Каждый день в ленте новостей я читаю о новых достижениях нейросетей. Нейросеть предсказала ожирение жителей по спутниковым снимкам городов, нейросеть научили диагностировать депрессию по речи пациента, нейросеть научили качественно разделять объекты на фотографии. А вот робот, который умеет готовить гамбургеры. По 400 штук в час.

Роботы стали страшно умными. Нет, по сравнению с людьми они, конечно, все еще чудовищно тупят. Но это только пока.

Почему тебя скоро уволят: как нейросеть убивает маркетинг

По Иннополису — где у нас находится офис — ездят беспилотные такси Яндекса, уровень интеллекта у них равен интеллекту пчелы. Местные называют их «коровами», потому что они медлительные, тормознутые и неповоротливые. Но очень добрые.

Мы шутим, что если Инно — высокотехнологичная деревня, а беспилотники — наши «коровы», дети скоро весело начнут их загонять палками в канавы.

Если по-чесноку, то гамбургеры сжигаются как в Средние Века, объекты на фотографиях разделяются криво, а «Яндекс.Дзен» (если вы не знали, он управляется нейросетью) постоянно подсовывает дикие статьи с кликбейтными заголовками.

Но — они работают быстро, намного быстрее людей. И угроза для нас в том, что скорость здорово перевешивает качество по значимости.

Дейл Карнеги лет 50 назад выявил закономерность, что покупатель предпочтет получить выгоду здесь и сейчас, чем какие-то долгосрочные плюшки. Именно поэтому рассрочка в МедиаМаркт так популярна — первый взнос за технику очень мал, а будущий кредит висит туманным облачком где-то впереди и кажется нереальным.

Просто обратите внимание — когда вы представляете себя в будущем, например, через 5 лет, 20 лет или даже полгода — вы думаете о себе как о другом, незнакомом вам человеке, как будто со стороны.

Вот и кажется, что кредит в этом ключе будет выплачивать что-то другой. «Это проблемы будущего меня».

Что такое нейросети и как они работают. Очень кратко

Идея машинного обучения существовала еще во времена Рэя Бредбери и Жюля Верна (а это 19 век, на минуточку. Я даже по Азимова не говорю). Но реальный прорыв в ней произошел всего несколько лет назад, когда появились два новых подхода.

Первый – показать алгоритму большой набор данных, которые описывают задачу. Например, фотографии кошек и собак, по которым нейросеть научится отличать одних от других. Другой метод – дать алгоритму сложную задачу и позволить самому найти решение, перепробовав сотни вариантов.

Использование этих методов привело, например, к тому, что теперь компьютер невозможно обыграть в шахматы: чтобы победить не только сильнейших игроков в шахматы, но и сильнейшие программы, алгоритму AlphaZero понадобилось всего 24 часа обучения.

Сейчас к ним добавили еще и любопытство – теперь нейросеть сама находит для себя все более и более сложные задачи, не требуя подсказки человека.

Это сделали OpenAl. Метод протестировали на 54 средах — аркадах и лабиринтах; в Super Mario Bros искусственный интеллект прошёл 10 уровней без внешнего вознаграждения. Разработчики считают, что любопытство вместо запрограммированной награды поможет роботам принимать решения автономно.

Под любопытством подразумевается внутренняя функция, которая использует ошибку предсказания в качестве вознаграждения. ИИ предсказывает следующий кадр, и лучшим результатом считается тот, который не совпадает с прогнозом.

Алгоритм научился играть в игры без подкрепления, исходя только из любопытства.

А люди-то им зачем?

Я не знаю, кто первым высказал идею, что роботы очень скоро займут наши рабочие места. Но максимальное развитие она получила в книге «Rise of the Robots» Мартина Форда, вышедшей в 2015 году.

Идея ее в том, что через 20–30 лет исчезнет примерно половина существующих ныне рабочих мест.

Читайте также:  Я был не прав

Под угрозой все профессии, которые связаны с механической работой в предсказуемых условиях и обработкой данных. Теоретически их возможно автоматизировать, а значит это будет сделано.

Профессии и так постоянно исчезают, что в этом такого?

Да, последние сто лет человечество постоянно перемешивается, меняется и перемещается. Мы лишились извозчиков, но приобрели таксистов. Рабочие на заводах научились обслуживать станки. Крестьяне перебрались в города.

Но речь всегда шла о простом механическом труде. Никогда еще в истории человечества роботы не заменяли врачей, юристов или журналистов. А сейчас речь идет именно об этом, потому что их работа во многом заключается в обработке данных. Они и ценны тем, что хранят огромное количество данных в своей голове.

Но роботы будут умнеть, и все меньше будут нуждаться в людях. Они уже могут создавать детали сами для себя, а добавление любопытства в алгоритм, о котором я писала выше, позволит им самим себя настраивать.

Проблема еще в том, что никогда еще работу не теряла одновременно половина человечества.

А как все это касается маркетинга?

Значительная часть работы интернет-маркетолога заключается в обработке данных. Искусственный интеллект уже перетряхнул индустрию, когда поисковую выдачу начали формировать алгоритмы «Яндекса» и «Гугла», построенные на ИИ.

Если вы не знаете, как это работает, расскажу кратко. Раньше поисковые алгоритмы формировали выдачу на основе ключевых слов, а теперь они поумнели и начали формировать ее по смыслу.

Просто вдруг изменились правила игры, и все методы черного SEO перестали работать. А это была огромная область, в которой работали тысячи людей.

Из-за умных лент «ВКонтакте» и «Фейсбука» то же происходит и в социальных сетях. Пользователи от этого только выигрывают – «ВК» наконец-то стало интересно посещать.

Пока что из-за нейросетей маркетинг только выигрывает. Работать приходится честно и без дураков, а интернет развивается все сильнее, поэтому появилось больше рабочих мест.

Но давайте пойдем дальше и попробуем предсказать, как будет развиваться индустрия в ближайшие годы.

Чем вообще занимается маркетолог

Давайте выделим 5 компетенций маркетолога и посмотрим, как на них могут повлиять нейросети. Маркетологи могут:

  • Проводить анализ собственной стратегии, конкурентов и целевой аудитории.
  • Составлять стратегию продвижения бренда.
  • Создавать контент.
  • Вести технические работы: оптимизировать сайт, настраивать рекламные кампании и т. д.
  • Общаться с заказчиком.

Оставим за бортом дизайн, программирование и разработку сайтов. Маркетологи этим тоже занимаются, но это все же смежные области.

Итак.

Маркетинговый анализ

Суть анализа конкурентов очень проста: посмотреть, чем они занимаются, и сделать лучше. На деле, это сложно.

Конкурентов нужно найти, решить, кто из них заслуживает внимания, потом максимально подробно проанализировать, понять, что у них хорошо, а что плохо, и сделать из всего этого выводы.

Все существующие сервисы анализа работают очень поверхностно. Они могут посчитать только количественные показатели: сколько чего опубликовали, какой отклик получили. Почему вот это работает, а вот это – нет, сервис объяснить не может. Тут в дело вступают опыт, чутье, эрудиция, знание психологии и личный талант маркетолога.

Все это работа с данными, которая отнимает чудовищное количество времени.

А представляете, что будет, если появится сервис, который реально сможет проанализировать продукт и рекламную кампанию? Вот действительно найдет взаимосвязь между конкретными словами в тексте и реакцией клиента. Между цветом и поведением. Сможет выбрать адекватную и годную идею. Расскажет, что делать, а чего избегать.

С анализом целевой аудитории ситуация несколько иная. О том, что аудиторию сейчас нельзя действительно проанализировать, писал Артемий Лебедев:

Читайте также:  11 сортов муды твоего проекта: почему ты продолжаешь терять деньги?
Почему тебя скоро уволят: как нейросеть убивает маркетинг

Нет такого сервиса или метода, который может внятно объяснить, почему люди покупают одно, но не покупают другое, о чем они мечтают и чего боятся.

И спрашивать тоже бесполезно, потому что люди и сами не могут этого объяснить. Потому что. Захотелось. То ли мудрые маркетологи залезли ему в душу, то ли просто блажь нашла. То ли дело в крокодиле — https://vk.com/@leadzavod_leads-manual-kak-zastavit-kupit-doistoricheskogo-cheloveka

Тут тоже все строится на личном таланте и чутье маркетолога.

Идеи и стратегии

Стратегия – это вывод из предыдущего анализа. Я не очень-то верю в творческие способности искусственного интеллекта, но уверена, что он сможет предложить годную, дельную и адекватную идею на основе всех проведенных исследований. Просто самую адекватную из тех, которые уже кто-то использовал.

Но, кстати, сервис Яндекс.Поэт мне лично очень нравится. Так что рисовать, писать стихи нейросети уже умеют. И шутить, и хамить тоже.

Почему тебя скоро уволят: как нейросеть убивает маркетинг

Скорее всего, это сильно поднимет уровень самого слабого и дешевого маркетинга. Компаниям, где сейчас работают не особенно креативные креативщики, нейросети здорово помогут с подбором идей.

На высоком уровне это тоже приведет к творческим прорывам, потому что самые смелые маркетологи будут все делать вопреки рекомендациям нейросетей, и это обязательно приведет к появлению новых смыслов, творческих решений и креативных идей.

Создание контента

Первыми нейросети вмешались в работу журналистов, а не маркетологов. Дело в том, что новостная заметка – это очень простой вид контента. Все новости в профессиональных изданиях пишутся по одному принципу: самое важное в заголовке, лид (первый абзац) раскрывает содержание, дальше уже идут подробности, в самом конце могут быть флешбэки – пояснение о том, кто все эти люди, что с ними было раньше.

Новости писать очень просто, но поиск информации, заслуживающей внимания, проверка источников, поиск подтверждения и дополнительных сведений занимает очень много времени. По моему опыту, среднестатистический редактор новостей может написать 8–12 заметок за сутки.

Поэтому, например, агентство Associated Press использует платформу Wordsmith для написания новостных заметок. И она очень неплохо справляется – 2 000 заметок в секунду. Исследователи говорят, что через 10 лет 90 % новостей будет писаться роботами.

Понятно, что сложный и талантливый текст программы научатся писать нескоро. Но часто ли они нужны, сложные и талантливые? И многие ли люди умеют их писать?

То же касается и любого другого контента. Нейросети верстают несложные сайты, рисуют, обрабатывают видео. Если вы не в курсе, то маски для фотографий во «ВКонтакте», «Фейсбуке» и других сервисах работают на основе нейросетей.

Мораль. Очень скоро всю нудную и рутинную работу, связанную с созданием контента, возьмут на себя роботы. Это просто вопрос времени. Сейчас они еще работают плохо, потому что мы находимся в самом начале существования технологии.

И это тоже будет золотым веком маркетинга, потому что останется только интересная и творческая работа, только контент самого высокого уровня будет создавать человек.

Техническая работа

Работа с сервисами, оптимизация сайтов, настройка рекламных кампаний – это тоже огромная часть работы маркетолога. Многие даже считают, что самая важная.

Раньше этих специалистов называли веб-мастерами, а теперь оптимизаторами, контекстологами, таргетологами и т. д. Это отдельные профессии, потому что современные сервисы так сложны, что один человек физически не может в совершенстве владеть ими всеми.

Развитие нейросетей сделало эти профессии только сложнее. Потому что сейчас искусственный интеллект есть только на стороне поисковых систем и социальных сетей. А с нашей стороны есть классические программы, которые нужно настраивать, нужно понимать, как они работают, нужно уметь взаимодействовать с непознаваемым ИИ.

Читайте также:  Настройка контекстного таргетинга в myTarget: список ошибок и хаков от Mail.ru

Сейчас никто доподлинно не знает, как работают поисковые системы и умные ленты соцсетей. Во-первых, из-за того самого искусственного интеллекта, который не объясняет своих решений, во-вторых, из-за того, что сами разработчики строго хранят свои тайны. Просто если рассказать людям, как что работает, они сразу же начнут искать дырки в алгоритме.

Как вы понимаете, сами поисковые системы с оптимизаторами старательно борются. Работайте по правилам, говорят они, и будет вам счастье.

Скорее всего, нейросети на нашей стороне здорово упростят работу веб-мастеров. Возможно, с нейросетями «Яндекс» с «Гуглом» даже поделятся принципами работы алгоритмов. Роботы обманывать не умеют, но это только пока. Вопрос только в том, сумеют ли многочисленные интернет-корпорации договориться между собой.

То же касается многочисленных и сложных настроек рекламных кампаний. Сейчас мы настраиваем их по разнообразным факторам, а скоро, возможно, будет достаточно просто рассказать о своем товаре, а ИИ сам подберет целевую аудиторию. Я об этом говорила выше.

Работа с клиентами

Это не совсем маркетинг, но важная составляющая нашей работы. Недостаточно просто хорошо сделать работу, ее нужно еще и продать заказчику.

Сопровождение клиентов – самая важная часть любого клиентского бизнеса. Откуда иначе деньги-то берутся?

Теоретически, ее тоже можно упростить. Всякие там автоворонки, чат-боты и прочее. Это срабатывает, если есть огромный поток входящих заявок.

На практике люди очень любят человеческое внимание. Нельзя вот так взять и поручить ведение своего премиум-клиента роботу. В том смысле, что премиум-клиент обидится.

С другой стороны, ИИ учится анализировать устную речь: в самом начале я упоминала нейросеть, которая может распознавать депрессию по речи пациента. Возможно, скоро они научатся распознавать клиентов, которые подумывают об уходе. Это поможет принять превентивные меры.

Но в то, что ИИ действительно сможет серьезно облегчить менеджеров отделов продаж и сопровождения клиентов, я не верю.

Вывод: почему все плохо, если все так хорошо

Действительно, почему я начала с апокалиптических прогнозов, если речь идет о золотом веке маркетинга?

Потому что речь идет об очень серьезном упрощении и ускорении работы маркетолога. Если все будет так, как я думаю, скоро один человек сможет выполнять работу, которую теперь делают четверо. Компьютеры возьмут на себя всю рутину. Но зачем тогда рынку те трое, которые раньше были маркетологами?

Можно подумать, что все просто перейдут в другую сферу, но я уже выше говорила, что проблема коснется не только нашей области, но и всего рынка труда в целом.

Каким-то образом, скорее всего, эта проблема решится. Я не верю в глобальный катаклизм. Экономику немного потрясет, но потом мудрые правительственные мужи что-то придумают. И по-честному, меня не волнует проблема в глобальном смысле. Больше всего я просто хочу оказаться тем одним человеком из четверых.

Я уже говорила про шахматы. Когда компьютер действительно стал непобедим, появился Магнус Карлсен – человек, которого вполне официально признают самым сильным шахматистом в истории. Так получилось просто потому, что он тренировался, сражаясь не с людьми, а с компьютерами. Он научился быть лучшим из лучших.

В маркетинге спасение для людей то же самое – быть лучшими из лучших. Гонка началась.

Минуточку. Это же просто теория. А если ничего этого не будет?

Ну не будет и не будет. Только я бы все равно порекомендовала чему-нибудь научиться на всякий случай. Лишним точно не окажется.

Раз в неделю мы отправляем дайджест CPA News и подборку с самыми популярными статьями.