Пишем полезное о маркетинге, продукте и онлайн-коммуникациях

Полезные материалы о маркетинге, технологиях и платформе

Наши эксперты расскажут, как максимально эффективно использовать Altcraft Platform для достижения ваших целей.

Выведите свой бизнес 
на новый уровень

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

Скачать документацию

Политика антиспам

Блог

Связаться с Altcraft

Поддержка

Партнерам

Цены

Политика конфиденциальности

Почему Altcraft

Страница не найдена

Антиспам политика Altcraft Platform

Центр поддержки Altcraft Platform: инструкции и советы

Политика персональных данных

Политика конфиденциальности и обработки персональных данных на сайте

Оставьте заявку и автоматизируйте маркетинг c Altcraft

Демонстрация CDP платформы Altcraft займет 45 минут

Почему бизнес выбирает Altcraft

обработку персональных данных

Вы можете задать нам свои вопросы. Наши эксперты готовы ответить на них в течение рабочего дня.

Что бы вы ещё
хотели узнать?

Как создать шаблон сообщения

Что такое пиксель

Сегментация аудитории для рассылки

Как настроить домен

Может быть интересно


<Img
img="/uploads/prognozirovanie_trendov_700dad4a7d.png"
alt="Прогнозирование трендов" 
/> 

Объёмы информации в мире гигантские, а тренды и цифровой маркетинг меняются с сумасшедшей скоростью. Маркетолог только заканчивает изучать ситуацию на рынке и в digital-среде, как приходится начинать исследование заново.

Важно думать о будущем заранее: как изменится поведение потребителя, мода, инструменты продвижения. Первый вариант — «гадать» ‎и опираться на видение, интуицию и опыт, тогда управление маркетингом становится непредсказуемым.

Второй путь — использовать [**data-driven подход**](https://altcraft.com/ru/blog/data-driven-marketing), который выдаёт точные прогнозы. Например, выбирать анализ данных в маркетинге через машинное обучение для «предсказания» трендов.

Разберём в статье, зачем прогнозировать маркетинговые тенденции, какую роль в этом играет и как работает Machine learning. 

## Зачем прогнозировать тенденции маркетинга 

Предпочтения аудитории быстро проходят, поэтому маркетологам важно «поймать волну», пока интересы клиентов не поменялись. Это относится и к глобальным тенденциям и к локальным изменениям. Отстающие бренды не получат ничего, если пропустят тренд. Если знать заранее, что будет актуально, получится подготовиться. Тогда маркетинговая стратегия компании успеет адаптироваться к переменам.  

Прогнозирование трендов — это путь к точному планированию и сокращению рисков. Маркетинговый анализ укажет, куда направить ресурсы и как получить выгоду. 

Трендовое прогнозирование полезно для создания не только рекламным кампаний, но и самих продуктов бренда. Такой подход упростит продвижение, потому что у продаваемого товара уже есть преимущество. Например, популярный цвет, функции и правильные ценности, которые отвечают потребностям общества.

«Заглядывание» в будущее подсказывает, какая креативная маркетинговая кампания и какие форматы продвижения приносят результаты. Ещё останется время, чтобы придумать новые идеи и освоить новые инструменты и каналы коммуникации.

Отслеживать тренды в маркетинге важно для бизнеса, чтобы не устаревать. Борьба за внимание продолжается постоянно, и выигрывают те, кто умеет адаптироваться к переменам и предлагать новое.

## Анализ данных для маркетинга

Когда в основе маркетинга анализ данных, прогнозирование становится точнее, а маркетинг управляемым, уменьшается угадывание. Предсказательная аналитика — надёжный способ планирования маркетинговых действий и рекламных бюджетов.  

Также достаточное количество информации о прошедших кампаниях подскажет, где слабые стороны и как провести работу над ошибками. 

Каждому маркетологу стоит провести анализ данных перед запуском рекламы, рассылок, созданием контент-плана, чтобы правильно [**сегментировать аудиторию**](https://altcraft.com/ru/blog/segmentaciya-celevoj-auditorii). 

Тогда разработка маркетинговой стратегии будет выстраиваться под конкретную группу пользователей, [**усилится персонализация**](https://altcraft.com/ru/glossary/chto-takoe-personalizaciya), что в итоге приведёт к большей предсказуемости результатов. 

## Машинное обучение для маркетинга

Количество данных растёт, и человек не обработает столько сведений вручную. Проблему решает [**автоматизация маркетинга**](https://altcraft.com/ru/blog/chto-takoe-avtomatizaciya-marketinga-i-kak-vnedrit-ee-v-biznes), которая включает машинное обучение (machine learning) — метод искусственного интеллекта. Роботы собирают, изучают большие данные. И машинное обучение делает информацию полезной для маркетинговых целей. Маркетологи начинают: 

- **Правильно понимать и интерпретировать собранные сведения.** Применение машинного обучения исключает человеческий фактор и субъективную оценку. Сведения о заказах, покупках, фидбеке, предпочтениях не теряются и учитываются в анализе данных. 
- **Изучать клиента на 360 градусов.** AI технологии способны обрабатывать терабайты внутренних (база клиентов, результаты емайл и других кампаний) и внешних (комментарии в соцсетях, лайки, репосты и так далее) данных, чтобы находить закономерности. Итогом такого анализа станет точная персонализация предложений.
- **Предсказывать тренды.** Машинное обучение в маркетинге нужно для выявления будущих тенденций в поведении клиентов, вкусах пользователей в будущем. Такой подход полезен для совершенствования продуктов, услуг и контента. 

Прогнозирование методами машинного обучения отличается от трендвотчинга — способа находить тенденции здесь и сейчас. Потому что ML прогнозирует тренды на основе данных из прошлого и «смотрит» в будущее.

## Как машинное обучение прогнозирует тренды

Чтобы применить машинное обучение в бизнесе, исследователи проходят следующие этапы:
1. Собрать информацию. Источниками станут внутренние базы из CDP, данные сторонних внешних ресурсов и так далее.  
2. Очистить и дополнить информацию. Важно допустить как можно меньше ошибок и собрать полные сведения, чтобы AI смог правильно обучиться. Здесь проводится подгонка данных под нужный формат. 
3. Определить, какую модель машинного обучения применять для прогнозирования. 

<Table>
| **Модель обучения** | **Что это значит** | **Для какого прогнозирования полезно** |
| ------ | ------ | 
| С учителем | Человек предоставляет системе данные, маркированные по особым правилам. | Когда результаты ограничены по количеству; если нужна категоризация данных. |
| Без учителя  | Алгоритм получает данные без разметки. | Для предсказания будущих покупок, а также для очистки информации для следующих этапов. |
| С привлечением учителей частично  | Малая часть данных маркируется, но большая часть неразмеченная. | Когда нужно обработать документы, где много информации. |
</Table>

4. Запустить обучение модели и проконтролировать успешность её работы: какие результаты выдаются на выходе. Если прогнозирование успешное, то модель в перспективе используется для других прогнозов с новыми данными. 

## Примеры прогнозирования трендов 

Сеть [**«Пятёрочка»**](https://www.retail.ru/news/x5-primenit-mashinnoe-obuchenie-v-marketinge/) с 2018 года применяет машинное обучение, чтобы кастомизировать спецпредложения и акции в будущем. Система опирается на реакции клиентов и объём продаж, данные при этом обезличенные. В итоге компания получает персонализированный подход.

[**Walmart**](https://www.clickz.com/5-businesses-using-ai-to-predict-the-future-and-profit/112336/) предсказывает вероятность покупки товара клиентами и персонализирует предложения продуктов на сайте. К тому же предиктивная аналитика управляет сроками поставки и другими процессами, чтобы клиент получил товар вовремя.

Площадки работы с контентом и рекламой также применяют машинное обучение. Так во [**«ВКонтакте»**](https://vk.com/@smm_pub-neiroseti-za-kulisami-vk-kak-socset-primenyaet-algoritmy) алгоритмы нужны для оптимизации рекламных кампаний, в частности без ML нельзя предложить похожую аудиторию на клиентов рекламодателя. То есть робот как бы предсказывает, кому ещё бы понравилось предложение бренда. 

Сервис компании [**IBM**](https://www.ibm.com/products/weather-company-advertising-accelerator) генерирует персонализированные креативы для рекламных кампаний и подстраивает варианты под разные дисплеи, чтобы те понравились пользователям и правильно отображались. Используются данные о вовлечённости пользователей. Такой подход выбирают бренды Chevrolet, Mastercard и другие.

В основе алгоритма рекомендаций [**Netflix**](https://www.argoid.ai/blog/netflix-ai#:~:text=Machine%20learning%20technologies%20are%20at,their%20rating%20and%20watching%20history.) машинное обучение, которое базируется на информации о предпочтении пользователей и других факторах. Учитываются просмотры контента и время, оценки и другие факторы. 
В компании [**«Рив Гош»**](http://www.mskit.ru/news/n207949/)» персонализация также достигается за счёт инструментов машинного обучения. Бренд предсказывает поведение покупателей и на основе данных создаёт кампании, которые [**повышают лояльность**](https://altcraft.com/ru/blog/customer-loyalty) и продажи. 

## Машинное обучение и анализ данных: проблемы 

**Зависимость от качества данных**. Предсказания будущего делаются на основе уже существующей информации. Если сведений недостаточно или они неполные, некорректные, исправить в моменте ничего нельзя. 

**Отдалённость от офлайн-бизнеса**. Машинное обучение не способно полностью охватить действия пользователей в реальности. Если в digital-мире отслеживаются все заказы, действия пользователя, реакции на контент, то в офлайн-магазине такое усложняется. Но использовать ИИ всё же можно. 

**Необходимость в значительных объёмах данных**. Это не сотни, а даже тысячи единиц. При недостаточной выборке результата не будет. 

**Стоимость.** Прогнозом должен заниматься обученный специалист. Ресурсы также тратятся на саму систему, настройку, интеграции. Позволить себе ML способен только бизнес с достаточным для этого бюджетом.

## Будущее анализа данных в маркетинге

Маркетинг больше не будет прежним и не откажется от технологий. Пользователь проходит путь в среднем из [**20-500 касаний с брендом**](https://www.invoca.com/blog/state-of-data-driven-marketing-update-your-strategy) перед тем, как совершить покупку. А это даёт объёмы информации, которую нужно отследить и обработать правильно. 
Кроме того, пользователи ожидают персонализированного подхода и рекомендации подходящих продуктов ([**91% потребителей**](https://www.wunderkind.co/blog/article/smarterhq-wunderkind-audiences/)).
Без IT-инструментов маркетинг не справится с такими задачами, поэтому использование машинного обучения, искусственного интеллекта, [**нейросетей**](https://altcraft.com/ru/blog/nejroseti-v-marketinge) и работа с Big Data будут и дальше внедряться в работу маркетологов. 

## Резюме

Брендам важно оставаться в тренде — отслеживать глобальные тенденции и предугадывать поведение клиентов. Это важно для планирования бюджетов, создания рекламных кампаний, придумывания идей. Надежным способом «‎посмотреть»‎ в будущее становится анализ данных, который убирает угадывание.

Для предсказания трендов используют алгоритмы машинного обучения, которые «видят» клиента со всех сторон. Подсказывают, какое сделать предложение, чтобы пользователь купил. 

Для прогнозирования трендов через ML собирается и обрабатывается информация (большие объёмы данных), выбирается модель, запускается и отслеживается процесс работы алгоритмов. 

Машинное обучение — надёжный способ предсказания, но не дешёвый. Для работы ML потребуются значительные объёмы данных. Есть также ограничения для прогнозов в офлайн-бизнесе. При этом маркетинг уже связан с IT и не справится в будущем без без AI, ML, Big Data и других способов обработки информации.

<Note>
Подписывайтесь на наш [**Telegram-канал**](https://t.me/kraftovyj_marketing). Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере digital-маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме вместе с нами!
</Note>

В статье расскажем, как эффективно прогнозировать маркетинговые тенденции и какую роль в этом играет Machine learning. 

medium_prognozirovanie trendov.png

small_prognozirovanie trendov.png

thumbnail_prognozirovanie trendov.png

prognozirovanie trendov.png

О том, что такое прогнозирование трендов в маркетинге и как эффективно использовать ML.

Как прогнозировать тренды в маркетинге с помощью ML

Прогнозирование трендов в маркетинге с помощью анализа данных и машинного обучения

<Img
img="/uploads/eticheskie_problemy_nejrosetej_4c003b4ed8.png"
alt="Этические проблемы нейросетей" 
/> 

Дебаты вокруг нейросетей не утихают. Нас постоянно заваливают новыми программами и приложениями, основанными на ИИ. Тяжело угнаться за последними тенденциями, но ещё тяжелее понять, какие из них действительно стоит использовать.

Очевидно, что нейросети — это не волшебная таблетка. Они не могут сделать всё за человека. Здесь на первый план выходят этические вопросы. Невозможно получить от нейросетей то, что допустимо применять везде без правок. Всегда нужен симбиоз человеческой деятельности и технологии. ИИ лишь набрасывает идеи, но редактировать их, доводить до совершенства — забота людей.

Каждая модель нейросетей обучается на различных наборах данных, потому возникают вопросы о правах на эти данные. Чем больше сведений — тем совершеннее модель ИИ. С другой стороны, чем больше информации доступно — тем больше проблем с конфиденциальностью и вопросами интеллектуальной собственности. Есть ещё много открытых вопросов, в том числе и этических. О них пойдёт речь в статье.

## Человек или машина?  

Всё чаще в онлайн-бизнесе используется контент, сгенерированный нейросетями.

В любом случае нужно думать о том, что вы создаёте, и понимать, что по другую сторону машины находится человек. Так что наслаждайтесь творческим процессом: это не обезличенная деятельность.

Но каждый раз [**при использовании ИИ**](https://altcraft.com/ru/blog/nejroseti-v-marketinge) приходят на ум такие вопросы.

### 1. Кто является владельцем контента или кода, сгенерированного нейросетью?  

Если вы с помощью ИИ пишете код или пост для блога, кто владеет авторским правом? Вы? Провайдер нейросети? Или, может, кто-нибудь ещё? Или, перефразируя, — кто владеет интеллектуальной собственностью и какой именно частью контента или кода? 

### 2. Любые данные, которые вы загружаете в нейросеть, помогают вашим конкурентам

Если вы создаёте контент с помощью нейросети, будут ли загруженные вами данные использованы, чтобы тренировать другие модели ИИ? 

Речь идёт, например, о ситуации с корпоративными данными, которые потенциально интересны конкурентам: закрытом исходном коде, который находится под NDA, или маркетинговых стратегиях, которые помогают вам обойти конкурентов.

### 3. Риск, что вас засудят за использование контента, сгенерированного ИИ

Бывали случаи, когда людям предъявляли иски за то, что они использовали контент, созданный нейросетью. Даже Google столкнулась с такой проблемой.

### 4. Влияние ИИ на SEO: помощь или вред?  

Мы все сейчас переживаем — а вдруг в будущем созданный руками человека контент станет не нужен? Ведь нейросети могут генерировать оптимизированный контент для поисковиков. Но приведёт ли это к обесцениванию «человеческого»? Или всё же сгенерированный контент и созданный человеком будут органично дополнять друг друга?

### 5. Конфиденциальность и передача нейросети информации о компании

Инструментам ИИ необходимы данные, чтобы обучаться и работать. Какие именно данные им нужны? Как они будут использоваться? Какого рода данные требуются? Какими последствиями для конфиденциальности грозит передача данных искусственному интеллекту? 

### 6. Корректность информации

Инструменты ИИ и [**чат-боты**](https://altcraft.com/ru/blog/3-nejroseti-konkurenta) неидеальны. Они допускают ошибки. Что происходит, когда нейросеть генерирует неправильный контент? Кто несёт ответственность за неточность?

В создании итогового текста инструменты ИИ очень зависимы от того, на каких данных их обучали. Какие данные использовали для тренировки, такие и получатся на выходе. Поэтому они могут научиться предвзятости и стереотипному мышлению.

<Img
img="/uploads/obuchenie_nejroseti_ba37312620.png"
alt="Инструменты нейросети неидеальны"
src="Нейросети могут не знать информацию о некоторых понятиях"
/> 

### 7. Сокращение рабочих мест из-за ИИ

Если можно создать в 10 раз больше контента, задействовав всего 10% ресурсов, вместо человека маркетологом теперь будет работать нейросеть? Что станет с человеческим процессом принятия решений? И что случится с правами человека?

### 8. Снижение стоимости контента

Если ИИ способен создавать неотличимый от человеческого контент, станет ли дешевле его стоимость? Возможно, люди не захотят платить за материал, если его можно бесплатно получить от нейросети?

## Очевидно, что у генеративных нейросетей есть проблемы  

Генеративный искусственный интеллект не всегда точен.

Другой вопрос этики — загружая в ИИ «чувствительную» информацию о компании, разработчики этого ИИ получат к ней доступ. И тогда они свободно воспользуются ей, как захотят — учитывайте, всё, что вы вводите, может быть общедоступным.

Поэтому не передавайте конфиденциальные данные без разрешения. Важно убедиться, что информация для обучения модели генеративного ИИ получена легально и по соглашению второй стороны, и что она не нарушает законы и нормативные акты. Большинство общедоступных служб генеративного ИИ (например, ChatGPT) не раскрывают, на каких наборах данных они обучаются. Так что мы не знаем, кто на самом деле владеет результатом.

<Img
img="/uploads/konfidencialnost_dannyh_c7b8130758.jpg"
alt="Проблемы в ИИ с конфиденциальностью"
src="Всегда думайте о конфиденциальности, когда загружаете данные в ИИ"
/> 

Это также означает, что мы не можем проверить, до какой степени результат является предвзятым. Необъективность ИИ — это реальная проблема. Модели усваивают стереотипы из данных обучения. Они способны создавать крайне убедительное враньё. Никогда не доверяйте контенту, созданному ИИ, как единственному источнику информации, особенно если речь идёт о научных исследованиях.

Проблемы с ИИ несложно выявить. Контент, полностью созданный нейросетью, часто довольно посредственный:
- длинные и сложные абзацы, скопированные куски;
- неуклюжие формальные клише и длинные структуры в предложениях;
- перегруженность прилагательными;
- факты на основе чьего-то субъективного мнения.

<Img
img="/uploads/primer_ot_chatgpt_c365623f7c.png"
alt="Тексты от ИИ"
src="Текст от нейросети легко выявить — длинные структуры в предложениях и перегруженность прилагательными"
/> 

## Этический кодекс использования искусственного интеллекта

Рекомендуется использовать генеративный ИИ с лицензией, выданной компанией. Это важно с точки зрения ответственности и прав собственности. Но даже в этом случае не следует полностью копировать контент или код от нейросети. Всегда редактируйте, изменяйте и дополняйте материал, чтобы добиться уникальности контента.

- **Достоверность данных — во главе угла**. Не следует слепо доверять всему, что создала нейросеть, так как точность этих сведений довольно спорная, особенно по темам, которые быстро меняются.
- **Никогда не копируйте целиком то, что получили на выходе от нейросети**. Можно генерировать контент, но при этом всегда помнить о необходимости улучшать результат, чтобы получить действительно новую идею.
- **ИИ прекрасно подходит для быстрого поверхностного исследования тем или проверки идей**. Не используйте его для доказательства своих идей.
- **Большинство информации — это «чувствительный» контент**. Всё, что вы даёте нейросети на вводе, может стать доступным для конкурентов или действующих и потенциальных клиентов. 
- **Никогда не делитесь никакими личными данными с инструментами искусственного интеллекта вроде ChatGPT**. Это также касается личных данных ваших клиентов — имён, email-адресов, номеров телефонов и всего остального, что относится к информации, идентифицирующей личность.

## Использование нейросетей: польза и вред

Выбор за вами, каких этических принципов придерживаться и по каким стандартам работает ваша компания. Тем не менее, просить нейросеть генерировать контент с нуля — это не выход. 

Найдите самостоятельно как можно больше информации по интересующей теме. Ознакомьтесь с видео, документами, блогами, черновиками и прочим и объедините их, чтобы создать прочную информационную базу. Затем напишите несколько разделов самостоятельно и попросите ИИ расширить остальной контент. Приведите весь текст в единый стиль и добавьте подходящие примеры и ключевые слова.

Примеры ниже помогут вам понять разницу между хорошим и плохим использованием ИИ.

**Примеры неправильного использования инструментов нейросетей**:

- использовать именные лицензии, чтобы создавать контент для маркетинговой рассылки: копировать, вставить и отправить без проверок;
- передавать финансовые данные компании алгоритмам ИИ;
- создать код нейросетью и использовать его в ваших продуктах без внесения каких-либо изменений.

**Примеры эффективного использования инструментов ИИ**:

- использовать корпоративную лицензию, чтобы создать контент для email рассылки, проверить и тщательно отредактировать его перед отправкой;
- попросить нейросеть улучшить ваши алгоритмы без передачи кода искусственному интеллекту;
- генерировать идеи новых маркетинговых кампаний и анализировать, как это может оказаться прибыльно для вашего бизнеса. 

## Всем известно, что ваш контент написала нейросеть

Оставим в стороне этические вопросы ИИ, проблемы с конфиденциальностью и кибербезопасностью. Самая большая сложность чрезмерного использования ИИ — на сегодняшний момент можно довольно легко определить текст, написанный нейросетью. Это видно и читателю, и компьютерным алгоритмам. 

### Почему это имеет значение?

Допустим, вы используете ИИ для автоматизации всех ваших холодных писем. Outlook от компании Microsoft и Gmail от Google — два крупнейших почтовых провайдера. Чтобы [**защитить своих клиентов от спама**](https://altcraft.com/ru/blog/kak-ne-popast-v-spam-v-gmail), они пометят как спам письма, сгенерированные нейросетью. Способность находить такие email будет совершенствоваться, и даже если ваше сгенерированное послание выглядит впечатляюще, оно бесполезно, если не попадёт в папку входящих писем потенциального клиента.

Казалось бы, это всего лишь письмо. Но всё более распространены фишинговые атаки с использованием ИИ. Крупные технологические гиганты стремятся защитить своих клиентов от таких атак, поэтому блокируют контент, который полностью создан нейросетью.

Люди перестанут проявлять интерес к вашим письмам, если им покажется, что вы пишете весь контент через нейросеть. Увеличение количества текстов за счёт их качества с большой долей вероятности приведёт к большим убыткам для вас и компании в целом. Но использовать ИИ и алгоритмы машинного обучения — не преступление. 

Не стоит использовать ИИ, чтобы генерировать всё подряд. Используйте ИИ для вдохновения, планов, идей для заголовков, но не заменяйте им работу полностью.

Источник: [**Optimizely**](https://www.optimizely.com/insights/blog/ai-ethical-issues/)

В статье расскажем, что такое этический кодекс в сфере ИИ, какие проблемы есть у генеративных нейросетей, а также поговорим о плюсах и минусах их использования.

medium_eticheskie-problemy-nejrosetej.png

small_eticheskie-problemy-nejrosetej.png

thumbnail_eticheskie-problemy-nejrosetej.png

eticheskie-problemy-nejrosetej.png

О том, что такое этический кодекс в сфере ИИ и какие проблемы есть у генеративных нейросетей.

Этические проблемы ИИ: как избежать проблем в работе 

Какие этические проблемы нейросетей нужно учитывать, чтобы избежать неприятностей в работе

<Img
img="/uploads/golosovoj_poisk_95f6218ce1.png"
alt="Голосовой поиск в маркетинге"
/> 

Совсем недавно голосовые запросы от человека к компьютеру были кадрами фантастического кино. Сегодня [**более 50% людей так ищут информацию в интернете**](https://www.demandsage.com/voice-search-statistics/#:~:text=Voice%20Search%20Statistics%20(Top%20Picks,searches%20take%20place%20every%20month.) почти ежедневно. Голосовой поиск — удобный способ, чтобы быстро и просто узнать о разных сферах жизни: магазинах, сервисах, службах, погоде, текущих новостях и так далее. Особенно, когда пользователь едет за рулём, или у него просто заняты руки.

Когда используется голосовой ввод, текст всё равно остаётся основой коммуникации. Потому что система переводит устную речь в текстовый формат и так ищет ответ на вопрос человека в интернете, а потом выдаёт релевантные результаты.

Голосовой набор текста — это новые возможности для маркетинга и продвижения компании. В статье расскажем подробнее о Voice Search, его преимуществах и интеграции в бизнес.

## Что такое голосовой поиск и зачем этот инструмент нужен бизнесу

**Голосовой поиск** — технология автоматического распознавания речи, которая переводится в текст и ищет ответ на запрос в интернете. Говорящий поисковик работает на базе [**искусственного интеллекта**](https://altcraft.com/ru/blog/3-nejroseti-konkurenta). Такой поиск в браузере учитывает правила SEO-оптимизации и показывает те результаты, которые система считает релевантными. То есть такой метод входит в перспективные каналы продвижения.  

Речевой набор текста происходит через специальное программное обеспечение — голосовые помощники: Google Assistant, «Алиса» от Яндекса, Microsoft Cortana, Siri от Apple, «Маруся» от ВКонтакте, «Салют» от Сбера, «Олег» от Тинькофф банка и другие системы. Для запуска программы нужно назвать определённую фразу и свой запрос. Например: «Окей, Гугл, какая погода в Москве?» Или просто сказать: «Алиса, найди ближайшую ветеринарную клинику». Работает голосовой поиск на Андроид, устройствах Apple, на ПК и в других системах.

<Img
img="/uploads/Kartinka_1c4bb7fed7.png"
alt="Список голосовых помощников"
src="Голосовые помощники: Google Assistant, «Алиса», Microsoft Cortana, Siri, «Маруся», «Салют» и «Олег»"
/> 

Возможность устно давать команды поисковику нужна брендам для расширения аудитории. Также это ещё один способ вести основные маркетинговые коммуникации и продвигаться через голосовой маркетинг, к которому ещё относят [**подкасты**](https://altcraft.com/ru/blog/podkasting-v-marketinge) и голосовые соцсети (Clubhouse).   

## Преимущества Voice Search

**Голосовой поиск в интернете более детальный, чем текстовый**. Запросы делаются часто развернуто, что позволяет поисковикам выдавать лучшие результаты. Люди охотнее скажут несколько слов, чем будут формулировать мысли письменно. При таком виде поиска вопросы более естественные и близкие к разговорной речи. 

**Настроить голосовой набор и использовать его просто**, поэтому всё больше людей активируют эту функцию. По прогнозам, к 2030 году рынок голосовых помощников [**вырастет до 56 миллиардов долларов**](https://www.meticulousresearch.com/pressrelease/280/speech-and-voice-recognition-market-2030).

**Возможности для SEO-оптимизации сайта**, который входит в каналы продвижения в маркетинге. Детализация запросов, а именно расширение и конкретизация семантического ядра, чтобы слова и фразы точно отвечали на запрос. Чем точнее информация и ближе к запросу пользователя, тем лучше индексация. 

**Удобство в использовании**. Набор текста голосом онлайн делается даже на расстоянии от устройства: брать смартфон в руки необязательно. Это безопасно, если человек за рулем или у него заняты руки. Легче спросить голосом, чем останавливаться и набирать текст в спешке или по пути куда-то.

**Упрощение поиска для слабовидящих людей**. Не нужно настраивать крупную версию клавиатуры, голосовой ассистент даст ответ пользователю по устному запросу. Это облегчает интеграцию людей с ограниченными возможностями здоровья в глобальный мир.

**Постоянное развитие технологии**. Голосовой поиск с нами всерьёз и надолго. Технология уже проникла в повседневную жизнь через умные колонки, которые включают и выключают свет, музыку, отвечают на вопросы пользователей и просто их развлекают. Поэтому разработчики продолжают совершенствовать распознавание речи. Например, алгоритм Google Hummingbird существует, чтобы учить поисковик понимать нестандартные запросы, невнятную речь и сложные формулировки. Возможности голосового набора будут расширяться, поэтому бизнесам надо адаптироваться под него.

## Какому бизнесу нужен голосовой поиск

Голосовой набор в первую очередь важен в бизнесах, о которых информация нужна здесь и сейчас:

**Офлайн-магазины и сервисы**. Когда человеку требуется срочно купить что-то (корм для питомца, лекарства, запчасть для автомобиля и т. д.) или получить услугу (сделать маникюр, вылечить зуб, сдать вещь в химчистку), голосовой помощник ускорит процесс поиска. Пользователь получает информацию об адресе, контактах и даже не всегда заходит на сайт, потому что товар или услугу хочется получить быстро.

**Кафе и рестораны**. Особенно в туристических местах. У заведений поблизости в выдаче всегда больше преимуществ, если человек срочно хочет поесть.

**Доставка**. Здесь также важную роль играет скорость. Люди хотят, чтобы им привезли нужную вещь сейчас, поэтому ищут компании поблизости, которые быстро доставят готовые блюда из ресторана, продукты, посылку и так далее. 

**Сервисы такси**. Для вызова машины обычно нужен только контакт, а не подробное изучение сайта. Поэтому оказаться первыми в выдаче после того, когда пользователь применил голосовой ввод, — это выгодно.

**Интернет-магазины**. Голосовые помощники умеют добавлять товар в корзину, оформлять заказ и даже по истории покупок предлагать клиенту дополнительные товары (так делает, например, Alexa от Amazon). [**Персонализация**](https://altcraft.com/ru/glossary/chto-takoe-personalizaciya) и скорость подкупают пользователей, которые экономят время.

**Информационные порталы**. Набор текста голосом подходит для быстрого поиска данных, новостей, ответов на вопросы. Если веб-ресурсы СМИ, блоги с контентом адаптированы под такой способ, у них есть преимущества. 

## Как интегрировать голосовой поиск в маркетинг компании

### Использовать длинные ключевики и полные фразы

При голосовом поиске люди часто говорят развёрнутыми фразами: вопросами, которые они бы задавали в устном общении. К примеру: «*Где купить корм для кота в Москве?*» Вместо «*кошачий корм купить Москва*», как обычно пишут поисковике.
Поэтому в контент стоит добавлять полные фразы, пусть даже низкочастотные. 
Важно не забывать про разговорные слова, которые часто появляются в запросах.

### Добавить раздел вопросов и ответов

Блок с конкретными краткими ответами упростит поиск и повысит шансы на попадание в верхние строчки выдачи. К тому же есть возможность оказаться в спиннере ответов Google, где будет небольшой текст с вашего сайта и ссылка на него. 

<Img
img="/uploads/1_1ed37e0a79.png"
alt="Раздел вопросов и ответов в Google"
src="Блок с ответами повысит шансы на попадание в верхние строчки поиска"
/> 

### Адаптировать контент под мобильные устройства

[**По данным сервиса Exploding Topics**](https://explodingtopics.com/blog/mobile-internet-traffic) 92% людей заходят в интернет именно с мобильных устройств. Логично, что пользоваться голосовым ассистентом юзеры предпочитают тоже со смартфонов. Сайт должен удобно открываться и сохранять такой же функционал, как десктопная версия.

### Добавить адреса компании на все возможные площадки 

Сделайте карточки компании на Google, Яндекс Карты, 2GIS и во всех доступных справочниках. Это важно для поиска сервисов рядом с домом или по определённой локации. Не забудьте про контакты, ссылку на сайт. 

*Пример. Человек пробил колесо ночью и ищет голосовым поиском: «Круглосуточный шиномонтаж в районе Московский». Если у бизнеса есть своя карточка с указанным адресом и временем работы, поисковик, возможно, предложит именно этот вариант. Такой подход увеличит выдачу вашей компании в поиске по запросам со словом «рядом».*

### Поработать над удобством сайта и структурой контента 

Стандартные критерии SEO-оптимизации также работают для повышения эффективности голосового поиска. Если сайт понятный для пользователя, быстро загружается и корректно работает, то, скорее всего, окажется выше в поисковой выдаче.

## Резюме

Голосовой поиск — альтернатива привычному вводу текста. Технология переводит устную речь в текстовый запрос, а поисковик выдаёт готовый ответ. Это более быстрый способ получить нужную информацию и задать более полный вопрос. Работает Voice Search на ПК и мобильных устройствах. Простая настройка и использование делают это направление перспективным. Бизнесу стоит учитывать голосовой поиск для продвижения своих продуктов и услуг, потому что это условно бесплатная лидогенерация. Особенно для кафе, ресторанов, служб такси и доставки.

Чтобы пользователи находили компанию через голосовой ассистент, нужно поработать с контентом на сайте: добавить длинные фразы, которые повторяют запросы клиентов, разделы с простыми ответами на вопросы, не забыть про адаптацию веб-страниц под смартфоны. Важно создать карточки бизнеса с адресами компании на сервисах карт. 

<Note>
У нас появился [**Telegram-канал**](https://t.me/kraftovyj_marketing). Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме вместе с нами!
</Note>



В статье расскажем подробнее о Voice Search: что это такое, зачем нужен, в чём его преимущества и как интегрировать в бизнес.

medium_golosovoj poisk.png

small_golosovoj poisk.png

thumbnail_golosovoj poisk.png

golosovoj poisk.png

О том, что такое голосовой поиск, в чём его преимущества и как применять в маркетинге.

Голосовой поиск: что это и как применить в бизнесе 

Голосовой поиск как инструмент диджитал-маркетинга: интегрируем в свой бизнес 

<Img
img="/uploads/chat_boty_7526750c98.jpg"
alt="Чат-боты"
/>

Элиза появилась на свет в 1966 году. Свое призвание она нашла в психотерапии. Люди делились с ней своими переживаниями, и она старалась помочь каждому из них. Правда, ей не всегда это удавалось:

<Img
img="/uploads/chat_bot_eliza_fc4289fff2.png"
alt="Первый в мире чат-бот Элиза"
src="Первый чат-бот Элиза"
/>

Да, Элиза была первым чат ботом. Она имитировала человека-психиатра, функционируя на основе ключевых слов. Программу разработал профессор Массачусетского технологического института Джозеф Вейценбаум. Пообщаться со старушкой Элизой можно [**здесь**](https://web.njit.edu/~ronkowit/eliza.html).

На протяжении полувека ученые продолжали исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Но всё это были лишь эксперименты, которые не преследовали какой-либо практической цели. Например, в 1995 году Ричард Уоллес разработал чат-бот [**A.L.I.C.E.**](https://www.pandorabots.com/pandora/talk?botid=b8d616e35e36e881) Проект, выпущенный с открытым исходным кодом, несколько раз получал премию Лёбнера как самый «человечный» ИИ. Однако Уоллес создал бот не для того, чтобы он продавал товары или консультировал потребителей.

Всё изменилось в последнее десятилетие. Новую популярность обрели мессенджеры — WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram и другие. Именно они стали идеальной платформой для развертывания чат-ботов. В то же время крупные компании занялись разработкой собственных виртуальных ассистентов. В 2010 Apple запустила Siri, затем люди познакомились с Amazon Alexa, а чуть позже Яндекс презентовал Алису.

Многие заинтересовались этой технологией. Кто из нас не болтал с чат-ботом, желая узнать, насколько тот хорош в имитации человеческой речи?

<Img
img="/uploads/chat_bot_2_c107db6067.png"
alt="Чат-бот"
src="Чат-бот Mitsuku"
/>

Бизнес не мог не увидеть огромный потенциал в чат-ботах — технология, которая способна автоматизировать немало рутинных процессов. Многие компании внедрили их на свои сайты или создали ботов в социальных сетях. Чат-боты незаметно вошли в нашу жизнь, и сегодня мы уже без колебаний задаем им вопрос или общаемся по телефону.

## Что такое чат бот

Чат-бот — это программа, которая имитирует разговор с пользователем на естественном языке, позволяя ему взаимодействовать с цифровым устройством, как с реальным человеком.

Бот обрабатывает запрос пользователя и дает ему необходимый ответ. Обмен сообщениями — как текстовыми, так и голосовыми — может происходить в мессенджерах, на веб-сайте, в мобильном приложении или через телефон.

## Как работают чат-боты

В зависимости от функций чат-ботов, выделяют два основных вида: боты на основе правил (стандартные или ограниченные) и боты на основе искусственного интеллекта (умные или самообучающиеся).

- **Чат-боты на основе правил**

Такие чат-боты взаимодействуют с пользователем, опираясь на ключевые слова в запросе. Зачастую бот сам предлагает пользователю выбрать ключевое слово, поскольку подобрать все слова, которые человек способен использовать в вопросе, практически невозможно.

<Img
img="/uploads/rule_based_chatbots_7936fbde73.gif"
alt="Чат-бот на основе правил"
src="Пример чат-бота на основе правил"
/>

Если в запросе бот не найдет заложенных в его программу ключевых слов, он не сможет дать ответа. Обычно в подобных случаях пользователя перенаправят к «реальному» сотруднику.

- **Чат-боты на основе ИИ**

Чат-боты на основе искусственного интеллекта полагаются на NLP-техники, а также методы распознавания речи и обработки текстов с помощью нейронных сетей. Такие боты ответят пользователю, даже если он ввел нестандартный вопрос. Главное преимущество — способность к самообучению.

<Img
img="/uploads/chat_bot_na_osnove_ii_c13c9ee9c3.png"
alt="Чат-бот на основе ИИ"
src="Пример чат-бота на ИИ"
/>

Давайте подробнее рассмотрим разницу между чат-ботами на основе правил и чат-ботами на основе ИИ.

<Table>
| **Чат-бот на основе правил** | **Чат-бот на основе ИИ** |
| ------ | ------ |
| Работает на основе ключевых слов и не отвечает на вопросы, в которых нет ключей. | Использует NLP, чтобы распознавать данные, введенные пользователем. |
| Не способен обучаться на предыдущем опыте взаимодействия с пользователями, поэтому улучшения необходимо проводить вручную. | Самостоятельно обучается на базе алгоритмов [**Machine Learning**](machinelearning). | 
| Общение кажется роботизированным. | Общение выглядит более реалистичным. |
| Быстрая и несложная реализация. | Процесс внедрения сложнее и занимает больше времени. |
</Table>

Кажется, победитель очевиден. Но не все так просто. Прежде, чем выбирать чат-бот для бизнеса, определитесь с задачами, которые хотите автоматизировать. Иногда чат-бот на основе правил может справляться не хуже, чем самообучающийся бот. Также стоит отметить, что боты с ИИ подойдут компаниям, которые уже обладают большим количеством данных, чтобы быстро обучить нейросеть.

## Зачем использовать чат-боты в бизнесе

Сегодня чат-боты используются в различных сферах — интернет-магазины, банки, страховые компании, медиа и т. д.

**Какие процессы автоматизирует чат-бот:**

- Оформление заявки, прием заказа, бронирование билета и т. д.
- Техподдержка: круглосуточно отвечает на вопросы клиентов о вашем продукте.
- Рекомендация товаров: подбирает клиенту подходящий товар на основе запроса или по опыту предыдущих покупок.
- Массовые рассылки: своевременно оповещает клиентов об акциях и распродажах.
- Сбор контактных данных: выясняет у пользователя, как с ним связаться и передает информацию менеджеру.

### Преимущества чат-ботов для бизнеса

**1. Идеальный сотрудник**

- Доступен 24/7. Бот никогда не устает, никогда не делает вид, что не видит ваше сообщение, и никогда не берет больничный. Он готов помочь пользователям даже в выходные дни или нерабочие часы.
- Многозадачен. Способен вести беседы сразу с сотнями клиентов и при этом оставаться не менее продуктивным, чем в первый день после отпуска.
- Экономичен. Чат-бот не требует повышения зарплаты. Он вообще не требует оплаты своего труда. Работает на голом энтузиазме.

**2. Положительный клиентский опыт**

Чат-бот сокращает время ожидания клиента. Исследования подтвердили, что роботизированная служба поддержки реагирует в три раза быстрее, чем реальный человек. Наверное, в этом и кроется причина, почему чат-боты повышают удовлетворенность клиентов на [**24%**](https://www.intercom.com/blog/the-state-of-chatbots/).

**3. Сбор клиентских данных**

Общаясь с пользователем, чат-бот собирает информацию о нем и передает ее в другие отделы. Полученные данные может использовать маркетолог, чтобы улучшить свое взаимодействие с клиентами. Например, для отправки более персонализированных писем или для предложения товаров и услуг, которые заинтересуют потенциального покупателя.

В то же время, собранные данные дают четкое представление, что именно вызывает у пользователей проблемы. Возможно, они раз за разом не понимают, как вернуть деньги за товар или подать заявку на оформление карты. Для вас это повод задуматься о доработке UX дизайна.

Данные — это мощный инструмент для бизнеса. О том, как их использовать, мы рассказывали в статье о [**data-driven маркетинге**](baza-dannyh-dlya-email-rassylki).

**4. Увеличение продаж**

Согласно недавнему опросу, компании, использующие чат-боты, увеличили продажи на [**67%**](https://www.intercom.com/blog/the-state-of-chatbots/). Как так получилось? Боты сопровождают и консультируют клиента на протяжении всего [**пути к покупке**](stroim-customer-journey-map). Они персонализируют взаимодействие с пользователем, опираясь на собранную ранее информацию. Таким образом, боты всегда готовы дать пользователю рекомендации, которые его заинтересуют.

### Чат-боты в социальных сетях и мессенджерах

Если углубиться в историю, можно понять, что мессенджеры стали первой платформой, где чат-боты нашли свое практическое применение. Боты в ICQ и Агенте Mail.ru «травили» анекдоты, рассказывали козерогам, как пройдет их день, и развлекали собеседников всеми возможными способами.

Сегодня мессенджеры вновь обрели популярность, не уступающую социальным сетям. Неудивительно, что бренды используют эти площадки для общения со своей аудиторией. Вот список мессенджеров, где созданы самые благоприятные условия для разработки чат-бота:

- Facebook Messenger;
- WhatsApp;
- [**Telegram**](obnovlenie-telegram-bot-facebook-ads-manager);
- Viber.

Создайте чат-бот и запускайте рассылки, чтобы сообщить подписчикам о последних обновлениях, новинках в ассортименте или скидках на товар.

## Заключение

Чат-боты стали неотъемлемой частью бизнеса. Они помогают клиентам заказать доставку еды, забронировать билет на самолет, оформить банковскую карту или выбрать товар. Многие компании используют чат-боты как дополнение к техподдержке. Кроме того, боты собирают данные о клиентах, позволяя персонализировать взаимодействие с ними.

Чат-боты автоматизируют десятки бизнес-процессов, мгновенно реагируют на запросы клиентов и доступны 24 часа в сутки. Однако без человеческого вмешательства не обойтись. Не забывайте, иногда люди хотят получить помощь от таких же людей.

<Note>
Подписывайтесь на наш [**Telegram-канал**](https://t.me/kraftovyj_marketing). Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере digital-маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме вместе с нами!
</Note>


Чат-боты повышают удовлетворенность клиентов на 24%. Узнайте, в чем кроется причина такого показателя, в нашей новой статье.

large_chat-boty.jpg

medium_chat-boty.jpg

small_chat-boty.jpg

thumbnail_chat-boty.jpg

chat-boty.jpg

Согласно недавнему опросу, компании, использующие чат-боты, увеличили продажи на 67%. Как так получилось?

Что такое чат бот и зачем его используют в бизнесе

Чат-бот: что это такое и как его используют в бизнесе

CDP платформа клиентских данных

Вся информация о пользователе собрана в единой платформе клиентских данных

Омниканальный маркетинг

Рассылки в различные каналы коммуникации: email, sms, push, мессенджеры

Промокоды, бонусы и баллы для выстраивания долгосрочных отношений с клиентами

Создание и редактирование любого HTML шаблона, сохранение собственных блоков

Персональные рассылки

Персонализированная рассылка сообщений для клиентов через коммуникационные каналы

Проведение экспериментов и оптимизация маркетинговых стратегий

Аналитика в реальном времени

Отслеживание эффективности маркетинговых кампаний для принятия верных решений

Подключение внешних систем к платформе и синхронизация данных с базами компании

Создание анкет, опросов, форм для обратной связи любой сложности

Сообщения в мессенджеры

Возможность общения с клиентами в любое время и в любом месте

CDP платформа клиентских данных

Омниканальный маркетинг

Программы лояльности

Конструктор HTML писем

Персональные рассылки

A/B/n-тестирование

Аналитика в реальном времени

Интеграции и WebHooks

Формы и Опросы

Сообщения в мессенджеры

Пишем полезное о маркетинге, продукте и онлайн-коммуникациях

Не забудьте подписаться на рассылку блога