Майбутнє штучного інтелекту в цифровому маркетингу: тренди та прогнози на 2025 рік

Привіт! Мене звати Настя, я диджитал-маркетолог. З появою ШІ у нашому житті я почала активно цікавитися, як імплементувати його у свою рутину. І маю в цьому неабиякий успіх. Можна з упевненістю стверджувати, що я змогла пришвидшитися у 10 разів!

У 2024 році я багато ділилася своїм досвідом, читала курси і лекції «ШІ для маркетологів, прожект-менеджерів та бізнес-аналітиків», проводила корпоративне навчання для таких компаній, як «Київстар», Playtica, «Нові Продукти», Razom Group. 

У 2025 році інтеграція штучного інтелекту (ШІ) у цифровий маркетинг змінює способи взаємодії бізнесу з клієнтами. Останні тренди та прогнози демонструють трансформаційний потенціал ШІ, який підвищує рівень персоналізації, передбачувальної аналітики, конверсійного ШІ та оптимізації контенту. 

У цій статті я хочу поділитися спостереженнями та надати трохи практичних рекомендацій для маркетологів і бізнес-лідерів.

1. Персоналізація на основі ШІ: більш ніж традиційні підходи

ШІ змінює підхід до взаємодії з клієнтами, аналізуючи великі масиви даних для створення гіпертаргетованого маркетингового контенту.

Кейси:

До кінця 2025 року можливості ШІ щодо створення персоналізованого досвіду забезпечуватимуть вищу залученість і лояльність, змінюючи електронну комерцію та цифрові взаємодії.

2. Передбачувальна аналітика: прогнозування поведінки споживачів

ШІ-інструменти для передбачувальної аналітики використовують алгоритми для прогнозування трендів і оптимізації стратегій. Компанії, які застосовують ці інструменти, фіксують підвищення конверсії на 20% і зростання довічної цінності клієнта на 25% (Forrester). Інтеграція квантових обчислень та вдосконалення алгоритмів, таких як ансамблеве навчання та глибоке підкріплювальне навчання, підвищують точність прогнозів.

Інструменти ШІ виявляють приховані патерни та кореляції, які людина може проігнорувати. Це допомагає точно сегментувати аудиторію. Наприклад, можна застосувати кластеризацію для групування клієнтів за спільними атрибутами. А нейронні мережі допоможуть виявити неочевидні ознаки, що визначають ймовірність здійснення покупки.

До кінця 2025 року точність прогнозів досягне 90%, що дозволить здійснювати реальні коригування маркетингових стратегій.

Дуже цікавим є дослідження Predicting Results of Social Science Experiments Using Large Language Models, метою якого було оцінити, чи можуть великі мовні моделі (LLMs), такі як GPT-4, передбачати результати соціальних експериментів з високою точністю, використовуючи архів з 70 експериментів, які проводились у США. 

Підписуйтеся на наші соцмережі

Ключові результати:

3. Конверсійний ШІ: революція в обслуговуванні клієнтів

ШІ для ведення діалогів, зокрема чатботи, значно вдосконалюють обслуговування клієнтів завдяки 24/7 підтримці з використанням технологій обробки природної мови (NLP). Моделі GPT-3 і BERT покращують розуміння контексту та настрою користувачів. Банківські установи скоротили обсяг дзвінків до центрів обслуговування на 50%, підвищивши задоволеність клієнтів на 20%.

Прогноз Gartner: до 2025 року 80% взаємодій із клієнтами будуть керуватися ШІ, що заощадить бізнесу близько $11 млрд щорічно.

Загалом, будь-яку задачу можна декомпонувати на дрібні прості дії — робота з текстом, відео чи аудіо. І для такого ШІ — ідеальний помічник. Саме тому ми зараз спостерігаємо падіння кількості вакансій на біржах фрилансу. 

4. Контент, створений ШІ, та його оптимізація

ШІ-інструменти, як-от ChatGPT, дозволяють створювати масштабований і якісний контент, що відповідає вподобанням аудиторії.

Статистика:

Кейс: стратегія Facebook, заснована на ШІ, підвищила залученість користувачів на 40% і значно збільшила дохід від реклами.

Але є і проблеми з генерацією контенту за допомогою ШІ. Це його якість. 

Генеративний ШІ — це те, вже було написано раніше, просто іншими словами. Текст ChatGPT — це величезний колаж зі слів і фраз. Але це не нові ідеї. Якщо ви спробуєте згенерувати статтю за допомогою одного промту, то найкраще, що ви отримаєте, — це рерайт подібних вже опублікованих статей, свого роду копіпаст, який Google не цінує.

5. Етика та конфіденційність даних: подолання викликів

Етичні питання, такі як конфіденційність даних і алгоритмічні упередження, стають критичними із поширенням ШІ. ШІ може вчитися на неякісних даних і продукувати хибні висновки (приклад).  

Окремо хочу проговорити упередження ШІ. Всі ми пам'ятаємо доволі яскравий приклад з суданською Барбі

Упередження штучного інтелекту виникає, коли моделі штучного інтелекту дають дискримінаційні результати щодо певних демографічних показників. Стереотипне упередження відноситься до явища, коли результати моделі штучного інтелекту складаються зі стереотипів або сприйнятих уявлень про певну демографію. 

Расові упередження в штучному інтелекті виникають, коли результат моделі штучного інтелекту є дискримінаційним і несправедливим по відношенню до особи чи групи на основі їх етнічної або расової приналежності. Культурні упередження вступають у гру, коли результати моделі ШІ віддають перевагу певній культурі над іншою.

Сфера ШІ доволі зарегульована, наприклад, такими регламентами, як GDPR та CCPA, для забезпечення прозорості у використанні даних.

Дотримання етичних стандартів дозволяє уникнути репутаційних ризиків і зміцнити довіру споживачів.

Висновок

Human-first! Не варто ставити штучний інтелект у центр всесвіту. Треба бути не AI-first, а AI-powered. Не «ШІ передовсім», а «підживлений, підсилений ШІ».

Штучний інтелект не замінить вас. Інструменти ШІ фактично є асистентами-помічниками, які готові працювати 24/7. Люди залишаються важливими у менеджменті, лідерстві, побудові відносин. 

З іншого боку, вибору немає — або ви використовуєте штучний інтелект, або стаєте не конкурентоспроможними на ринку праці. Так само як інженер з калькулятором буде швидшим і ефективнішим (та щасливішим), ніж без нього.

Підписуйтеся на наші соцмережі