Как ИИ видит ваш бренд глазами покупателей

Тренд, который уже меняет маркетинг — это использование ИИ для анализа потребительских предпочтений и персонализации контента.

Сегодня технологии позволяют не просто анализировать текстовые отзывы, но и углубляться в визуальные аспекты: понимать, как разные изображения воздействуют на клиентов и какие элементы привлекают их внимание.

В результате, такие инструменты помогают создавать маркетинговые стратегии и рекламу, которая находит отклик у конкретного потребителя, прямо как будто ИИ видит мир глазами вашей аудитории.

Проект Vizit, недавно привлекший $25 млн., вывел эту концепцию на новый уровень. Благодаря уникальной ИИ технологии, Vizit умеет точно интерпретировать визуальные предпочтения покупателей. Платформа использует так называемые «Visual AI Lenses», которые уже позволяют брендам вроде Mars и Heineken добиваться роста конверсий до 30% и увеличения продаж на 10%, адаптируя визуальный контент под предпочтения своих потребителей.

Почему это важно?

В сегодняшней e-commerce-среде просто наличие контента уже не достаточно — необходимо, чтобы этот контент был оптимизирован и персонализирован. Поэтому бренды делают ставку на такие сервисы, которые помогают «заглянуть в душу» аудитории и адаптировать контент под её вкусы и предпочтения.

Вот несколько примеров стартапов, которые используют ИИ для улучшения визуального контента:

Velou — создает каталоги товаров, которые оптимизируют себя в режиме реального времени, подстраиваясь под реакции пользователей.

Bloom AI  — автоматически тестирует и размещает самый конверсионный контент.

Shootify — превращает фотографии товаров в высококачественные изображения, где модели одеты в эти товары.

FocalStudio — помогает брендам улучшать визуальные элементы с помощью ИИ, что способствует росту продаж.

Как использовать?

Применять эти или похожие инструменты, если вы e-commerce-компания, создавать персонализированные потребительские пути и через это повышать конверсии. Постоянно анализировать то как «видит ваш контент» ваша ЦА.

Источник Tweekly

Подсмотрела один промпт для GPT, который поднимет вам настроение, а возможно и самооценку. Если что - это не Я. Это великий GPT сказал😃

Как понять, сколько денег тратить на контент: 7 практических советов с примерами

Определение бюджета на контент часто вызывает сложности. Чтобы упростить задачу, собрала для вас чек-лист с примерами, который поможет рассчитать оптимальные расходы на контент.

1. Определите конкретные цели

Зачем: Цели дают понимание, какой тип контента вам нужен и сколько он может стоить.

Как: Например, цель — повысить продажи на 15% или увеличить трафик на сайт на 20% или потестировать гипотезы с новыми клиентами и так далее.

2. Исследуйте бюджеты конкурентов

Зачем: Понять рынок и получить ориентир для расчета затрат. Бенчмарки по стоимости лида и средних бюджетах в отрасли помогают понять насколько вы адекватны в своих расчетах.

Как: Используйте такие сервисы, как SEMrush, открытые данные и экспертов, которые работают на рынке с определенными отраслями. К ним можно прийти и просто спросить средние цифры.

Например, если ваш конкурент вкладывает 200 тыс. рублей в блог, это может стать отправной точкой и для вашего бюджета.

3. Составьте таблицу с разбивкой затрат.

Зачем: Удобно видеть полную картину расходов.

Как: Включите в таблицу затраты на создание разного контента: статьи, соцсети, видео, рассылки.

4. Подсчитайте ROI (возврат на инвестиции)

Зачем: Оценка возврата на каждый тип контента покажет, насколько оправданы ваши вложения.

Как: Используйте формулу ROI: ROI = ((Доходы − Затраты) / Затраты) x 100%.

Например, вы потратили на создание поста или статьи 35,000 рублей (оплата копирайтера, дизайнера и т.д.), а доходы от продаж с этой статьи - 140,000. ROI - 300% - это хороший результат. Так можно оценить каждую вашу инициативу, очень отрезвляет.

5. Определите частоту публикаций и установите стоимость каждой

Зачем: Чтобы рассчитать ежемесячные затраты и не выйти за рамки бюджета.

Как: Если бюджет 100 тыс. рублей, а вы планируете 4 статьи и 8 постов, распределите расходы соответственно. Например, статьи могут занять 40% бюджета, а посты в соцсетях — 20%.

6. Учитывайте расходы на продвижение

Зачем: Контент требует продвижения для максимальной эффективности.

Как: Минимум 20-30% бюджета должно идти на продвижение — рекламу в соцсетях, SEO, блогеров.

7. Периодически анализируйте и пересматривайте бюджет

Зачем: Чтобы реагировать на изменения и корректировать затраты.

Как: Анализируйте результаты и проверяйте, оправдываются ли ваши вложения, что работает, а что нет. Так мы можем быстро «отрезать» неэффективный контент и продать новые гипотезы.

Такой базовый набор, чтобы ничего не упустить. Поставьте мне 🍾, если полезно)

Стохастический попугай или как не потеряться в мире подделок?

У Adobe вышел интересный и безумно красивый отчет - конечно же об ИИ и влиянии его большей частью на креативные индустрии.

В отчете много разных данных и мнений, но самый «жирный» блок о том, какие проблемы/точки напряжения есть уже сейчас и будут в связи с ИИ.

Узнала также и прикольный термин stochastic parrot («стохастический попугай»).

Введен лингвистом Эмили Бендер для описания ограничений больших языковых моделей (LLM) вроде ChatGPT. Он подчеркивает, что такие модели способны генерировать грамматически правильный текст, но делают это, лишь подражая языковым шаблонам, без истинного понимания смысла. Эти модели опираются на статистические закономерности в данных и не способны к логическим выводам или осмыслению, что показывает их зависимость от данных и ограниченные способности к самостоятельному мышлению.

Так какие точки напряжения выделяются в отчете?

1. Simulated Realities & Real World Power

ИИ позволяет создавать захватывающие виртуальные миры и симуляции, погружая нас в реальность, где границы между настоящим и искусственным стираются. Но в то же время такая «реальность» обостряет вопросы о «власти» над реальным миром.

Кто управляет этой силой? Каковы риски, если мы теряем ориентацию в том, что действительно важно? Чем больше мы погружаемся в симуляции, тем больше необходимость четко регулировать, как и зачем их создают.

2. Craft Revolution & New Romanticism

Генеративные технологии меняют саму суть ремесла. Когда любой человек может «создать искусство» с помощью ИИ, утрачивается ли смысл традиционного мастерства? Ответ неоднозначен: с одной стороны, автоматизация действительно снижает ценность ручного труда, с другой – вызывает новый интерес к ручному труду и всему крафтовому.

Это новое движение к «ручной работе» называют «новым романтизмом». Редкие, несовершенные и осязаемые предметы становятся новым символом подлинного искусства и креативности. Новый luxe будет именно такой.

3. Enhanced Imaginations & Limited Creativity

ИИ стимулирует развитие фантазии, позволяя авторам воплощать самые невероятные идеи. Однако чем дальше идет работа с большими данными, тем больше рисков создания однообразного контента.

ИИ легко повторяет шаблоны, но при этом ограничен в создании принципиально новых идей. Этот парадокс — ИИ «расширяет» воображение, но может сдерживать креативность — ставит перед нами вопрос: сможет ли ИИ раздвинуть границы творчества или мы застрянем в бесконечных повторениях?

4. Deeper Democratisation & A Cog in the Machine Bias

ИИ открывает мир творчества для всех, убирая технические преграды. Но с этим приходит риск распространения предвзятости. Когда доступ к ИИ становится проще, но контроль остается неясным, машинная предвзятость может стать частью нашей повседневной жизни.

Если технологии не будут развиваться с учетом разнообразия, они могут только усугубить существующее неравенство. Настоящая демократизация требует не только доступа к различным мнениям, но и прозрачности в том, как используются эти технологии. В противном случае ИИ будет лишь усиливать предвзятости, а не способствовать справедливости.

5. Critical Thinking & Era of Inauthenticity

В эпоху, где ИИ стирает границы между подлинным и искусственным, встает вопрос: как отличить настоящее от подделки? Технологии deepfake и генерации контента привели к тому, что стало сложнее доверять изображениям и словам.

«Критическое мышление» становится важнейшим навыком, чтобы не потеряться в эпоху пост-правды. ИИ стирает границы между реальностью и вымыслом, оставляя нас перед задачей заново определить понятие аутентичности.

Кажется, последний абзац тут вместо вывода - критическое мышление forever.

Почему больше 60% компаний не справляются с AI-инновациями

Мои любимые Ateam (платформа по найму проектных команд) сделали небольшой отчет о том как компании переживают очередную трансформацию, которая может изменить подход к созданию продуктов на основе AI.

Проблема, о которой все молчат

Компании сталкиваются с глобальным дефицитом AI-талантов. Нанимать специалистов долго и дорого, а управление AI-проектами часто сводится к хаосу.

По данным BCG, 62% руководителей компаний назвали нехватку талантов главным препятствием на пути внедрения ИИ. По результатам опроса 2 000 руководителей (провела Adecco), 66% из них заявили, что им придется приобретать таланты в области ИИ извне, а не развивать их внутри компании. Старые методы найма или традиционные консалтинговые решения уже не работают.

В компаниях сотрудники мало используют ИИ, тяжело даются перемены, в то время как топовые фрилансеры и проектные команды уже во всю используют
технологию. И это готовая экспертиза, которую можно купить.

Почему так?

В отчете приводится интересный пойнт про то, что мы находимся в новом времени. GenAI сильно отличается от предыдущих технологических революций, потому что она заставляет нас перейти от мышления покупки программного обеспечения к созданию технологий.

«Если вы хотите получить истинную ценность GenAI, вам, скорее всего, придется создавать индивидуальные продукты на основе собственных данных, которые и дадут вам конкурентное преимущество».

Но ключевое здесь - создавать!

Какое решение? Смешанные команды

Вместо того, чтобы собирать постоянный штат тех, кто шарит за ИИ, инновационные компании собирают смешанные команды (blended teams) — это ядро из своих сотрудников, усиленное топовыми фрилансерами и fractional-специалистами.

Такой подход не только ускоряет запуск продуктов, но и вносит гибкость, свежие идеи, майндсет стартапа.

Почему это решение работает?

1. Скорость. Если у вас есть "критически важная задача", которая требует быстрого доступа к специализированным талантам, собирайте команду из лучших специалистов мира и двигайтесь быстрее, чем конкуренты.

2. Гибкость: Иногда традиционные пути решения задач — например, долгий найм или обращение к крупным консалтинговым компаниям — оказываются слишком дорогими и медленными. С проектными командами вы быстро подстраиваетесь под изменения технологий, как только выходит что-то новое.

«Планирование рабочей загрузки - мертво. В конце концов, как можно планировать найм на 6-12 месяцев вперед, когда мы не знаем, какой технологический скачок нас ожидает? Вы уверены, что GPT5 или Claude 4 не заставят вас полностью переосмыслить возможности вашего бизнеса? Фрактальные команды больше не являются опцией - это необходимое условие для инноваций».

Рэнд Фишкин, генеральный директор SparkToro (исследовательская компания)

3. Экспертиза: Опытные фрилансеры уже не раз внедряли AI-решения и знают, как избежать ловушек. В ситуациях, когда вам требуется узкоспециализированная экспертиза, но компания не готова сразу брать новых сотрудников в штат на постоянной основе - смешанные команды - это решение.

Почему это важно для нас?

Кажется, сегодня примерно всё решают команды. Если вы строите продукт или планируете внедрять AI, подумайте, как вы можете собрать свой dream team. Смешанный подход — это не просто тренд, а стратегия, без которой скоро будет не выиграть.

P.S. И, кстати, что если смешанные команды могут вскоре пополниться AI-агентами — автоматизированными инструментами, которые не просто помогают, а становятся полноценными членами команды?