Интеграция AI: маркетинг мобильных приложений

Artificial intelligence (AI) ворвался на мировой рынок в 2022 и с тех пор только набирает оборотов, маркетинг мобильных приложений не стал исключением. Искусственный интеллект - это не просто одна технология, это целая отрасль. ИИ - это реплика человеческого интеллекта, с теми же функциями - мыслить, принимать решения, выполнять задачи, решать проблемы, искать и анализировать информацию. Со временем опции ИИ будут только расширяться, поскольку машинное обучение идет 24/7, AI не надо спать, есть, путешествовать, проводить время с семьей или рефлексировать. Он круглосуточно функционален и этим можно и нужно пользоваться. 

На текущий момент мобильный рынок насчитывает более 5,5 млн приложений (Google Play 3,7 и Apple App Store 1,8) и это более чем конкурентная среда. В таких декорациях человеческие ресурсы и возможности однозначно стоит дополнить потенциалом ИИ.

Команда ASOMobile в восторге от новых горизонтов и открывающихся перспектив искусственного интеллекта, поэтому спешит поделиться уже утвердившимися тенденциями использования AI в маркетинге и ASO.

Рынок мобильных приложений

1. Распространенность мобильных приложений

Мобильные приложения плотно вошли в повседневную жизнь обывателя. Времена, когда по телефону можно было только звонить давно канули в лету. Телефон уже больше не телефон, он теперь смартфон и вполне заслуженно носит приставку смарт. Довольно компактный прямоугольник из пластика и микросхем стал персональным помощником почти любого человека - он напомнит, разбудит, посчитает, развлечет, обучит, покажет видео и воспроизведет аудио. Благодаря смартфону можно купить, продать, обменять, заплатить, запланировать, увидеть близких на другом континенте, познакомиться, посмотреть и послушать интересное. Например, в Китае без смартфона уже вообще невозможно обойтись, поскольку даже самые базовые платежи можно осуществить только через специальные приложения. По всему миру набирают оборотов суперприложения. В том же Китае в одном таком приложении можно оплатить коммунальные расходы, записаться на прием к врачу, вызвать такси и пообщаться в социальных сетях.

2. Цифровая экономика.

Абсолютно любое приложение может и должно приносить доход. Кстати, совсем недавно мы писали о трендах монетизации 2024.

Подводить итоги 2024 явно рановато, тем более, что маркетинговый год начнется только в июле, а вот 2023 показал рост потребительских расходов на приложения на 3%, что эквивалентно 171 миллиарду долларов. 67% потребительских покупок осуществлялась через мобильные приложения.

А ведь еще есть отдельный огромный пласт приложений - игры. Именно игры приносят 60% всего мирового дохода мобильного рынка. Для сравнения, социальные сети дают 10% профита. 5G-интернет, виртуальная и дополненная реальности, технологии блокчейна весьма способствуют развитию игровой мобильной индустрии. Следовательно, новые рекорды доходности еще впереди.

3. Пользовательская вовлеченность.

Цифры здесь говорят лучше любых слов, вот некоторые из них:

• 55,5% людей пользуются социальными сетями 
• 24,3% играют в казуальные игры и 17,1% проводят время в онлайн-казино всех толков
• 13,5% пользователей смотрят фильмы и слушают музыку в развлекательных приложениях
• 6,3% респондентов распоряжаются финансами через разнообразные financial-app.

И это каждый день по всему миру. 

4. Еще немного вводных данных.

Приведенные выше цифры пугают и вдохновляют одновременно.

С одной стороны, конкурировать среди 5,5 млн приложений в обоих сторах кажется чем-то из области фантастики, а с другой стороны очень хочется откусить от пирога в 171 млрд $.

Вот тут-то на сцену под свет софитов и барабанную дробь выходит его величество ИИ. Influencer Marketing Hub пришел к выводам, что 60% пользователей так или иначе применяют искусственный интеллект в своей повседневности. В основном, это фото- и видеоредакторы для обработки файлов и текстовые чаты в формате вопрос-ответ. В то же время, 54,5% специалистов маркетинга делают ставку на AI в своей профессиональной сфере. У них также популярны все те же графические и текстовые ИИ-чаты, отличаются только цели и масштабы обработки информации. Популярность ИИ-инструментов среди маркетологов настолько стремительно растет, что к 2028 прогнозируемый объем рынка AI-утилитов в маркетинге превысит $107,5 млрд. Так что можно смело утверждать, что генеративный искусственный интеллект вышел за рамки использования только в играх и начал триумфальное шествие в области маркетинга и рекламы. Такие крупные игроки метавселенной, как Alphabet, Amazon, Meta, Unity уже вовсю используют AI в своих кейсах для рекламодателей. 

AI и маркетинг мобильных приложений

Для более глубокого понимания вопроса сначала окунемся в теорию.

• AI (аrtificial intelligence) это собственно сам искусственный интеллект. ИИ это не что-то конкретное, это широкий собирательный термин, объединяющий в себе технологии и методы, направленные на создание машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Такая себе копия коры головного мозга человека. В AI используются различные подходы - правила, логика, алгоритмы и машинное обучение (ML).
• ML (machine learning) - алгоритмы и модели, на которых обучается ИИ.
• LLM (large language model), несмотря на дословный перевод - большая языковая модель - это все тот же старый добрый алгоритм, обученный на сверхбольших объемах текстовых данных. Его фишка в обработке естественного языка, за счет чего LLM умеют обрабатывать сложные языковые задачи, понимать и генерировать тексты на человеческих языках, переводить, отвечать на вопросы и прописывать контекст. 
• Из всего этого вытекает генеративный ИИ (generative AI) - это более конкретный тип ИИ, с задачами создавать тексты, изображения, контент и всевозможные медиафайлы по заданным человеком подсказкам. Самый известный и продвинутый на сегодня - ChatGPT. 

Теперь, когда мы разобрались с терминами и определениями, перейдем, наконец-то, к возможностям ИИ и способам его применения в маркетинге и ASO.

Автоматизация и повышение эффективности сбора и анализа данных.

Любой маркетинг и ASO в частности включает в себя монотонные и повторяющиеся задачи. Тот же сбор и анализ данных довольно скучная и рутинная работа для живого человека. Такая работа утомляет, тем самым повышая риск ошибок, известный как человеческий фактор. Поэтому можно смело доверить этот шаблонный труд ИИ, а живому специалисту освободить время для креатива и поиска оригинальный решений стратегических задач. Бонусом идет значительное уменьшение потенциальных ошибок, неизбежных при работе с данными. За сбором и анализом данных следует их внедрение. Этот процесс также можно переложить на ИИ. Он сделает это быстрее и эффективнее, чем люди, потому что его алгоритмы заточены именно под обработку больших массивов информации, тогда как человеческие возможности все-таки ограничены в этом вопросе.

Оптимизация UХ

Все маркетологи знают, что UХ (User Experience) это важно. Оптимизацию пользовательского опыта во время взаимодействия с приложением можно передать ИИ. Долой назойливые push-уведомления и тонны e-mail-спама, ИИ подберет действительно индивидуальные и персонализированные подходы, за счет постоянного изучения и, вытекающего из него, понимания человеческого поведения. ИИ анализирует поведение пользователей на основе их предыдущих действий и оптимизирует UХ-процессы в соответствии с клиентскими предпочтениями. На выходе это дает действительно полезную, нужную и, следовательно, приятную информацию юзеру. А где “приятно” там и повышение удовлетворения и лояльности. Отличным примером качественной персонализации служат ресурсы YouTube и Netflix, которые рекомендуют пользователю новые видеопродукты на основе предыдущих просмотров. 

Маркетинг

Фокус-группы, оценка потенциальных пользователей и маркетинговые платформы, во всяком случае, для рынка мобильных приложений, остались в прошлом. Сейчас искусственный интеллект может проанализировать не просто целевую аудиторию, а всю отрасль приложения целиком. В распоряжении ИИ огромная база данных демографических групп, разнообразных текстов по заданным темам и околотемным областям, маркетинговых вопросов и покупательских ответов на них и многое-многое другое. Маркетинг выходит на новый глобальный уровень, где современному маркетологу мобильных приложений необходимо ловить волну, подключая в помощники ИИ и пользоваться плодами его трудов.

Контент

Головная боль любого маркетолога уже не боль. Больше не надо часами анализировать пользовательское поведение, чтобы половчее прописать push-уведомления или промо-тексты. Да и любой другой контент, необходимый для приложения. Теперь это задача AI. Он поможет подобрать актуальные темы для взаимодействия с клиентами, предложит варианты текстового наполнения и персонализированных сообщений. Все, что угодно, исходя из заданных маркетологом, текстовых подсказок. Речь идет не только о текстах, но и о графике. Пока что сложные изображения плохо даются ИИ, но с созданием иконок и значков он вполне справляется. Так что, маркетолог ставит задачу, ИИ ее выполняет. Миссия completed.

Монетизация и реклама

ИИ отлично справляется с монетизацией и рекламой приложения. 

Во-первых, ему можно поставить задачу найти оптимальные пути получения дохода еще до релиза приложения. Здесь главное очень подробно и конкретно прописать задание в том же ChatGPT. 

Во-вторых он справится с монетизацией уже действующего приложения. Потому что в его распоряжении вся база данных по конкретному приложению и еще много других массивов данных. В сумме это помогает искусственному интеллекту выделять клиентов, готовых платить среди не собирающихся этого делать. А дальше в игру вступает, описанная выше персонализация. 

В рекламе ИИ тоже весьма полезен. Он может генерировать и оптимизировать рекламу, создавать push-сообщения и профили пользователей, таргетировать. Но в контексте рекламы, ИИ все же стоит совмещать с другими инструментами. 

Локализация

Любой маркетолог знает, что локализация повышает охват ЦА. Для грамотной, а значит, успешной локализации недостаточно просто перевода приложения на язык региона. Необходимо учитывать местную культуру, менталитет, традиции. И с этой задачей великолепно справляется ИИ, благодаря LLM. Генеративный AI на базе сложных языковых моделей сгенерирует толковый перевод и качественный контент, основываясь на масштабных базах данных требуемой локали. Исходный продукт будет грамотный, корректный, уместный и сэкономит живому маркетологу уйму драгоценного времени. Чистый профит.

Конфиденциальность

Пожалуй это единственное слабое место ИИ. Имея доступ к внушительным массивам данных, искусственный интеллект иногда бывает пугающе точен. Все имеют опыт контекстной рекламы, которая будто читает мысли. В связи с чем, все больше и больше пользователей требуют повышения защиты персональных данных. На текущий момент многие страны уже рассматривают определенные ограничения использования ИИ на законодательном уровне. И пока в Европе и США только идет обсуждение соответствующих нормативных актов, Китай, что неудивительно, уже ввел некоторые временные запреты.

Надо понимать, что любые ограничения будут влиять на качество работы АІ, что не выгодно ни разработчикам, ни потребителям ИИ. Параллельно с этим урезание возможностей ИИ в разрезе конфиденциальности приведет к снижению качества машинного обучения (ML), что неизбежно скажется как на характеристиках самого искусственного интеллекта, так и на выдаваемых им продуктах. Поэтому сейчас активно разрабатываются и вводятся синтетические данные. Это данные, созданные на основе настоящих параметров, качественно передающие реальную картину, но при этом обеспечивающие высокий уровень защиты конфиденциальности. Эдакий правдивый симулятор, который защищает владельца персональных данных, не ограничивает возможностей ИИ и не ухудшает пользовательский опыт. 

Целью этой статьи было описание общих векторов применения искусственного интеллекта в маркетинге и ASO, ведь по каждому инструменту AI можно написать, как минимум, еще одну такую же статью, а то и полноценную книгу. 

Но лучше один раз применить и получить бесценный личный опыт, чем сто раз прочитать о чужой практике. Поэтому, ловите волну и начинайте использовать ИИ уже сейчас! 

Покоряйте рынок мобильных приложений💙