Нецифровая экономика

Как ИИ меняет рекламные технологии в России Билайн активно делился на форуме «Цифровые решения», как в компании применяют искусственный интеллект, особенно в рекомендательных и рекламных технологиях. Собрали несколько интересных мыслей из выступлений генерального директора Билайн Adtech Никиты Фоминова ⤵️ ИИ в рекламе часто работает незаметно У операторов связи есть важное преимущество — стабильный идентификатор. Он помогает видеть путь пользователя между разными каналами: например, от баннера до смарт-ТВ. На этой основе можно прогнозировать рекламные кампании, выбирать площадку для показа и рассчитывать ставку закупки. 💭 Со стороны это не видно, и, возможно, это даже хорошо: не нужно рассказывать, что ИИ всё заменяет. Алгоритмы автоматически выбирают место, где будет показана реклама, и ставку, по которой будет куплен показ». Рекомендации помогают бизнесу быстрее находить аудиторию ИИ используется не только для закупки рекламы, но и для подбора сегментов. Когда компания загружает сайт, система может определить категорию и тематику бизнеса, а затем предложить подходящую аудиторию для продвижения. Для малого и среднего бизнеса это снижает нагрузку на запуск кампаний: часть работы по подбору таргетингов и анализу данных берут на себя алгоритмы. Фоминов приводил пример: когда-то реклама доставки еды лучше всего срабатывала во время дождя. Сейчас такие сценарии можно собирать быстрее, потому что данные и базовые модели уже встроены в рекламные интерфейсы. ИИ помогает, но не должен принимать решения за человека В маркетинге ИИ хорошо снимает рутину: помогает генерировать варианты креативов, анализировать данные и ускорять подготовку кампаний. Но финальное решение, по позиции Билайн Adtech, должно оставаться за человеком. ИИ можно использовать для упрощения задач, но разработка, выбор и проработка всей логики кампании всё равно должны оставаться в зоне ответственности человека. 💭 Позволить искусственному интеллекту принять решение за тебя — по умолчанию ошибка. Почему ИИ не заменит человека? Потому что принимать решения по-прежнему умеем мы». Главная метрика — решение бизнес-задачи На сессии о данных Фоминов отдельно говорил о том, что не стоит превращать подготовку данных в самоцель. Для ML-моделей важна не абстрактная «идеальная чистота», а то, какой уровень прогнозирования они дают и как это влияет на результат клиента. В рекламных продуктах это означает, что оценивать нужно не только внутренние метрики платформы, но и конечный эффект для рекламодателя: стоимость закупки, скорость запуска, качество кампании и результат продвижения.