Согласно исследованию, информирование потребителей о том, что реклама создана с помощью ИИ, снижает количество кликов

Новое исследование, проведенное учеными из Нью-Йоркского университета и Университета Эмори, демонстрирует резкое различие в эффективности маркетинга с использованием ИИ. Хотя реклама, полностью созданная с помощью ИИ, значительно повышает коэффициент кликабельности (CTR), попытки просто подкорректировать работу человека с помощью ИИ оказываются безрезультатными.

Результаты исследования выявляют существенный разрыв между двумя подходами: реклама, созданная с нуля с помощью ИИ, показывает гораздо лучшие результаты, чем та, где ИИ просто редактирует существующие изображения людей.

В ходе полевого исследования в контекстно-медийной сети Google (GDN) реклама, полностью сгенерированная искусственным интеллектом ^[1], показала на 19 процентов более высокий показатель кликабельности (CTR), чем группа, в которой рекламу демонстрировали люди. GDN размещает баннерную рекламу на миллионах веб-сайтов, в приложениях и видеороликах в зависимости от контекста.

Напротив, реклама, модифицированная с помощью ИИ (использующая такие функции, как заполнение пробелов для изменения фона или лиц), не продемонстрировала улучшений, а иногда и показала худшие результаты.

Творческая свобода приводит к результатам

Исследователи связывают это с ограничениями на вывод. В то время как текстовый ИИ часто работает лучше при редактировании существующего текста, визуальный ИИ работает наоборот.

При модификации существующих изображений модель должна строго следовать установленным правилам. Исследование показывает, что такая реклама, созданная с помощью ИИ, воспринимается потребителями как менее реалистичная. Эта сниженная реалистичность негативно сказывается на намерении совершить покупку.

Если же, с другой стороны, ИИ создается с нуля, он может свободно проектировать визуальные параметры, такие как композиция, цвет, стиль и перспектива. Анализ показывает, что такие полностью сгенерированные рекламные объявления легко воспринимаются с первого взгляда и вызывают более сильное эмоциональное вовлечение.

Эффект усиливается, когда ИИ также создает дизайн упаковки продукта. В экспериментах сочетание рекламы, сгенерированной ИИ, и упаковки, разработанной ИИ, показало наилучшие результаты по намерению совершить покупку и коэффициенту кликабельности. Это говорит о том, что визуальный ИИ наиболее эффективен, когда он комплексно разрабатывает новые рекламные продукты.

Прозрачные надписи снижают количество кликов

Второй важный вывод исследования может оказать еще большее влияние на использование ИИ в маркетинге. Поскольку закон ЕС об ИИ требует четкой маркировки контента, созданного с помощью ИИ ^[2], авторы проверили, как эти метки на самом деле влияют на эффективность.

Результаты показывают прямой конфликт ^[3] между прозрачностью и продажами: когда реклама открыто помечалась как созданная ИИ или отредактированная ИИ, эффективность резко падала. В ходе полевых испытаний раскрытие информации об участии ИИ снизило коэффициент кликабельности примерно на 31,5% по сравнению с рекламой без пометок, созданной людьми. Даже при наличии идентичных изображений, простое знание того, что они созданы ИИ, заставляло потребителей оценивать рекламу ниже.

Эти результаты показывают, что маркетинговым командам следует использовать визуальный ИИ на ранних этапах для создания полноценных концепций, а не для исправления человеческих эскизов на более поздних этапах.

В прошлом году компания OpenAI представила концепцию маркетинга «ИИ в первую очередь» ^[4], которая выходит далеко за рамки создания контента. Компания рассматривает новые модели не просто как инструменты для рутинной работы, а как стратегических партнеров, способных к комплексному анализу и долгосрочному планированию ^[5].

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! ^[6] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[7] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник ^[8]