Рынок инфлюенс-маркетинга растет, и цифры говорят, что этот рост продолжится: более 69% пользователей доверяют рекомендациям инфлюенсеров, более 85% маркетологов считают, что сегмент вырастет в ближайшие два года в среднем на 30%. И вместе с этим маркетологи и креаторы все чаще внедряют в работу искусственный интеллект (ИИ): создают контент, делают анализ кампаний, подбор авторов и многое другое. 46% из них считают, что ИИ окажет большое влияние на развитие рынка. Коммерческий директор Polyana.ai Александра Мартынова в материале Sostav рассуждает, хайп ли это или тренд, способный изменить рынок.
Точность работы с ИИ
Около 80% кампаний микро- и наноблогеров на платформе Polyana.ai реализуется с использованием собственного ИИ. Согласно внутренним данным платформы:
- авторы, которых рекомендовал ИИ по заданным параметрам для кампании, соответствовали заданию на 78%;
- микро- и наноблогеры, которых выбрала ИИ платформы, конвертировались лучше, чем тех, кого отобрали вручную: CR 7,92% против 7,31%. А стоимость просмотра в разных случаях снижалась до 1,5 раз.
Автоматизация и «умный» инфлюенс-маркетинг
В рамках автоматизации и настройки кампаний чаще всего ИИ используют для решения ряда задач.
1. Подбор блогеров по заданному брифу: такие платформы, как Polyana, HypaAuditor, Modash и Affable, могут анализировать вовлеченность, качество аудитории и предсказывают успешность кампаний.
У платформ, как правило, много данных по рекламным кампаниям и страницам блогеров. И когда мы говорим про кампании с микро- и наноблогерами, бывает, что в рамках одного запуска выходят сотни интеграций. Нейросети, в свою очередь, помогают сильно упростить работу по подбору блогеров. В этом случае «скармливается» бриф, и ИИ анализируя сегментацию/объемы/бенчи, выдает блогеров, которые соответствуют критериям.
Как правило, платформы умеют делать выборку по следующим параметрам (параметры могут работать в связке друг с другом):
- по базовым параметрам: гео, соцдем параметрам, тематикам, платформам, объему аудитории;
- по медийным метрикам: охваты, показатели вовлеченности (ER, реакции, лайки), просмотры;
- по результатам в рамках прошлых кампаний: например, можно задать параметр по переходам на лендинг;
- поставить ограничения по темам постов в рамках brand safety (в этом случае ИИ может за считаные секунды анализировать посты за любой период). Чаще всего задается период от одного до нескольких месяцев;
- look-a-like параметры: можно загрузить перечень релевантных блогеров и попросить сделать подборку аналогичных авторов.
2. Анализ кампаний по заданным параметрам. Чаще всего ИИ используют, чтобы собрать комментарии в рамках кампании и сделать анализ по тональности.
3. ИИ-креативы: рекламные кампании создаются автоматически под аудиторию блогера (пример — ИИ-модели для генерации текстов объявлений). Инструмент хорошо работает, если нужно адаптировать под разные аудитории сообщения. В этом случае можно загружать шаблон текста (картинки) и задавать параметры, которые ИИ должен заменять. По сути, это аналогия работы с фидами.
Тренд: программатик- в инфлюенс-маркетинге — автоматические платформы для работы с микро- и наноблогерами, где ИИ сам выбирает оптимальных инфлюенсеров, помогает анализировать кампании и автоматизировать создание креативов.
Создание контента с помощью ИИ
Более 60% блогеров применяют ИИ для создания части контента, включая статьи, посты для соцсетей и видеоскрипты. ИИ-инструменты упрощают процесс производства контента, делая его более быстрым и доступным. Чаще всего авторы используют такие инструменты:
- генерация текста: ChatGPT, Jasper, Copy.ai помогают блогерам писать посты, сценарии для видео и описания;
- создание изображений и видео: Midjourney, Runway ML, DALL-E позволяют создавать уникальные визуалы без профессиональных дизайнеров;
- голосовые и видеоаватары: ИИ-голоса (ElevenLabs, Voicemaker) и дипфейковые видео (Synthesia) позволяют авторам «разговаривать» без записи реального видео.
Тренд: появление полностью виртуальных блогеров и аватаров реальных людей, которые позволяют автоматизировать производство контента. Важно отметить, что до 58% потребителей следуют за виртуальными влиятельными лицами. Одна из причин такого признания заключается в увлечении технологиями и любопытстве к неизведанному.
Анализ аудитории и персонализация
Уже сейчас ИИ помогает блогерам лучше понимать подписчиков и адаптировать контент:
- Предсказание трендов. Например, через анализ популярных тем в соцсетях с помощью инструментов типа BuzzSumo, TrendHero. Так, команда техноблогера Marques Brownlee перед выпуском iPhone 15 с помощью алгоритмов ИИ выделила запросы на тему «экран без вырезов» — это стало ключевым пунктом в обзоре.
- Анализ вовлеченности и оптимизация контента. Алгоритмы социальных сетей подбирают видео на основе предпочтений аудитории. Кроме того, платформы по работе с блогерами уже умеют анализировать показатели страницы и предлагать темы/форматы, которые получат наиболее высокую эффективность.
- Автоматическое создание персонализированных рассылок и рекомендаций (например, связка ChatGPT и email-маркетинга). Так, образовательный Telegram-канал «Кодемания» с помощью чат-бота на основе Dialogflow анализирует вопросы пользователей и автоматически предлагает релевантные статьи или курсы.
Тренд: умные алгоритмы, которые помогают блогерам адаптировать контент под конкретные сегменты аудитории.
Несмотря на широкое распространение ИИ в блогосфере, возникают споры и проблемы. Дипфейки могут вводить людей в заблуждение, а аудитория потеряет интерес к слишком автоматизированному контенту. И эти вопросы активно обсуждаются на уровне государства — в качестве одной из мер регулирования обсуждается инициатива по маркировке контента, созданного с помощью ИИ.