173 На конференции BROCONF4 Наталья Супрун представила технологии, которые позволяют экономить время и деньги при тестировании креативов. Ее продукт AICAP Predict использует искусственный интеллект для анализа внимания пользователей. Доклад затронул важные для арбитражников вопросы: как ускорить процессы, минимизировать затраты и улучшить результаты.
Введение: зачем арбитражникам ИИ
Наталья сразу обозначила свою позицию: она не арбитражник, но ее разработки отлично подходят для арбитражных команд. Встречаясь с представителями отрасли на конференциях в Ереване, Алматы и других городах, она услышала, что большинство команд сталкиваются с одинаковыми проблемами:
- Высокая стоимость тестов. Особенно это чувствуется при массовом тестировании креативов.
- Долгий процесс. Ручное тестирование занимает дни и недели, что замедляет запуск кампаний.
- Сложности с аналитикой. Даже в командах с опытными специалистами анализ может быть затруднен из-за большого объема данных.
ИИ способен решить эти проблемы, что делает его актуальным инструментом для арбитражников любого уровня.
О компании и ее продукте
AICAP — компания с 11-летним опытом в видеомаркетинге. За время работы они провели более 12 000 рекламных кампаний, обеспечили миллиарды просмотров и создали решения, которые делают рекламные процессы эффективнее.
Одним из ключевых продуктов стал AICAP Predict — платформа для предиктивной аналитики, использующая нейросети для анализа внимания. Она позволяет тестировать креативы за считаные минуты, исключая дороговизну и трудозатраты классических A/B тестов.
Что такое предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — это технология, которая предсказывает, как аудитория будет воспринимать креативы. Она анализирует, куда пользователь смотрит в первую очередь, и что привлекает его внимание.
Почему это важно
Современные исследования показывают, что время на привлечение внимания пользователя сократилось до долей секунды. Старое правило «захватить за 3 секунды» больше не работает. В условиях огромного информационного шума первый взгляд пользователя становится решающим фактором.
Основные принципы работы
- Независимость от пола и региона. Нейросети работают одинаково для аудитории из разных стран, не влияя на результаты анализа.
- Обучение на 100+ поведенческих моделях. Это позволяет учитывать сложные нюансы восприятия, например, культурные или визуальные особенности.
- Точность анализа. Нейросети не оценивают содержание креативов, а фокусируются исключительно на внимании.
Преимущества предиктивной аналитики
Технологии предиктивной аналитики полностью меняют подход к работе с креативами. Традиционные A/B тесты остаются полезным инструментом, но их проведение требует времени и значительных бюджетов. Предиктивная аналитика решает эти проблемы, предоставляя командам быстрый и экономичный способ работы с креативами. Наталья выделила несколько ключевых преимуществ.
- Скорость. Анализ до 100 000 креативов за 50 секунд вместо нескольких дней.
- Экономия. Стоимость обработки одного креатива начинается от $0,60, тогда как стандартный A/B тест обходится в 10 раз дороже.
- Рекомендации. Платформа не только анализирует, но и предлагает улучшения: сменить цвет, размер шрифта или убрать отвлекающие элементы.
- Тепловые карты. Наглядный инструмент, показывающий, как распределяется внимание аудитории.
Примеры успешного применения
Чтобы лучше понять, как предиктивная аналитика помогает командам, Наталья привела несколько реальных кейсов из практики AICAP.
- Рост CTR благодаря оптимизации пэкшота. Для видеоролика клиент загрузил несколько превью-картинок (пэкшотов). Нейросеть определила, что стандартный кадр давал CTR 0,86%, но замена на более подходящий увеличила показатель до 6,2%.
- Креативы для нутры. В рекламе нутры использование лица врача увеличило доверие аудитории и повысило конверсию. Однако важно, чтобы лицо не отвлекало внимание от оффера.
- Работа с TikTok. Платформа позволила быстро протестировать баннеры и пэкшоты для TikTok, выделив те, которые лучше привлекают внимание пользователей.
A/B тестирование: что дальше
Наталья подчеркнула, что предиктивная аналитика не заменяет A/B тесты, а дополняет их. ИИ при этом помогает:
- отсеивать неудачные креативы еще до запуска тестирования;
- снижать объемы работы для команд;
- экономить бюджеты на запуск полноценных тестов.
Однако для окончательной оценки эффективности все еще важно проводить классические A/B тесты. Они позволяют глубже понять реакцию аудитории и выявить скрытые проблемы.
Проблемы и подводные камни
Несмотря на все разобранные выше преимущества, Наталья честно отметила возможные сложности:
- Перетягивание внимания. Лица инфлюенсеров или яркие элементы могут отвлекать от оффера. Это особенно актуально для рекламы, где нужно четко донести суть предложения.
- Изменчивость результатов. Даже лучшие креативы не всегда дают предсказуемые результаты. Это связано с изменениями в поведении аудитории и внешними факторами.
- Сложность восприятия эмоций. Нейросети пока плохо работают с эмоциональной аналитикой, и этот этап остается за людьми.
Будущее технологий
Говоря о перспективах, Наталья отметила, что рынок предиктивной аналитики стремительно развивается и уже привлекает крупные инвестиции. Это ведет к следующим последствиям:
- Рост рынка. По прогнозам, объем рынка таких решений к 2025 году достигнет $1 млрд.
- Расширение возможностей. Нейросети совершенствуются, и со временем смогут анализировать еще больше факторов, включая эмоции и вовлеченность.
- Адаптация в России. Пока в России такие решения почти не представлены, но в Европе и США конкуренция уже высока.
Заключение
ИИ меняет правила игры в арбитраже, делая его быстрее, дешевле и эффективнее. Предиктивная аналитика помогает справляться с вызовами современного рынка: от оптимизации бюджета до улучшения качества креативов.
Наталья отметила, что мы живем в эпоху технологий. Сегодня это не просто инструмент, а необходимый помощник, который позволяет арбитражникам сосредоточиться на главном — результатах.
Ее вывод прост: AICAP Predict — это не просто про экономию, а про возможность быть на шаг впереди конкурентов. Если вы хотите работать быстрее, нужно тратить меньше и получать больше, будущее уже здесь.
Также у нас на сайте есть текстовые версии двух других докладов с конференции BROCONF4 — Павла Слепкова о том, как сделать 250 000 лидов в нутре за месяц, и Владимира Давыдова о работе с нутрой и SS-офферами.
