Нейронные сети в маркетинге

Когда в XX веке какой-нибудь мечтатель говорил о фантастическом будущем, где роботы будут решать множество задач вместо человека, его считали оторванным от реальности. И все же мы сейчас живем именно в таком мире, хотя многие этого и не осознают. Это возможно как раз благодаря тем самым мечтателям прошлого, которым хватило смелости и знаний, чтобы создать искусственный интеллект.

Когда появились первая нейронная сеть

В 1994 году исследователи Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс изучали процессы, протекающие в мозге, и пытались их смоделировать. Так они создали первую математическую модель, построенную по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток живого организма.

В 1952 году они заложили основу для первой кафедры когнитологии в Массачусетском технологическом институте. У них получилось создать программное, или аппаратное, воплощение математической модели искусственной нейронной сети (ИНС). Применять этот инструмент в практических целях начали после разработки алгоритмов обучения.

ИНС: что это, как работает, плюсы и минусы

Если вы рассчитывали сразу увидеть определение, то спешим вас разочаровать, оно будет позже. Почему? Сначала мы хотим вам объяснить, что представляет собой искусственный интеллект (ИИ) простым языком.

Многое из того, что создали ученые, было позаимствовано у природы. Например, идею парашюта подсказало семечко одуванчика. Так и с нейронной сетью. За ее основу был взят человеческий мозг. Он состоит из 86 миллиардов нервных клеток. Они не функционируют поодиночке, а образуют тысячи контактов с другими нейронами. Так формируются нейронные связи. Они позволяют людям обучаться, запоминать, воспринимать информацию и выполняют другие когнитивные функции.

Искусственная нейросеть по аналогии с человеческим мозгом тоже состоит из «нейронов» — виртуальных ячеек. По отдельности они «мыслят» примитивно, но, объединяясь в единую структуру, способны на большее. Система имеет три слоя:

1. входной — отвечает за прием информации,
2. скрытый — обрабатывает полученные данные,
3. выходной — выводит результат.

Нейронная сеть чем-то напоминает живой организм. В первое время после создания она имеет низкий уровень интеллектуальных возможностей. Поэтому ее необходимо «обучать». Пока система чего-то не понимает, ей нужны подсказки. Именно благодаря им она учиться и «умнеет». Этот процесс требует времени. На каком-то этапе ИНС уже сама выдает правильные ответы и не допускает ошибок. Тогда-то и считается, что она «повзрослела» и готова к работе с реальными задачами.

Теперь, когда вы разобрались в том, как работает нейросеть, мы дадим вам полное определение этого понятия.

НЕЙРОННАЯ СЕТЬ — это метод в искусственном интеллекте, который обучает компьютеры обрабатывать данные аналогично тому, как это делает человеческий мозг.

Адаптивная система позволяет машинам учиться на своих ошибках и совершенствоваться. В результате ИИ может действовать на основе полученного опыта, запоминать и обрабатывать информацию.

Плюсы технологии. ИНС открывают огромные перспективы, так как дают практически неограниченные возможности. Способность к обучению и работе с информацией гарантирует, что система никогда не устареет.

Минусы технологии. Главная проблема заключается в том, что даже сами разработчики ИИ не знают до конца, насколько точны алгоритмы. Помимо этого, нужно понимать, что если изначальные данные были неверными, то и результат достоверным не будет. Ну и, конечно, есть вероятность, что нейросети в результате захватят мир.

В любом случае, нравится вам это или нет, нейронные сети уже используются во многих сферах. Заметили тренд «быть в IT»? Так вот, многие из программистов работают как раз над разработкой искусственного интеллекта.

5 видов нейронных сетей: применение в маркетинге

Давайте поговорим о возможностях ИНС. Хотим подчеркнуть, что на самом деле эта технология существует не так давно. Но на ее основе уже создано множество систем, которые могут сэкономить время и деньги бизнесу. В рамках этой статьи мы будем говорить про инструменты для маркетинга.

Итак, что же такого необычного могут современные нейросети?

Видеть и распознавать изображения, а также описывать их

ИНС способны обнаруживать фото и картинки, определять, что на них изображено, и даже описывать «увиденное» словами. Например, если вы загрузите изображение на сервис QuickDraw, то он придумает название и подгрузит похожие варианты. Помимо этого, вы можете задать ему любой вопрос, на что он выдаст тематические картинки.

Распознавание лиц заслуживает отдельного внимания. Например, программа FindFace находит человека в соцсетях по его фотографии за пару секунд. Есть сервисы, которые могут определять эмоции.

Примеры внедрения. Способность нейронных сетей «видеть» помогает маркетологам обнаруживать целевую аудиторию. Например, используйте фотографии с мероприятия, чтобы направить рекламу конкретным участникам. На кассе установите камеру, которая будет фиксировать и распознавать эмоции покупателей. Используйте технологии, которые изучают реакцию людей на рекламный контент. Следите за распределением посетителей магазина, чтобы оптимизировать раскладку товара и рекламы, а также обеспечить нужное количество кассиров.

Распознавать текст и создавать изображения на его основе

Искусственный интеллект может анализировать слова и выдавать картинки, которые им соответствуют. Подобрать уникальные изображения для бизнеса на основе текста поможет сервис Midjourney, причем бесплатно. А программа Stable Diffusion вообще способна создавать настоящие произведения искусства.

Примеры использования. Если нужно сделать пост в соцсети, текст готов, а картинки нет, то обратитесь за помощью к ИИ. Когда собираетесь опубликовать статью на сайт, но хотите разбавить ее изображениями, он тоже поможет. Это универсальный инструмент, который будет выдавать вам уникальные материалы, и вам не придется мучиться с визуалом.

Писать тексты

Сейчас все копирайтеры мира резко напряглись, ведь эта технология отнимет у них работу. Да, это реальность, в которой мы живем: ИИ все больше задач решает за человека. Если вы думаете, что нейронные сети могут писать только нечитабельные описания наподобие тех, что мы видим на AliExpress, то ошибаетесь. Например, для всемирно известной компании Alibaba Group тексты пишут как раз не люди, а машины, и эти тексты вполне читаемые. Конечно, пока предложения не всегда логичны и встречаются ошибки. Но, как мы уже говорили, искусственному интеллекту просто нужно время, чтобы научиться.

Сервис Wordsmith пишет заметки, статьи, новости и обзоры. На создание 2000 символов у него уходит одна секунда. А это гораздо быстрее, если сравнивать с возможностями человека. Программой пользуются «Яндекс», Yahoo и другие компании. Разработкой технологии рерайтинга в России занимается IT-компания Meanotek. Она уже оказывает услуги по написанию текстов с помощью роботов.

Как можно использовать? В этом случае все просто: если вам нужен текст, то закажите его у нейросети.

Распознавать речь

Не думаем, что вы удивились этой технологии. Ведь сейчас почти все пользуются виртуальными помощниками. Алиса и Siri действительно воспринимают речь человека и даже ведут диалог. Google Docs используются, чтобы писать под диктовку. А сервис LipNet вообще читает по губам, как вам такое?

Как внедрить? Первое, что приходит на ум — использовать технологию распознавания речи для чат-ботов. Это позволит заменить работников техподдержки и сэкономить ваши деньги. Помимо этого, система будет функционировать круглосуточно. Рекомендуем обратить внимание на сервис Digitalgenius. Он способен обеспечить поддержку клиентов в соцсетях, мессенджерах и электронной почте. Может разговаривать одновременно с сотнями людей на разных языках.

Оптимизировать бизнес-процессы

Искусственная нейронная сеть умеет распределять бюджет на рекламные кампании, осуществлять бизнес-аналитику и медиапланирование. Помимо этого, ИИ может предсказывать уход клиента, что крайне важно для компании.

Пример использования. Внедрите систему, которая будет анализировать реакции пользователей и делать выводы об их дальнейших действиях. Наверняка вы замечали, что иногда бренды, с которыми взаимодействуете, делают неожиданные выгодные предложения. Такой маркетинговый ход используется, когда человек перестает покупать. Есть и другие фишки, например рекомендации товаров, услуг и контента, а также показ определенной рекламы.

Это лишь пять основных видов нейронных сетей, которые успешно применяются в маркетинге. Их внедрение поможет вашему бизнесу сэкономить время и деньги.

Заключение

Еще в 2013 году исследователи Oxford Martin School говорили о том, что 47% рабочих мест во всех сферах будет автоматизировано. Прошло 10 лет, и мы видим, что прогноз сбывается. Именно ИИ позволил воплотить его в реальность.

Нейросети — это не плохо и не хорошо. Просто нужно понимать, что этот процесс уже не остановить. Чтобы ваш бизнес оставался конкурентоспособным, внедряйте современные технологии. Не нужно этого бояться, ведь они позволят заработать больше. Ваша задача — обеспечивать контроль и генерировать новые идеи. Всю рутину как в маркетинге, так и в других направлениях за вас сделает ИНС.

Не забывайте следить за трендами. Удачи!