Генерация продвижения
Как применение ИИ меняет рекламный рынок
Российское медиапространство заполняют изображения и видео, сгенерированные искусственным интеллектом (ИИ). Такой контент уже используют в самых разных сферах, в том числе в продвижении — наружной рекламе, баннерах в интернете и даже на ТВ. ИИ сокращает расходы на производство, но ставит под сомнение эффективность кампаний из-за нереалистичности изображений и вероятности нарушить закон об авторском праве, например случайно использовать защищенное изображение.
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
В прошлом году произошел сдвиг рекламного рынка в сторону контента, сгенерированного нейросетями. ИИ активно используют в интернет- и наружной рекламе: это и визуалы для маркетплейсов, и баннеры, и короткие видеоролики для соцсетей. Эффект его повсеместного присутствия создается за счет массового использования генеративных изображений малым и средним бизнесом (МСБ), говорит операционный директор Okkam Creative Аполлинария Двуреченская: «Именно МСБ активнее всего применяет нейросети для карточек товаров, диджиталкреативов и промоматериалов, формируя ощущение резкого визуального сдвига в медиасреде».
Качество таких визуалов сейчас выросло, они часто неотличимы от реальной фотографии и воспринимаются скорее как рабочий инструмент для SMM или наполнения карточек товаров, говорит директор по развитию бизнеса агентства Arena (группа АДВ) Борис Абрамов, добавляя, что сгенерированные видео теперь появляются даже на телевидении.
Черновики и поиск идей
ИИ становится не заменой дизайнерам, а отдельным инструментом — в частности, для производства черновых материалов, считает руководитель отдела продакшена и креатива OMD OM Fuse Анастасия Корабельникова. «Мы использовали ИИ-генерации для ускорения сроков запуска креативов диджитал-кампании до проведения основной видео- и фотосъемки. Эти изображения дали понимание и требования к позам, костюмам, типажу актеров при производстве для более широкого использования в разных медиа»,— уточнила она.
В Arena также работают со сгенерированными изображениями на этапе черновых работ, например для раскадровки роликов, а также в финальных материалах, говорит Борис Абрамов. Нейросеть позволяет делать проекты «за считаные минуты» и отлично подходит для real-time marketing, иногда даже согласование креатива занимает больше времени, чем создание, говорит он. «Помимо этого, ИИ помогает создавать такие изображения и видео, которые человек раньше не делал. Хорошим примером может служить видео с разрезанием стеклянных предметов»,— говорит эксперт.
В Okkam также отмечают, что ключевым преимуществом ИИ в рекламе сейчас является скорость тестирования гипотез.
«Нейросети позволяют быстро пробовать разные визуальные стили, сюжеты и интонации, запускать тесты и масштабировать те подходы, которые показывают наилучший отклик. Это заметно снижает входной порог в производство качественного визуального контента и делает его доступным не только для крупного бизнеса»,— говорит госпожа Двуреченская.
Нейросети могут быстро создавать детализированные визуальные прототипы, например аниматики (анимированная раскадровка) или прешуты (предварительная съемка сцен), которые дают клиенту и команде увидеть и согласовать до 90% будущего результата — от ракурсов и эмоций до общей стилистики — еще до начала дорогостоящих съемок, объясняет креативный директор коммуникационного агентства Didenok Team Карлен Ходикян: «Так мы делаем весь процесс производства значительно более быстрым, предсказуемым и управляемым».
«Мы часто используем нейросети, когда есть необходимость взаимодействия с узкими сегментами аудитории»,— говорят в NMi Group. При этом в процессе создания рекламных материалов можно отсмотреть большое количество креативных заходов и сократить время на создание баннеров. Таким образом, за 5 дней можно создать более 30 вариантов проектов.
Не сплошная экономия
В зависимости от задачи оптимизация бюджета на создание баннеров при использовании ИИ составляет 30–50%, оценивают в NMi Group. А в кейсах Arena общая оптимизация бюджета, с учетом FTE, составляла от 40% до 95%, рассказал Борис Абрамов. По его словам, эффект от ИИ сильно зависит от того, в какие процессы он встроен: «Например, классическую фотосессию стоимостью в сотни тысяч рублей сегодня во многих случаях можно заменить ИИ-генерацией практически бесплатно».
С точки зрения производства рекламного контента экономия есть на этапах, связанных с актерами, правами на изображение, локациями и декорациями, говорит Аполлинария Двуреченская. «Однако эта экономия не всегда линейна. Производство ИИ-креатива требует значительного ресурса на супервайзинг. Генерация — это десятки и сотни попыток в поисках нужного результата, а качественный финальный вид часто достигается только на этапе постпродакшена. В ряде случаев суммарные человеческие трудозатраты оказываются сопоставимы со средней стоимостью классического производства»,— подчеркивает она.
Поэтому, хотя экономия возможна, это не будет экономия «в десять раз», как часто ожидают заказчики.
«Стоимость работы смещается из статьи “аренда площадки и съемочная группа” в статью “дорогая экспертиза и труд художников по генеративному ИИ”»,— добавляет он. Статичная рекламная графика (баннеры, постеры, изображения для сайтов и соцсетей) — более перспективный для экономии формат, поскольку отпадает необходимость в организации полноценной фотосессии с моделями, стилистами, арендой студии и выездом на натуру, добавил господин Ходикян: «Конкретный процент экономии зависит от масштаба кампании и требований к детализации, но в ряде случаев он может быть весьма существенным, особенно для массового производства креативов».
Глазами зрителя
Основной риск при использовании ИИ в рекламных изображениях — визуальная унификация и потеря лица бренда, если ИИ используется без четкой креативной рамки, считают в NMi Group. «Последние исследования показали, что 41% людей негативно относятся к использованию ИИ в рекламе. Алгоритм мышления простой: сгенерировано ИИ — это дешево, слишком заметна искусственность. У аудитории возникает ощущение обезличенности. Сам факт использования ИИ не отталкивает, но качество и идея по-прежнему критичны»,— считают в группе.
Когда ИИ используют без должного контроля, получаются странные или казусные изображения — с пластиковыми лицами, нелогичными деталями и неправдоподобными эмоциями.
«Такие кейсы становятся заметными вопреки желанию рекламодателя — они привлекают внимание не как достижение, а как провал»,— говорит Карлен Ходикян. Есть и «осознанно передовые истории», где ИИ становится ключевой частью креатива, осуществляется продуманная интеграция технологии в идею, однако плохие примеры более заметны и бросаются в глаза из-за «эффекта зловещей долины», отмечает эксперт.
Подобные риски особенно проявляются в менее зрелых форматах, например в видео, рассказывает Борис Абрамов. Зарубежный опыт — Coca-Cola уже второй год пытается создать новую версию своего новогоднего ролика «Праздник к вам приходит» и выпускает версии, полностью созданные с помощью ИИ. Аудитория на них реагировала негативно и критиковала именно за «очевидность» технологии.
Нежелательные заимствования
Для крупных брендов ключевым сдерживающим фактором для применения ИИ остаются правовые риски, поскольку лицензии большинства общедоступных моделей не обеспечивают полной защиты с точки зрения авторских и смежных прав, отмечают в Okkam Creative. «Зачастую для генерации используются популярные образы, узнаваемые лица, визуальные/аудиальные цитаты известных произведений — как, например, в кейсах, где заимствуются персонажи массовой культуры или музыкальные мотивы. Это территория авторских и смежных прав»,— говорит госпожа Двуреченская.
При этом даже при отсутствии намеренных заимствований риск сохраняется. Популярные нейросети обучаются на массивах изображений из открытых источников и в результате генерации могут воспроизводить черты произведений реальных, в том числе малоизвестных моделей или фотографов, права на использование образов которых не были выкуплены, подчеркивает Аполлинария Двуреченская.
«Есть примеры нейросетей, обученных на лицензионном контенте (у Shutterstock, например), но финальный результат генерации там оставляет желать лучшего и не идет ни в какое сравнение с той же Midjourney и аналогами. Международная практика уже демонстрирует именно правовую зыбкость: в большинстве прав автором может быть только человек. Им не является разработчик нейросети. То есть, по сути, вообще автора нет, соответственно, и права нельзя передать»,— объясняет госпожа Двуреченская.
Советник практики интеллектуальной собственности «Меллинг, Войтишкин и партнеры» Юрий Яхин отмечает, что кроме явного риска потенциального нарушения авторских прав сгенерированные изображения могут содержать символику, которая относится к запрещенной к распространению информации, даже если смысл символики рекламодателю и рекламораспространителю неизвестен. «Что касается нарушения собственно авторских прав, то многое зависит от самой нейросети: в некоторых встроено ограничение на выдачу изображений известных персонажей или логотипов, а в других такого ограничения нет. Избежать рисков полностью, скорее всего, не получится: создатели языковых моделей указывают на ограничения своей ответственности в пользовательских соглашениях, то есть в отличие от живого дизайнера, позаимствовавшего чужое произведение, предъявлять претензии некому. В случае “человеческого” авторства можно ссылаться на параллельное создание похожих произведений разными авторами, в случае с ИИ это едва ли сработает, учитывая, что модель автором быть признана не может»,— также подчеркивает юрист.
Временный эффект
Для крупных брендов и классических медиа ИИ станет вспомогательным инструментом, а не заменой креатива и продакшена, считают в NMi Group: «Массовых сокращений персонала в агентствах мы не ожидаем — скорее изменятся набор компетенций и роль специалистов». В Arena в то же время отмечают, что генерация изображений уже стала частью стандартной производственной цепочки, особенно на маркетплейсах и в наружной рекламе, и в связи с этим стоит ожидать снижения спроса на сотрудников, которые занимаются непосредственно производством контента «на площадке»,— операторов, актеров и так далее, прогнозирует Борис Абрамов: «Однако сценаристы, режиссеры и арт-директора сохранят ключевое значение, так как будут ответственны за конечный результат».
Показателен пример компьютерной графики в кино, добавляет господин Абрамов. Изначально ее внедряли как способ удешевить производство — проще нарисовать взрыв, чем взрывать настоящую машину. Но со временем повышенный спрос сделал стоимость этой графики настолько высокой, что сегодня многие сцены снова выгоднее снимать вживую. ИИ сейчас находится в похожей точке — это инструмент оптимизации затрат, но есть высокая вероятность, что со временем маятник качнется и в обратную сторону, полагает он.