сетей, каковыми обладает человеческий мозг. Она состоит из связанных между собой узлов, или искусственных «нейронов», которые сотрудничают для решения определенных задач. Нейронные сети являются фундаментальной частью машинного обучения и используются для распознавания образов, классификации данных, прогнозирования и самообучения на основе опыта.