Блог

Jun 13, 2023

Google опирается на шрифт и GrowthLoop для поколения искусственного интеллекта

Хана Ю. Еще один день, еще одно (рекламное) приключение с генеративным искусственным интеллектом. В среду компания Google представила маркетинговый продукт, целью которого является сокращение времени, которое маркетологи тратят на запуск персонализированных кампаний. Делая это

Хана Ю

Еще один день, еще одно (рекламное) приключение в области генеративного искусственного интеллекта.

В среду компания Google представила маркетинговый продукт, целью которого является сокращение времени, которое маркетологи тратят на запуск персонализированных кампаний. Упрощение создания множества сегментов аудитории и креативных версий может сократить недели работы до часов.

Для создания продукта генеративного ИИ компания BigQuery Google Cloud сотрудничала с корпоративной компанией Typeface, занимающейся генеративным ИИ, для управления творческими ресурсами, а также с технологической компанией GrowthLoop (ранее Flywheel) для управления созданием аудитории.

Когда рекламодатели создают маркетинговую кампанию в Google Workspace, генеративный искусственный интеллект поможет им создать клиентскую аудиторию и контент, а также измерить и оптимизировать эффективность.

Чтобы взять эту работу с плеч маркетолога, инструментам искусственного интеллекта необходимо глубокое озеро первичных данных о клиентах бренда, из которых можно извлечь пользу, и именно здесь на помощь приходят Google Cloud и BigQuery, облачное хранилище данных Google. На основе данных BigQuery, GrowthLoop создает и уточняет сегменты аудитории. Вся информация, которую GrowthLoop собирает о сегментах аудитории, затем передается в Typeface.

Typeface генерирует персонализированный контент для каждого сегмента аудитории, который соответствует голосу, стилю и тону бренда, а также создает разнообразные версии для блогов, целевых страниц, социальных сетей и других каналов. В результате возникает эффективный «замкнутый маркетинговый цикл», поскольку маркетологи могут использовать аналитические данные кампаний для «тонкой настройки» как сегментов, так и контента, говорит Вишал Суд, руководитель отдела продуктов Typeface.

Предположим, маркетолог хочет охватить каждого клиента, который не совершал покупок в течение последних 180 дней, или каждого, кто, скорее всего, купит пару джинсов на следующей неделе. Когда они просят GrowthLoop найти определенную аудиторию, GrowthLoop генерирует SQL, запускает его в BigQuery и представляет маркетологу отчет об аудитории, показывающий состав аудитории. По словам Криса Селла, соучредителя и со-генерального директора GrowthLoop, маркетологи могут создавать несколько сегментов, которые обращаются к клиентам по-разному, в зависимости от того, на каком этапе жизненного цикла клиента они находятся.

Marve, генеративная функция искусственного интеллекта GrowthLoop, может итеративно создавать сегменты и пути клиентов. Если маркетолог запрашивает, скажем, электронную почту и push-уведомления для 15 сегментов аудитории в пяти городах, которые, скорее всего, покупают электронику, поколение ИИ справится с этой задачей.

По словам Селла, GrowthLoop также создает так называемые «подсказки о персоне аудитории», которые основаны на почтовых индексах клиентов, предпочтениях категории покупок и том, взаимодействуют ли они больше с мобильным приложением или электронной почтой. GrowthLoop передает эти подсказки в Typeface для индивидуальной настройки творческих ресурсов. Например, Typeface может создать 20 креативов на основе самых популярных городов, в которых находятся пользователи.

По желанию клиентов GrowthLoop может собрать рандомизированные выборки из каждой аудитории, чтобы определить, какие аудитории обеспечили статистически значимый рост дохода, больше входов в мобильные приложения или другие показатели, которые интересуют клиентов. «Возможность идентифицировать алмазы в необработанном сырье становится автоматизированным процессом в рамках GrowthLoop», — сказал он.

Но, несмотря на всю эффективность, которую обеспечивает продукт, маркетологам не нужно бояться за свою работу. Большинство должностей маркетологов «сегодня имеют очень, очень длинный портфель заказов, и этот [инструмент] просто помогает вам опередить его», — сказал Суд.

Селл, начавший свою карьеру в качестве маркетолога по электронной почте в Google, оставил эту сферу деятельности, чтобы основать технологическую компанию, отчасти из-за разочарований, связанных с ролью менеджера проекта и бесконечным «танцем с электронными таблицами Excel». Он считает, что профессии в сфере маркетинга изменятся и станут более интересными, а маркетологи получат больше возможностей воплотить в жизнь свои идеи. «Как маркетолог, если бы вы сказали мне, что такое будущее возможно, я бы сказал: «Я бы хотел остаться в маркетинге», — сказал он.

Объявление в среду о сотрудничестве и технологической интеграции — лишь последний пример инвестиций Google в генеративный искусственный интеллект. Хотя Google уже давно использует технологию искусственного интеллекта для таких задач, как перевод и распознавание речи, считается, что она медленно внедряется в поезд генеративного искусственного интеллекта по сравнению с крупными технологическими стартапами и стартапами в области искусственного интеллекта. Например, ее чат-бот Bard появился через несколько месяцев после ChatGPT. Сейчас Google стремится догнать таких конкурентов, как Microsoft, OpenAI и Meta, с помощью множества анонсов в области искусственного интеллекта.