Меньше стресса — больше процесса: негенеративный ИИ на службе у креативщиков

Как нейросети помогают поддерживать креативные проекты и убивают рутину

Негенеративные нейросети делают многое для упрощения креативной жизни: оптимизируют процессы, анализируют данные и улучшают взаимодействие с клиентами. Sostav поговорил с экспертами рынка и узнал на что еще способен ИИ.

Оптимизация рабочего процесса

• Анализ данных

Представьте маркетолога, который пытается понять, чего же хочет аудитория. Негенеративные нейросети могут помочь вам в этом, обрабатывая большие объемы данных и выявляя предпочтения клиентов. Теперь вам не нужно ломать голову над вопросом, какой цвет лучше подойдет для следующей рекламной кампании — все есть в данных.

Существует множество задач, в рамках которых необходимо провести анализ креативной коммуникации конкурентов. По словамруководителя направления по внедрению искусственного интеллекта ГК «Родная Речь» Никиты Карасева.Ранее для выполнения этих задач специалистам приходилось просматривать тысячи креативов, сортировать их по рекламным кампаниям, описывать их с точки зрения свойств, на основе которых далее будет проводиться анализ, и исключать дубликаты. Эта часть работы отнимала огромное количество времени.

«Но с помощью современных AI-моделей в сочетании с нашими алгоритмами мы научились автоматически группировать креативы по рекламным кампаниям, обозначать дубли и скрывать их для удобства работы», — отметил эксперт.

Никита Карасев, руководитель направления по внедрению искусственного интеллекта ГК «Родная Речь»

Мы достаточно много используем инструменты AI на этапах анализа и сбора данных. И поскольку AI-технологии захватили мир за последние пару лет, мы не могли остаться в стороне. Создание совместной технологической лаборатории RORE и OKKAM весной 2024 года стало важным событием. Первым совместным продуктом стал PrometheusAI. Проанализировав тысячи кейсов, мы разработали уникальный подход, позволивший структурировать хаос в материалах. На основе проведенных глубинных интервью мы определили ключевые свойства креативов, необходимые для анализа коммуникации, и научились автоматически их выявлять. Среди этих свойств: тип коммуникации, оффер, ключевое сообщение, тон креатива (музыкальный и видеоряд), функциональные и эмоциональные преимущества, ключевые цвета и другие. Таким образом, мы стремимся к тому, чтобы наш продукт отвечал на все вопросы о креативе, экономил дни работы при подготовке отчетов, а также повышал качество конечного продукта за счет перераспределения времени с поиска и предобработки данных на более глубокий и всесторонний анализ коммуникаций.

Роман Казаков, директор проектов и продуктов BX ГК «Родная Речь»:

Конечно, в работе мы используем и другие инструменты AI, которые традиционно помогают в суммаризации большого объема или поиске конкретного ответа из контента. Благодаря мультимодальности это может быть не простой текст, а pdf-файл на 150 страниц от research-агентства или необработанные данные в виде таблицы. Также тестируем продукт, помогающий стратегам в проведении пользовательских интервью. В сервис загружаются вопросы для пользователей, и он самостоятельно строит диалог с каждым в кастомизированном формате. В конце генерируется уникальный отчет на основе полученной информации с ключевыми выводами. На этапе, где нам требуется проектная аналитика, обращаемся к помощи LLM-моделей для поиска закономерностей в данных и поиска ответов на запросы уровня «есть ли корреляция между параметрами A и B?» или «экстраполируй текущие данные на показатели следующей недели».

Автоматизация рутинных задач

ИИ может стать помощником в проверке грамматики, стилистики и даже сборе статистики — все это можно автоматизировать. Этот текст, разумеется, был вычитан нейросетью.

Команда «Сбермаркетинга» с помощью негенеративных нейросетей оптимизирует ресурсы: например, удалось сократить время и затраты на выполнение рутинных повторяющихся задач. Также благодаря расширенным данным и предиктивным моделям специалисты смогли улучшить планирование и проведение рекламных кампаний.

Евгений Батяшин, Директор по исследованиям и разработке  «СберМаркетинга»:

AI Cleaner автоматически удаляет фон на изображениях — мы используем его для того, чтобы быстро готовить рекламные креативы. Tesseract помогает нам извлекать и анализировать текстовую информацию из готовых изображений. К BERT мы обычно обращаемся для того, чтобы анализировать, обрабатывать и классифицировать текстовые данные. Также мы используем в работе наш сервис по транскрибации аудио, которые помогают переводить фреймы звука в слоги и распознавать спикеров. Модели предиктивной аналитики помогают нам предсказать количество целевых действий на несколько недель вперед.

Улучшение пользовательского опыта

• UX-дизайн

Негенеративные нейросети анализируют, как пользователи взаимодействуют с продуктами, и предлагают изменения для улучшения опыта. Они могут автоматически генерировать технические задания на основе анализа данных, так что ваши гениальные идеи будут оформлены идеально.

• Персонализация контента

С помощью анализа предпочтений пользователей негенеративные нейросети могут создавать персонализированный контент, который будет говорить вашему клиенту: «Я знаю тебя лучше, чем ты сам!». Это повышает релевантность и привлекательность материала.

Поддержка креативных процессов

• Инструменты для дизайнеров

Дизайнерам тоже порой не хватает вдохновения. Негенеративные нейросети могут анализировать существующие работы и предлагать новые идеи, основываясь на выявленных паттернах. Это как если бы у вас был личный помощник, который знает все модные тренды и подкидывает вам креативные идеи в нужный момент.

• Анализ трендов

Если вы хотите быть в курсе последних трендов, то без помощи ИИ вам не обойтись. Негенеративные нейросети могут выявлять текущие тенденции и предсказывать их развитие. Теперь можно не отвлекаться на чтение бесконечных статей и новостей.

Анна Ситникова, старший копирайтер, креативный групхэд, рекламное агентство GREAT :

Мы активно пользуемся нейросетями на всех этапах работ над проектами: начиная с клиентского брифинга до постпродакшена. Нейросеть можно сравнить с личным ассистентом, который помогает снять часть задач и сэкономить время, чтобы команда сосредоточилась на главном. Конечно, мы чаще работаем с генеративными нейросетями: визуализировать придуманного бренд-персонажа, сделать мудборд или раскадровку, собрать аниматики и многое другое. Но есть и менее очевидные, но не менее прикладные задачи, которые решают уже негенеративные нейронки.

Где нейросети могут освободить время на начальных этапах работ креатива:

• Сегментировать целевую аудиторию, подготовить основу для интервью, попросить проанализировать вопросы и дать рекомендации по улучшению: Chat GPT и Claude AI.
• Записать и расшифровать интервью или встречу, сделать саммари: Fireflies.
• Проанализировать проведенное интервью, вычленить общие места или, наоборот, уникальное в ответах респондентов, структурировать ответы и сделать выводы: Chat GPT и Claude AI.
• Проанализировать бриф и сформировать одностраничный бриф для креатива, который будет перед глазами во время шторминга: Chat GPT и Claude AI.
• Культурологический (и не только) ресерч, анализ конкурентов и трендов: Perplexity. Если Chat GPT привирает и нужно делать фактчекинг, то Perplexity выдает ответы на основе фактов со ссылками на первоисточник. Это важно.
• Сделать выводы в виде графиков и диаграмм: Chart GPT и плагин ShowMe Diagram.

Sostav также попросил опытных пользователей негенеративных нейросетей дать несколько советов тем, кто только планирует передать виртуальному помощнику сложные задачи. Роман Казаков считает, что главное — понять, зачем это нужно, и стоит ли вообще передавать какие-либо задания на аутсорс ИИ.

Роман Казаков:

Несколько советов по внедрению нейросетей в работу: Целеполагание. Оттолкнувшись от спектра выполняемых вами задач, понимать, какие именно задачи могут/должны быть оптимизированы и зачем. Развитие нейро-компетенций команды. Поддерживать насмотренность по текущим решениям и делиться такой информацией с коллегами, чтобы на выходе находить те самые пересечения опыта/запросов команды и возможностей рынка. Практика. Стараться внедрять что-то в практику, даже на уровне маленьких пилотных проектов/сфер применения.

Евгений Батяшин из «СберМаркетинга» считает, что главное — поддерживать нейросети в тонусе и проверять эффективность инструмента, а также качество данных.

Евгений Батяшин:

Важно понимать, что эффективность негенеративных нейросетей зависит от качества данных — если данные некачественные или недостаточные, модели могут выдавать неточные результаты. Более того, интеграция и настройка таких моделей требует дополнительных ресурсов и специальных технических знаний — а это сложный и затратный процесс. Главное — планировать наперед: разработать стратегию интеграции нейросетей с учетом их потенциала и ограничений. Прежде всего важно подумать о том, как именно они могут быть полезны для внутренних процессов. Также важно убедиться, что данные, которые используются для обучения моделей, качественные и репрезентативные. Кроме того, нужно регулярно оценивать эффективность негенеративных моделей: регулярно измерять результаты работы и корректировать настройки.

Негенеративные нейросети — это мощный инструмент, который может значительно преобразовать работу в индустрии. Они позволяют оптимизировать рутину, улучшать взаимодействие с пользователями и поддерживать креативный процесс.

Несмотря на то что эти нейросети не создают новый контент, способность анализировать данные и автоматизировать рутинные задачи делает их незаменимыми помощниками для специалистов в различных областях.

Анна Ситникова:

Важно понимать: нейросети могут помочь и помогают агентствам с аналитикой и подготовкой материалов, но все ключевые решения, связанные со стратегией и креативом, остаются за людьми. Нейронки не заменят опыт стратега, копирайтера и арт-директора — они лишь инструмент, помогающий усилить и ускорить их работу.

Источник: sostav.ru