АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ОГРАНИЧЕНИЙ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ РЕКЛАМНОГО КОНТЕНТА
|
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ГЕНЕРАЦИЯ РЕКЛАМНОГО КОНТЕНТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ 6
1.1 Виды и особенности рекламного контента 6
1.2 Способы и инструменты генерации рекламного контента с помощью
нейросетей 14
ГЛАВА 2. ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ РЕКЛАМНОГО КОНТЕНТА 28
2.1 Кейсы использования нейросетей для генерации
рекламного контента 28
2.2 Нейросети в генерации рекламного контента:
возможности и ограничения 38
2.3 Гайд по использованию промпт инжиниринга
для генерации рекламного контента 52
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
Список используемой литературы и источников 63
ГЛАВА 1. ГЕНЕРАЦИЯ РЕКЛАМНОГО КОНТЕНТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ 6
1.1 Виды и особенности рекламного контента 6
1.2 Способы и инструменты генерации рекламного контента с помощью
нейросетей 14
ГЛАВА 2. ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ РЕКЛАМНОГО КОНТЕНТА 28
2.1 Кейсы использования нейросетей для генерации
рекламного контента 28
2.2 Нейросети в генерации рекламного контента:
возможности и ограничения 38
2.3 Гайд по использованию промпт инжиниринга
для генерации рекламного контента 52
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
Список используемой литературы и источников 63
Создание рекламы вручную, используя только навыки работников, является сложной задачей, поскольку написание текста и работа дизайнеров над иллюстрациями к рекламе занимает много времени и требует больших затрат, которые могут не окупиться из-за малых продаж рекламируемых продуктов и услуг.
Таким образом, создание рекламного контента полностью вручную является малоэффективным. Перед специалистами по рекламе стоит задача поиска новых инструментов для воздействия на своего потребителя, ускорения процесса генерации рекламного контента и повышения его качества.
Развитие технологий не стоит на месте, и появление нейросетей влияет на рынок рекламы. В настоящее время нейросети используются для генерации текста, медиа и аудио материалов, что значительно ускоряет процесс подготовки статей, презентаций, постов и прочего контента. Область применения технологий искусственного интеллекта расширяется, и появляется возможность использовать нейросети для решения задач по генерации рекламного контента.
Искусственные нейронные сети могут применяться в поисковой оптимизации для создания уникального контента, кастомизации рекламных объявлений, анализе и доработке созданных специалистами текстов и изображений. Для этого используются нейросети, воспроизводящие принцип работы нейронов человеческого мозга. Они умеют воспринимать информацию, обобщать и структурировать ее и создавать новую на основе проанализированных файлов. «Сырьем» для производства контента в таких сетях служат терабайты изображений, текста и других размеченных данных, из которых со ставляется обучающая выборка.
Тем не менее, на сегодняшний день искусственный интеллект пока нельзя считать проверенным инструментом для генерации рекламного контента. Причиной этого является отсутствие знания у рекламных специалистов, какие нейросети использовать для той или иной задачи, и какой подход в генерации контента окажется наиболее результативным.
В настоящее время большинство компаний опасаются использовать нейросети и предпочитают проверенные и надежные способы по причине недостаточной степени теоретической изученности возможностей и ограничений использования нейронных сетей для генерации рекламы. В исследованиях Е.Б. Абросимовой и С. Р Субботиной “Исследование возможностей применений нейросетей для таргетированной рекламы”, а также в статье “Возможности генеративных нейросетей для создания контента”, опубликованной консалтинговой группой “Текарт”, говорится о возможностях нейросетей в области анализа и общей генерации рекламного контента, без учета особенностей его видов. Также упоминается, что большинство российских компаний мало осведомлены о возможностях использования нейронных сетей для генерации рекламного контента. В работе В. Г. Матросова “Анализ применения нейросетей в области интернет-маркетинга” определяются задачи, решаемые интернет-маркетингов и задачи, решаемые искусственными нейронными сетями. На основе этих задач выявляется практическое применение нейросетей в исследуемой предметной области. Однако несмотря на существующие исследования, возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента на данный момент являются не выявленными и не систематизированными. Соответственно, становится актуальным решение данной проблемы.
Проблемой, решаемой в данном исследовании, является то, что возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента не выявлены, не систематизированы и не проанализированы.
Объектом исследования является генерация рекламного контента с помощью нейросетей.
Предмет исследования: возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента.
Цель исследования: выявление и систематизация возможностей и ограничений использования нейросетей для генерации рекламного контента.
Задачи исследования:
7. Изучить виды и особенности рекламного контента.
8. Проанализировать способы и инструменты для генерации рекламного контента с использованием нейросетей в зависимости от вида рекламного контента.
9. Изучить кейсы использования нейронных сетей для генерации рекламного контента.
10. Выявить, проанализировать и систематизировать возможности и ограничения нейронных сетей для генерации различных видов рекламного контента.
11. Составить сценарии промптинга в зависимости от видов рекламного контента
12. Составить гайд по использованию промпт-инжиниринга для генерации рекламного контента с учетом выявленных возможностей и ограничений.
Методы исследования: в работе используется следующий набор методов:
11. анализ литературы и источников;
12. коммуникативный анализ для определения видов и особенностей рекламного контента;
13. сравнительный анализ отечественных и зарубежных исследований для систематизации и обобщения результатов исследований;
14. кейс-стади для изучения примеров использования нейросетей для генерации рекламного контента;
15. контент-анализ для выявления возможностей и ограничений нейросетей для генерации рекламного контента в зависимости от его вида.
Теоретическая база: для исследования возможностей и ограничений по генерации рекламного контента были использованы научные статьи Н.Н. Борщевой «Инновационные технологии создания рекламного текста в Интернете», Д.А. Кузьмича «Выбор инструмента продвижения товаров и услуг в сети на примере поисковой оптимизации, контекстной и таргетированной рекламы», К.А. Олесик, О.С. Пищугиной «Основные компоненты в создании творческой рекламы», Д.А. Алексеев “Применение нейросетевых моделей для автоматизации процесса генерации рекламных текстов”, А.А. Шаров и Ю.А. Коваленко “Использование искусственного интеллекта для генерации рекламного контента” и другие.
Для определения возможностей и выявления ограничений нейросетей для генерации рекламного контента были привлечены научные труды В.В. Ткачева, В.Г. Матросова, Ю.В. Шуйской, Е.А. Дроздовой, М.В. Мыльцевой, Лукас Пукелис, К.Т. Смит и др.
Научная новизна: в ходе данной работы впервые были выявлены и систематизированы возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента в зависимости от его вида.
Теоретическая значимость: Данная работа систематизирует и обобщает накопленный исследовательский материал по теме возможностей и ограничений нейросетей для генерации рекламного контента. Это позволит исследователям использовать данную работу для глубокого изучения выявленных возможностей и ограничений, а также выявить на их основании новые, более эффективные способы использования нейросетей для генерации рекламного контента.
Практическая значимость: в данной работе были выявлены и систематизированы возможности и ограничения использования нейросетей для генерации рекламного контента в зависимости от его вида. Создание контента с использованием нейронных сетей позволяет ускорить процесс генерации текста, проанализировать написанный копирайтерами текст на уникальность. Также изображения, сгенерированные нейросетью могут помочь в поиске креатива для дальнейшей доработки баннеров и обложек. Выявлено, что нейросети не способны генерировать полноценный рекламный контент, не требующий доработки, в силу ограничений их обучаемости на сегодняшний день. Однако проанализированные в работе возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента могут помочь рекламистам, дизайнерам и другим специалистам повысить качество рекламного контента, что значительно увеличит показатели продаж и сократит расход времени и ресурсов при проведении рекламной кампании. В ходе проведения исследований был разработан гайд по использованию промпт-инжиниринга для генерации рекламного контента с учетом выявленных возможностей и ограничений. Результаты данной работы также могут помочь разработчикам нейросетей учесть выявленные возможности для повышения качества генеративный способностей искусственного интеллекта и обратить внимание на ограничения, которые следует доработать для получения более качественного генерируемого контента.
Структура работы
Настоящая работа состоит из введения, двух глав, пяти параграфов, заключения, списка использованной литературы и источников.
Таким образом, создание рекламного контента полностью вручную является малоэффективным. Перед специалистами по рекламе стоит задача поиска новых инструментов для воздействия на своего потребителя, ускорения процесса генерации рекламного контента и повышения его качества.
Развитие технологий не стоит на месте, и появление нейросетей влияет на рынок рекламы. В настоящее время нейросети используются для генерации текста, медиа и аудио материалов, что значительно ускоряет процесс подготовки статей, презентаций, постов и прочего контента. Область применения технологий искусственного интеллекта расширяется, и появляется возможность использовать нейросети для решения задач по генерации рекламного контента.
Искусственные нейронные сети могут применяться в поисковой оптимизации для создания уникального контента, кастомизации рекламных объявлений, анализе и доработке созданных специалистами текстов и изображений. Для этого используются нейросети, воспроизводящие принцип работы нейронов человеческого мозга. Они умеют воспринимать информацию, обобщать и структурировать ее и создавать новую на основе проанализированных файлов. «Сырьем» для производства контента в таких сетях служат терабайты изображений, текста и других размеченных данных, из которых со ставляется обучающая выборка.
Тем не менее, на сегодняшний день искусственный интеллект пока нельзя считать проверенным инструментом для генерации рекламного контента. Причиной этого является отсутствие знания у рекламных специалистов, какие нейросети использовать для той или иной задачи, и какой подход в генерации контента окажется наиболее результативным.
В настоящее время большинство компаний опасаются использовать нейросети и предпочитают проверенные и надежные способы по причине недостаточной степени теоретической изученности возможностей и ограничений использования нейронных сетей для генерации рекламы. В исследованиях Е.Б. Абросимовой и С. Р Субботиной “Исследование возможностей применений нейросетей для таргетированной рекламы”, а также в статье “Возможности генеративных нейросетей для создания контента”, опубликованной консалтинговой группой “Текарт”, говорится о возможностях нейросетей в области анализа и общей генерации рекламного контента, без учета особенностей его видов. Также упоминается, что большинство российских компаний мало осведомлены о возможностях использования нейронных сетей для генерации рекламного контента. В работе В. Г. Матросова “Анализ применения нейросетей в области интернет-маркетинга” определяются задачи, решаемые интернет-маркетингов и задачи, решаемые искусственными нейронными сетями. На основе этих задач выявляется практическое применение нейросетей в исследуемой предметной области. Однако несмотря на существующие исследования, возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента на данный момент являются не выявленными и не систематизированными. Соответственно, становится актуальным решение данной проблемы.
Проблемой, решаемой в данном исследовании, является то, что возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента не выявлены, не систематизированы и не проанализированы.
Объектом исследования является генерация рекламного контента с помощью нейросетей.
Предмет исследования: возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента.
Цель исследования: выявление и систематизация возможностей и ограничений использования нейросетей для генерации рекламного контента.
Задачи исследования:
7. Изучить виды и особенности рекламного контента.
8. Проанализировать способы и инструменты для генерации рекламного контента с использованием нейросетей в зависимости от вида рекламного контента.
9. Изучить кейсы использования нейронных сетей для генерации рекламного контента.
10. Выявить, проанализировать и систематизировать возможности и ограничения нейронных сетей для генерации различных видов рекламного контента.
11. Составить сценарии промптинга в зависимости от видов рекламного контента
12. Составить гайд по использованию промпт-инжиниринга для генерации рекламного контента с учетом выявленных возможностей и ограничений.
Методы исследования: в работе используется следующий набор методов:
11. анализ литературы и источников;
12. коммуникативный анализ для определения видов и особенностей рекламного контента;
13. сравнительный анализ отечественных и зарубежных исследований для систематизации и обобщения результатов исследований;
14. кейс-стади для изучения примеров использования нейросетей для генерации рекламного контента;
15. контент-анализ для выявления возможностей и ограничений нейросетей для генерации рекламного контента в зависимости от его вида.
Теоретическая база: для исследования возможностей и ограничений по генерации рекламного контента были использованы научные статьи Н.Н. Борщевой «Инновационные технологии создания рекламного текста в Интернете», Д.А. Кузьмича «Выбор инструмента продвижения товаров и услуг в сети на примере поисковой оптимизации, контекстной и таргетированной рекламы», К.А. Олесик, О.С. Пищугиной «Основные компоненты в создании творческой рекламы», Д.А. Алексеев “Применение нейросетевых моделей для автоматизации процесса генерации рекламных текстов”, А.А. Шаров и Ю.А. Коваленко “Использование искусственного интеллекта для генерации рекламного контента” и другие.
Для определения возможностей и выявления ограничений нейросетей для генерации рекламного контента были привлечены научные труды В.В. Ткачева, В.Г. Матросова, Ю.В. Шуйской, Е.А. Дроздовой, М.В. Мыльцевой, Лукас Пукелис, К.Т. Смит и др.
Научная новизна: в ходе данной работы впервые были выявлены и систематизированы возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента в зависимости от его вида.
Теоретическая значимость: Данная работа систематизирует и обобщает накопленный исследовательский материал по теме возможностей и ограничений нейросетей для генерации рекламного контента. Это позволит исследователям использовать данную работу для глубокого изучения выявленных возможностей и ограничений, а также выявить на их основании новые, более эффективные способы использования нейросетей для генерации рекламного контента.
Практическая значимость: в данной работе были выявлены и систематизированы возможности и ограничения использования нейросетей для генерации рекламного контента в зависимости от его вида. Создание контента с использованием нейронных сетей позволяет ускорить процесс генерации текста, проанализировать написанный копирайтерами текст на уникальность. Также изображения, сгенерированные нейросетью могут помочь в поиске креатива для дальнейшей доработки баннеров и обложек. Выявлено, что нейросети не способны генерировать полноценный рекламный контент, не требующий доработки, в силу ограничений их обучаемости на сегодняшний день. Однако проанализированные в работе возможности и ограничения нейросетей для генерации рекламного контента могут помочь рекламистам, дизайнерам и другим специалистам повысить качество рекламного контента, что значительно увеличит показатели продаж и сократит расход времени и ресурсов при проведении рекламной кампании. В ходе проведения исследований был разработан гайд по использованию промпт-инжиниринга для генерации рекламного контента с учетом выявленных возможностей и ограничений. Результаты данной работы также могут помочь разработчикам нейросетей учесть выявленные возможности для повышения качества генеративный способностей искусственного интеллекта и обратить внимание на ограничения, которые следует доработать для получения более качественного генерируемого контента.
Структура работы
Настоящая работа состоит из введения, двух глав, пяти параграфов, заключения, списка использованной литературы и источников.
В ходе изучения материалов первой задачей в данной работе были изучены виды и особенности рекламного контента. Рекламный контент делится на несколько видов, каждый из которых обладает своими особенностями.
Виды рекламного контента по содержанию:
• информационный контент;
• вовлекающий контент;
• продающий контент;
Виды рекламного контента по формату:
• текстовый;
• визуальный;
• аудио;
• социальный медиа контент.
Особенности текстового рекламного контента:
• сжатость и лаконичность выражения;
• выразительность и емкость информации.
Особенности визуального рекламного контента:
• эмоциональная привязка за счет форм, расположений объектов и сочетания цветов;
• быстрое и понятное донесение информации;
• информативность;
• психологическое воздействие.
Особенности аудио рекламного контента:
• простота;
• ненавязчивость;
• умеренный темп речи;
• эмоциональная привязка;
• музыкальное оформление.
Особенности социального медиа контента:
• высокая адаптивность под социальные платформы;
• динамичность и интерактивность;
• персонализация и таргетинг;
• контекстуальность и актуальность;
• масштабируемость и автоматизация.
Второй задачей являлось проанализировать способы и инструменты для генерации рекламного контента с использованием нейросетей в зависимости от вида рекламного контента.
На основании анализа способов и инструментов для генерации рекламного контента с использованием нейросетей в зависимости от вида рекламного контента были проанализированы такие способы, как:
1. обучение с подкреплением;
2. трансферное обучение;
3. немаркированное обучение;
4. многомодальное обучение
5. генеративно-состязательные сети;
6. использование предварительно обученных нейросетей;
7. промпт инжиниринг.
Каждый из этих способов имеет свои сильные стороны и может быть эффективен в зависимости от конкретных задач и особенностей рекламной кампании, однако сложность их использования заключается в необходимости принятия участия в процессе обучения нейросетей. Для использования таких способов нужны знания и навыки в области машинного обучения. Поэтому большинство фирм и компаний преимущественно используют общедоступные “предварительно обученные модели”, так как их использование с дальнейшим обучением на специфичных бренду данных ускоряет процесс создания контента и вместе с тем снижает затраты на обучение моделей.
В зависимости от вида контента используются различные инструменты, анализ которых показывает, что:
• Использование нейронных сетей для генерации текстового рекламного контента открывает перед маркетологами новые возможности для генерации более персонализированных и креативных материалов. Каждый из рассмотренных инструментов имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Выбор подходящего инструмента зависит от специфических потребностей бизнеса компании, доступных ресурсов и уровня технической подготовки команды.
• Современные инструменты для генерации визуального рекламного контента предоставляют специалистам мощные возможности для создания креативных и эффективных рекламных материалов. Каждый из рассмотренных инструментов имеет свои уникальные особенности, преимущества и недостатки, что позволяет выбрать наиболее подходящее решение в зависимости от конкретных задач и целей кампании. Помимо изображений, использование нейросетей позволяет ускорить и упростить процесс создания видеорекламы, однако качество сгенерированного контента пока уступает работе профессиональных видеографов. Применение таких технологий наиболее эффективно для создания базового, массового видеоконтента.
• В целом, нейросети предоставляют специалистам мощные инструменты для создания эффективной и привлекательной аудиорекламы. Они позволяют автоматизировать процесс создания звукового контента и обеспечивают персонализацию для конкретной аудитории. Тем не менее данная технология еще только развивается, и не может полноценно избавить маркетологов от необходимости доработок генерации вручную.
Каждый инструмент имеет свои преимущества и недостатки, однако, главными проблемами по созданию рекламного контента с использованием нейросетей являются:
1. качество результатов;
2. недостаток контроля;
3. этические вопросы;
4. технические ограничения;
5. безопасность данных;
6. необходимость дополнительной обработки.
Третьей задачей было изучение кейсов использования нейронных сетей для генерации рекламного контента с целью выявления возможностей и ограничений генеративных возможностей данной технологии.
В процессе рассмотрения приведенных в параграфе 2.1 кейсов было выявлено, что использование нейронных сетей для генерации различных видов рекламного контента позволяет достигать значительных результатов в повышении эффективности маркетинговых кампаний. Общие тенденции включают увеличение персонализации, сокращение временных затрат на создание контента и улучшение взаимодействия с клиентами.
Четвертая задача данного исследования: выявить, проанализировать и систематизировать возможности и ограничения нейронных сетей для генерации различных видов рекламного контента. Для решения поставленной задачи, подтверждения и нахождения закономерностей выявленных возможностей и ограничений были проведены эксперименты с доступными нейросетями, такими как YandexGPT, ChatGPT, Kandinsky, а также пробная версия Midjourney.
Изученные ранее кейсы и проведенный анализ возможностей и ограничений нейросетей для генерации рекламного контента различных видов и типов показывают, что в настоящее время выделяются следующие основные возможности нейросетей:
7. Текстовый контент генерируется по классическим паттернам, что оптимизирует и ускоряет процесс создания элементов рекламного контента;
8. Улучшение имеющегося контента. Нейросети способны перефразировать и перерисовывать существующий контент, основываясь на предпочтениях целевой аудитории и правильном использовании промптов;
9. Генерация иллюстраций хорошо работает с цветовой гаммой;
10. Нейросети хорошо справляются с рисованием неодушевленных объектов;
11. Нейросети способны на этапе генерации определить предпочтения различной целевой аудитории и написать понятный и мотивирующий на покупку продукции текст. Таким образом генерируются описания товаров и броские объявления, которые в большинстве своем наиболее точно соответствуют интересам потребителей. Это улучшает производительность рекламной кампании.
12. Нейросети способны озвучивать текстовый контент и синтезировать речь, которая приближена к человеческой за счет имитации различных интонаций, основываясь на пунктуационных знаках.
Перечисленные возможности позволяют улучшить качество создаваемого рекламного контента, тем самым повышая его персонализацию и увеличивая взаимодействие с аудиторией.
Несмотря на новые возможности, которые открываются при использовании нейросетей в генерации рекламы, имеется также ряд ограничений, а именно:
6. Доработка и модернизация текста рекламы нейросетью практически не меняет содержание. Для правильной генерации необходимы навыки работы с промптами;
7. Генерация визуального контента бесплатными нейросетями плохо справляется с живыми объектами и рисованием текста;
8. Речь диктора в сгенерированном аудио контенте звучит прерывисто и нереалистично из-за недостаточной обученности нейросетей подражанию человеческой речи;
9. Бесплатные нейросети не способны качественно синтезировать речь.
Этические и юридические вопросы. Использование нейросетей, с целью генерации рекламного контента, может привести к искажению информации об объекте рекламы с целью манипулирования потребителями, что негативно отразиться на рекламной кампании
Невыявленность всех возможностей и ограничений нейронных сетей имеет важное значение в индустрии маркетинга и для рекламных специалистов. По этой причине пятой задачей было составление сценариев промптинга в зависимости от видов рекламного контента.
Промпт инжиниринг является важным инструментом для генерации качественного рекламного контента с использованием нейросетей.
Анализ промптинга показал, что тщательно продуманные и четкие промпты позволяют нейросетям лучше понять задачи и контекст, что приводит к созданию более точного и эффективного контента. Использование негативных промптов помогает избежать нежелательных элементов и сделать результат максимально соответствующим ожиданиям.
Внимательное и продуманное применение промпт инжиниринга позволяет использовать возможности и минимизировать эффект ограничений нейросетей для генерации рекламного контента.
Шестой задачей было составление гайда по использованию промпт инжиниринга для генерации рекламного контента с помощью нейросетей.
Демонстрация правильного использования доступных нейронных сетей в виде гайда позволяет отобразить возможности и ограничения нейросетей, используемых для генерации рекламного контента. Вместе с тем применение эффективных промптов позволяет минимизировать выявленные ограничения и подчеркнуть возможности.
В рамках данной задачи составлен пошаговый гайд как пользоваться нейросетями и как правильно задавать запросы в зависимости от вида генерируемого рекламного контента.
Нейронные сети способны помочь ускорить и автоматизировать процесс создания рекламного контента, при условии использования хорошо обученных платных, нейронных сетей. В ином случае, как показывает анализ популярных бесплатных нейросетей, использование их для генерации рекламного контента способно оптимизировать процесс создания, но не полностью автоматизировать его. Также, на основании приведенного гайда, можно зафиксировать, что генерация визуального контента имеет ряд ограничений. А именно плохая работа с текстом в изображении, что влияет на читабельность рекламы, ошибки при генерации некоторых объектов. Также недостаточно хорошо отражается динамика развития видеоряда, и генерация голоса до сих пор требует доработок, чтобы повысить естественность и убедительность аудиорекламы.
На основании кейсов и существующих исследовательских работ были составлены три сравнительные таблицы нейросетей в зависимости от вида генерируемого рекламного контента, также по результатам собственноручных генераций и дальнейшего анализа было составлено три таблицы с результатами сравнений возможностей и ограничений работы различных нейросетей по генерации текстового, визуального и аудио контента. Создан гайд по использованию промпт инжиниринга для генерации рекламного контента с помощью нейросетей.
Виды рекламного контента по содержанию:
• информационный контент;
• вовлекающий контент;
• продающий контент;
Виды рекламного контента по формату:
• текстовый;
• визуальный;
• аудио;
• социальный медиа контент.
Особенности текстового рекламного контента:
• сжатость и лаконичность выражения;
• выразительность и емкость информации.
Особенности визуального рекламного контента:
• эмоциональная привязка за счет форм, расположений объектов и сочетания цветов;
• быстрое и понятное донесение информации;
• информативность;
• психологическое воздействие.
Особенности аудио рекламного контента:
• простота;
• ненавязчивость;
• умеренный темп речи;
• эмоциональная привязка;
• музыкальное оформление.
Особенности социального медиа контента:
• высокая адаптивность под социальные платформы;
• динамичность и интерактивность;
• персонализация и таргетинг;
• контекстуальность и актуальность;
• масштабируемость и автоматизация.
Второй задачей являлось проанализировать способы и инструменты для генерации рекламного контента с использованием нейросетей в зависимости от вида рекламного контента.
На основании анализа способов и инструментов для генерации рекламного контента с использованием нейросетей в зависимости от вида рекламного контента были проанализированы такие способы, как:
1. обучение с подкреплением;
2. трансферное обучение;
3. немаркированное обучение;
4. многомодальное обучение
5. генеративно-состязательные сети;
6. использование предварительно обученных нейросетей;
7. промпт инжиниринг.
Каждый из этих способов имеет свои сильные стороны и может быть эффективен в зависимости от конкретных задач и особенностей рекламной кампании, однако сложность их использования заключается в необходимости принятия участия в процессе обучения нейросетей. Для использования таких способов нужны знания и навыки в области машинного обучения. Поэтому большинство фирм и компаний преимущественно используют общедоступные “предварительно обученные модели”, так как их использование с дальнейшим обучением на специфичных бренду данных ускоряет процесс создания контента и вместе с тем снижает затраты на обучение моделей.
В зависимости от вида контента используются различные инструменты, анализ которых показывает, что:
• Использование нейронных сетей для генерации текстового рекламного контента открывает перед маркетологами новые возможности для генерации более персонализированных и креативных материалов. Каждый из рассмотренных инструментов имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Выбор подходящего инструмента зависит от специфических потребностей бизнеса компании, доступных ресурсов и уровня технической подготовки команды.
• Современные инструменты для генерации визуального рекламного контента предоставляют специалистам мощные возможности для создания креативных и эффективных рекламных материалов. Каждый из рассмотренных инструментов имеет свои уникальные особенности, преимущества и недостатки, что позволяет выбрать наиболее подходящее решение в зависимости от конкретных задач и целей кампании. Помимо изображений, использование нейросетей позволяет ускорить и упростить процесс создания видеорекламы, однако качество сгенерированного контента пока уступает работе профессиональных видеографов. Применение таких технологий наиболее эффективно для создания базового, массового видеоконтента.
• В целом, нейросети предоставляют специалистам мощные инструменты для создания эффективной и привлекательной аудиорекламы. Они позволяют автоматизировать процесс создания звукового контента и обеспечивают персонализацию для конкретной аудитории. Тем не менее данная технология еще только развивается, и не может полноценно избавить маркетологов от необходимости доработок генерации вручную.
Каждый инструмент имеет свои преимущества и недостатки, однако, главными проблемами по созданию рекламного контента с использованием нейросетей являются:
1. качество результатов;
2. недостаток контроля;
3. этические вопросы;
4. технические ограничения;
5. безопасность данных;
6. необходимость дополнительной обработки.
Третьей задачей было изучение кейсов использования нейронных сетей для генерации рекламного контента с целью выявления возможностей и ограничений генеративных возможностей данной технологии.
В процессе рассмотрения приведенных в параграфе 2.1 кейсов было выявлено, что использование нейронных сетей для генерации различных видов рекламного контента позволяет достигать значительных результатов в повышении эффективности маркетинговых кампаний. Общие тенденции включают увеличение персонализации, сокращение временных затрат на создание контента и улучшение взаимодействия с клиентами.
Четвертая задача данного исследования: выявить, проанализировать и систематизировать возможности и ограничения нейронных сетей для генерации различных видов рекламного контента. Для решения поставленной задачи, подтверждения и нахождения закономерностей выявленных возможностей и ограничений были проведены эксперименты с доступными нейросетями, такими как YandexGPT, ChatGPT, Kandinsky, а также пробная версия Midjourney.
Изученные ранее кейсы и проведенный анализ возможностей и ограничений нейросетей для генерации рекламного контента различных видов и типов показывают, что в настоящее время выделяются следующие основные возможности нейросетей:
7. Текстовый контент генерируется по классическим паттернам, что оптимизирует и ускоряет процесс создания элементов рекламного контента;
8. Улучшение имеющегося контента. Нейросети способны перефразировать и перерисовывать существующий контент, основываясь на предпочтениях целевой аудитории и правильном использовании промптов;
9. Генерация иллюстраций хорошо работает с цветовой гаммой;
10. Нейросети хорошо справляются с рисованием неодушевленных объектов;
11. Нейросети способны на этапе генерации определить предпочтения различной целевой аудитории и написать понятный и мотивирующий на покупку продукции текст. Таким образом генерируются описания товаров и броские объявления, которые в большинстве своем наиболее точно соответствуют интересам потребителей. Это улучшает производительность рекламной кампании.
12. Нейросети способны озвучивать текстовый контент и синтезировать речь, которая приближена к человеческой за счет имитации различных интонаций, основываясь на пунктуационных знаках.
Перечисленные возможности позволяют улучшить качество создаваемого рекламного контента, тем самым повышая его персонализацию и увеличивая взаимодействие с аудиторией.
Несмотря на новые возможности, которые открываются при использовании нейросетей в генерации рекламы, имеется также ряд ограничений, а именно:
6. Доработка и модернизация текста рекламы нейросетью практически не меняет содержание. Для правильной генерации необходимы навыки работы с промптами;
7. Генерация визуального контента бесплатными нейросетями плохо справляется с живыми объектами и рисованием текста;
8. Речь диктора в сгенерированном аудио контенте звучит прерывисто и нереалистично из-за недостаточной обученности нейросетей подражанию человеческой речи;
9. Бесплатные нейросети не способны качественно синтезировать речь.
Этические и юридические вопросы. Использование нейросетей, с целью генерации рекламного контента, может привести к искажению информации об объекте рекламы с целью манипулирования потребителями, что негативно отразиться на рекламной кампании
Невыявленность всех возможностей и ограничений нейронных сетей имеет важное значение в индустрии маркетинга и для рекламных специалистов. По этой причине пятой задачей было составление сценариев промптинга в зависимости от видов рекламного контента.
Промпт инжиниринг является важным инструментом для генерации качественного рекламного контента с использованием нейросетей.
Анализ промптинга показал, что тщательно продуманные и четкие промпты позволяют нейросетям лучше понять задачи и контекст, что приводит к созданию более точного и эффективного контента. Использование негативных промптов помогает избежать нежелательных элементов и сделать результат максимально соответствующим ожиданиям.
Внимательное и продуманное применение промпт инжиниринга позволяет использовать возможности и минимизировать эффект ограничений нейросетей для генерации рекламного контента.
Шестой задачей было составление гайда по использованию промпт инжиниринга для генерации рекламного контента с помощью нейросетей.
Демонстрация правильного использования доступных нейронных сетей в виде гайда позволяет отобразить возможности и ограничения нейросетей, используемых для генерации рекламного контента. Вместе с тем применение эффективных промптов позволяет минимизировать выявленные ограничения и подчеркнуть возможности.
В рамках данной задачи составлен пошаговый гайд как пользоваться нейросетями и как правильно задавать запросы в зависимости от вида генерируемого рекламного контента.
Нейронные сети способны помочь ускорить и автоматизировать процесс создания рекламного контента, при условии использования хорошо обученных платных, нейронных сетей. В ином случае, как показывает анализ популярных бесплатных нейросетей, использование их для генерации рекламного контента способно оптимизировать процесс создания, но не полностью автоматизировать его. Также, на основании приведенного гайда, можно зафиксировать, что генерация визуального контента имеет ряд ограничений. А именно плохая работа с текстом в изображении, что влияет на читабельность рекламы, ошибки при генерации некоторых объектов. Также недостаточно хорошо отражается динамика развития видеоряда, и генерация голоса до сих пор требует доработок, чтобы повысить естественность и убедительность аудиорекламы.
На основании кейсов и существующих исследовательских работ были составлены три сравнительные таблицы нейросетей в зависимости от вида генерируемого рекламного контента, также по результатам собственноручных генераций и дальнейшего анализа было составлено три таблицы с результатами сравнений возможностей и ограничений работы различных нейросетей по генерации текстового, визуального и аудио контента. Создан гайд по использованию промпт инжиниринга для генерации рекламного контента с помощью нейросетей.
