AI в медиабаинге: доклад Тании Нипун

В своем докладе «Развитие AI в медиа баинге — от $0 до $10 000 без команды» в рамках конференции Affiliate World, маркетолог с 13-летним опытом, основатель и CEO AI-платформы для маркетинга Vibelets Нипун Тания рассказал о рабочих практиках продвижения продукта в условиях ограниченного бюджета с использованием искусственного интеллекта. 

Ниже мы публикуем разбор доклада, выделив ключевые данные и статистику по теме. 

Эффективный ресерч с использованием искусственного интеллекта 

До начала эры развития AI медиабаинг требовал больше рутинной работы, чем умственной — на постоянной основе для работы использовалось более 12 вкладок в браузере с инструментами статистики, обработки изображений, таблицами и так далее. Креативы запускались наугад — data-driven подход не использовался, рекламные кампании оптимизировались вручную, огромное количество часов отнимало ручное составление отчетов, а также долгие и бессмысленные совещания внутри команды. 

Все это вызывало усталость, разочарование в результатах, недоумение и креативное выгорание. Команды упускали возможности, тратя впустую бюджеты — найти консенсус в решении проблемы, зачастую, было довольно сложно. И со всем этим сталкивалась непосредственно команда Тании. 

Все эти проблемы поможет решить искусственный интеллект: он максимально эффективно распределит бюджеты, подскажет, какие кампании нужно масштабировать, проанализирует креативы и определит самые эффективные.

Начните использовать GPT-агентов для анализа рекламы: например предоставьте ссылку на конкурента в FB Ads LIbrary и используйте запрос: 

«Проверь эту ссылку на рекламную библиотеку одного из моих конкурентов. Перечисли топ-рекламу со страницы, исключив объявления с более чем 7 клонами и сроком жизни более 7 дней» 

Что было сделано: 

• Запросили у GPT извлечь лучшую рекламу конкурента. 
• Передали ссылку на Facebook Ads LIbrary. 
• Задали весь контекст в одном запросе. 

AI проведет анализ быстро, в режиме реального времени. По результатам работы вы получаете: 

• Рекламное видео. 
• Ссылку. 
• Заголовок. 

Таким образом можно запросить данные по рекламе всех конкурентов. 

Нипун Тания также рассказал о собственном кейсе, в рамках которого он с командой оптимизировал рекламную связку, повысив ее эффективность: 

• Вертикаль — студенческие займы. 
• Проблема — сложность в масштабировании при самой низкой стоимости за клик. 
• Ни один прием оптимизации не работал. 

Проблема была решена при помощи AI — Нипун Тания составил запрос для GPT: 

«Провести детальное исследование рынка и клиентов о том, почему люди в США обычно берут персональные займы. Выявить основные драйверы и эмоциональные триггеры, затем создать 5–7 высококонверсионных рекламных углов/скриптов на основе исследования». 

По результатам ответа AI Нипун Тания изменил подход со «студенческого займа» на «консолидацию долга на более выгодных условиях» — конверсия выросла на 40%. 

Алерты и быстрые действия 

В этой части доклада Нипун Тания упомянул о внутреннем продукте Vibelets, который дает возможность получать необходимые уведомления от AI. 

По мере взаимодействия AI с вашими запросами он обучается и все глубже погружается в ваши стратегии по работе с рекламой. Соответственно — выдает более точные ответы и присылает правильные, нужные вам оповещения. 

Co-Pilot на основе AI 

Первое, с чего начинается день любого медиабайера — это анализ вчерашних рекламных кампаний и исправление ошибок. Это может занимать до нескольких часов. 

Команда Нипуна Тании создала GPT-агент, способный анализировать эффективность кампаний и предоставляет список действий для их улучшения. 

Отдельно он выделил функционал GPT-агент для создания и оптимизации креативов буквально в несколько кликов. По словам Нипуна Тании, все креативы в его команде создаются исключительно с помощью ИИ. 

Создание продающих лендингов 

Для создания эффективных продающих лендингов команда Нипуна Тании использует Claude Code: 

• На первом этапе команда собирает данные и отправляет их в ИИ. 
• Далее, используя AI, команда Нипуна Тании разрабатывает тепловую карту на основе сайтов-конкурентов. 
• Затем данные тепловой карты вносятся в основу будущих лендингов. 

При генерации лендингов важно избегать таких ошибок, как: 

• Скучный заголовок. 
• Перегруженный текст. 
• Слабый CTA. 
• Некрасивый дизайн. 

Итог 

Можно сделать вывод, что искусственный интеллект уже стал незаменимым инструментом для решения рутинных задач в медиабаинге, в том числе поиска и анализа информации. Собственно, это и была ключевая мысль доклада Нипуна Тании. AI развивается, количество подобных инструментов растет. 

В своем докладе Нипуна Тании также рассказал и о собственном продукте Vibelets, который может генерировать и оптимизировать креативы, анализировать рекламу конкурентов и отправлять пользователю оповещения с важными данными и советами по оптимизации рекламных кампаний.