Как использовать нейросети для продаж, маркетинга и арбитража трафика 🤖 30+ примеров

Нейросети — совокупность умных алгоритмов, способных работать самостоятельно и обучаться на постоянной основе. Основное их назначение — распознавание, аналитика и выдача нужных данных. Технология нейросетей включает машинное обучение, компьютерное зрение, робототехнику и обработку естественного языка. Искусственный интеллект активно применяется в продажах, маркетинге, арбитраже трафика. 

Самые актуальные новости из мира нейросетей и искусственного интеллекта на нашем телеграмм-канале, а о классическом манимейкинге в SEO, IT, нейросетях и социальных сетях публикуем здесь.

Как работают нейросети

Работа нейронных сетей построена по принципу работы нервных клеток — нейронов — головного мозга человека. Нейросети создаются из многочисленных, взаимосвязанных и многоуровневых простых элементов. Нейросеть работает с информацией на трех уровнях-слоях:

1. Каждый обрабатывающий элемент получает информацию от других элементов во входном слое.
2. Значения и входные данные взвешиваются и объединяются в скрытом слое.
3. В выходном слое информация преобразуется в желаемый результат.

Нейросети создаются по двум основным моделям:

• Семиотическая. ИИ копирует поведение человека, старается быть похожим на него. Эта модель используется для общения с клиентами.
• Биологическая. ИИ должен выполнять определенную работу, задействовать эволюционные алгоритмы, обучаться на основе полученного опыта.

Также выделяют:

• Слабые нейросети. Это ИИ, который умеет решать определенный, но ограниченный круг задач. Например, обработка изображений, общение с клиентом. Он может обучаться в рамках своей логики и алгоритмов, но не может заниматься чем-то другим: ИИ, который обрабатывает картинки, не сможет сам по себе научиться переводить иностранные тексты.
• Сильные нейросети. Это ИИ, который умеет принимать решения в ситуациях, которым его не обучали. Таких нейросетей сейчас пока еще мало, но за ними будущее.

По прогнозу International Data Corporation инвестиции в развитие искусственного интеллекта и нейросетей к 2024 году достигнут $110 млрд. Польза нейросетей в том, что они автоматизируют рутинные операции, сокращают затраты и рекламный бюджет, экономят время.

Как использовать нейросети для продаж

Технологии ИИ активно задействуется в электронной коммерции, а также и в оффлайн-продажах. Нейросети способны персонализировать и улучшить опыт покупателей, увеличить продажи за счет точного выявления сегментов аудитории, повышения лояльности.

ИИ может модулировать человеческий голос, общаться напрямую. Например, сервис WaveNet от Google компилирует аудиозаписи голосов людей и синтезированные звуки. Получается речь, не отличимая от естественной и живой.

Эта функция используется в сервисах колл-центров, когда голосовой помощник-робот звонит клиенту, рассказывает о товаре, либо об открытой вакансии. Многие сервисы способны распознавать просьбу абонента перезвонить в другое время и перезванивают.

Преимущества и возможности нейросетей в продажах:

• Прогнозирование спроса. ИИ позволяет оценить, когда продукт или услуга потребуются покупателям, обеспечить своевременную доставку.
• Прогнозирование продаж. ИИ умеет определять, когда и что купит клиент с большой степенью вероятности.
• Управление запасами. ИИ способен рассчитать количество запасов и остатков, которые должны быть у продавцов.

ИИ Amazon увеличивает продажи на маркетплейсе на треть

ИИ применяется на маркетплейсе Amazon, что позволяет увеличивать продажи на 35%. Персонализация рекомендаций по продуктам достигается благодаря тому, что нейросеть анализирует поведение пользователя, покупки, похожие продукты, которые он просматривал. Таким образом увеличивается средний чек, количество продуктов, добавленных в корзину.  

Сервисы персональных товарных рекомендаций, такие как retailrocket и rees46, можно разместить на всех страницах интернет-магазина, создать рекомендации для клиентов.

Нейросети в рознице подсказывают, когда очередь негодует

Нейросети научились распознавать эмоции людей. С точностью до 98% они могут распознать страх, гнев, удивление, радость. Walmart применяет технологию ИИ в очередях на кассах, чтобы оценить степень удовлетворенности покупателей в своих торговых точках.

В продажах нейронные сети помогают улучшать обслуживание покупателей. X5 Retail Group задействует ИИ, чтобы оптимизировать раскладку товара, рекламных промо-материалов на основе распределения покупателей в залах. Нейросеть подсказывает администрации магазина, когда нужно посадить кассира на еще одну свободную кассу — до того, как этого начнут требовать недовольные покупатели.

Нейросеть Alibaba Group пишет тексты для карточек товаров

Alibaba Group внедрила в работу ИИ, который умеет писать 20 000 строк текста в секунду. Нейросеть обучали на основе миллионов текстов, написанных людьми. ИИ активно применяется для создания описаний товаров на Taobao, Tmall, Mei. Продавец вставляет ссылку на страницу товара, выбирает желаемый стиль повествования. Бот сам пишет характеристики товара, выдает релевантное описание на китайском языке.

Чат-бот Люси Teneo умеет продавать автомобили

Чат-боты помогают наладить контакт с клиентами, повысить их лояльность, сэкономить время менеджеров и операторов на ответы на самые типичные вопросы. Боты могут облегчить покупателю выбор товара, рассказать важную информацию об акциях, скидках, собрать контактные данные и даже принять оплату.

Многие чат-боты доступны для бесплатного использования. Их можно создать самостоятельно с помощью специального софта, не обладая навыками программирования. Примеры конструкторов: Pipe.bot, SAP Conversational AI. Чат-боты интегрируются с биллингом, CRM-системой, позволяют собирать данные для сквозной аналитики.

По данным Intercom, боты помогают экономить бизнесу порядка $300 000, ускоряют время ответа клиенту в три раза, увеличивают продажи на 67%.

Например, чешская компания-производитель автомобилей Шкода создал бота Люси на основе диалоговой платформы Teneo. Люси помогла увеличить конверсию сайта на 400%. Клиенты могли с помощью бота определиться с бюджетом на автомобиль, своими целями, для которых нужна машина. Бот анализировал их ответы и предпочтения, предлагал конкретные автомобили из модельного ряда, которые соответствовали интересам.

PixelDTGAN экономит деньги селлера на фотосессии товаров

Нейросеть PixelDTGAN способен сэкономить бюджет продавца на услуги фотостудии для размещения большого количества фотографий товаров на маркетплейсах. Благодаря использованию PixelDTGAN нет необходимости организовывать фотосессии, так как алгоритм делает снимки одежды, которую носят модели, автоматически. Требуется только изменить размер изображений элементов, чтобы получить результат.

ИИ ДомКлик экономит деньги на привлечение подрядчиков

В компании ДомКлик используется ИИ, который помогает оценивать стоимость недвижимости. Ранее для этих задач привлекались сторонние подрядчики. Нейросеть умеет анализировать цены в объявлениях, суммы ипотечных сделок, составлять прогнозы по стоимости. ДомКлик экономит 15 млн в год на услугах подрядчиков. При этом доля одобренных заявок выросла на 8%.

Beauty Insider напомнит покупателю прийти за покупкой

Нейросеть Beauty Insider используется крупным косметическим брендом Sephora. Программа регистрирует каждую покупку, которую делает клиент. Она записывает, как часто совершаются эти покупки.

Эта информация собирается, чтобы предсказывать, когда продукты клиента могут закончиться. И когда этот момент подходит, компания отправляет электронное письмо «пополните запасы», предлагая клиенту совершить повторную покупку. Собранные данные также могут быть использованы для разработки персонализированного подхода, предложения скидок, бонусов.

ИИ H&M подскажет оптимальную планировку магазина

Искусственные нейронные сети также могут улучшить планировку физического магазина. Способность анализировать и отслеживать уровень запасов позволяет увидеть, какие продукты продаются хорошо, а какие нет. ИИ также позволяют видеть, что часто покупается вместе. Размещение часто покупаемых продуктов рядом побуждает людей, покупающих один товар, покупать другой.

Предпринятые действия на основе рекомендаций нейросетей помогают сократить издержки и отходы скоропортящихся продуктов и быстрее распродавать остатки.

Используя нейросети, гигант моды H&M отказался от стандартной планировки магазина. Компания использует интеллектуальные приложения для подбора ассортимента товаров.

Например, в магазине в жилом районе Эстермальм в Стокгольме изначально были представлены основные товары для мужчин и детей, а также для женщин. Проанализировав покупательские привычки покупателей, компания определила, что большинство клиентов магазина составляют женщины. Более дорогие товары, а также модные товары продавались намного лучше, чем товары для детей или мужчин. Эта информация помогла H&M изменить ассортимент. H&M говорят, что оптимизация помогла увеличить размер прибыли, но пока не раскрывают цифр.

Как использовать нейросети для маркетинга

В маркетинге нейросети помогают компаниям лучше узнать аудиторию, персонализировать общение, увеличить объем продаж.

Большинство сервисов для маркетинга задействуют искусственный интеллект. По данным Gartner, с 2015 по 2019 год количество компаний, применяющих ИИ, выросло на 270%, и этот рост увеличивается экспоненциально. На основе технологий нейросетей работают настройка таргетинга в рекламных кабинетах соцсетей, оптимизация кампаний и ставок, чат-боты, сервисы создания креативов.

Например, ИИ в Одноклассниках и Вконтакте сам генерирует поздравительные ролики ко дню рождения пользователей, используя в качестве персонажей лица их друзей, с кем они наиболее часто общаются.

Нейросети, которыми снабжены известные голосовые помощники Siri и Алиса, умеют распознавать голос, речь, отвечать на вопросы, принимать команды. LipNet — первая нейросеть, которая умеет читать по губам с точностью 93,4%.

Нейросети используются, чтобы улучшить результаты выдачи в поисковиках, социальных сетях, показывать пользователям более релевантный контент. Искусственный интеллект может индексировать заголовки, тексты, рекомендовать пользователю тот контент, который будут ему потенциально интересен. На основе ИИ работают лента ВК, алгоритмы рекомендаций TikTok, Instagram*, YouTube и Netflix.

Преимущества нейросетей в рекламе:

• Глубокий анализ и точная сегментация аудитории.
• Автоматическое создание персонализированных объявлений.
• Возможность изменять содержание объявления динамически, в режиме реального времени.
• Повышение конверсии, сокращение бюджета на рекламу.
• Самостоятельная оптимизация кампании без участия человека.
• Высокоточный таргетинг.
• Обработка большого количества сценариев с сотнями параметров за короткое время.

DeepText понимает жаргон в Facebook*

Например, Facebook* использует свою нейросеть DeepText, которая умеет распознавать события, людей, интересы, понимать оскорбительный или спорный контент. Она постоянно обучается и скоро сможет распознавать сленг, слова и выражения с неоднозначным смыслом.

Если Facebook* знает, о чем идет речь в обновлении статуса пользователя, он может показать его людям, которым небезразлична эта тема. Если он понимает разницу между сообщениями «Я только что вышел из такси» и «Меня нужно подвезти», он может спросить, нужен ли Uber. Если он обнаружит, что пользователь пытается что-то продать в обновлении статуса, он может автоматически форматировать сообщение с указанием цены и деталей товара.

FindFace дает возможность любому найти вас в соцсетях

С помощью нейросети FindFace можно найти абсолютно любого человека и связаться с ним — при условии, что у него есть профиль в соцсетях с фотографиями. Если сфотографировать любого прохожего на улице и прогнать фото через FindFace, нейросеть распознает лицо и сличит с аналогичным лицом в соцсетях.

ИИ Ашманов и партнеры: таргетинг на очкариков по фото

Нейросети, которые умеют распознавать изображения на фотографиях, усиливают точность таргетинга, находят аудиторию, недоступную обычным настройкам таргетированной рекламы. Можно найти людей, имеющих бороду, носящих очки, предпочитающих конкретные бренды.

Например, компания «Ашманов и партнеры» в 2018 году запустила проект «Очкарик», чтобы таргетироваться на аудиторию Вконтакте, которая носит очки. Нейросеть распознает таких пользователей по фотографиям. При первом парсинге она смогла собрать аудиторию из 263 000 аккаунтов.

Albert делает ненужным отдел маркетинга

Что будет дальше в нише гемблинга. Разбор источника трафика на 2024 год

Хочу денег

Американская фэшн-компания Cosabella полностью упразднила рекламный отдел, отдав предпочтение нейросети Albert. Она позволяет автоматизировать закупку рекламы на площадках Facebook*, Instagram*, Google Ads. Нейросеть отправляет письма и сообщения клиентам, анализирует данные, оптимизирует кампании.

А международный производитель фруктов Dole Asia продвигал свой бренд также с помощью Albert. Компании удалось увеличить продажи фруктов на 87%. Dole Asia использовала рекомендации по размещению рекламы, которые давала нейросеть на основе анализа параметров. Albert выяснила, что вовлеченность пользователей смартфонов наиболее высока, и перевела большую часть маркетингового бюджета на mobile.

Пример другой нейросети-робота, которая взяла на себя функции сотрудника отдела маркетинга — AI-CD. Этот робот официально занимает должность креативного директора в японском рекламном агентстве. Он принимает решение, каким должна быть телевизионная реклама. Его ролики жюри оценивает выше, чем ролики, созданные маркетологом-человеком.  

LoopMe ищет аудиторию для мобильной видеорекламы

LoopMe умеет оптимизировать рекламу на мобильных девайсах. Она сама находит аудиторию. Объявления показываются на основе нескольких проанализированных параметров. Например, тип устройства, операционная система, категория пользователя. LoopMe может настраивать высокоточный таргетинг. Эту нейросеть активно используют такие гиганты как Microsoft, Audi, Philips.

HypeFactory оценивает блогеров

Нейросети помогают и при работе с блогерами. С их помощью можно выявить блогера с нужной аудиторией, увеличить объем продаж. Например, HypeFactory умеет оценивать подписчиков блогера по нескольким метрикам. Алгоритмы ИИ задействуют гипер таргетинги, ищут инфлюенсеров с аудиторией определенного уровня платежеспособности, интересов, гео. HypeFactory умеет вычислить недобросовестных блогеров Instagram* и TikTok — тех, кто накручивал подписчиков, лайки, злоупотреблял массфоловингом и чатами активности.

AutoDraw и другие рисуют уникальную графику

Контент-менеджеру, блогеру, вебмастеру нейросети помогают ускорить и оптимизировать создание контента, делать дизайн на уровне профессионала. Искусственный интеллект анализирует большие данные, изучает потребности ЦА и на основе этого подстраивает текст и изображение под конкретного пользователя.  

Нейросети помогают уникализировать изображения, делать их более интересными, не заезженными. С помощью ИИ можно быстро обработать фотографию, с нуля создать картинку по голосовому описанию за несколько секунд, создать полноценный видеоролик с диктором. Если изображение уникально, снабжено грамотными метатегами, SEO-оптимизировано, оно привлекает дополнительный трафик из раздела «Картинки» в поисковиках.

Например, AutoDraw от Google превращает схематические зарисовки в понятные изображения. С помощью Logojoy можно создать логотип компании или интернет-магазина. Pantomime может из фотографии сделать качественную анимацию.

Wordsmith и другие занимаются рерайтингом и копирайтингом

Wordsmith умеет писать обзоры, статьи, новости со скоростью 2 000 текстов в секунду. Ее используют Яндекс и Yahoo. Российская IT-компания Meanotek создает роботов-рерайтеров. Если заказать у них текст, это будет уникальный контент на уровне среднего автора.

У Яндекса есть свой ИИ для создания контента — Умный генератор текстов. Его можно использовать вебмастерам, которые занимаются созданием дорвеев.

Нейросеть Atomic Reach умеет оптимизировать и редактировать тексты, генерировать заголовки, описания для сайта, email-рассылок. Платформу использует компания Accenture.

BrainMaker экономит бюджет на email-маркетинг

Компания Microsoft в своей стратегии email-маркетинга использует нейросеть BrainMaker. Благодаря ИИ удалось снизить затраты на 35% при рассылке по базе 8,5 млн человек, а доход получить такой же, как и прежде.  

В BrainMaker загружались данные пользователей, которые получали рассылку: дата последнего заказа, количество купленных товаров, количество дней между появлением товара в магазине и покупкой. Нейросеть анализировала информацию, которую вводили сами пользователи: данные о финансах, наличии детей, интересах, видах отдыха. Также нейросеть взяла данные о количестве работников в компаниях и финансовом положении компаний.

BrainMaker присвоила пользователям рейтинг, обнаружила, что определенный сегмент пользователей из этого рейтинга склонен активнее отвечать на письма и совершать покупки. Таким образом удалось увеличить процент ответов на письма с 4,9% до 8,2%.

Bright помогает кандидатам находить работу

Bright — это нейросеть, приобретенная LinkedIn. Алгоритмы Bright интегрированы в соцсеть для профессионалов, чтобы помогать работодателям и кандидатам находить друг друга. Нейросеть использует для анализа множество переменных: прошлые модели найма, местоположение кандидата, описание работы, обязанностей на должности. Каждому совпадению между кандидатом и вакансией присваивается Bright Score. При использовании LinkedIn работодатели получают рекомендации по релевантным кандидатам, а кандидаты — по вакансиям.

The Grid создает конвертящий дизайн сайтов

The Grid — платформа для дизайна сайтов. Ее алгоритм Молли использует входные данные от пользователей, чтобы персонализировать контент и дизайн, давать рекомендации владельцу сайта, как можно автоматизировать процесс проектирования.

Как использовать нейросети для арбитража трафика

Арбитражники работают с сервисами на основе нейросетей каждый раз, когда запускают кампании в Facebook*, Google и других площадках. Машинное обучение лежит в основе оптимизации кампании, управления бидами в рекламных сетях, в работе трекеров. Нейросети, которыми снабжены CPA-сети и партнерки, выявляют некачественный трафик, позволяют бороться с фродом.

Активно проявляется использование ИИ в гемблинге, на покерных турнирах. Нейросеть онлайн-казино изучает предпочтения пользователей, анализируя их предыдущие действия, формирует персональные предложения, изучает удовлетворенность.

ruDALL-E помогает пройти модерацию крео

Нейросеть ruDALL-E, входящая в экосистему Сбербанка, может анализировать изображения, создавать картинки по текстовому описанию, улучшать качество. Арбитражники активно используют этот сервис для сокрытия креативов от модерации. Нейросеть ретуширует изображения таким образом, что другая нейросеть, на основе которой работают модераторы соцсетей, не может обнаружить запрещенных контент. Получается такая война роботов.

YaLM 100B создает тексты для тизеров и рекламы инфопродуктов

YaLM 100B от Яндекс позволяет создать описание для товара на основе анализа 100 миллиардов параметров. Также ее можно использовать для генерации уникального контента, например она позволит получить рерайт всей Википедии. Яндекс задействует свой ИИ в Алисе, создании быстрых ответов в поиске, сниппетах, службе поддержки.

YaLM 100B выложена в открытом доступе. Для обучения этой нейросети нужно 200 Гб видеопамяти или 35 карт Nvidia 1060. Также понадобится минимум 500 Гб свободного места. Запускать нейросеть лучше под Linux, также понадобится установка Python и CUDA. Процесс установки может занять несколько часов. Управлять нейросетью можно с помощью командной строки.  

Кейсами тестирования возможностей этой нейросети для маркетинга и арбитража поделились эксперты из Zorbasmedia. Для создания качественно построенных уникальных текстов под офферы нейросеть пока не подходит, ее нужно учить дополнительно, арендовать майнинг-ферму.

Зато получилось создать несколько простых объявлений для курса по похудению и для тизерных объявлений. Чтобы сгенерировать тизер, нейросети достаточно 2-3 введенных слов. Полученный результат важно отредактировать, например убрать имена знаменитостей по этическим причинам.

Другие полезные нейросети для арбитражников

Рассмотрим еще несколько инструментов на основе машинного обучения, которые облегчают арбитраж трафика:  

Segmentstream изучает рекламную кампанию, выделяет сильные, слабые стороны, предлагает рекомендации, что можно улучшить, чтобы увеличить рентабельность и получить больше трафика.

Traff.ink проверяет IP, который используется для залива, на предмет, стоит ли его заменить или можно оставить.

Shmalala — бот, который легко общается с клиентами, собирает нужные данные.

Uizard.io ускоряет разработку лендингов, создает код из прототипа сайта.

Clarifai распознает предметы на фото.

Trafee — смартлинки для дейтинг-офферов, которые задействуют машинное обучение.

Postello генерирует тексты по ключевым словам, в соответствии с заданным настроением и посылом, помогает персонализировать рассылки, создавать контент для лендингов.

Rytr создает описания товаров, шаблоны объявлений в Google Ads, поддерживает несколько языков, в том числе русский.

Magic Eraser удаляет ненужные объекты с изображений.

TheinPaint удаляет водяные знаки.

Generated Photos генерирует лица несуществующих людей, что может помочь при создании аватарок аккаунтов Телеграм, Facebook*, генерации документов для прохождения ЗРД в Facebook*. Похожий сервис — This Person Doesn’t Exist.

Ostagram создает креативы из нескольких изображений, помогает в прохождении модерации с помощью иллюзий и спецэффектов.

Заменят ли нейросети и роботы людей

Несмотря на прогнозы Высшей Школы Экономики о том, что искусственный интеллект к 2025 году оставит без работы большую часть маркетологов,  нейросети не способны заменить человека на 100%. В их работе есть погрешности. Это связано со спецификой их обучения.

Например, нейросеть, которая умеет делать креативы или обрабатывать изображения, видит картинку не так, как ее видит человек, а как набор некоего исходного кода и пикселей. Нейросеть опирается на логические алгоритмы, учится определять для каждого изображения свою схему и построение.

Нейросети умеют модифицировать исходный код, используют для этого входные данные. Алгоритмы классических, традиционных программ работают по точным результатам «if or», а нейросеть дает не точный, а приближенный результат. Нейросеть обучается постоянно, со временем результаты будут улучшаться.

Чтобы научиться на каждой единице входной информации, алгоритм ИИ будет изменять внутренние связи, пока не поймет, как достичь желаемого результата с заданным уровнем точности. После того, как алгоритм научился, можно ввести больше входных данных, и нейросеть предоставит более релевантный результат.

Нейросети и ИИ способы стать отличными помощниками маркетологу, арбитражнику, селлеру, предпринимателю. Использование результатов и возможностей нейросетей подскажет идеи, даст возможность создавать описания для большого количества товаров по одному шаблону. Все результаты нуждаются в анализе и редактировании, поскольку пока ИИ еще не совершенны.

Если вы давно мечтали крутиться в тусовке арбитражников, манимейкеров и других вебмастеров, то рекомендуем посетить наши мероприятия! Расписание можете посмотреть на странице Конфы. 

*запрещенная в РФ организация