Выброс дофамина

🫣 ЧАСТЬ 2 — продолжаю транслировать свой вижн в Adtech & AI

Вы точно внедрили именно AI?
Всё продолжаю видеть энтузиастов, которые выступают на вебинарах о том как они эффективно внедрили AI. Но из всех этих историй я вижу только ML-фитчеризм (разницу ML/AI описываю в комментах), который не ведёт к той самой кост-эффективности, о которой говорил в первой части. Давайте прикинем возможные уровни внедрения:

🫣 Личный скилл. Вы лично научились генерировать результат через внешние сервисы. Например, создавать контент для последующей обработки баннеров. ИМХО: Более 80% акторов сейчас на этом этапе.

😰 Пилот процесса. Вы ускорили/удешевили рабочий процесс в компании и добились желаемого результата. Который имеет потенциал на кост-эффективность.

🤫 Устойчивый процесс. Вы оптимизированный рабочий процесс, внедрение которого кост-эффективно. Этот процесс уже работает без вашего участия и устойчив к смене команды.

🫠 Настоящий AI. Вы создали и обучили AI, который точно понимает задачу и способен генерировать конечный результат без участия людей.

🫠 AI полностью мимикрировал под человека. Вы научили AI генерировать результат, который нельзя уличить в участии AI.

ПРИМЕР
А теперь наглядный пример из #AdTech, который показывает разницу между уровнями. Одна из задач, с которой работает отдел трафика в performance marketing нише — тратить деньги эффективно, не допуская перетрат бюджета, сохраняя темп и объём заявок в продажи.

А. "Content Credentials" label ads production.
Вы научились делать пикчи для баннеров через Миджорней, но сам процесс создания конечного баннера требует доработки человеком. Пикчи по первым тестам и личным ощущениям работают лучше, чем прежние стоковые пикчи или работы дизайнеров. Позволяет это добиться конечного результата? — Нет, это просто маленькое звено в большой цепи.

B. AI mentor for an advertising campaign.
Вы научились делать по 30-50 вариаций баннеров (дизайн-коллаж с текстами и графикой) за 5 минут, которые уже заряжены в рекламные кампании, которые получили достаточно твёрдых статистических данных, чтобы делать прогнозы по оптимизации. AI-ассистент предлагает вам совершать конкретные маневры "чего убрать, чего добавить".

Вариант «B» выглядит слишком утопическим? Подобные влажные фантазии вполне реальны, а разница с вариантом «A» колоссальна:

🔸 Второй год слежу за развитием сервиса — trypencil.com — Make ads that work. Double your productivity & performance with generative AI.

🔸 Вижу что везде пихают ещё — adcreative.ai — Generate ad creatives that outperform your competitors.

ЗЫ: 😩 ... Запусти мне РК для новой коллекции одежды с бюджетом 100К долларов на сезон 3 месяца... Advertising Powerhouse — вжух!

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Выброс дофамина/com.fb300links/1695

279 viewsPeter Kostjukov, edited  Mar 29 at 09:10

🫣 ЧАСТЬ 2 — продолжаю транслировать свой вижн в Adtech & AI

Вы точно внедрили именно AI?
Всё продолжаю видеть энтузиастов, которые выступают на вебинарах о том как они эффективно внедрили AI. Но из всех этих историй я вижу только ML-фитчеризм (разницу ML/AI описываю в комментах), который не ведёт к той самой кост-эффективности, о которой говорил в первой части. Давайте прикинем возможные уровни внедрения:

🫣 Личный скилл. Вы лично научились генерировать результат через внешние сервисы. Например, создавать контент для последующей обработки баннеров. ИМХО: Более 80% акторов сейчас на этом этапе.

😰 Пилот процесса. Вы ускорили/удешевили рабочий процесс в компании и добились желаемого результата. Который имеет потенциал на кост-эффективность.

🤫 Устойчивый процесс. Вы оптимизированный рабочий процесс, внедрение которого кост-эффективно. Этот процесс уже работает без вашего участия и устойчив к смене команды.

🫠 Настоящий AI. Вы создали и обучили AI, который точно понимает задачу и способен генерировать конечный результат без участия людей.

🫠 AI полностью мимикрировал под человека. Вы научили AI генерировать результат, который нельзя уличить в участии AI.

ПРИМЕР
А теперь наглядный пример из #AdTech, который показывает разницу между уровнями. Одна из задач, с которой работает отдел трафика в performance marketing нише — тратить деньги эффективно, не допуская перетрат бюджета, сохраняя темп и объём заявок в продажи.

А. "Content Credentials" label ads production.
Вы научились делать пикчи для баннеров через Миджорней, но сам процесс создания конечного баннера требует доработки человеком. Пикчи по первым тестам и личным ощущениям работают лучше, чем прежние стоковые пикчи или работы дизайнеров. Позволяет это добиться конечного результата? — Нет, это просто маленькое звено в большой цепи.

B. AI mentor for an advertising campaign.
Вы научились делать по 30-50 вариаций баннеров (дизайн-коллаж с текстами и графикой) за 5 минут, которые уже заряжены в рекламные кампании, которые получили достаточно твёрдых статистических данных, чтобы делать прогнозы по оптимизации. AI-ассистент предлагает вам совершать конкретные маневры "чего убрать, чего добавить".

Вариант «B» выглядит слишком утопическим? Подобные влажные фантазии вполне реальны, а разница с вариантом «A» колоссальна:

🔸 Второй год слежу за развитием сервиса — trypencil.com — Make ads that work. Double your productivity & performance with generative AI.

🔸 Вижу что везде пихают ещё — adcreative.ai — Generate ad creatives that outperform your competitors.

ЗЫ: 😩 ... Запусти мне РК для новой коллекции одежды с бюджетом 100К долларов на сезон 3 месяца... Advertising Powerhouse — вжух!