Нейросети для маркетинговых задач: как использовать функции GPT-4 и подобных языковых моделей

Нейронные сети произвели революцию в области маркетинга. Это и более продвинутая аналитика данных, мощное сегментирование аудиторий, оптимизация KPI. Но и это — лишь верхушка айсберга. Нейросети также дают маркетологам набор инструментов для создания и оптимизации рекламных материалов. Вооружившись GPT-4, Google PaLM и DALL·E 3 можно выполнять самые разнообразные задачи.

Как составить маркетинговую или коммуникационную стратегию с помощью GPT-4

Определите цели и конкретные задачи будущей стратегии. Это, пожалуй, самый важный шаг.

Соберите информацию о целевой аудитории, портретах клиентов, ваших самых сильных конкурентах. После этого можно составить промт: задайте вопрос (опишите задачу), которую нужно решить через будущую маркетинговую стратегию. GPT-4 мгновенно выдаст ответ. Там будут рекомендации и по улучшению контента, и по выбору каналов коммуникации и по другим аспектам стратегии.

Проанализируйте полученные рекомендации и адаптируйте их под вашу компанию, ваши задачи и особенности бизнес-процессов.

Маркетинговая стратегия для компании, продающей тапочки из шерсти в Москве, может включать следующие рекомендации:

1. Улучшение контента:

создание видео с обзорами и демонстрацией продукции;
публикация статей о преимуществах и особенностях шерстяных тапочек;
использование хештегов и ключевых слов для привлечения внимания аудитории.

2. Выбор каналов коммуникации:

активное использование социальных сетей для продвижения продукции и взаимодействия с аудиторией;
размещение рекламы на популярных площадках, таких как Яндекс Директ и Google AdWords;
участие в мероприятиях и выставках для демонстрации продукции и установления контактов с потенциальными клиентами.

3. Анализ конкурентов:

изучение стратегий продвижения и контента конкурентов;
определение их сильных и слабых сторон для адаптации своей стратегии.

4. Опросы и обратная связь:

проведение опросов среди клиентов для определения их предпочтений и интересов:

Как проанализировать данные

Допустим, вам нужно проанализировать эффективность рекламных кампаний в социальных сетях. Соберите данные о показах, кликах, конверсиях и других метриках, очистите их и загрузите в GPT-4.
Задайте вопрос: «Какой рекламный канал приносит наибольшую прибыль?» и получите ответ в виде таблицы с ранжированием каналов по прибыли.

Определите главную цель анализа. Что вам нужно? Что вы хотите узнать о своих маркетинговых данных?

Выберите источники данных. Это может быть и веб-аналитика, и CRM-системы, и данных из соцсетей и другие источники.

Загрузите данные в GPT-4. Для этого предоставьте данные для анализа, используя API или другой удобный для вас инструмент.

Сформулируйте промт. Отправьте его.

GPT-4 проанализирует данные и предоставит вам ответ. Вы можете попросить ответ в виде таблицы, например, а не только простым текстом.

Как обрабатывать таблицы

Первым делом скопируйте таблицу. Для этого выделите все заполненные ячейки, кликните правой кнопкой мыши и выберите «Копировать» или используйте сочетание горячих клавиш Ctrl + C. Теперь откройте GPT-4: если у вас есть доступ к официальной версии, то сделайте это на сайте openai.com. Если вы пользуетесь аналогами, выберите удобный вариант (бот в Telegram, Discord или другое) и загрузите информацию из Excel. Осталось только вставить таблицу: кликнуть правой кнопкой мыши, выбрать «Вставить». Готово! Данные из ячеек успешно добавлены в GPT-4.

Также для обработки таблиц с помощью нейросетей можно использовать специализированные решения, например, нейросеть SheetsGPT. Чтобы преобразовать электронную таблицу, загрузите файл в SheetsGPT и укажите нужную команду для обработки таблицы. Запрос будет выполнен в течение 15 секунд максимум.

Как обрабатывать таблицы

Есть специальные сервисы на базе ИИ, которые помогут быстро и эффективно создать выжимку контента, используя всю мощь нейросетей. Вот краткая инструкция, что нужно делать:

Определите ключевые слова (или просто темы), которые нужно изучить.
Загрузите полученный список ключевых слов в сервис Jasper или Writesonic.
Также для создания выжимки контента отлично подойдет Frase.
Теперь задайте ключевые слова и темы для анализа.
Выберите подходящий формат выжимки: краткое изложение, тезисы, план или список.

Теперь просто сохраните полученную выжимку, а в дальнейшем — используйте её для решения своих задач.

Как создать обложки для постов,
превью для страниц

Одной из важных задач в маркетинге является создание привлекательных обложек — для постов в социальных сетях, для блогов, карточек товаров, других целей. И традиционно, подобная работа выполнялась вручную, однако с помощью нейросетей ее уже удалось упростить и автоматизировать.

Чаще всего для создания обложек применяют Midjourney. Справится с этой задачей и DALL·E, Stability AI, а также другие нейросети-генераторы изображений.

Все перечисленные нейросети обучаются на большом наборе данных и могут генерировать высококачественные изображения на основе заданного запроса. Например, вам нужно создать обложку для записи в блоге про преимущества зелёного чая. Нужно только отправить соответствующий запрос в условный StableDiffusion и он выдаст картинку, которая отражает суть статьи:

Как создать карточки товаров для
маркетплейсов или интернет-магазинов

Карточки товаров — еще один важный тип контента на коммерческом сайте. Конечно можно создавать их вручную и потратить на это большое количество времени. А лучше взять условный Midjourney.

Сгенерируйте одну фотографию продукта с использованием реального изображения-референса. Затем создайте большое количество новых фотографий с помощью специализированный ИНС (отлично подойдет imgcreator.zmo.ai, 24ai.tech, mokker.ai или flair.ai). После — сгенерируйте описание с помощью unboundcontent.ai.

В итоге — экономия времени и средств, которые ушли бы на фотографа, например. Визуал, при добросовестном подходе, вы получите не отличимый от качественной фотографии:

Как создать посты для социальных сетей

Вовлекающие посты в социальных сетях — важная часть для многих маркетинговых стратегий. Такие посты помогают взаимодействовать с клиентами нужным образом, например, сразу продвигать товар или улучшать узнаваемость бренда.

Одной из самых эффективных нейросетей для создания текстовых постов в соцсетях можно назвать GPT-4 (Claude-2, Google PaLM, Code Llama — также отлично справятся с этой задачей).

Например, нужно создать публикацию о запуске нового информационного продукта в формате поста для социальной сети. Вы отправляйте соответствующий промт и добавляете характеристики товара + портрет целевой аудитории. ИНС создаст логичный и грамотный текст, отражающий основные ожидания ЦА, связанные с запуском продукта.

Изображения для постов в социальных сетях также можно генерировать нейросетями. Например, с помощью StableDiffusionXL.

Как создать макеты для лендингов
и многостраничных сайтов

Крутой лендинг — один из основных инструментов продаж в интернете. Не важно товарный это бизнес или, например, цифровой контент информационные курсы). Без лендинга собирать заявки будет крайне проблематично.

Вооружившись подходящей нейросетью можно быстро сгенерировать какой-то конкретный блок целевой страницы (например, секцию отзывов) или нарисовать лендинг целиком можно с помощью DALL·E 3. Допустим, нам нужно создать целевую страницу для товара. Напишите промт «Создай концепцию и макет целевой страницы для <название товара>, добавь функции и преимущества продукта. Или создайте абстрактный макет лендинга.

Конечно, по настоящему качественный результат придёт только с опытом и сперва вы можете потратить сотни попыток на неудачные генерации.

С помощью нейросетей для маркетинговых задач вы можете решать практически любые типы задач. Например, написать лид-магнит для любого типа контента, которые затем органично будет использоваться на лендинге.

Как нейросети использует Яндекс Директ,
Google Ads и другие рекламные платформы

В формате обзора, кратко, пробежимся и по другим важным задачам маркетолога, которые позволяет решать правильно настроенная нейросеть.

Сегментация, моделирование аудитории

Нейросети могут анализировать огромные объемы данных. В нашем случае это данные о пользователях, клиентах. Например — по интересам, поведению, ГЕО. Когда вы используете автоматические стратегии в Яндекс Директ вы автоматически выделяете значимые части аудитории, чтобы при создании рекламы ориентироваться на самые релевантные группы. Без нейросети выполнять эту работу пришлось бы вручную.

Контроль ставок в режиме реального времени

Речь, конечно, о контекстной рекламе. Нейросети управляют процессом ставок и организуют биддеры так, чтобы можно было предсказать вероятность получения конверсий после клика при любом показе пользователем. Это позволяет более эффективно распределять рекламный бюджет и вкладываться только в рекламу, которая действительно привлечет новых клиентов. Такие нейросети есть в Директе, Google Ads, Рекламе ВКонтакте и других системах.

Динамическая оптимизация рекламного креатива в Яндекс Директ

Нейросеть точно оценивает эффективность разного рекламного контента: изображений, текста, заголовков. Затем программа выбирает наиболее эффективные для каждой конкретной аудитории варианты (или генерирует варианты рекламы, которые адаптированы под каждого пользователя с учётом его интересов, например).

Контекстный таргетинг

Нейросети распознают контекст и тематику посадочных страниц. Это помогает подбирать аудиторию, просматривающую релевантный контент, без необходимости заглядывать в профили пользователей (если уж совсем простыми словами).

Атрибутивное моделирование

Определить, по каким именно точкам касания была получена конверсия — достаточно сложная задача. Нейросети анализируют сложные переходы, чтобы максимально точно определить источник конверсии (последний переход из рекламы или переход из поиска.

Автор