ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В РЕКЛАМНОЙ ИНДУСТРИИ: НОВЫЙ ТРЕНД НА АВТОМАТИЗАЦИЮ И СИМБИОТИЧЕСКОЕ СОСУЩЕСТВОВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА И ТЕХНИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ

Современный мир находится в постоянном движении и изменении, динамично трансформируясь в ответ на развитие и появление инновационных разработок в той или иной области. На данном этапе развития общества особый интерес для науки представляют технологии, развивающиеся с невероятной скоростью – нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ), оказывающие непосредственное влияние на практически все области жизнедеятельности человека и общества

Так что же такое нейронные сети и как их использование для генерации уникальных и творческих рекламных текстов, но может расширить возможности маркетинговой сферы, а также какие негативные аспекты могут «проявиться» при использовании инструментария ИИ, особенно для тех работников, которые непосредственно заняты в производстве и размещении рекламного контента.

Нейронные сети или нейросети – это сложные компьютерные программы, которые функционируют по принципу работы мозга человека, иными словами, они могут самообучаться, принимать решения, совершенствоваться в своей деятельности и своих навыках, которые необходимы для грамотного выполнения задач и действий, запрограммированных создателем или заданных пользователями.

Для того чтобы обеспечить корректность деятельности нейросети, необходимо её «запрограммировать», то есть задать начальные алгоритмы, которые после «тренировки» на примерах и «обучения» на обработке и отработке тривиальных задач, постепенно смогут самостоятельно определять подходы и методы к реализации и осуществлению дальнейшей работы. Но важно понимать, что хоть возможности ИИ практически безграничны, он, в отличие от человеческого интеллекта и мозга, всё же обладает ограничениями, которые определяются возможностями кода программы.

Рассмотрим, какими преимуществами обладают нейросети и что они могут предложить для генерации текста и изображения. Основным достоинством ИИ является наличие мощного инструментария, при помощи которого нейросети способны обрабатывать огромные массивы данных и эффективно настраивать стратегии для получения результата, наилучшим образом коррелирующего с поставленной задачей. Нейросеть не понимает существующей картины мира, а, оперируя большими массивами данных, осуществляет их перекомбинирование, за счёт чего происходит генерация новых уникальных текстов и изображений. Такие создаваемые нейросетью тексты характеризуются высокой степенью персонализации, основанной на высокодетализированных параметрах. Кроме того, нейросети могут подстраиваться под каждую конкретную целевую аудиторию, анализируя её паттерны поведения и конкретные условия и предлагая наиболее релевантные варианты вербально-визуальных сообщений. Из этого можно заключить, что нейросети обладают возможность осуществлять прогнозирование на основе изменяющихся трендов общества и возможных ожиданий целевой аудитории, на работу с которой они запрограммированы. ИИ также позволяет не только ускорить, но и значительно модифицировать процесс автоматизации всех процессов, связанных с генерацией текста, а также с рассылкой информации, электронных писем, управлением социальными медиа и контактированием с клиентами по решению простых вопросов, не требующих общения с оператором.

На сегодняшний день известно несколько нейросетей, которые считаются популярными и могут быть применимы для решения задач разного типа и рода, например, связанные с генерацией

1) текста (ChatGPT, YandexGPT, Hypotenuse AI, Katteb, Rytr, Claude.ai, Copilot, Gerwin, GigaChat);

2) изображений (Midjourney, Kandinsky 2.2, Flair, Dream (by Wombo), Looka, Шедеврум, Stable Diffusion 3.0, Craiyon);

3) виртуальных миров, игровых вселенных и персонажей (Scenario, Rosebud AI, InWorld, Leonardo.ai, Opus, Saga PRG);

4) аудиоформатов и работе с ними (MacWhisper, SteosVoice, Uberduck, WavTool, Tacotron, WaveNet, FastSpeech);

5) видеоформатов и работе с ними (Visper, Designs.ai, Fliki, Runway, Pictory, Genmo, Pika, Stable Video Diffusion);

5) программного кода (Codeium, Adrenaline, CodePal, GitHub, Copilot, Tabnine, Fig, Documatic, Mintlify, Snyk Code);

6) документов и создание презентаций (Notion AI, SlidesAI, Kickresume, Wepik, Tome, MagicSlides, Gamma, Prezo, Slidebean).

Существуют и другие нейросети, которые могут, например, создавать рецепты (ChefGPT, AI Recipe Generator, Mealpractice, RecipeGPT, Vinetribe), проектировать дизайн и интерьеры (REimagineHome, Interior AI, Playground AI, Stable Diffusion, Deep Dream, RoomGPT), позволяют создавать образы (Outfits AI). Следовательно, можно утверждать, что сегодня нейросети вполне могут быть применимы практически в каждой сфере жизнедеятельности индивида и общества.

Рассмотрим типичную структуру нейронной сети, которая схематично представлена на рисунке 1 (см. Рис. 1). Каждый нейрон сети непосредственно взаимосвязан и коррелирует с нейронами предыдущего и последующего слоёв посредством определённых коэффициентов, которые известны как веса и смещения. Количество слоёв и нейронов в них не ограничено и зависит от поставленных целей создания, управления, обучения и последующего самообучения нейросети. Как видно из приведённой на рисунке схемы, нейронная сеть является нелинейной структурой, которая способна создавать огромное количество конфигураций и закономерностей, позволяющих моделировать желаемый для пользователя результат с заданной точностью

Рисунок 1 - Структура нейронов нейронной сети

Примечание: по источнику [5]

DOI:10.60797/IRJ.2024.148.49.1

Типичная нейронная сеть (см. Рис. 1) работает по стандартизированному алгоритму, который можно схематично представить в виде этапов

[6]

,

[7]

:

1. Постановка задачи и сбор исходных данных – в нейроны входного слоя поступает информация о детализированном пользовательском запросе, которая затем разбивается на отдельные ключевые параметры и кластеры.

2. Анализ данных – через слои нейронов происходит «транслирование» входной информации, её анализ, результаты которого затем передаются от слоя к слою, каждый из которых характеризуется своими определёнными коэффициентами (весами и смещениями). Каждый из нейронов скрытого слоя передаёт другому нейрону вычисленную промежуточную информацию, которая затем обрабатывается и полученный результат передаётся дальше. Скрытые слои нейронов являются промежуточными элементами, в рамках которых происходит вычисление и передача информации. Таким образом, происходит передача от нейрона к нейрону, от слоя к слою, до тех пор, пока не будет получена искомая информация.

3. Получение и вывод готового результата работы сети – нейроны выходного слоя выводят пользователю готовый результата согласно входному запросу. Если результат не устраивает пользователя, то необходимо провести коррекцию входных параметров и запустить процесс снова. Таким образом, по мере итерации будут меняться коэффициенты нейронов, а сеть будет обучаться для получения наиболее точного результата, удовлетворяющего входному запросу.

Учитывая нелинейность структуры нейросети, закрытость и неопределённость структуры её внутренних слоёв скрытых нейронов, она не может дать абсолютно точный и единственно верный вариант, но она может выдать несколько вероятных вариантов, наиболее «близких» к искомому результату.

Рассмотрим, как нейросети могут применяться в рекламной и маркетинговой сфере для генерации рекламных текстов и продвижении товара/услуги на рынке. Нейронные сети, обладающие мощным инструментарием, способным генерировать оригинальные тексты требуемой структуры и сложности, визуализировать любые образы, заданные текстовым форматом, становятся всё более частым явлением в компаниях как зарубежной, так и отечественной рекламной индустрии. В качестве примеров брендов

Протестируем функционал и возможности нейросетей, находящихся в свободном доступе, для создания рекламной продукции – текстовой и визуальной составляющей для, например, товарного бренда Sheba, а затем сравним получившийся результат с примерами из реальной рекламной кампании.

Текстовый слоган был сгенерирован чат-ботом нейросети ChatGPT4.Midjourney, визуальную составляющую мы создали при помощи приложения Шедеврум и бота Kadinsky generative art.

На запрос «Напиши рекламный слоган для рекламы кошачьего корма Sheba» чат-бот ChatGPT4.Midjourney выдал несколько вариантов рекламных слоганов (Прим.: все полученные результаты приведены в оригинале без каких-либо изменений) (См. Табл. 1).

На рисунке 2 (см. Рис. 2) и рисунке 3 (См. Рис. 3) представлен результат работы ИИ нейросетей Шедеврум и Kadinsky соответственно для генерации визуальной составляющей по запросу «Нарисуй постер для рекламы кошачьего корма Sheba»

Рисунок 2 - Результат работы приложения нейросети Шедеврум

DOI:10.60797/IRJ.2024.148.49.3

Рисунок 3 - Результат работы чат-бота нейросети Kadinsky generative art

DOI:10.60797/IRJ.2024.148.49.4

На рисунке 4 (См. Рис. 4) представлены примеры специально разработанной реальной рекламной кампании Sheba, которая благодаря своим продуктам дарит ещё одну возможность для хозяев сблизиться с их питомцами-кошками, что отражается в рекламных сообщениях, создаваемых при использовании нестандартного и креативного подхода к рекламингу

[10]

.

Рисунок 4 - Реклама, созданная без применения ИИ и нейросетей

DOI:10.60797/IRJ.2024.148.49.5

Сравним результаты работы ИИ (См. Табл. 1, См. Рис. 2, 3) и творческой команды по разработке и продвижению рекламной кампании Sheba (См. Рис. 4). Так, ИИ, благодаря своему мощному инструментарию по анализу, обработке и компиляции больших объёмов данных, успешно справился с созданием оригинального слогана (См. Табл. 1), который вполне может быть использован в рекламной кампании – предложенные нейросетью варианты делают акцент на вкусе рекламируемого корма, на возможности порадовать любимого питомца, сделать каждый его день особенным и полным новыми вкусами и эмоциями, иными словами, слоганы создают образ счастливого питомца, что, несомненно, радует и его владельца. Если же говорить о визуальном образе (См. Рис. 2, 3), то ИИ на заданный запрос выдает схожие варианты – изображение кошка/кота и миски с кормом или изображение баночки/пакета с кормом, на котором приведено название корма и изображение самого питомца. Тут следует отметить, что нейросети, специализирующиеся исключительно на генерации изображений и находящиеся в свободном доступе, не полностью справляются с процессом визуально-вербальной комбинации разнообразных образов: текстовая составляющая на изображении приводится с ошибками и в большинстве случаев текст даже не читаем, кроме того, если обратить внимание на детализацию отдельных визуальных элементов изображения, созданного ИИ, то можно заметить как небольшие, так и значительные искажения привычных образов, что затрудняет восприятие общей картины, отвлекая индивида на изучение этих нетипичных «несовершенств» знакомого образа.

«Цепляющие» слоганы и образы были придуманы и командой разработчиков (См. Рис. 4), например, Sheba: 1 in 4 cat owners areallergic to cats and still can’t resist или Sheba: Сопротивление бесполезно, которые подкреплены грамотно подобранной визуальной компонентой. Так, для первого слогана Sheba: 1 in 4 cat owners areallergic to cats and still can’t resist была выбрана фотография маленького беззащитного котенка на руках мужчины с явными симптомами аллергии, на что указывают его красные и слезящиеся глаза. Тем не менее, несмотря на испытываемые мужчиной страдания, он счастлив, что может позаботиться о своём любимом домашнем питомце. Вербальная компонента рекламы Sheba: Сопротивление бесполезно сочетается с визуальным образом, формируемым изображением мужчины, влюблёнными глазами смотрящего на изящную кошку и не взирающего на компанию девушек, внешний вид которых показывает недовольство таким выбором мужчины. Подобная компоновка дихотомии вербальное/невербальное позволяет создать целостный образ, показывающий, что бренд Sheba сделает всё возможное, чтобы кошки и их владельцы проводили больше времени вместе, наслаждаясь общением друг с другом.

Таким образом, несмотря на то, что результат работы нейросетей ИИ является оригинальным, его сложно назвать креативным творчеством, так как выведенный нейронами сети результат – это работа, выполненная путём анализа, обработки и компиляции большого количества схожих и подобных работ из свободных источников. ИИ на данном этапе своего развития не может участвовать в реализации самостоятельного творческого процесса, как это делает человек, выражая посредством своей креативной деятельности свои эмоции, чувства, жизненную позицию, отношение к действительности и т.п.