ИИ в маркетинге: кейс ОТП Банка и Adventum

Искусственный интеллект (ИИ) все глубже интегрируется в бизнес-процессы, и маркетинг — не исключение. Сегодня его активно тестируют для повышения эффективности рекламных кампаний, включая генерацию текстов и визуальных материалов. Способен ли ИИ создать действительно работающие рекламные сообщения, передать эмоции через баннер и превзойти по качеству опытных сотрудников? Ответ на этот вопрос ищем в кейсе Adventum и ОТП Банка.

Клиент

ОТП Банк

Команда

Adventum — агентство полного цикла по продвижению бизнеса в интернете.

Задачи

Оптимизировать маркетинговые процессы и повысить эффективность рекламных кампаний с помощью ИИ. Нейросети, используемые командой: YandexGPT, ChatGPT, Midjourney.

Решение 1 — Алиса от Яндекса в роли контекстолога

Мы протестировали YandexGPT для создания рекламных текстов в Яндекс.Директ. Алиса (нейросеть от Яндекса) выполняла роль копирайтера, генерируя креативные сообщения для рекламных кампаний.

Почему выбрали нейросеть от Яндекса:

1. Скорость. Алиса быстро генерирует тексты, основываясь на информации с посадочной страницы продукта.
2. Упрощение задачи: Алиса пишет текст по заданному количеству символов. Так как требовались тексты для определенного формата, то было конкретное ограничение: 56 символов в заголовке, 81 символ в основном тексте.
3. Множество вариантов: Алиса может предлагать неограниченное количество вариантов текстов.

Чтобы оценить эффективность инструмента «Алиса, давай придумаем», мы провели A/B-тестирование, где часть текстов разработал контекстолог, а часть — YandexGPT. Такой подход позволил увидеть разницу в результатах и понять, насколько ИИ справляется с задачей.

Промпт для написания текстов:

1. Алиса, ты знаешь, что такое контекстная реклама?
2. Изучи посадочную страницу продукта, который мы хотим рекламировать
3. Придумай текст до 81 символа для дебетовой карты ОТП Банка Премиум Лайт

Ответы Алисы на промпты

Алиса против контекстолога: результат теста

1. Больше лидов и ниже стоимость привлечения. Объявления, сгенерированные Алисой, принесли на 20% больше лидов, при этом стоимость привлечения одного лида оказалась на 25% ниже, чем у контекстолога.
2. Выше кликабельность. Средний CTR текстов, созданных ИИ, составил 10,01%, что значительно превышает результат специалиста (3,74%).
3. Ниже стоимость клика. Стоимость клика для объявлений Алисы была в 4 раза ниже, чем у текстов, написанных вручную.
4. Меньше целевых действий. В среднем, показатель CR (конверсия в целевое действие) у текстов специалиста был выше — 2,51% против 0,85% у ИИ. Однако некоторые тексты, созданные YandexGPT, показали более высокую конверсию, чем тексты специалиста.

Решение 2 — ИИ создает идеи и визуалы для рекламы

Для решения сразу двух задач — создания идей для баннеров и их визуальной реализации — мы задействовали нейросети.

Механика работы

1. Обучение нейросети. На первом этапе мы использовали ChatGPT для подготовки нейросети, загружая в нее данные о продукте, корпоративных цветах и примеры других креативов. Это помогло настроить генерацию под стандарты бренда и обеспечить соответствие визуалов требованиям бренд бука компании.
2. Сформировать промпты. На основе текущего УТП рекламной кампании ChatGPT формирует промпт для генераций идей в Midjourney. В промте попросили нейросеть учитывать цель рекламных объявлений — пользователь должен кликнуть на объявление, перейти на сайт, оформить карту и участвовать в розыгрыше призов.

3. Генерация изображений. В Midjourney по текстовым промптам создаются варианты изображений. Важно отметить, что на данный момент ни одна нейросеть не может корректно встроить изображение конкретной банковской карты в нужное место, и эту задачу берет на себя дизайнер. Также необходимо корректировать отдельные элементы, созданные нейросетью — мы делали это внутри чат-бота в Discord.

Сложности: нейросети могут допускать ошибки в анатомии человека и пропорциях, а также создавать неестественные текстуры, например, для волос. Часто теряются мелкие детали, что снижает реалистичность изображений. Проблемы с тенями и освещением делают картину плоской, а некорректное восприятие взаимосвязей между объектами приводит к нелогичным сочетаниям.

Пример: при создании изображения пары на фоне моря с картой ОТП Банка результат потребовал доработки командой дизайнеров — мы вручную удалили с картинки, созданной ИИ, лишнюю пару очков на голове девушки.

Для создания этого креатива мы задали следующий промт для Midjourney:  Couple enjoying a luxury cruise on a ship, happy faces, background of the ocean, bright colors, minimalistic style, realistic image, corporate colors: bright lime green, warm orange, purple, sky blue, empty bank card without text in the center of the image.

Русская версия: пара наслаждается роскошным круизом на лайнере, счастливые лица, фон океана, яркие цвета, минималистичный стиль, реалистичное изображение, корпоративные цвета: ярко-зеленый, теплый оранжевый, фиолетовый, небесно-голубой, пустая банковская карта без текста в центре изображения.

4. Финальная адаптация баннеров. Изображения адаптируются под рекламный формат, мелкие детали уточняются и корректируются в соответствии с гайдлайном компании.  

ChatGPT и Midjourney против дизайнера: результат теста

Результаты А/В-теста оказались впечатляющими: баннеры, созданные с помощью ИИ, привели к количеству лидов в три раза большему, чем обычные.

Общие результаты:

Использование ИИ в маркетинговых процессах ОТП Банка продемонстрировало значительные преимущества: увеличение числа лидов и снижение стоимости их привлечения. Этот успех вдохновил агентство Adventum продолжить внедрение ИИ в проекты своих клиентов, помогая им достигать еще более высоких результатов.

Особенности работы с ИИ

Генеративные нейросети обладают большим потенциалом для создания контента. Для достижения лучших результатов важно соблюдать несколько правил:

1. Определите роль нейросети. Чтобы получить релевантный ответ, задайте нейросети четкую роль. Важно указать в качестве какого специалиста она должна выступать, тон общения и область компетенции. Такое уточнение помогает модели лучше адаптироваться к вашим ожиданиям и задаче.

2. Предоставьте примеры успешных решений. Важно делиться конкретными примерами: покажите успешные кейсы, похожие на вашу задачу, и укажите, что именно в этих примерах соответствует вашим ожиданиям.

3. Избегайте лишних деталей. Избыточная детализация может сбить модель с фокуса. Чтобы избежать этого, разделяйте задачу на этапы, указывайте ключевые аспекты, на которых нужно сосредоточиться в каждом конкретном запросе.

4. Избегайте абстракции и отрицаний. Минимизируйте использование фразеологизмов. Избегайте сложных отрицательных конструкций. В английском языке, который является базой для GPT, отсутствует понятие двойного отрицания. Лучше переформулировать запрос, избегая отрицательных частиц и уточняя детали.

5. Продолжайте работу в одном чате. Не начинайте новый чат при каждой итерации: если ответ вас не устроил, дорабатывайте его в рамках текущего диалога. Это позволяет нейросети запомнить контекст и использовать ранее предоставленную информацию. Также ИИ становится точнее, если имеет доступ к уже накопленным данным в текущем диалоге.

6. Проявляйте настойчивость. Нейросети иногда могут отказываться решать сложные задачи, экономя ресурсы. Убедите ее, что решение возможно, и попросите предложить альтернативные подходы. В случае если нейросеть теряет фокус, используйте настройки для очищения ее оперативной памяти и переформулируйте запрос.

7. Соблюдайте этику общения. Грубый или агрессивный тон в общении снижает качество ответов, так как модель может адаптироваться к этому паттерну, «зеркаля» негативное поведение. Эффективное взаимодействие с языковыми моделями требует гибкости, анализа и уважительного общения. Это помогает раскрыть потенциал нейросетей и добиться лучших результатов.