Дибров П.С.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РЕКЛАМНОЙ ИНДУСТРИИ: АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ *
Аннотация:
в статье рассматриваются теоретические аспекты применения технологий искусственного интеллекта в рекламной деятельности. Проведен анализ понятия и классификации видов искусственного интеллекта в контексте рекламы, систематизированы основные технологии ИИ, используемые в рекламной индустрии. Особое внимание уделено роли искусственного интеллекта в оптимизации рекламных процессов и персонализации коммуникаций с потребителями. На основе обобщения научных подходов предложена авторская классификация сфер применения ИИ в рекламе с учетом их эффективности.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, рекламная деятельность, машинное обучение, персонализация рекламы, эффективность рекламы, медиапланирование, рекламный контент
Цифровая трансформация экономики и общества привела к революционным изменениям в рекламной индустрии. Традиционные подходы к созданию, размещению и анализу эффективности рекламы уступают место инновационным технологиям, основанным на искусственном интеллекте (ИИ). Эти технологии позволяют автоматизировать рутинные процессы, повышать точность таргетирования, персонализировать коммуникации и оптимизировать рекламные бюджеты.Согласно исследованию PwC, к 2030 году вклад искусственного интеллекта в мировую экономику достигнет 15,7 трлн долларов, при этом значительная часть этой суммы будет приходиться на маркетинг и рекламу [1]. В России рынок ИИ-решений для рекламы демонстрирует устойчивый рост, увеличившись на 35% в 2023 году и достигнув объема 15,8 млрд рублей.Несмотря на растущий интерес к применению искусственного интеллекта в рекламе, в научной литературе отсутствует единый подход к классификации видов и технологий ИИ в рекламной деятельности, недостаточно исследованы вопросы их эффективности и ограничений применения. Данная статья направлена на систематизацию теоретических аспектов использования технологий искусственного интеллекта в рекламе и выявление ключевых направлений их применения.В научной литературе существует множество определений искусственного интеллекта, отражающих различные аспекты этого феномена. Согласно Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, искусственный интеллект определяется как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека» [2].Д.А. Новиков определяет искусственный интеллект как «свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека» [3, с. 18]. Зарубежные исследователи С. Рассел и П. Норвиг рассматривают ИИ как «изучение и проектирование интеллектуальных агентов, где интеллектуальный агент – это система, которая воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют ее шансы на успех» [4, с. 27].Обобщая различные подходы, можно определить искусственный интеллект в контексте рекламной деятельности как совокупность технологий и алгоритмов, позволяющих автоматизировать, оптимизировать и персонализировать процессы создания, размещения и анализа рекламных сообщений на основе обработки больших объемов данных и имитации когнитивных функций человека.В современной науке выделяют несколько видов искусственного интеллекта, которые находят применение в рекламной индустрии:Слабый (узкий) ИИ – системы, разработанные и обученные для решения конкретной задачи. В рекламе это могут быть алгоритмы таргетирования, системы рекомендаций, чат-боты для работы с клиентами.Сильный (общий) ИИ – теоретическая система, способная решать любые интеллектуальные задачи на уровне человека. На данный момент такие системы находятся в стадии разработки и не применяются в рекламной деятельности в полной мере.Искусственный суперинтеллект – гипотетические системы, превосходящие человеческий интеллект во всех аспектах. Этот вид ИИ остается в области теоретических исследований.В рекламной индустрии преимущественно используется слабый ИИ, который, тем не менее, демонстрирует высокую эффективность при решении специализированных задач.По принципу работы можно выделить следующие виды ИИ, применяемые в рекламе:Символьный ИИ – основан на логических правилах и манипуляциях с символами. В рекламе применяется для создания систем поддержки принятия решений и экспертных систем.Нейронные сети – системы, имитирующие работу нейронов головного мозга. Широко используются в рекламе для распознавания образов, прогнозирования поведения пользователей, создания персонализированного контента.Эволюционные алгоритмы – основаны на принципах естественного отбора. Применяются для оптимизации рекламных кампаний, A/B-тестирования и поиска оптимальных решений.Гибридные системы – объединяют различные подходы для повышения эффективности. В рекламе используются для создания комплексных решений, охватывающих весь цикл рекламной кампании.В рекламной деятельности применяется широкий спектр технологий искусственного интеллекта. Рассмотрим основные из них (таблица 1).Таблица 1. Основные технологии ИИ и их применение в рекламной деятельности.Источник: составлено автором на основе [1, 3, 4, 5].Машинное обучение (Machine Learning, ML) – подход, при котором алгоритмы способны обучаться на основе данных без явного программирования. В рекламе машинное обучение используется для прогнозирования поведения потребителей, оптимизации таргетинга, персонализации рекламных сообщений. Исследование Deloitte демонстрирует, что применение машинного обучения в рекламных кампаниях обеспечивает повышение конверсии на 30-40% относительно традиционных методов [5].Глубокое обучение, являясь подмножеством машинного обучения и базируясь на многослойных нейронных сетях, эффективно обрабатывает неструктурированные данные (изображения, видео, тексты), что в рекламной практике реализуется через оптимизацию визуального контента, распознавание объектов и генерацию текстовых материалов.Технология обработки естественного языка (NLP) обеспечивает компьютерным системам возможность интерпретировать и генерировать человеческую речь, что в рекламном контексте применяется для анализа потребительских настроений, создания персонализированных текстов и функционирования диалоговых систем. Использование NLP в рекламных кампаниях повышает вовлеченность аудитории на 25-35%.Компьютерное зрение (Computer Vision) – технология, позволяющая компьютерам «видеть» и интерпретировать визуальную информацию. В рекламе компьютерное зрение применяется для анализа визуального контента, распознавания брендов и продуктов на изображениях, создания интерактивной рекламы с дополненной реальностью.Системы рекомендаций (Recommendation Systems) – алгоритмы, предсказывающие предпочтения пользователей на основе их предыдущего поведения и поведения похожих пользователей. В рекламе эти системы используются для персонализации контента, динамического ретаргетинга, предложения релевантных продуктов.Предиктивная аналитика (Predictive Analytics) – совокупность методов анализа данных, направленных на прогнозирование будущего поведения объектов и субъектов с целью принятия оптимальных решений. В рекламе предиктивная аналитика применяется для прогнозирования эффективности рекламных кампаний, оптимизации медиапланирования, определения наиболее перспективных сегментов аудитории.Важно отметить, что в современной рекламной индустрии технологии ИИ редко используются изолированно. Наиболее эффективные решения основаны на интеграции различных технологий для создания комплексных систем, охватывающих весь цикл рекламной кампании – от планирования и создания контента до анализа результатов и оптимизации.На основе анализа научной литературы и экспертных оценок была разработана классификация сфер применения ИИ в рекламе с учетом их эффективности (рисунок 1).Рисунок 1. Эффективность применения ИИв различных аспектах рекламной деятельности(источник: составлено автором на основе экспертных оценок).Как видно из представленной диаграммы, наиболее эффективно ИИ применяется в «технических» аспектах рекламной деятельности, связанных с обработкой данных, таргетированием, автоматизацией закупок и оптимизацией. В этих областях эксперты высоко оценивают эффективность ИИ (4,5-4,9 баллов из 5).Рассмотрим основные сферы применения ИИ в рекламе:1. Анализ данных и аудитории. ИИ демонстрирует феноменальную эффективность в анализе больших объемов данных и выявлении неочевидных закономерностей. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать тысячи факторов в реальном времени, что позволяет создавать детализированные портреты целевой аудитории и выявлять скрытые паттерны потребительского поведения.2. Таргетирование и персонализация. Персонализация на основе ИИ рассматривается как революционное изменение в рекламной индустрии. Технологии искусственного интеллекта позволяют создавать персонализированные рекламные сообщения для различных сегментов аудитории, адаптировать контент, предложения, время и канал коммуникации под каждого пользователя. Согласно исследованию Epsilon, персонализированные рекламные сообщения повышают вероятность конверсии на 80% по сравнению с неперсонализированными.3. Programmatic-реклама представляет собой систему автоматизированной закупки рекламы, основанную на алгоритмах машинного обучения, что обеспечивает оптимизацию рекламных инвестиций. Данные системы осуществляют анализ множественных факторов в режиме реального времени, принимая решения о приобретении рекламных площадей за миллисекунды, тем самым максимизируя эффективность вложений в рекламу.4. В сфере оптимизации медиапланирования искусственный интеллект способствует рациональному выбору коммуникационных каналов, определению оптимального времени размещения и распределению бюджетных средств. Алгоритмические системы проводят анализ результативности различных рекламных форматов и каналов, оптимизируют бюджетное распределение и автоматизируют процессы закупки.5. Технологии ИИ в создании контента позволяют генерировать разнообразные форматы материалов (текстовые, визуальные, видео) с возможностью их адаптации под конкретные платформы. При этом эффективность ИИ в данной сфере оценивается как средняя (3,5-4,2 балла), поскольку сгенерированные материалы зачастую требуют корректировки специалистами.6. В области прогнозирования эффективности рекламы ИИ обеспечивает возможность предварительной оценки результативности различных стратегических подходов до начала инвестирования. Алгоритмы анализируют исторические данные предыдущих кампаний, выявляя ключевые факторы эффективности.7. Разработка креативных концепций и рекламных стратегий характеризуется низкой эффективностью применения ИИ (2,0-2,7 балла), поскольку требует глубинного понимания бизнес-контекста, конкурентной среды и потребительских инсайтов, где технологии могут выступать лишь вспомогательным инструментом анализа данных, не заменяя стратегическое мышление человека.Таким образом, искусственный интеллект наиболее эффективен в задачах, связанных с обработкой больших объемов данных, автоматизацией рутинных процессов, персонализацией и оптимизацией. В то же время, в стратегических и креативных аспектах рекламы роль ИИ ограничена, и наиболее эффективной моделью является коллаборация человека и машины, где ИИ выступает в роли инструмента или ассистента, а человек сохраняет контроль над стратегическими и творческими решениями.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 2
Ссылка для цитирования:
Дибров П.С. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РЕКЛАМНОЙ ИНДУСТРИИ: АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ // Вестник науки №6 (87) том 2. С. 2624 - 2633. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24206 (дата обращения: 09.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+