Современные тенденции и влияние применения ИИ на визуальный продающий контент в маркетинговых коммуникациях

Современный маркетинг и маркетинговые коммуникации существуют в условиях, нередко характеризуемых как информационно перенасыщенные, связанные с быстрым перераспределением внимания потребителей и активной конкуренцией за восприятие и внимание со стороны потребителя. Закономерно, на фоне активного развития интернет-каналов маркетинговых коммуникаций и социальных сетей, все большее значение в сложившихся условиях приобретает визуальный продающий контент, который является инструментом воздействия, направленным на передачу маркетингового сообщения и формирование эмоционального отклика, доверия к бренду и мотивации к совершению целевого действия [1]. Одновременно с этим цифровая трансформация маркетинга становится фактором активного внедрения и применения современных цифровых технологий, среди которых одними из трендовых являются технологии искусственного интеллекта (далее – ИИ); они принципиально изменяют процессы создания и распространения визуального контента и задают общий контекст происходящих трансформаций [2].

В частности, на протяжении последних лет ИИ перешел из разряда экспериментальной практики в закрепившийся и потенциально многофункциональный инструмент организации маркетинговых коммуникаций, который широко применяется в задачах производства контента, анализа данных, персонализации, оценки эффективности визуальных решений и т.п. Как отмечают зарубежные исследователи N. Vangelov, C. Vrabie, D. Petkova, L. Lyube-nov, ИИ трансформирует маркетинговые коммуникации за счет того, что оказывает влияние на способы проектирования сообщений, формы взаимодействия с аудиторией и механизмы привлечения внимания потребителей [3]. Соответственно, в парадигме ИИ-опосредованного маркетинга визуальный продающий контент становится динамическим, управляемым и нередко изменяющимся во времени элементом системы постоянно развивающихся маркетинговых коммуникаций.

В частности, актуальность настоящего исследования обусловлена необходимостью осмысления современных тенденций применения ИИ в визуальном продающем контенте и анализа его влияния на маркетинговые ком- муникации. В основу исследования положено противоречие, связанное с тем, что несмотря на активное внедрение ИИ-технологий в практику маркетинга (которое произошло за последние несколько лет), вопросы их воздействия на структуру, функции и эффективность визуальных продающих сообщений остаются недостаточно систематизированными, в связи с чем требуется их разностороннее исследование.

Отметим, что в контексте маркетинговых коммуникаций ИИ следует рассматривать как совокупность алгоритмических и нейросетевых решений, которые на функциональном уровне обеспечивают автоматизированную обработку данных, генерацию контента и поддержку принимаемых маркетологами решений. Применительно к визуальному продающему контенту особенно перспективным инструментом является генеративный ИИ, ориентированный на реализацию нескольких функций, связанных с созданием изображений, визуальных концепций, креативных элементов, текстов и т. п., которые используются в рекламных и бренд-коммуникациях.

В работе К.А. Аржановой и Л.Д. Писклако-вой ИИ в маркетинговых коммуникациях трактуется как многофункциональный инструмент с разными сценариями поддержки деятельности маркетолога и решения различных задач; на практике таковые сводятся к аналитике, проработке креативов и созданию генеративного ИИ-контента [4]. При этом принципиальным отличием ИИ от традиционных инструментов является высокая скорость работы, возможность выработки нестандартных решений, потенциально более низкая стоимость конечных продуктов при наличии возможности совершать множественные итерации правок. С другой стороны, результаты работы ИИ не являются гарантированными, но благодаря переходу от ручного создания визуальных материалов к алгоритмически управляемой генерации достигаются быстрее.

Отметим, что у визуального продающего контента, который создается с использованием ИИ, можно выделить ряд отличительных признаков. Первичным из них является одновременная высокая вариативность доступных визуальных и экспериментальных решений при их типовом характере в перспективе (т.к.

стилистика оформления материалов с ИИ достаточно узнаваема); не менее важной, вторичной, представляется возможность быстрого изменения контента под разные сегменты аудитории, высокая скорость производства контента при контроле затрат, а также интеграция с разными сервисами и подсистемами. При этом важно учитывать, что ИИ не является автономным субъектом маркетинговых коммуникаций; напротив, его место определяется исключительно как у инструмента, предоставляющего дополнительные возможности маркетологу.

В этой связи необходимо разграничить традиционные и ИИ-опосредованные особенности продающего визуального контента в маркетинговых коммуникациях. Так, именно визуальные образы обеспечивают первичное восприятие сообщения, формируют эмоциональный отклик и во многом предопределяют поведенческую реакцию потребителя; при этом доминирующим каналом воздействия на потребителя остается визуальный контент. Последний может восприниматься потребителем как нативно, прямо, так и не восприниматься вовсе (по эффекту баннерной слепоты); назначение ИИ в данном случае связывается с тем, чтобы совершенствовать традиционные решения и преодолевать связанные с традиционным контентом ограничения.

Отметим, что традиционный визуальный продающий контент формируется на основе креативных решений, которые разрабатываются человеком и опираются на эстетические, психологические и культурные закономерности восприятия. Основная функция подобного контента заключается в создании эмоционально насыщенного визуального образа, который будет привлекать внимание, вызвать доверие к бренду и стимулировать искомое покупательское поведение. По верным уточнениям Е.А. Шумаковой, визуальный контент в маркетинговых коммуникациях выполняет эмоционально-регулятивную функцию, поскольку влияет на когнитивные и аффективные процессы восприятия потребителя. Соответственно, в традиционной модели визуального контента центральными элементами являются композиция, цветовые решения, символика, визуальная метафора и соответствие образа ценностному позиционированию бренда [5]. С другой стороны, традиционный визуальный продающий контент (как элемент маркетинга):

• -    ориентирован на массовую аудиторию;

• -    ограниченно вариативен в рамках одной маркетинговой кампании;

• -    зависит от субъективного креативного опыта специалистов;

• -    определяет существенные временные и ресурсные затраты на разработку и тестирование.

Иными словами, несмотря на свою высокую художественную и эмоциональную выразительность, традиционный визуальный контент обладает низкой степенью соответствия к индивидуальным предпочтениям потребителей и ограниченными возможностями оперативного корректирования в процессе реализации маркетинговых коммуникаций (т.к. подготавливается заранее, прорабатывается и затем применяется).

Противопоставляя традиционному контенту ИИ-опосредованный, отметим, что последний предполагает использование генеративных нейросетей и алгоритмов машинного обучения, которые позволяют создавать, модифицировать и оптимизировать визуальные образы в автоматизированном режиме. В данном случае визуальный контент становится результатом взаимодействия человеческого запроса и алгоритмической интерпретации, что принципиально меняет сам процесс его производства и делает продукты «креативной» деятельности более доступными.

Примечательными в этом контексте видятся экспериментальные результаты, полученные M. Arslan и A. Ghazal; авторы путем исследования опыта маркетинговой кампании с использованием нейросети Midjourney доказывают, что ИИ-генерируемый визуальный контент может эффективно выполнять продающую функцию при условии его соответствия стратегическим целям бренда и ожиданиям целевой аудитории. Авторы подчеркивают, что ИИ позволяет одновременно ускорить процесс создания визуальных материалов и обеспечить их вариативность и соответствие различным сценариям коммуникации с аудиторией [6]. Опираясь на исследование авторов, у ИИ-опосредованного контента можно выделить несколько примечательных черт:

• -    высокая скорость генерации визуальных решений;

• -    масштабируемость контента без пропорционального существенного увеличения затрат;

• -    возможность персонализации визуальных образов и создания экспериментальных сценариев (в том числе в соответствии с выбранной стратегией продвижения)

Однако назвать ИИ-опосредованный контент универсальным не представляется возможным, поскольку конечные результаты и эффективность его применения зависят от множества субъективных условий, которые задаются конкретной маркетинговой компанией, задачами, которые делегируются на ИИ-системы, а также наличием механизмов контроля за результатами использования.

Здесь важно подчеркнуть, что ИИ в целом сделал актуальными многие из противоречий, связанных с авторством, ценностью создаваемых визуальных материалов и т. д.; тем не менее, ИИ широко и небезуспешно применяется в визуальном продающем контенте по причине низкой себестоимости конечных продуктов применения ИИ (а также, как следствие, доступности малому и среднему бизнесу).

Учитывая все приведенное, отдельного внимания заслуживает изучение современных тенденций применения ИИ в визуальном продающем контенте в маркетинговых коммуникациях; данные тенденции охватывают как вопросы его создания, так и механизмы взаимодействия с аудиторией. Рассмотрим тенденции отдельно друг от друга.

Во-первых, тенденция использования ИИ в качестве инструмента автоматизации визуального продвижения на B2C-рынке. В рамках данной тенденции нейросети применяются для генерации рекламных изображений, баннеров, визуалов для социальных сетей и маркетплейсов, что позволяет существенно сократить сроки подготовки маркетинговых кампаний и снизить нагрузку на креативные команды. Так, Т.Р. Бурханов и В.А. Кошель отмечают, что цифровая автоматизация и использование нейросетей становятся доминирующим направлением развития маркетинговых коммуникаций, которое предоставляет компаниям конкурентные преимущества, связанные со скоростью реагирования на рыноч- ные изменения и масштабируемостью визуального контента [7]. Визуальный продающий контент в данном случае превращается в поток управляемых визуальных решений, который меняется во времени, используется ситуативно и в соответствии с актуальной рыночной ситуацией.

Во-вторых, тенденция гиперперсонализации визуального продающего контента. С применением ИИ, согласно данной тенденции, появилась возможность создавать тиражируемые визуальные образы с опорой на индивидуальные запросы и предпочтения, паттерны поведения, установки на определенные ценности. Как минимум, ИИ-контент применяется сегодня с упором на сегментированные группы целевой аудитории. По данным исследования В.В. Ткачева, использование нейросетей для создания контента в соответствии с предпочтениями аудитории позволяет повысить эффективность визуальных сообщений и снизить эффект информационного шума, т.е. обеспечить их лучшее восприятие [8]. В частности, под воздействием персонализации визуальный продающий контент создается как адресный, что усиливает его воздействие на потребительское поведение и повышает эффективность маркетинговых коммуникаций.

В-третьих, тенденция интеграции ИИ с перспективными маркетинговыми технологиями, что также стимулирует развитие визуального продающего контента с точки зрения использования нейромаркетинга, дополненной и виртуальной реальности, интегративной визуализации и т. п. актуальных маркетинговых технологий. По мнению Д.И. Голдыбаева и Т. В. Суворовой, синергия ИИ с AR/VR-технологиями и нейромаркетинговыми инструментами делает возможным создание новых форматов визуального взаимодействия с потребителем, которые будут ориентированы на иммерсивный опыт и эмоциональный отклик целевой аудитории [9].

В-четвертых, тенденция повышения эффективности рекламных визуальных комму- никаций при одновременном усилении их вариативно-экспериментального характера. Как подчеркивают Д.Д. Изгаршева и В.А. Кошель показывают, применение ИИ в рекламных коммуникациях позволяет повысить скорость генерации визуального контента, точность таргетирования и общую результативность маркетинговых кампаний при одновременном снижении операционных издержек [10]. Таким образом, визуальный продающий контент становится управляемым инструментом маркетинга, который вкупе с ИИ используется для анализа отклика аудитории, проведения A/B-тестирования визуальных материалов и оптимизации рекламных кампаний в режиме реального времени. Соответственно, экспериментальная составляющая работы с ИИ проявляется в том, что появляется возможность воссоздавать провокационные, связанные с определенными стимулами или реакциями визуальные материалы. В наиболее общем виде ИИ применяется как для формирования макетов, так и в целях воссоздания полноценного продающего визуального контента.

Исходя из этого, в таблице раскрыты функции и влияние применения ИИ на визуальный продающий контент в маркетинговых коммуникациях.

Опираясь на приведенную таблицу, стоит подчеркнуть, что наиболее результирующим и перспективным видится применение ИИ с упором на риск-ориентированный подход, т.е. с осознанием объективных ограничений, проблем и возможностей использования ИИ-инструментов в маркетинге.

ИИ становится экспериментальным ресурсом и достаточно перспективным инструментом при использовании маркетологом, расширяет функциональные возможности визуального продающего контента, усиливает его воздействие на потребительское поведение и повышает измеримую эффективность маркетинговых коммуникаций; однако применение ИИ должно быть строго осознанными, поддерживающим, и согласованным с целями и задачами маркетинговых коммуникаций.

Таблица. Функции и влияние применения ИИ на визуальный продающий контент в маркетин- говых коммуникациях

Функции ИИ в визуальном продающем контенте	Содержание функции	Влияние на визуальный продающий контент	Влияние на маркетинговые коммуникации
Генерация визуальных креативов	Автоматизированное создание изображений, баннеров, визуальных концепций и рекламных материалов на основе текстовых и визуальных запросов	Повышение вариативности и скорости производства визуального контента, снижение трудоемкости и стоимости креативных процессов	Ускорение запуска кампаний, повышение адресности и соответствия коммуникаций рыночным изменениям
Масштабирование визуального контента	Многократная генерация визуальных решений для различных каналов и форматов коммуникации	Формирование потока визуального контента без пропорционального роста затрат	Обеспечение многоканального присутствия бренда и стабильности коммуникаций
Персонализация визуальных сообщений	Изменение визуального контента под сегменты и индивидуальные предпочтения аудитории	Повышение соответствия визуальных образов ожиданиям потребителей	Повышение степени участия и интереса аудитории, эффективности коммуникационного воздействия
Оптимизация визуального дизайна	Исследование визуальных характеристик (цвет, композиция, стиль) и автоматическая корректировка изображений	Улучшение визуального качества и соответствия бренд-стилю	Повышение целостности визуальной идентичности бренда
Автоматизированное A/B-тестирование	Одновременное тестирование различных визуальных вариантов рекламных материалов	Быстрая идентификация наиболее эффективных визуальных решений	Повышение конверсии и управляемости рекламных коммуникаций
Анализ   визуального отклика аудитории	Обработка данных о взаимодействии пользователей с визуальным контентом	Корректировка визуальных решений на основе поведенческих данных	Переход к данным-ориентированному управлению маркетинговыми коммуникациями
Интеграция с цифровыми платформами	Связь ИИ-инструментов с CRM, рекламными кабинетами, аналитическими системами	Повышение согласованности визуального контента на разных этапах воронки продаж	Формирование сквозной логики маркетинговых коммуникаций
Поддержка стратегических решений	Использование ИИ для прогнозирования эффективности визуальных коммуникаций	Выбор визуальных концепций с учетом ожидаемого коммерческого эффекта	Повышение обоснованности и измеримости маркетинговых стратегий