В этой статье пытаемся разобраться, что и как арбитражнику делать с нейросетями: использовать в работе, временно игнорировать или опасаться конкуренции? С интересом делимся тем, что удалось прояснить.
Искусственный интеллект развивается с огромной скоростью. Еще недавно нейросети делали только смешные и нелепые картинки, а сегодня могут придумывать увлекательные истории, сочинять музыку и вести диалоги. Следует логичный вопрос: запускать рекламу и лить трафик нейросеть тоже может?
Как только эта мысль возникает впервые, ее уже невозможно “перестать думать”. Страх потерять работу из-за конкуренции с бездушными роботами преследует на каждом шагу, а новый день кажется приближением восстания машин. Без паники! Давайте рассуждать логически.
Самые популярные нейросети для работы
Не будем тратить время на объяснение “что такое нейросети для чайников” — если что, у всех есть доступ к Википедии. Сразу перейдем к обсуждению актуального уровня развития этой технологии.
Вот несколько интересных нейросетей:
- Midjourney (генерирует изображения)
- DeepL (переводчик)
- Dall-E (совместный проект OpenAI и Microsoft, упрощенная версия Dall-E mini известна под названием Crayon).
- WomboArt (генератор изображений)
- Rytr (генерирует тексты на основе ключевых фраз)
- ChatGPT (работает с кодом и текстом).
Голосовые помощники Siri, Google Assistant, Amazon Alexa и т.п. — это тоже детища искусственного интеллекта разной степени развития, которые умеют распознавать голос, речь, отвечать на вопросы, принимать команды. При желании их можно улучшать, как сделал Mate Marschalko, заменив Siri на GPT-3 для управления HomeKit с десятками светильников, термостатов, теплых полов, вентиляционной установки, камер и многого другого.
Причем распознание речи — уже пройденный этап для LipNet, первой нейросети, которая умеет читать по губам с точностью 93,4%. Звучит так, как будто нейросети “умнее” и способнее некоторых реальных людей, не так ли? Искусственный интеллект не ленится, не забывает и не “тормозит”, как натуральный… Похоже на идеального сотрудника.
Где уже работают нейросети?
Нейросети активно используются для улучшения результатов выдачи в поисковиках и социальных сетях. На основе ИИ работают алгоритмы рекомендаций TikTok, Instagram, YouTube, Netflix.
Возможности применения нейросетей в рекламе бесценны:
- Глубокий анализ и точная сегментация аудитории.
- Автоматическое создание персонализированных объявлений.
- Возможность изменять содержание объявления динамически, в режиме реального времени.
- Повышение конверсии, сокращение бюджета на рекламу.
- Самостоятельная оптимизация кампании без участия человека.
- Высокоточный таргетинг.
- Обработка большого количества сценариев с сотнями параметров за короткое время.
Как видите, искусственный интеллект может рекомендовать, анализировать и производить контент. То есть, то же самое, что многие специалисты из плоти и крови. И даже аргумент про отсутствие у “бездушных машин” чувства юмора и характера уже не актуален. Ведь Siri умеет обижаться, а DeepText понимает жаргон в Facebook. Нейросеть DeepText вообще постоянно обучается и скоро сможет распознавать сленг, слова и выражения с неоднозначным смыслом.
По сути, этого вполне достаточно для рутинных задач. Тех, которые уже выполняют чат-боты службы саппорта в переписке с клиентами. А от такой работы ассистента — рукой подать до более сложных обязанностей, в том числе запуска рекламы. Причем быстрее, дешевле и в перспективе эффективнее людей.
В конце 2022 года студент гуманитарного университета написал дипломную работу при помощи нейросети ChatGPT и защитил ее. В работе над дипломом он просил нейросеть составить план, изучить текст и адаптировать его. Всего на подготовку диплома ушло 23 часа. Антиплагиат оценил оригинальность работы в 82%. А теперь скажите честно, насколько успешно вы написали и защитили свой диплом?
Твит парня с дипломом, написанным нейросетью
Кроме того, The Guardian опубликовали статью, написанную GPT-3, а на китайском языке даже вышел сборник поэзии. Некоторые sci-fi романы и комиксы упоминают, что используют API GPT-3 для написания текста.
Одни сферы деятельности ближе “контактируют” с искусственным интеллектом, других он почти не касается. А мы тем временем поговорили с несколькими людьми, которые работают в разных сферах деятельности, и спросили, какие задачи они чаще всего решают и применяют ли искусственный интеллект. Поэтому мнения относительно опасности Ответы сильно отличаются: от полного отрицания рисков до регулярного использования нейросетей для облегчения работы. Переводчики, дизайнеры, PPC специалисты на данном этапе внимательно приглядываются к то ли помощнику, то ли конкуренту.
Копирайтер VS нейросеть
Я не хочу “спихнуть” свою работу на робота, но не смогла справиться с любопытством и, конечно, проверила писательские возможности искусственного интеллекта. И все результаты оказались очень слабыми текстами, переполненными водой и штампами а-ла «квалифицированные специалисты», «профессиональное обслуживание» и «конкурентные цены». Возможно, я просто не глубоко вникла в технологию. Но на уровне доступных сервисов — это не может быть полноценной заменой человеку-автору.
Сейчас скажу несколько пафосную фразу, но копирайтинг — это не генерирование слов и предложений, а поиск и формулировка смыслов. А нейросеть может “написать” нечто, но сама по себе не способна на творческий подход, анализ УТП и опыта. Короче говоря, ИИ умеет компилировать, но не думать.
Думать нужно человеку, который ставит задачу. А если посчитать время, которое понадобится для написания ТЗ и последующих правок, то проще самому эти два предложения написать. Поэтому в копирайтинге нейросети (сегодня) могут быть вспомогательным инструментом, но заменить классных профессионалов не могут.
Проверим ИИ в деле
Чтобы подтвердить или опровергнуть, возьмем простую задачу: написать текст для рекламы Нутра-оффера DeepHair Growth Oil (капли для роста волос). Обратимся к Rytr — инструмент для работы с текстом на базе искусственного интеллекта.
ИИ позволяет задать язык, стиль текста, его назначение и количество вариантов. Вкратце “объясняем” нейросети, о чем речь, и получаем от нее такой результат: 
Получили вполне связный рекламный текст. Стандартизированный — но будем честны, большинство рекламных постов такие и есть. Нейросеть вполне справилась с созданием промо-описания товара.
Нюансы начинаются тогда, когда доходит до человеческого восприятия. Товар подходит для волос на голове и лице, это правда. Но женщин скорее всего отпугнет перспектива роста волос на лице, и человек-паблишер это понимает, поэтому не стал бы указывать эти свойства в одном объявлении, а разделили бы по аудитории. Нейросеть этого не понимает, поэтому ей нужно “объяснить”, изменить задачу и/или отредактировать текст.
Таким образом, приходим к тому же выводу: нейросеть может автоматизировать рутинные задачи, но не заменит вас полностью. Вам все равно необходимо контролировать и вмешиваться в процесс работы искуственного интеллекта.
И так в любой деятельности. Например, программисту ChatGPT проверяет код и помогает находить ошибки. Раньше на это уходило много времени, а теперь этот процесс автоматизирован. Может ли нейросеть сегодня занять место программиста в компании? В таком формате — нет.
Вопрос от читателя паблика:
— Скоро ли нейросеть заменит копирайтеров?
— Нет, нейросеть вряд ли заменит копирайтеров в ближайшее время. Хотя нейронные сети могут генерировать текст, им не хватает креативности и понимания языка, которыми обладает копирайтер-человек.
Важное примечание редакции: этот ответ написала нейросеть ¯\_(ツ)_/¯
Где нейросети уже победили
Есть несколько примеров, когда искусственный интеллект действительно “забрал” у людей работу.
Компания Cosabella упразднила рекламный отдел, а всех его сотрудников заменила нейросетью Albert. Она автоматизирует закупку рекламы в Facebook, Instagram, Google Ads, отправляет письма и сообщения клиентам, анализирует данные, оптимизирует кампании.
Производитель фруктов Dole тоже прибегнул к “услугам” нейросети Albert. Компании удалось увеличить продажи фруктов на 87%. Dole использовала рекомендации по размещению рекламы, которые давала нейросеть на основе анализа параметров. Albert выяснила, что вовлеченность пользователей смартфонов наиболее высока, и перевела большую часть маркетингового бюджета на mobile.
Alibaba Group внедрила в работу ИИ, который умеет писать 20 000 строк текста в секунду для описаний товаров на Taobao, Tmall, Mei. Продавец вставляет ссылку на страницу товара, выбирает желаемый стиль повествования. Бот сам пишет характеристики товара, выдает релевантное описание на китайском языке.
Но это пока отдельные случаи. В основном ИИ используется только частично. Зато очень эффективно.
Чтобы научить нейросеть, нужно много данных. Помните капчи от Google, на которых нужно выбрать светофоры, машины, корабли и прочее? Принято считать, что так сайт проверяет, кто делает запрос: робот или человек. Но это не единственное предназначение. Алгоритм нужен еще и для того, чтобы обучить нейросеть Google на конкретных примерах. Это способ собрать большой массив данных, на создание которого у работников ушло бы намного больше времени.
Польза нейросетей в продажах
Большинство сервисов для маркетинга задействуют искусственный интеллект. По данным Gartner, с 2015 года количество компаний, применяющих ИИ, выросло на 270%, и этот рост увеличивается экспоненциально. На основе технологий нейросетей работают настройка таргетинга в рекламных кабинетах соцсетей, оптимизация кампаний и ставок, чат-боты, сервисы создания креативов.
Нейросети можно запросто доверить такие обязанности:
- Прогнозирование спроса (оценить, когда продукт или услуга потребуются покупателям, обеспечить своевременную доставку).
- Прогнозирование продаж (определить, когда и что купит клиент с большой степенью вероятности).
- Чат-боты помогают наладить контакт с клиентами, повысить их лояльность, сэкономить время менеджеров и операторов на ответы на самые типичные вопросы.
Арбитражники используют возможности нейросетей каждый раз, когда запускают кампании в Facebook, Google и на других площадках. Нейросети, которыми снабжены CPA-сети и партнерки, выявляют некачественный трафик, позволяют бороться с фродом.
Гемблинг, покерные турниры, онлайн-казино с помощью искусственного интеллекта изучают предпочтения пользователей, анализируют их действия, формирует персональные предложения, изучает удовлетворенность и т.п.
Ближе к телу
Окей, все это увлекательно, но как применить эту информацию к своей ежедневной работе? Попробуем “разгрузить” дизайнера и доверить нейросети создание рекламного креатива.
Начнем с простого — нейросеть Crayon предлагает опцию бесплатной работы, ее и протестируем. Попросим ИИ создать картинку для баннера, оффер — средство для мужской силы. Пишем запрос: “мужчина счастлив, потому что удовлетворил свою жену в постели”. Результат вы можете увидеть сами, мы, пожалуй, воздержимся от комментариев: 
Crayon — второе название нейросети Dall-E mini, которое пришлось придумать, чтобы избежать путаницы с нейросетью Dall-E 2. А Dall-E 2 — это самая продвинутая нейросеть по генерации изображений на основе текста.
Попробовали дать второй шанс с запросом “красивая молодая длинноволосая блондинка с упаковкой натуральной пищевой добавки в руке”. Любуйтесь:
Результат, как говорится, на лицо.
Рок-музыкант Ник Кейв (Nick Cave and the Bad Seeds, Grinderman) проанализировал песню, созданную чат-ботом ChatGPT «в стиле Ника Кейва». Музыкант назвал ее «чепухой» и «гротескной насмешкой над тем, что значит быть человеком», пишет The Guardian.
Дизайнер Мария делится своим опытом использования нейросети Midjourney. По запросу “3d fairy tale bear with a pot of honey in his hands” она получила вполне симпатичный результат:
А вот Gilloute опубликовал на Reddit созданные нейросетью женские портреты, которые вполне могли бы стать не только баннерными креативами, но и моделями модных каталогов.
Автор пишет, что создание изображения заняло всего пару секунд. Правда, и запрос тут гораздо сложнее:
Prompt: (extremely detailed 8k wallpaper), ((halfbody portrait:1.2)), (water abstract:1.2), (concept art:1.5), A young beautiful topmodel woman from China, (Chinese fancy clothes), (colored water particles explosion:1.3), professional composition, natural, sharp focus, wide angleNegative prompt: fat, large breast, naked, nude, video game, anime, b&w, ((bokeh)), 2D, cartoon, 3D, illustration, poorly drawn, textSteps: 40, Sampler: DDIM, CFG scale: 10, Size: 512x704, Model hash: 8e194b43, Model: protogenInfinity_protogenX86.
То есть, получается, как в старом мультике: “День потерять, чтобы до 5 минут долететь”. Чтобы за 2 секунды нейросеть нарисовала картину, нужно заморочиться с постановкой задачи. А это — немалый труд и специальные навыки.
Итак, может оказаться, что вместо того, чтобы “отбирать” у людей работу, нейросети создадут новую профессию для людей — что-то вроде “формулировщик корректных запросов”. Спрос на таких специалистов уже есть и будет расти.
Prompt инженер — специалист по созданию согласованных, оптимизированных запросов в нейросеть для получения максимально соответствующего результата. Мастерство настройки или даже “программирования” словами в соответствии с тем, что хочет получить клиент. Кроме 2D-изображений, охватывает AR/VR и всех сопутствующих технологий.
Об этой профессии уже пишут в LinkedIn, это свершившийся факт. Спорить пока можно разве что о том, будет ли это престижная “профессия будущего” или всего лишь вспомогательная работа. В таком случае платить за нее будут в несколько раз меньше, чем зарабатывает 3D-дизайнер/моделлер. Тем не менее именно такие задачи занимают много ресурсов при производстве игр, фильмов, сайтов.
Проще говоря, высокопрофессиональные специалисты не останутся без работы. Просто произойдет разделение по признаку погружения в профессию. Это можно сравнить с производством посуды. В современном мире она изготавливается массово на механизированных станках. Однако ручная работа тоже существует и ценится гораздо дороже. Вероятно, с диджитал-художниками произойдет нечто подобное.
Как использовать нейросети эффективно?
Окей, если вы пока не готовы нанимать prompt-инженера, но хотите автоматизировать часть своей работы, остается две опции. Это 1) бесплатные и почти бесполезные ИИ сервисы, которые мы рассмотрели выше и 2) полезные, но более сложные в работе.
Мы предложили несколько применимых на практике нейросетей, лично протестировали ChatGPT в работе с трафиком, поделились своими выводами и прогнозами - все это в полной версии статьи на нашем телеграм-канале https://t.me/aff1_com
А тем временем мы продолжаем находить для вас лучшие офферы, источники трафика и креативные идеи. Менеджеры Aff1.com всегда на связи и готовы поделиться своим опытом!
