Стратегии заработка с помощью ИИ-агентов и рост выручки рекламного агентства

Как рекламное агентство стало машиной предсказания 13 октября Publicis сообщил о росте чистой выручки на 5% без учёта валютных колебаний и приобретений. Сама цифра будничная. Интереснее то, на чём построен рост. По словам главы группы Артура Садуна, цифровая модель Publicis способна работать с профилями девяти из десяти взрослых пользователей интернета. Она соединяет эти данные с информацией клиентов и ИИ-аналитикой, чтобы предсказывать поведение и управлять рекламой. Одновременно Publicis, WPP и Omnicom получили 91% побед в крупных агентских тендерах против 74% годом ранее. Это не доля всего рекламного рынка, но направление понятно: бюджеты стекаются к компаниям, владеющим не только агентствами, но и инфраструктурой данных. Publicis основал в Париже в 1926 году Марсель Блестейн. Компания начинала с прессы и радио, а в 1948 году её основатель обратился к Эрнесту Дихтеру — одному из создателей мотивационных исследований, принёсшему психоаналитические идеи в маркетинг. Тогда скрытые мотивы покупки изучали с помощью глубоких интервью. Спустя несколько десятилетий кушетку заменили цифровыми профилями. В 2015 году Publicis приобрёл Sapient за $3,7 млрд, получив технологии цифровой трансформации. В 2019-м компания заплатила $4,4 млрд за Epsilon — платформу, объединяющую данные брендов о клиентах с демографическими, поведенческими и транзакционными сигналами. Покупка Lotame расширила заявленный охват системы с 2,3 до 4 млрд профилей. «Охватывать» человека не значит читать его мысли. Это значит сопоставлять цифровые следы и показывать одному профилю рекламу на разных устройствах. Представим, что ретейлер передаёт Publicis историю покупок участников программы лояльности. Система дополняет её другими доступными сигналами и оценивает следующее действие. Она может предположить, что человек стал чувствительнее к цене, подобрать более дешёвое предложение и показать его в подходящий момент. Клиент покупает не ролик, а всю цепочку: распознать человека, спрогнозировать действие, показать сообщение, измерить реакцию и изменить кампанию. Чем больше клиентов проходит через систему, тем больше у неё данных. Эта система отчасти напоминает предсказывающий мозг: она использует прошлый опыт, чтобы уменьшить неопределённость. Она повышает заметность нужного стимула, выбирает контекст и сокращает усилие, необходимое для покупки. Поэтому вероятность конверсии действительно растёт. Но предсказать действие — не значит понять желание. Два человека могут купить дешёвый товар по одной ссылке. Один переживает себя разумным хозяином бюджета, другой — человеком, утратившим прежний статус. Для алгоритма действия одинаковы. Для бренда между ними пропасть: первому можно предложить выгоду, второму необходимо сохранить достоинство. Вывод Publicis продаёт бизнесу не отдельную рекламу, а возможность точнее найти человека и быстрее довести его до покупки. Но данные видят действия, а не желания. ИИ может подсказать, когда человек готов купить, но не объясняет, зачем ему нужен именно этот бренд. Технология ускоряет продажу. Причину выбрать продукт и вернуться бизнес по-прежнему должен создать сам.