Персонализированный маркетинг: как AI помогает находить клиентов

Меня зовут Роман Ковалев, я совладелец рекламного агентства Ковалева уже 16 лет. Мы с братом строим это агентство, мы занимаемся большим количеством вещей в интернете, в частности поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, контент-маркетингом, созданием сайтов, медийкой, аналитикой, в общем много что делаем в области цифрового маркетинга.

Еще я создаю уроки, записываю видео по маркетингу и нейросетям, активно выступаю на различных профильных конференциях. В этой статье я расскажу, как работает персонализированный маркетинг и как успешно использовать нейросети в этой сфере.

Немного о маркетинге

Персонализированный маркетинг — это не просто таргетированная реклама, а более широкая стратегия адаптации контента под аудиторию. Когда мы говорим о персонализации, важно учитывать не только конкретного человека, но более узкие сегменты внутри целевой аудитории, у которых схожие триггеры. Это могут быть тексты, видео, визуальные материалы – всё, что можно адаптировать под восприятие людей с определенными потребностями.

Конечно, существуют примеры гиперсегментации, как, например, реклама во «ВКонтакте», где на картинке часов показывается дата рождения пользователя и его знак зодиака: «Ты Водолей, родился 9 февраля — купи эти часы». Но мне интереснее рассматривать персонализированный маркетинг шире, как возможность разбить аудиторию на сегменты, настроить под них правильное общение. Искусственный интеллект в этом процессе играет ключевую роль: он ускоряет поиск сегментов и помогает адаптировать контент, предложения, товары под конкретные группы людей.

Изображение — neiros.ru

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК нейросети DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Пример использования ИИ

Расскажу такую историю, она случилась еще в 2016 году. Это примечательно, если учитывать, что нейросети стали массово использоваться только в 2023-м. Есть такая компания «Очкарик», они занимаются лазерной коррекцией зрения. И вот они применили нейросети для поиска потенциальных клиентов — загрузили все аватарки пользователей «ВКонтакте» в базу и с помощью компьютерного зрения отфильтровали изображения, на которых люди носили очки. Не солнечные, а именно оптические.

Это позволило компании увидеть целевую аудиторию — людей, у которых уже есть проблемы со зрением, но, возможно, они еще не думали о лазерной коррекции. Результаты эксперимента оказались впечатляющими: стоимость лида (обращения за услугой) сократилась на 75%. Дальше компания тестировала разные креативы, обращаясь к целевой аудитории с разными посланиями, например: «Носишь очки? Возможно, пора задуматься о коррекции». Хотя креативы на этом этапе разрабатывались вручную, сегодня уже можно подключить ИИ и к этому процессу – дать ему вводные и получить идеи, которые могут лучше сработать.

Этот пример показывает, что персонализированный маркетинг с использованием AI – это не просто автоматизация рекламы. Это возможность находить потенциальных клиентов точнее, снижать затраты, увеличивать конверсию за счет более глубокой работы с аудиторией.

О чет-ботах и общении с клиентом

Помимо таргетированной рекламы, важным инструментом вовлечения и удержания пользователей являются чат-боты. Причем не просто шаблонные боты с меню, а интеллектуальные системы, адаптирующие сценарии под интересы пользователей. Нейросети позволяют быстро создавать такие сценарии, прогнозировать поведение клиентов, а также разрабатывать персонализированные ответы для взаимодействия.

Использование ИИ в чат-ботах позволяет не только ускорить создание контента в 5–7 раз, но сделать взаимодействие с ботом более естественным. Вместо стандартных реплик, одинаковых для всех, пользователи получают контент, учитывающий их интересы и поведение.

Что касается генерации персонализированного контента, здесь важен подход к обучению моделей. Например, при генерации цепочек писем для рассылок или сценариев для чат-ботов сначала формируется база знаний. В эту базу загружаются текстовые описания проекта, информация о целевой аудитории, примеры уже использованных материалов, обязательные элементы контента, стилистические требования.

Изображение — carrotquest.io

Для работы с такими задачами используют ChatGPT, Claude, Gemini и другие продвинутые модели. Они обучаются на предоставленных данных: задается tone of voice, стилистика, команды для управления ответами. Например, можно указать: «Пиши как Роман Ковалёв» – модель будет следовать заданному стилю, если в неё загружены соответствующие образцы текстов.

Интерфейс Google Gemini

После обучения нейросеть становится инструментом для копирайтеров: сотрудники получают доступ к обученной модели и используют ее для создания контента. Процесс организуется через табличное распределение задач: каждому сценаристу или копирайтеру назначается определенная тема, а затем они, опираясь на предложенные моделью варианты, адаптируют, дорабатывают материалы под нужды проекта. Это значительно упрощает работу и ускоряет процесс разработки персонализированного контента.

Этика использования нейросетей

Что касается вызовов и этических вопросов о внедрении нейросетей в маркетинг, лично у меня сложностей не возникает. Искусственный интеллект — это всего лишь инструмент ускорения. Да, существуют люди, которые используют сгенерированный материал без редактуры, даже без минимального вычитки. Но до появления AI тоже были случаи, когда бизнес заказывал тексты у копирайтеров за минимальные суммы и получал соответствующее качество. Если же компания инвестирует в хороший контент, обучает нейросети, корректирует результаты и адаптирует материалы, то ИИ становится мощным помощником.

Ключевой фактор — это качество работы с инструментом. Все зависит от того, как вы формулируете запросы, насколько понимаете свою аудиторию и желаемый результат. Если у вас есть четкое видение, вы сможете объяснить ИИ, что вам нужно, и добиться результата. Если же нет – никакие технологии не помогут создать эффективный контент. ИИ лишь отражает уровень компетентности его пользователей. Так что в руках умелого специалиста это отличный инструмент.