Правда ли, что с массовым внедрением ИИ маркетологи станут не нужны?

Искусственный интеллект уже широко используется в маркетинге — с его помощью не только генерируют контент, но и собирают данные и составляют отчеты. Поэтому задачи маркетолога меняются, и появляется вопрос — не оставит ли ИИ специалистов без работы.

Тимофей Белоглазов, маркетолог с 15-летним опытом, основатель маркетингового агентства Dviga, рассказал, что делать специалистам прямо сейчас, чтобы остаться востребованными на рынке.

Как искусственный интеллект влияет на маркетинг

— Первое, что ИИ помог автоматизировать в маркетинге, это контент-задачи. Раньше мы обращались к копирайтеру для написания SEO-статей в блог, но специалист не всегда мог выполнить задачу оперативно. Сейчас мы подключили к этому нейросеть Сlaude — создали скилл, который запрашивает информацию, собирает список ключевых слов из Яндекс Вордстат и готовит схему-разметку для индексации ИИ-роботами. Проджект-менеджер проверяет и редактирует готовый текст. Так мы сократили время на подготовку статей примерно на 30%. 

Также ИИ помогает с отчетностью — мы подключили к агенту внешние сервисы (Wordstat, Яндекс Метрику, Google консоль, еще пару SEO-сервисов) и быстро собираем данные для составления и проверки гипотез. У искусственного интеллекта не всегда получается делать адекватные полезные выводы из этих данных, поэтому SEO-специалиста он не заменяет, но ускоряет его работу на 40-50%.

И еще одна перспективная для ИИ задача — обогащение идей. Нейросеть позволяет увеличить количество вариантов и гипотез в заданных рамках. Многие будут абсурдными, но часть может натолкнуть на дельные мысли. Мы активно использовали ИИ для разработки рекламных креативов для ЖК — генерировали идеи, слоганы и изображения. В итоге созданные нейросетью визуалы были использованы в баннерах ЖК.

Источник: сайт агентства Dviga

Со многими маркетинговыми задачами ИИ уже справляется эффективнее, чем человек. Например, с генерацией визуальных концепций — в свое время нейросеть помогла нам быстро презентовать заказчику Key Visual. Раньше приходилось тратить время и деньги на скетчи, а теперь ИИ может создать их за несколько секунд — а дальше можно развивать идеи с помощью более сложных инструментов.

Один из наших последних кейсов — новогодняя игра-квиз. Мы довольно долго не могли согласовать наше видение со всеми стейкхолдерами, а сроки уже поджимали. Тогда мы создали ИИ-прототип, увидели свои недочеты, доработали их и быстро пришли к компромиссу с командой. Нейросеть помогла нам сдвинуться с мертвой точки и сохранила около 30 человеко-часов.

Также нейросеть позволяет создать легкие посадочные страницы или приложения. Если раньше для этого требовался дизайнер, копирайтер и технический специалист, то теперь ИИ-агент может создать код и визуал по описанию. Конечно, макет не получится редактировать с точностью до пикселя — но если важна скорость, то ИИ-решение вполне подойдет.

В недавнем проекте нам нужно было создать посадочную страницу для промоакции ритейлера — покупатель должен был загружать туда чеки и получать возможность выиграть приз. Классическая разработка заняла бы 1,5-2 месяца, а с помощью ИИ мы справились за три недели. Сейчас акция успешно идет, и на сайт уже загружено больше 1000 чеков.

Негативные последствия использования ИИ

Ложка дегтя здесь тоже есть. Некоторые маркетологи стали применять ИИ бесконтрольно. За последнее время увеличилось число нейрослопа — низкокачественных текстов, изображений, видео. Даже на федеральных ТВ-каналах можно встретить плохо сгенерированную ИИ-рекламу.

Также искусственный интеллект не умеет считывать нюансы или контекст. Как-то мы попросили нейросеть помочь с неймингом для нового ЖК. Нам хотелось придумать название с двойным смыслом по аналогии с ЖК «Светский», где нейминг ассоциировался и со светом, и со светской жизнью. Мы загрузили пример в ИИ, но нейросеть не смогла считать контекст и учесть фонетические особенности русского языка. 

Например, ИИ предложил варианты на латыни, и среди них было слово, которое россиянину сложно прочитать — Aether. Кроме того, нейросеть поняла задачу слишком буквально и связала все названия со светом. 

Источник: сгенерировано нейросетью ChatGPT

Еще один момент — мы стали получать от клиентов большое количество маркетинговых технических заданий, созданных с помощью ИИ. При этом такие задания могут не учитывать контекст задачи или даже противоречить сами себе. Приходится тратить время, чтобы объяснить клиенту, почему задание выполнить невозможно и как это исправить. Проблема здесь не в самом искусственном интеллекте, а в неумении маркетологов работать с результатом и доводить его до приемлемого качества. 

Почему ИИ не заменит маркетологов полностью

Пока у ИИ есть проблемы с последовательностью мыслей и интерпретацией данных. Он быстро и качественно собирает отчеты, но не может дать корректные выводы и прогнозы. В отличие от специалиста, нейросеть не умеет мыслить вне рамок, и все ее решения слишком очевидные. А если у нее недостаточно данных, то часть она может придумать.

Именно поэтому ИИ не сможет полноценно собрать маркетинговую стратегию — главный инструмент маркетолога. Стратегия должна учитывать мнение всех ЛПР, контекст задачи, цели компании — а ИИ пока не умеет собирать стратсессии, проводить регулярные исследования и интерпретировать данные с учетом разных факторов.

Таким образом, если сравнивать сильного маркетолога без экспертизы в ИИ и IT-специалиста без маркетинговых скиллов, то преимущество будет за первым. Разобраться в работе с нейросетями не так сложно, сейчас есть масса курсов на эту тему. А вот чтобы обрести маркетинговое чутье и насмотренность, нужны время и опыт.

Но, как и с каждым появлением нового технического инструмента, часть специалистов окажется не у дел. В первую очередь это касается начинающих специалистов и тех, кто делает совсем простые задачи — например, ручной сбор аналитики. Поэтому стоит прокачивать себя и нарабатывать насмотренность.

Какие маркетинговые навыки останутся востребованными

Те, кто обладает маркетинговым опытом и стратегическим мышлением, не останутся без работы. С ИИ стало технически проще создавать продукты, но бизнесу все равно нужны специалисты, которые понимают рынок и контекст, знают аудиторию и ее боли и могут сформировать четкое ТЗ.

По сути, этапы работы не меняются — при создании продукта нужно все так же собрать и проанализировать данные, создать прототип, описать нужные функции, согласовать это с ЛПР, продумать продвижение. Раньше у нас было две одинаково сложных задачи — разработать продукт и продвинуть его. Теперь первая значительно упростилась благодаря ИИ-инструментам, а вторая стала сложнее, потому что продукты создаются легче и быстрее, и конкуренция растет. 

Современный маркетолог все меньше работы делает руками, и все больше использует ИИ как ассистента. Поэтому я бы порекомендовал специалистам развивать навыки по работе с нейросетью — умение ставить задачи, объяснять контекст, ставить ограничения. Чем лучше сформулировать ТЗ, тем качественнее будет результат — принцип такой же, как и в работе с людьми.

Во взаимодействии с ИИ лучше всего работает диалог — когда вы уточняете, дополняете ТЗ, задаете вопросы. При этом универсальных промптов нет. Запрос «Размышляй, как маркетолог с 20-летним опытом» не решит задачу — нужно самостоятельно думать, как получить от нейросети желаемый результат. 

Как изменится работа маркетолога в ближайшие 3-5 лет          

Конечно, полностью заменить людей нейросетью в ближайшее время не получится. Но в процессах будет меньше производства и больше стратегического мышления. ИИ-агент станет для маркетолога ассистентом, которому можно поставить простые задачи и проконтролировать ход работ. Структура команды может сжаться, но сильные стратеги по-прежнему будут востребованы.

Вполне возможно, что в небольших компаниях весь маркетинг возьмет на себя опытный специалист, который будет общаться с ИИ и поручать ему рутинные процессы. Так, с помощью нейросети один маркетолог сможет выполнять объем работы двух-трех человек.

Поменяется и отношение к маркетинговому образованию. Так как в нашей сфере все быстро меняется, профильные вузы с консервативными процессами могут не успевать за обновлениями. Я преподавал и в Дальневосточном федеральном университете, и в частном образовательном центре — Нетологии, и могу сказать, что не вся программа вуза была актуальной на момент моей работы. Поэтому частные центры, где проще скорректировать программу, будут иметь преимущество.

Также я считаю, что должны появиться новые предметы. Нужно обучать людей работе с ИИ — какие нейросети подходят под определенные задачи, что можно и нельзя поручить ИИ, как проверять результаты ИИ-агента.

Говорить о замене живых специалистов роботами пока рано. Нейросеть не умеет мыслить вне рамок, считывать социальный и культурный контекст и учитывать нюансы задачи, которые опытный маркетолог подмечает автоматически. Но рынок все равно будет меняться. Уйдут слабые специалисты, которые умеют выполнять только простые рутинные задачи, а новичкам в маркетинге придется сразу учиться системному мышлению и нарабатывать опыт на реальных проектах.

Но специалисты-стратеги будут востребованы всегда, потому что ИИ еще не научился грамотно ставить задачи и определять правильный вектор.

Поэтому изучать ИИ необходимо. Но для маркетолога сейчас важнее стратегическое мышление, насмотренность и опыт, которые позволяют подмечать мельчайшие нюансы и видеть полную картину.

Читайте также на DK.RU:  5 соцсетей в России с активной аудиторией, в которых стоит развивать свой блог