нейробрендинг
БЛОГ
Революция в умах и кошельках: с помощью чего бренды ловят в свои сети аудиторию
Нейробрендинг —
это инновационное направление исследований в области брендинга, которое фокусируется на изучении различных реакций потребителей на маркетинговые стимулы и посылы бренда. Эта новая сфера исследований стремится понять, как различные брендовые элементы и стратегии воздействуют на наш мозг и влияют на наше восприятие, поведение и предпочтения.
Немного истории
Нейробрендинг объединяет знания о человеческом мозге и маркетинге для создания и укрепления брендов. Он исследует, как бренды воздействуют на мозг потребителей и какие аспекты брендинга вызывают определенные реакции и ассоциации у целевой аудитории.
Термин "нейробрендинг" начал активно использоваться в литературе и профессиональных кругах в 2000-х годах. Это произошло спустя примерно десятилетие после введения понятия "нейромаркетинг". Именно развитие нейромаркетинга послужило основой для расширения терминологического аппарата и рассмотрения нейробрендинга как составляющей маркетинговой науки, к которой применимы основные положения и прикладной инструментарий нейромаркетинга.
Начиная с 1990-х годов, в мире маркетинга и исследований мозговой активности появилось несколько видных специалистов, которые внесли значительный вклад в развитие нейромаркетинга и нейробрендинга:
Начиная с 1990-х годов, в мире маркетинга и исследований мозговой активности появилось несколько видных специалистов, которые внесли значительный вклад в развитие нейромаркетинга и нейробрендинга:
- 1
Джерри Зальтман (Gerald Zaltman)
Известный американский психолог и маркетинговый исследователь. Он проводил исследования, используя методы нейронаук, включая функциональную магнитно-резонансную томографию (МРТ), для изучения реакций мозга на маркетинговые стимулы. Его работы помогли раскрыть связь между эмоциями, предпочтениями и поведением потребителей. - 2
Эйл Смидтс (Eil Smits)
Немецкий профессор, который в 2002 году первым использовал термин "нейромаркетинг" в своей работе. Он проводил исследования с использованием методов нейронаук, включая МРТ, для изучения активности мозга потребителей при принятии решений о покупке. - 3
Мартин Линдстром (Martin Lindstrom)
Датский маркетинговый консультант и автор. Он начал активно исследовать нейровизуализацию и использование методов нейронаук в маркетинге в 2000-х годах. Его книга "Buyology: Truth and Lies About Why We Buy" (2008 год) стала популярным источником информации о применении нейромаркетинга для понимания потребительского поведения. - 4
Алек Пентланд (Alex Pentland)
Профессор Массачусетского технологического института (MIT) и пионер в области анализа социальных сетей и поведенческой аналитики. В его исследованиях были использовали данные сенсоров для анализа межличностных коммуникаций и влияния на поведение людей.
Мартин Линдстрем
Один из ведущих специалистов области
Бренды, которые понимают мозг своей аудитории, могут создать связи, которые прочны и незыблемы.
Тесты с визуализацией мозга могут быть более точными, чем фокус-группы и опросы
Компания Frito-Lay провела мозговое тестирование рекламы, которую раскритиковали традиционные фокус-группы.
Ролик для их бренда Cheetos показал, как женщина мстит кому-то в прачечной самообслуживания, положив оранжевую закуску в сушилку, полную белой одежды.
Участники сказали, что им не понравился розыгрыш, вероятно потому, что они не хотели выглядеть слишком подлыми в глазах других участников фокус-группы. Но тесты ЭЭГ, проведенные NeuroFocus, показали активность мозга, которая свидетельствует о том, что женщинам понравилась эта реклама.
Ролик для их бренда Cheetos показал, как женщина мстит кому-то в прачечной самообслуживания, положив оранжевую закуску в сушилку, полную белой одежды.
Участники сказали, что им не понравился розыгрыш, вероятно потому, что они не хотели выглядеть слишком подлыми в глазах других участников фокус-группы. Но тесты ЭЭГ, проведенные NeuroFocus, показали активность мозга, которая свидетельствует о том, что женщинам понравилась эта реклама.
Потребители редко задумываются над своими представлениями о брендах, которые формируются неосознанно и могут быть хрупкими, и они редко могут точно выразить эти ассоциации словами. Как следствие, проведение фокус-групп может быть неэффективным, поскольку потребители склонны давать более рациональные и социально приемлемые ответы, не полностью отражающие их неосознанные предпочтения и отношение к брендам.
Нейробрендинг фокусируется на изучении сенсомоторной, когнитивной и эмоциональной реакции потребителей на маркетинговые стимулы, с целью создания более эффективных и привлекательных брендов. Он позволяет понять, как мозг воспринимает, обрабатывает и отвечает на различные брендовые сообщения, и как эти сообщения могут влиять на принятие решений и поведение потребителей.
Нейробрендинг стал важным инструментом в современных стратегиях брендинга, позволяя компаниям более точно адаптировать свои коммуникационные стратегии и создавать глубокую эмоциональную связь с аудиторией.
Нейробрендинг стал важным инструментом в современных стратегиях брендинга, позволяя компаниям более точно адаптировать свои коммуникационные стратегии и создавать глубокую эмоциональную связь с аудиторией.
ВИДЫ НЕЙРОБРЕНДИНГА
Каждый из видов нейробрендинга имеет свои особенности и применяется для достижения определенных целей в создании и укреплении бренда с помощью понимания работы человеческого мозга.
Нейро-позиционирование
Определение уникальной позиции бренда в мозге потребителей. Это включает исследование ассоциаций, эмоций и предпочтений, связанных с брендом, с целью создания устойчивого и позитивного восприятия.
Нейро-дизайн
Разработка дизайна бренда, включая логотипы, упаковку, цветовые схемы и другие визуальные элементы. Исследования позволяют определить, какие дизайнерские решения вызывают наиболее сильные реакции у потребителей.
Нейро-коммуникация
Создание эффективных коммуникационных стратегий бренда. Исследования помогают понять, какие типы сообщений и тон коммуникации наиболее эффективны в вызывании желаемых реакций у аудитории.
Нейро-инновации
Разработка инновационных продуктов и услуг. Это помогает выявить, какие особенности и характеристики продукта вызывают наиболее сильное воздействие на мозг потребителей.
Нейро-эксперименты
Проведение экспериментов с использованием нейронаучных техник, таких как функциональная магнитно-резонансная томография (МРТ), электроэнцефалография (ЭЭГ) и другие методы, для изучения реакций мозга на брендовые стимулы. Это позволяет получить более глубокое понимание того, как бренды в целом воздействуют на мозговую активность и восприятие потребителей.
Создано с помощью Leonardo AI
Методы и инструменты измерения
Нейробрендинг предлагает брендам возможность перейти от традиционных подходов в маркетинге к более научным методам, основанным на точных данных. Такие исследования проводятся с помощью оборудования, которое до недавнего времени использовалось только медицинской наукой.
Используя инструменты нейронауки, бренды могут точно измерять и анализировать реакции мозга на свои стратегии, рекламные кампании и брендовые элементы.
Это позволяет им оптимизировать свои усилия, создавая более персонализированные и целенаправленные стратегии, которые эффективно достигают своей целевой аудитории.
Основные нейрофизиологические методы, потенциально применимые в процессе нейробрендинга, делятся на три основные группы: изучение нейронных корреляторов внутри мозга, вне его и манипулирование нервной активностью. Ниже представлены одни из самых популярных среди них:
Это позволяет им оптимизировать свои усилия, создавая более персонализированные и целенаправленные стратегии, которые эффективно достигают своей целевой аудитории.
Основные нейрофизиологические методы, потенциально применимые в процессе нейробрендинга, делятся на три основные группы: изучение нейронных корреляторов внутри мозга, вне его и манипулирование нервной активностью. Ниже представлены одни из самых популярных среди них:
Функциональная магнитно-резонансная томография (МРТ)
Этот метод позволяет измерять активность различных областей мозга в реальном времени. С помощью МРТ исследователи могут выявить, какие стимулы вызывают активацию определенных частей мозга и какие эмоциональные и когнитивные реакции они вызывают. Благодаря очень хорошему временному разрешению этот метод позволяет анализировать мозговые процессы практически в реальном времени (точность миллисекунд).
Электроэнцефалография (ЭЭГ)
Этот метод записывает электрическую активность мозга с помощью электродов, размещенных на коже головы. ЭЭГ позволяет исследователям изучать электрические паттерны, связанные с вниманием, эмоциями, памятью и другими когнитивными процессами.
Электрокардиография (ЭКГ)
Это метод измерения электрической активности сердца. ЭКГ позволяет оценить эмоциональные реакции и уровень возбуждения аудитории в ответ на брендовые стимулы. Измерения ЭКГ могут быть полезными для определения эмоциональной привлекательности бренда и оценки его воздействия на аудиторию.
Отслеживание положения глаз (Eye-tracking)
Этот метод используется для измерения движений глаз и фиксации взгляда на определенных объектах или областях. Ай-трекинг позволяет исследователям определить, на какие элементы визуальной стимуляции аудитория обращает больше внимания, и какие аспекты дизайна или контента наиболее привлекательны. К этому устройству прибегают, поскольку считается, что умственное внимание направлено на объект, на котором сосредоточено визуальное внимание.
Кожная гальваническая реакция (КГР)
Это метод измерения электрической проводимости кожи. Сильные эмоции могут вызывать раздражение симпатической нервной системы, в результате чего потовые железы выделяют больше пота. Одним из ограничений измерения КГР является тот факт, что он регистрирует только интенсивность эмоциональных реакций, но не их валентность. Другими словами, невозможно определить, является ли зарегистрированная реакция положительной или отрицательной, поскольку обе реакции могут иметь сходную запись КГР.
Транскраниальное постоянное токовое воздействие (tDCS)
Это метод мозговой стимуляции, который используется для модуляции активности нейронов в определенных областях мозга с помощью слабого электрического тока. Помимо использования для усиления восприятия бренда, повышения эмоциональной привлекательности и формирования связи с брендом может помочь улучшить память, концентрацию и вовлеченность, что важно при создании брендовых впечатлений и коммуникации с аудиторией.
Электромиография (ЭМГ, ЭНМГ)
Метод измерения электрической активности мышц. В контексте нейробрендинга, ЭМГ может быть использована для изучения реакции аудитории на брендовые стимулы, оценки эмоциональной вовлеченности и эффективности рекламных материалов.
Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС)
Метод мозговой стимуляции, основанный на применении магнитных полей для неконтактного стимулирования определенных областей мозга. ТМС может быть использован для модуляции активности мозга с целью повышения вовлеченности аудитории, усиления эмоциональных реакций и формирования связей с брендом.
По мнению ведущих нейробиологов, до 95% всей мыслительной деятельности человека, включая эмоции, происходит в подсознательной области, и находится вне человеческого контроля. Именно поэтому, исследователи постоянно пытаются найти приемы эффективного манипулирования подсознательной активностью мозга потребителя, чтобы вызвать у него желаемую реакцию на продукт.
Несколько лет назад стоимость аренды аппаратов для визуализации мозга удерживала многих от занятий нейромаркетингом и нейробрендингом. Сегодня все больше компаний предлагают устройства для тестирования ЭЭГ и МРТ, и, соответственно, затраты снизились. По разным оценкам бренд может подключить 30 потребителей к устройству ЭЭГ примерно за $50 000. Испытание МРТ с участием 20 человек обойдется примерно в $40 000. Пока это неподъемно для малого и среднего бизнеса, но это только пока.
НЕЙРОСЕТИ
Искусственные нейронные сети представляют собой компьютерные модели, разработанные на основе функционирования биологической нервной системы.
Нейросети состоят из множества взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и выполняют сложные вычисления.
Нейросети состоят из множества взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и выполняют сложные вычисления.
В контексте нейробрендинга, нейросети используются для анализа и интерпретации данных, собранных с помощью различных методов измерения, таких как ЭЭГ, МРТ и других.
Нейросети позволяют выявить паттерны, тренды и связи между физиологическими и психологическими реакциями аудитории и брендовыми стимулами. Они способны обрабатывать большие объемы данных и находить скрытые закономерности, которые могут быть невидимыми для человеческого анализа.
Нейросети позволяют выявить паттерны, тренды и связи между физиологическими и психологическими реакциями аудитории и брендовыми стимулами. Они способны обрабатывать большие объемы данных и находить скрытые закономерности, которые могут быть невидимыми для человеческого анализа.
Coca-Cola
В начале этого года Coca-Cola объявила о партнерстве с консалтинговой компанией Bain & Company и разработчиком программного обеспечения для искусственного интеллекта OpenAI. Основная цель – привлечение новых клиентов и улучшение маркетинговых и брендинговых стратегий, для чего Coca-Cola планирует использовать генератор изображений DALL-E и нейросеть ChatGPT.
Прямо не уточняется, для чего именно будут использоваться данные нейросетей, но вероятнее всего для создания целевых сообщений, более персонализированной рекламы, и, возможно, еще для генерации слоганов, статей и контента в целом.
Прямо не уточняется, для чего именно будут использоваться данные нейросетей, но вероятнее всего для создания целевых сообщений, более персонализированной рекламы, и, возможно, еще для генерации слоганов, статей и контента в целом.
ВАРИАНТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ БРЕНДИНГА
В настоящее время нейронные сети используют преимущественно крупные компании, учреждения здравоохранения и холдинги. Разработка достойной технологии, которая будет работать в сложных условиях, требует мощного оборудования и огромных объемов данных.
Но в наше время доступны некоторые способы, которыми можно уже сейчас эффективно использовать нейросети даже будучи стартапом без лишних средств:
Но в наше время доступны некоторые способы, которыми можно уже сейчас эффективно использовать нейросети даже будучи стартапом без лишних средств:
Нейросети могут быть использованы для обработки и анализа огромного объема данных, включая данные о потребителях, реакциях мозга, эмоциональных состояниях и поведении. Они могут помочь выявить паттерны, тренды и связи в этих данных, что позволяет лучше понять потребительское восприятие и реакцию на бренд.
Нейросети могут помочь выявить преимущества и слабые стороны конкурентов, анализировать тренды и изменения на рынке, а также предсказывать его развитие. Это позволяет брендам принимать более обоснованные решения и разрабатывать эффективные стратегии конкуренции.
С помощью нейросетей можно анализировать данные о внимании и реакции аудитории на контент и рекламные материалы бренда.
Одним из методов такого анализа является ай-трекинг, технология, которая отслеживает движения глаз и фиксирует точки фокусировки визуального восприятия. Нейросети могут анализировать данные, полученные от eye-tracking-устройств, и выявлять области на экране или изображении, на которые аудитория обращает наибольшее внимание. Это помогает брендам оптимизировать размещение контента и улучшить его привлекательность для целевой аудитории.
Кроме того, нейросети могут анализировать данные, полученные от других сенсорных устройств, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ) или электродермальная активность (ЭДА), для измерения эмоциональной реакции аудитории. Это позволяет брендам понять, какие элементы контента вызывают наибольшую эмоциональную отзывчивость у аудитории, и адаптировать свои стратегии соответственно.
Одним из методов такого анализа является ай-трекинг, технология, которая отслеживает движения глаз и фиксирует точки фокусировки визуального восприятия. Нейросети могут анализировать данные, полученные от eye-tracking-устройств, и выявлять области на экране или изображении, на которые аудитория обращает наибольшее внимание. Это помогает брендам оптимизировать размещение контента и улучшить его привлекательность для целевой аудитории.
Кроме того, нейросети могут анализировать данные, полученные от других сенсорных устройств, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ) или электродермальная активность (ЭДА), для измерения эмоциональной реакции аудитории. Это позволяет брендам понять, какие элементы контента вызывают наибольшую эмоциональную отзывчивость у аудитории, и адаптировать свои стратегии соответственно.
Нейросети могут анализировать факторы, такие как цвета, формы, композиции и типографику, и определить, какие элементы вызывают наибольший эмоциональный отклик у аудитории. Это позволяет брендам создавать дизайн, который эффективно передает их ценности и вызывает желаемую реакцию у потребителей.
Нейросети могут анализировать текстовые данные, такие как отзывы, комментарии и сообщения в социальных медиа, для выявления настроений, тональности и мнений о бренде. Это позволяет брендам понять, как их продукты и маркетинговые кампании воспринимаются аудиторией и принять меры для улучшения своей репутации и коммуникации с потребителями.
Этот инструмент обладает возможностью осуществлять довольно точный перевод текста с одного языка на другой, что может быть весьма полезным при создании маркетинговых материалов на различных языках или для вычитки отзывов клиентов из разных стран.
Нейросети могут помочь идентифицировать наиболее привлекательные и эмоционально воздействующие элементы рекламы, определить оптимальное время и место ее размещения, а также предложить рекомендации по улучшению контента для достижения максимальной эффективности.
По данным McKinsey, 80% клиентов предпочитают работать с компаниями с индивидуальным подходом, а 77% готовы платить больше за их услуги и продукты.
Нейросети могут использоваться для анализа данных о предпочтениях и поведении индивидуальных потребителей. Благодаря этому, бренды могут предлагать персонализированные рекомендации и предложения, учитывая индивидуальные потребности и предпочтения каждого клиента. Это позволяет улучшить взаимодействие с аудиторией и увеличить эффективность маркетинговых коммуникаций.
Нейросети могут использоваться для анализа данных о предпочтениях и поведении индивидуальных потребителей. Благодаря этому, бренды могут предлагать персонализированные рекомендации и предложения, учитывая индивидуальные потребности и предпочтения каждого клиента. Это позволяет улучшить взаимодействие с аудиторией и увеличить эффективность маркетинговых коммуникаций.
Нейросети могут анализировать данные о поведении и предпочтениях потребителей, собранные из различных источников, для прогнозирования и предсказания их будущих действий и покупательских предпочтений. Это позволяет брендам адаптировать свои стратегии и предложения под ожидания и потребности аудитории.
Нейросети могут быть использованы для генерации логотипов и эмблем, которые соответствуют уникальности и идентичности бренда. Они могут создавать новые варианты дизайна, учитывая предпочтения аудитории и тренды в дизайне.
Также нейросети могут быть задействованы в генерации названий продуктов и слоганов бренда. Они анализируют семантические связи и структуру языка, чтобы предложить новые и оригинальные варианты.
Генерация элементов бренда с помощью нейросетей позволяет брендам быть более творческими и экспериментировать с новыми идеями. Она также помогает сократить время и затраты на разработку новых элементов бренда, делая процесс более эффективным и автоматизированным.
Также нейросети могут быть задействованы в генерации названий продуктов и слоганов бренда. Они анализируют семантические связи и структуру языка, чтобы предложить новые и оригинальные варианты.
Генерация элементов бренда с помощью нейросетей позволяет брендам быть более творческими и экспериментировать с новыми идеями. Она также помогает сократить время и затраты на разработку новых элементов бренда, делая процесс более эффективным и автоматизированным.
Нейросети могут использоваться для автоматической генерации контента, такого как тексты, изображения, видео или звуковые материалы, которые соответствуют бренду и его целевой аудитории. Это может помочь в создании более эффективного и привлекательного контента, учитывая предпочтения и восприятие потребителей.
Нейросети также могут быть использованы для адаптации рекламных сообщений, размещаемых на цифровых экранах, в соответствии с погодными условиями и все это в режиме реального времени. С помощью специальной программы, которая отслеживает данные гидрометцентра, подбираются релевантные рекламные объявления, связанные с определенными товарами или услугами. Такой подход позволяет адаптировать рекламу к текущим потребностям и интересам потенциальных клиентов, увеличивая эффективность рекламной кампании.
Нейросети также могут быть использованы для адаптации рекламных сообщений, размещаемых на цифровых экранах, в соответствии с погодными условиями и все это в режиме реального времени. С помощью специальной программы, которая отслеживает данные гидрометцентра, подбираются релевантные рекламные объявления, связанные с определенными товарами или услугами. Такой подход позволяет адаптировать рекламу к текущим потребностям и интересам потенциальных клиентов, увеличивая эффективность рекламной кампании.
Виртуальные персонажи – это компьютерно сгенерированные персонажи, которые могут выступать от имени бренда, взаимодействовать с аудиторией и передавать определенные сообщения и ценности.
Нейросетевые алгоритмы используются для создания реалистичных и автономных виртуальных персонажей. Они способны анализировать данные о поведении и предпочтениях целевой аудитории, а затем адаптировать свои действия и ответы соответствующим образом. По сути – это амбассадоры бренда в цифровом пространстве, которые помогают аудитории с вопросами и проблемами, а также создают уникальный и запоминающийся пользовательский опыт.
Нейросетевые алгоритмы используются для создания реалистичных и автономных виртуальных персонажей. Они способны анализировать данные о поведении и предпочтениях целевой аудитории, а затем адаптировать свои действия и ответы соответствующим образом. По сути – это амбассадоры бренда в цифровом пространстве, которые помогают аудитории с вопросами и проблемами, а также создают уникальный и запоминающийся пользовательский опыт.
Разработка голосовых помощников и чат-ботов с использованием нейросетей позволяет создать более естественное и интерактивное взаимодействие с аудиторией.
Голосовые помощники, такие как Siri, Alexa, Google Assistant и другие, используют нейросетевые алгоритмы для распознавания речи и понимания команд пользователей. Они могут помочь аудитории в поиске информации о бренде, ответить на вопросы, предоставить рекомендации или даже выполнить определенные задачи.
Чат-боты, с другой стороны, являются программными приложениями, способными имитировать разговор с человеком через текстовый интерфейс. Они могут быть использованы для общения с аудиторией бренда, отвечать на вопросы, предоставлять информацию о продуктах или услугах, помогать с выбором или совершением покупок.
Голосовые помощники, такие как Siri, Alexa, Google Assistant и другие, используют нейросетевые алгоритмы для распознавания речи и понимания команд пользователей. Они могут помочь аудитории в поиске информации о бренде, ответить на вопросы, предоставить рекомендации или даже выполнить определенные задачи.
Чат-боты, с другой стороны, являются программными приложениями, способными имитировать разговор с человеком через текстовый интерфейс. Они могут быть использованы для общения с аудиторией бренда, отвечать на вопросы, предоставлять информацию о продуктах или услугах, помогать с выбором или совершением покупок.
Система мониторинга, например, магазинов и торговых точек, может использовать нейросети для расшифровки аудиозаписей разговоров с клиентами, анализа фото и видео из торговых залов. Так тоже можно получить ценную информацию о взаимодействии клиентов с брендом, о их предпочтениях и потребностях.
Нейронные сети, включая различные типы моделей, предоставляют мощные инструменты для применения в нейробрендинге. Они позволяют анализировать и понимать связи между элементами бренда, а также создавать контент, основанный на структуре и характеристиках брендовых материалов.
Это открывает новые возможности для оптимизации маркетинговых стратегий, создания персонализированного контента и визуализации брендовой идентичности.
Это открывает новые возможности для оптимизации маркетинговых стратегий, создания персонализированного контента и визуализации брендовой идентичности.
ВИДЫ (ТИПЫ) НЕЙРОСЕТЕЙ
В зависимости от конкретной задачи брендинга, таких как, к примеру, анализ эмоциональных реакций на бренд, создание контента или прогнозирование поведения аудитории, может потребоваться определенная архитектура нейросети.
Таким образом, нейросети бывают следующих видов (и это далеко не весь список):
Таким образом, нейросети бывают следующих видов (и это далеко не весь список):
Персептроны
Простая нейронная сеть, которая использует один нейрон для преобразования необработанных входных данных в выходные данные. Эту модель обычно можно найти в учебных материалах или библиотеках машинного обучения.
Perceptron
P
Многослойные персептроны
Нейронная сеть с прямой связью, представляет собой модель глубокого обучения, состоящую из нескольких скрытых слоев. В отличие от однослойного персептрона, MLP становится более точным, учась на собственных ошибках. Такой тип удобен для персонализации новостных лент, имейл-рассылок или для распознавания речи, где словесный звук надо преобразовать в письменный текст.
Multilayer perceptron
MLP
Сверточные
Тип ИИ, который обрабатывает данные, используя фильтры для выявления особенностей и шаблонов в изображениях или других типах данных. Подходят для обработки контента и создания визуальных элементов бренда, таких как логотипы, иконки и графические элементы.
Convolutional Neural Networks
CNN
Глубокие
Сложные модели машинного обучения, состоящие из множества последовательно соединенных слоев нейронов, которые позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы данных с высокой степенью сложности и абстрактности. Они используются для различных задач в брендинге, включая обработку изображений, распознавание речи и анализ текста.
Deep Neural Networks
DNN
Генеративно-состязательные
Модели ИИ, состоящие из конкурирующих нейронных сетей - генератора и дискриминатора, которые сотрудничают, чтобы создавать реалистичные и оригинальные данные, такие как изображения, звуки или тексты, на основе обучающих данных. Используются для создания новых визуальных элементов, таких как изображения, текстуры и дизайн.
Generative Adversarial Networks
GAN
Рекуррентные
Модели ИИ, способные обрабатывать и анализировать последовательные данные, такие как тексты, речь или временные ряды, благодаря своей способности сохранять информацию о предыдущих состояниях в процессе обработки. Они могут быть использованы для анализа текста и создания текстового контента, такого как названия продуктов, слоганы и описания.
Recurrent Neural Networks
RNN
Автокодировщики
Это нейронные сети, которые обучаются восстанавливать входные данные, стремясь минимизировать ошибку восстановления. Они используются для извлечения и кодирования ключевых признаков в данных, что может быть полезно для сжатия информации, изучения скрытых представлений и генерации новых данных. Могут быть полезны для анализа и сжатия данных бренда, а также для создания новых вариантов дизайна и визуальных элементов.
Autoencoders
AE
Рекуррентные Автокодировщики
Это вариант автокодировщиков, которые используют рекуррентные нейронные сети для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды. Они позволяют моделировать зависимости и контекст в последовательных данных, что способствует более эффективному кодированию и восстановлению информации. Эти сети могут использоваться для анализа последовательных данных, таких как пользовательское поведение или временные ряды, чтобы выявить тренды и понять предпочтения аудитории.
Recurrent Autoencoders
RAE
вариационные автокодировщики
Тип автокодировщиков, который использует использует вероятностный подход для кодирования и генерации данных в скрытом пространстве. Эти модели могут понадобиться для генерации новых вариантов дизайна и визуальных элементов, учитывающих стиль и предпочтения аудитории.
Variational Autoencoder
VAE
Сети долгой краткосрочной памяти
Архитектура, которая способна эффективно обрабатывать и моделировать последовательные данные, сохраняя информацию о долгосрочных зависимостях. Они также используются для анализа последовательных данных и прогнозирования трендов.
Long Short-Term Memory Networks
LSTM
Графовые
Модель, способная обрабатывать и анализировать структурированные данные, представленные в виде графов, и использовать информацию о связях между узлами для более эффективного предсказания и обработки. Могут быть полезны для анализа сложных взаимосвязей. Например, они могут быть использованы для анализа соцсетей и взаимодействия аудитории с брендом или сети поставщиков или партнеров бренда, выявления взаимосвязей и оптимизации сотрудничества.
Graph Neural Networks
GAN
Рекурсивные
Вид нейронных сетей, которые могут обрабатывать структурированные данные, такие как "деревья" или графы. Могут использоваться для анализа связей и взаимодействий между элементами бренда, а также для генерации контента, основанного на структуре брендовых материалов.
Recursive Neural Networks
RecNN
Трансформеры
Тип, который обрабатывает последовательности данных без использования рекуррентных связей. Применяются для анализа и генерации текстовых данных, включая названия продуктов, слоганы, описания и другие элементы бренда, основанные на тексте.
Transformer Networks
TN
Гибридные
Комбинация различных видов нейронных сетей, объединенных в одну модель. Они сочетают в себе преимущества разных архитектур и используются для решения сложных задач, которые требуют обработки разнообразных типов данных или учета различных аспектов задачи.
Hybrid Neural Networks
HNN
Когда мы заставим бизнес-сети функционировать аналогично нейронным сетям и сетям мицелия, наш мир станет лучше.
Хендрит Ванлон Смит-младший
генеральный директор Mayflower-Plymouth
Volkswagen
С 2016 года компания Blackwood Seven, используя искусственный интеллект, занимается продвижением легковых моделей Volkswagen. Их нейросеть осуществляет предиктивную аналитику, а полученные данные помогают определить оптимальные стратегии запуска рекламных кампаний и распределения бюджета. Нейросеть анализирует различные факторы, такие как стоимость топлива, потребительский интерес к конкретным моделям автомобилей и цены конкурентов.
Благодаря этому партнерству Volkswagen смог увеличить продажи модели !UP на 14%, а в некоторых случаях даже на 20%.
ТОП-20 инструментов на основе нейросетей для задач брендинга
В контексте развития новых технологий и постоянных изменений в поведении потребителей, понимание и применение нейросетей становится крайне важным для достижения конкурентных преимуществ.
ChatGPTДиалоговая модель ИИ, разработанная OpenAI на основе архитектуры Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3). Предназначен для ответов на текстовые запросы на естественном языке. Функционал использования почти безграничен: от анализа ЦА до написания промтов для других нейросетей.
DALL-E
По сути, — это версия GPT-3 с 12 млрд параметров, обученная генерировать антропоморфных животных и людей, объекты, а также правдоподобно объединять несвязанные концепции и преобразовывать существующие изображения. В отличие от других конкурентов учитывает контекст описания, что делает результаты работы более реалистичными.
Midjourney
Самая популярная нейросеть для изображений на данный момент. Она создает картинки в хорошем качестве и с высокой детализацией. Понимает стили разных периодов и художников. Одна из ее работ даже выиграла в художественном конкурсе в США. Генерация изображений происходит через мессенджер Discord.
Runway + Gen-1
Два проекта от Runway с огромным функционалом. Здесь есть трекинг движений, удаление фона и объектов, замедленная съемка, интерполяция кадров, анимирование текста и многое другое. Еще здесь можно генерировать изображения по описанию и менять их стиль. Gen-1 умеет заменять объекты в кадре и добавлять стилизацию.
Looka
Может создать полноценный брендбук: от логотипа до визитных карточек, шаблонов постов и дизайнерских кейсов. Также это отличный источник для вдохновения, который содержит шаблоны логотипов известных брендов по отраслям.
Brandmark + NamelixNamelix от Brandmark.io помогает придумывать нейминг для брендов и работает в паре с одноименной программой Brandmark, которая может доработать этот нейминг визуально и создать полноценный логотип, дизайн визитных карточек и т.д.
Autodraw
Подходит для создания рисунков и иллюстраций: конвертирует черновые "каракули" в полноценные картинки. Графический редактор внтури поможет создать простые эмблемы и иконки.
Tome
Создает презентации с нуля или на основе готовых макетов. Достаточно ввести название темы, и система сгенерирует слайды с текстом и картинками. Презентация будет на английском, но тексты можно перевести и заменить.
This Person Does Not Exist
Генератор фотографий людей, которых не существует. Создает реалистичные фото мужчин и женщин разного возраста. Картинки генерируются случайным образом, подходящие варианты можно скачать.
Kandinsky 2.1
Последняя версия одноименной нейросети от Сбера. Создает изображения в различных стилях на основе текстовых запросов. Основным преимуществом является поддержка русского языка.
Let's Enhance
Нейросеть, которая помогает улучшать качество изображений. Способна увеличивать до 512 мегапикселей, улучшая разрешение и четкость.
DeepL
Нейронный машинный переводчик, который качественно переводит тексты. Доступно более 30 языков, в том числе русский. Работать можно в браузере, но есть также десктопное и мобильное приложение.
CopyMonkey
Русскоязычная нейросеть, которая генерирует тексты в разных форматах. Чтобы создать текст, нужно выбрать шаблон и указать вводные данные, например, тематику и ключевые слова для статьи, есть функция массовой генерации описаний товаров (чтобы использовать ее, в сервис загружают каталог).
Anyword
Не только создает тексты, но и прогнозирует их производительность, повышает конверсию и трафик со статей и постов. Еще анализирует целевую аудиторию и оптимизирует тексты под запросы пользователей. Подойдет и для коротких постов, и для заметок побольше.
Dynamic Yield
Проверяет сайты на привлекательность, оценивая с точки зрения обычного пользователя и веб-разработчика. Учитывает структуру сайта по 125 параметрам и дает оценку от 1 до 10. Также учитывает микроразметку и базовое SEO, адаптивность под разные экраны, цвета, шрифты, изображения, структурированность информации.
WebScore AI
Сервис на базе нейросети от команды uKit Group. Фишкой является функция оценки привлекательности сайта. Пока работает не идеально и не для всех сайтов: например, оценка некоторых онлайн-витрин может быть понижена, если они используют много всплывающих сообщений или очень плотно размещен контент.
Rationale
Нейросеть, помогающая принимать трудные решения и проводить аналитику. Перечисляет плюсы и минусы каждого решения компании, проводит многокритериальный, причинно-следственный и SWOT-анализ.
Synthesia.io
Создает видеоряд по текстовому описанию, в котором аватар читает необходимый материал. Пользователь может выбрать одного из 125 аватаров (или создать своего), которые говорят более, чем на 120 языках. Также доступны шаблоны видео, музыкальные треки и фоны.
ZvukogramСинтезатор речи на нейросетях: переводит текст в речь и таким образом помогает создавать подкасты и аудио дорожки для видео.
Xiaoice
Чат-бот на основе нейросетей, разработанный Microsoft. Создает естественные и живые разговоры с пользователями. Обладает способностью понимать и анализировать текстовые вводы, а также генерировать контекстно-зависимые ответы.
Интересное наблюдение: несмотря на то, что все вышеперечисленные нейросети полезны для задач брендинга, большинство из них не имеют даже своего логотипа.
В 2022 году слово «нейросети» в поиске Google искали чаще, чем за последние пять лет. Рынок технологии растет: если в 2020 году это было $14 млрд, то к 2030 по прогнозам объем дойдет до 152 млрд.
Google Nest
Это линейка умных устройств для дома, разработанных компанией Google. Она включает в себя разнообразные устройства, такие как умные термостаты, системы видеонаблюдения, видеозвонки, умные колонки и дисплеи.
Их продукты используют нейросетевые алгоритмы для автоматической настройки и оптимизации энергопотребления в доме. Благодаря этому, потребление энергии сокращается, что помогает снизить негативное влияние на окружающую среду и улучшить энергоэффективность.
Бренд Nest активно пропагандирует концепцию "умного дома" и помогает людям принимать экологически более осознанные решения, что влияет на восприятие бренда как инновационного и заботящегося о природе.
Их продукты используют нейросетевые алгоритмы для автоматической настройки и оптимизации энергопотребления в доме. Благодаря этому, потребление энергии сокращается, что помогает снизить негативное влияние на окружающую среду и улучшить энергоэффективность.
Бренд Nest активно пропагандирует концепцию "умного дома" и помогает людям принимать экологически более осознанные решения, что влияет на восприятие бренда как инновационного и заботящегося о природе.
Нейросети, искусственный интеллект и машинное обучение являются тесно связанными, но не синонимичными понятиями.
AI
искусственный интеллект
Относится к широкой области знаний, изучающей системы, которые имитируют человеческое поведение, включая данные, программы и технологии.
ML
Машинное обучение
Является методом создания искусственного интеллекта.
NN
Нейросети
Один из подходов в машинном обучении, основанный на математической модели, имитирующей работу мозга.
Искусственный интеллект и машинное обучение позволили людям создавать нейронные сети, которые следуют человеческой модели поведения. Это открыло новые горизонты для маркетинга и брендирования, позволяя компаниям лучше понимать свою аудиторию и создавать не только более персонализированные и привлекательные стратегии, но и уникальные продукты.
Первые NFT кроссовок, созданные ИИ
В конце 2022 года мы увидели запуск кроссовок NFT , на 100% созданных с помощью ИИ — первой в своем роде линейки кроссовок NFT.
ИИ изучил тысячи существующих пар кроссовок, созданных людьми, чтобы воссоздать уникальные футуристические модели, которых раньше никто не видел.
ИИ изучил тысячи существующих пар кроссовок, созданных людьми, чтобы воссоздать уникальные футуристические модели, которых раньше никто не видел.
По исследованиям McKinsey & Company 60% финтех-компаний уже в 2020 году использовали в работе Al-проекты, а более 61% маркетологов использовали ИИ в своей маркетинговой деятельности. Количество разработок, партнерств и стартапов растет во всех сферах, как и объемы инвестиций в технологию: только в генеративный ИИ в первом квартале 2023 года инвестировали $2,3 млрд против $613 млн за аналогичный период в прошлом году.
ИИ в киноиндустрии
Потребность в ИИ может также возрасти в кинопроизводстве, где кинокомпании уже обращаются к инструментам анализа аудитории для поиска лучших сюжетов для своих следующих фильмов.
Screenvision Media представила рекламодателям свою собственную Cinelytics в 2022 году, в то время как Warner Bros. ранее использовала аналогичную технологию для прогнозирования продаж билетов.
Еще в 2018 году компания 20th Century Fox совместно с Лабораторией передовых решений Google разработала Merlin Video, чтобы прогнозировать интерес своих кинозрителей на основе изучения трейлеров фильмов с помощью ИИ.
Кроме того, Netflix использует историю просмотров своих подписчиков, чтобы предложить, что смотреть дальше.
В то время как 62% потребителей выразили обеспокоенность по поводу предвзятости ИИ, 69% респондентов опроса Salesforce заявили, что они открыты для его использования брендами, если это улучшит их покупательский опыт. Эта тенденция сохранится, учитывая, что 91% потребителей уже взаимодействуют с чат-ботами , большинство из которых являются ботами с искусственным интеллектом.
Основные проблемы и риски
Хотя существуют достоверные исследования, нейромаркетинг, а вместе с ним и нейробрендинг, все еще широко считаются псевдонаучными из-за насыщения компаниями, маскирующимися под научную деятельность, и полагающимися на шумиху вместо нейронауки.
Журналист Стивен Пул красочно описывает распространение практики "взлома мозга" — часто доступной потребителям через самоучители — как часть явления "нейробредней" или "интеллектуальной чумы". Он утверждает, что искаженные и выборочные чтения карты мозга не должны называться наукой только для того, чтобы продать больше таких данных.
Джозеф Туроу, профессор коммуникаций в Университете Пенсильвании, отвергает нейромаркетинг как последнюю реинкарнацию трюковой рекламы, использующей разную технику для просвещения потребителей о их собственных желаниях и потребностях.
По данным Forbes, некоторые риски ИИ включают репутационные и операционные проблемы, отсутствие нормального правового регулирования и потенциальные серьезные сбои в работе компаний.
Также в обществе все чаще говорят о рисках введения в заблуждение и неправильного информирования со стороны брендов, это объясняется следующими моментами:
Джозеф Туроу, профессор коммуникаций в Университете Пенсильвании, отвергает нейромаркетинг как последнюю реинкарнацию трюковой рекламы, использующей разную технику для просвещения потребителей о их собственных желаниях и потребностях.
По данным Forbes, некоторые риски ИИ включают репутационные и операционные проблемы, отсутствие нормального правового регулирования и потенциальные серьезные сбои в работе компаний.
Также в обществе все чаще говорят о рисках введения в заблуждение и неправильного информирования со стороны брендов, это объясняется следующими моментами:
Проблемы с достоверностью и репрезентативностью
Достоверность исследований определяют статистическими методами. Альтернативный вариант — рассчитать вероятность ошибки. Но из-за обычно небольшой выборки людей (10–50–100 добровольцев) нейромаркетинговые исследования не могут сформировать серьезную доказательную базу и дают результаты с ограниченными возможностями научного применения.
Плюс к этому подавляющее большинство информации публикуется нейромаркетинговыми компаниями или учеными, работающими на этих предприятиях. В результате выводы могут быть предвзятыми в пользу самих компаний, что ставит под угрозу достоверность этих выводов.
Плюс к этому подавляющее большинство информации публикуется нейромаркетинговыми компаниями или учеными, работающими на этих предприятиях. В результате выводы могут быть предвзятыми в пользу самих компаний, что ставит под угрозу достоверность этих выводов.
Ограниченная применимость
Методы нейробрендинга имеют ограниченную применимость, связанную с определенными контекстами и группами людей.
Результаты исследований могут быть неприменимыми для широкой аудитории или в различных ситуациях, так как каждый человек уникален и его мозг реагирует индивидуально. Кроме того, контекст играет важную роль, так как условия и ситуации могут влиять на восприятие и реакцию человека на брендовые стимулы.
Результаты исследований могут быть неприменимыми для широкой аудитории или в различных ситуациях, так как каждый человек уникален и его мозг реагирует индивидуально. Кроме того, контекст играет важную роль, так как условия и ситуации могут влиять на восприятие и реакцию человека на брендовые стимулы.
Некоторые из самых громких имен в области технологий призывают лаборатории искусственного интеллекта прекратить обучение самых мощных систем ИИ как минимум на шесть месяцев, ссылаясь на «серьезные риски для общества и человечества».
Илон Маск был среди десятков технологических лидеров, профессоров и исследователей, подписавших письмо, которое было опубликовано некоммерческой организацией Future of Life Institute, поддерживаемой Маском. Письмо пришло всего через две недели после того, как OpenAI анонсировала GPT-4, еще более мощную версию технологии, которая лежит в основе вирусного инструмента чат-ботов с искусственным интеллектом ChatGPT. В первых тестах и демонстрации компании технология была показана при составлении судебных исков, сдаче стандартных экзаменов и создании работающего веб-сайта из нарисованного от руки эскиза.
В письме говорилось, что пауза должна применяться к системам ИИ, «более мощным, чем GPT-4». В нем также говорится, что независимые эксперты должны использовать предложенную паузу для совместной разработки и внедрения набора общих протоколов для инструментов ИИ, которые безопасны «вне разумных сомнений».
Илон Маск был среди десятков технологических лидеров, профессоров и исследователей, подписавших письмо, которое было опубликовано некоммерческой организацией Future of Life Institute, поддерживаемой Маском. Письмо пришло всего через две недели после того, как OpenAI анонсировала GPT-4, еще более мощную версию технологии, которая лежит в основе вирусного инструмента чат-ботов с искусственным интеллектом ChatGPT. В первых тестах и демонстрации компании технология была показана при составлении судебных исков, сдаче стандартных экзаменов и создании работающего веб-сайта из нарисованного от руки эскиза.
В письме говорилось, что пауза должна применяться к системам ИИ, «более мощным, чем GPT-4». В нем также говорится, что независимые эксперты должны использовать предложенную паузу для совместной разработки и внедрения набора общих протоколов для инструментов ИИ, которые безопасны «вне разумных сомнений».
Есть множество примеров негативного использования, как инструментов нейронауки в целом, так и нейросетей в частности, ниже лишь несколько из них:
- 1
Проблемы этики и эмпатии
В 2016 году Microsoft запустила чат-бота Tay на платформе Twitter. Этот бот был создан для имитации разговора с молодыми пользователями и самообучения на основе их сообщений.
Однако, вскоре после запуска, Tay начала выдавать оскорбительные, расистские и неприемлемые сообщения. Это произошло из-за того, что Tay была подвержена влиянию негативного контента и провокаций со стороны пользователей Twitter. В результате Microsoft вынужден был отключить Tay всего через 16 часов после ее запуска. - 2
Искажение данных
Крейг Беннетт, нейробиолог из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, в 2017 году написал отчет о том, как пропустил мертвого атлантического лосося через аппарат МРТ. Результат показал сигналы активности мозга, подобные тем, которые нейромаркетологи видят при тестировании рекламы на потребителях.«Можно сказать, что лосось предпочитал одну марку арахисового масла другой», — говорит Беннетт. «Но он был мертв».
- 3
Нарушение авторских прав
Несколько художников подали в суд на сервисы генерации изображений Midjourney и Stable Diffusion, также на площадку для творчества DeviantArt, которая использует собственную нейросеть DreamUp. Заявители считают, что нарушается авторское право, потому для обучения систем использовались тысячи изображений из интернета.
Против нейросети выступили художники платформы ArtStation и провели акцию протеста — выгружали на платформу картинки с перечеркнутым AI (искусственный интеллект). Причина недовольства — появление на сайте «творчества» роботов наравне с авторским контентом.
- 4
Ограничение обмена данными
Под видом анонимности клиентов и защиты данных крупные корпорации ограничивают обмен информацией между аналитиками и сайтами. К ним относятся Safari и Firefox, а в 2023 году Chrome начнет блокировать сторонние файлы cookie.
Главным последствием таких действий является не безопасность людей, а формирование нового типа рекламного рынка, где крупные компании станут монополистами. Любая браузерная экосистема социальных сетей может собирать аналитику только на своих инструментах, без доступа к данным на других сайтах. Такой метод направлен на то, чтобы узнать больше о потребителях за пределами своей экосистемы.
- 5
Потеря конфиденциальности данных
Компания Facebook также столкнулась с негативными последствиями использования инструментов искусственного интеллекта и нейросетей. В 2018 году был обнародован скандал с утечкой данных, связанный с аналитической компанией Cambridge Analytica.
С помощью нейросетей и алгоритмов машинного обучения, Facebook позволял доступ третьим лицам к личным данным миллионов пользователей, что было использовано Cambridge Analytica для создания профилей избирателей и манипуляции выборами. - 6
Сложности в кибербезопасности
Еще одной печальной стороной является возможность злоупотребления хакерами, которые могут сократить полный жизненный цикл своих атак с нескольких недель до нескольких дней или даже часов, как отмечает отчет McKinsey.
По мере того, как все больше отраслей применяют искусственный интеллект, возникает угроза хакерских атак на критически важную инфраструктуру, включая гражданские объекты, обеспечивающие энергией и водоснабжением дома. В то же время, как более маленькие и менее защищенные организации продолжают оставаться уязвимыми перед такими атаками. - 7
Нарушение личных границ человека
Компания PepsiCo также столкнулась с негативным опытом использования инструментов нейробрендинга в своей кампании. В одной из рекламных акций, известной как "Pepsi Challenge", они использовали нейромаркетинговые методы, чтобы создать ассоциацию между их товаром и положительными эмоциями. Однако, результаты оказались неожиданными и неблагоприятными.
Реклама вызвала негативные реакции и недовольство у некоторой части потребителей. Они считали, что PepsiCo пытается манипулировать их эмоциями и обмануть их с помощью нейромаркетинговых техник. Кампания столкнулась с обвинениями в недостатке этики и использовании манипулятивных приемов для продвижения своих товаров. - 8
Безответственное отношение к экологии
В 2015 году с компанией Volkswagen случился скандал, когда стало известно, что они манипулировали данными выбросов загрязняющих веществ в своих дизельных автомобилях.
Используя ИИ и программное обеспечение, в Volkswagen было разработало устройство, которое могло обнаруживать, когда автомобиль находится на тестовом полигоне, и автоматически переключаться в режим, который улучшал показатели выбросов. Однако на дороге автомобили продолжали загрязнять окружающую среду гораздо больше, чем допустимо.
Перспективы и тренды
Несмотря на все проблемы, перспективы развития нейромаркетинга и брендинга остаются более чем обнадеживающими.
С развитием технологий и доступности данных, компании получают все больше возможностей для анализа и понимания предпочтений потребителей. В этом контексте, концепция нейробрендинга, хотя и находится на начальной стадии развития, обладает значительным потенциалом.
Исследователи уверены в перспективах и экономической выгоде, которые это может принести. Нейробрендинг может стать мощным инструментом для достижения впечатляющего успеха в современной конкурентной индустрии.
Исследователи уверены в перспективах и экономической выгоде, которые это может принести. Нейробрендинг может стать мощным инструментом для достижения впечатляющего успеха в современной конкурентной индустрии.
Предпосылки развития нейромаркетинга и нейробрендинга:
Позволил на основе синергии знаний из области маркетинга, брендинга, нейробиологии, экономики и психологии расширить понимание потребительского поведения.
Это предпочтительнее более субъективных методов исследования (например, опросов, фокус-групп).
Благодаря комплексному использованию диагностических, так и прикладных оценочных исследований, появилась возможность предоставить всестороннюю оценку поведенческих реакций
Тренды в применении нейромаркетинга указывают на развитие персонализированных и целенаправленных стратегий брендинга. Кроме того, с появлением новых инновационных инструментов, основанных на искусственном интеллекте и нейросетях, нейробрендинг становится еще более перспективным. Эти тенденции подтверждают неизбежность эволюции и применения новых подходов в сфере брендинга с использованием нейромаркетинга.
Архетипизация бренда с применением нейронных сетей
Архетипы, основанные на теории психолога Карла Юнга, представляют собой универсальные символические образы и роли, которые пересекают культурные и временные границы. Они отражают глубинные аспекты человеческой психики и влияют на наше восприятие, взаимодействие и понимание мира вокруг нас. Благодаря их универсальности, архетипы имеют мощный потенциал в контексте брендинга и маркетинга.
Когда бренды используют архетипы, они создают эмоциональные связи и отношения с потребителями. Архетипы позволяют брендам строить цельные и неповторимые истории, которые активизируют эмоции, вызывают сопереживание и узнаваемость у целевой аудитории.
С использованием нейросетей, бренды могут более точно и глубже анализировать данные, связанные не только с архетипами, но и другими вариантами типирования, чтобы лучше понять их влияние на потребителей. Нейросети способны обрабатывать огромные объемы информации и выявлять скрытые закономерности, которые могут быть полезны для определения наиболее релевантных типов для бренда и его целевой аудитории.
Когда бренды используют архетипы, они создают эмоциональные связи и отношения с потребителями. Архетипы позволяют брендам строить цельные и неповторимые истории, которые активизируют эмоции, вызывают сопереживание и узнаваемость у целевой аудитории.
С использованием нейросетей, бренды могут более точно и глубже анализировать данные, связанные не только с архетипами, но и другими вариантами типирования, чтобы лучше понять их влияние на потребителей. Нейросети способны обрабатывать огромные объемы информации и выявлять скрытые закономерности, которые могут быть полезны для определения наиболее релевантных типов для бренда и его целевой аудитории.
Low-code и no-code
По статистике, компании, использующие AI и ML, могут поддерживать тенденции роста в 2023-2024 годах. Основная проблема заключается в нехватке квалифицированных кадров; поэтому внедрение технологий происходит медленнее. Технологии low-code или no-code позволяют восполнить этот пробел.
Low-code позволяет профессионалам без опыта работы с ИИ реализовывать приложения машинного обучения и искусственного интеллекта. No-code предлагает простой интерфейс для управления более сложными системами. Спрос на разработчиков и квалифицированных сотрудников ИИ увеличивает потребность в приложениях с низким кодом. Подобные технологии — один из главных трендов 2023 года благодаря гибкости, скорости и экономии ресурсов.
Инсайты для разработки сайтов
Вниз лучше, чем вбок
Эксперты по UX сходятся во мнении, что горизонтальные макеты веб-сайтов менее эффективны, чем традиционные вертикальные страницы. Формат «сверху вниз» задействует мозг и побуждает потребителей продолжать прокручивать страницу, особенно со своих смартфонов.Посыл в избегании потерь
Исследование, проведенное в ИСМ Университете менеджмента и экономики, показало, что тактики, связанные с избеганием потерь, приводят к наибольшему увеличению конверсий, а также к наивысшим средним показателям для максимизации просмотров страниц на платформе электронной коммерции.
Тексты типа "Блюдо уже зарезервировано! Не упустите возможность заказать!" привлекали больше трафика, чем- эффект обратного отсчета ("Закажите свое блюдо за [x время], и мы доставим его вам к [y времени]!"),
- эффект "присоединяйтесь к успеху" ("Это блюдо уже доставлено более 100 клиентам! Будьте одним из них - заказывайте сейчас!") и
- эффект увеличения выгоды ("Чем быстрее вы заказываете, тем быстрее получаете!").
Запоминающиеся заголовки
Заголовки – это "приманки", написанные для привлечения внимания и получения кликов. Исследователи из Университетского колледжа Лондона провели исследование, которое показало, что уместные и остроумные заголовки окупаются. Результаты выявили предпочтение блог-постам, которые включали в свои заголовки оригинальные игры слов, прием, который исследование назвало "гиппокампальными заголовками".
В качестве примеров используются известные фразы и сочетаются с тематически связанными сюжетом истории, такие как "Практика делает Патрона" для популярного бренда алкогольных напитков или "Дом, умный дом" для технологических устройств в доме. Когда знакомая фраза изменяется, это создает "эффект сюрприза", активизируя гиппокамп и привлекая внимание нашего мозга.
Domino’s Pizza
Компания начала сотрудничать с генератором контента Phrasee. Его задачей является написание цепляющих заголовков push-уведомлений и имейлов. Пока нововведение работало в тестовом режиме, поэтому контент, созданный ИИ, видели только жители Ирландии и Великобритании.
Domino’s использует нейросети для увеличения количества клиентов и повышения их лояльности. Параллельно с этим продвигается мобильное приложение, которое со временем должно стать главной платформой для оформления заказов. На сегодняшний день Phrasee помог оптимизировать контент. Благодаря контентному генератору на 26% увеличился коэффициент открытия электронных писем, а средний коэффициент кликов увеличился на 57%.
Vsemayki
Российский бренд, который, по заявлению руководителя подразделения медийной рекламы, применяет нейросети практически во всех сферах работы. Лица, сгенерированные нейросетью, были использованы для рекламных объявлений ипостов в социальных сетях, а также были размещены на главной страницу сайта, таким образом уже сейчас 15% рекламных материалов и 40% текстов компании создаются при помощи нейронных сетей.
Помимо этого, Vsemayki представили интересный для многих кейс: в январе 2023 года в компании была разработана целая коллекция принтов, полностью сгенерированных нейросетью. За последние месяцы было продано более 15 000 изделий с уникальными дизайнами.
Российский бренд, который, по заявлению руководителя подразделения медийной рекламы, применяет нейросети практически во всех сферах работы. Лица, сгенерированные нейросетью, были использованы для рекламных объявлений ипостов в социальных сетях, а также были размещены на главной страницу сайта, таким образом уже сейчас 15% рекламных материалов и 40% текстов компании создаются при помощи нейронных сетей.
Помимо этого, Vsemayki представили интересный для многих кейс: в январе 2023 года в компании была разработана целая коллекция принтов, полностью сгенерированных нейросетью. За последние месяцы было продано более 15 000 изделий с уникальными дизайнами.
Исследование Mordor Intelligence показывает, что мировой рынок нейромаркетинга в 2020 году оценивался в $1 158,37 млн, а в 2026 году — в $1 896 млн. Прогноз для рынка будет находиться на траектории роста 15,6% в течение следующих нескольких лет, до 2026 года, согласно платформе рыночной аналитики Report Linker.
VR в качестве инструмента нейробрендинга
Виртуальные экспозиции возможно использовать и для нейромаркетинговых исследований, поскольку виртуальный формат буквально создает для них все необходимые условия: наличие датчиков в VR-оборудовании и большой поток посетителей площадок.
При условии заинтересованности компании в исследовании возможно представить все эти тестируемые варианты продукции (рекламы) внутри 3D-тура и изучить реакцию «на месте». Таким образом, VR-площадка дает возможность провести масштабное исследование с применением методов нейромаркетинга, что займет небольшое количество времени и будет не таким затратным, как сейчас.
При условии заинтересованности компании в исследовании возможно представить все эти тестируемые варианты продукции (рекламы) внутри 3D-тура и изучить реакцию «на месте». Таким образом, VR-площадка дает возможность провести масштабное исследование с применением методов нейромаркетинга, что займет небольшое количество времени и будет не таким затратным, как сейчас.
Нейромаркетинг провоцирует консьюмеризм, заставляя нас постоянно хотеть большего и больше тратить. При этом технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами. Прошло всего около 13 лет с момента выхода iPhone, а он уже прочно вошел в нашу повседневную жизнь. Развитие нейросетей и ИИ – живая история и в скором времени эти нейроинструменты станут более открытыми и доступными для всех.
Все эти технологии открывают новые горизонты для брендинга и формируют новую отрасль под названием "нейробрендинг". Становится все более возможным быстро и качественно анализировать и интерпретировать данные о предпочтениях и реакциях потребителей, а затем создавать эффективные стратегии брендинга, основанные на этих знаниях.
Автор статьи
Мария Глазкова
22.05.2023
Статья была написана на 50% с помощью ChatGPT
1. Мартин Линдстром «Buyology. Увлекательное путешествие в мозг современного потребителя»
2. Мартин Линдстром «Вынос мозга! Как маркетологи манипулируют нами и убеждают покупать их товары»
3. Роджер Дули «Нейромаркетинг. Как влиять на подсознание потребителей»
4. Гарри Беквит «Без раздумий. Скрытые силы, заставляющие нас покупать»
5. Дуглас Ван Прает «Бессознательный брендинг»
6. Peter Steidl «Neurobranding»
2. Мартин Линдстром «Вынос мозга! Как маркетологи манипулируют нами и убеждают покупать их товары»
3. Роджер Дули «Нейромаркетинг. Как влиять на подсознание потребителей»
4. Гарри Беквит «Без раздумий. Скрытые силы, заставляющие нас покупать»
5. Дуглас Ван Прает «Бессознательный брендинг»
6. Peter Steidl «Neurobranding»