Мультимодальный ИИ — это модель, которая понимает и создает более одного типа входных данных, таких как текст, изображения, аудио и видео, в рамках одной системы. Для маркетологов он лучше всего подходит для задач, охватывающих разные форматы: проверка рекламных креативов, описание фотографий товаров, превращение вебинара в посты, анализ скриншотов панелей управления и ответы на вопросы о визуальном контенте. Он слабее справляется с точными цифрами на изображениях и длинными видео.
Предыдущие инструменты ИИ обычно были узкоспециализированными. Одна модель писала текст, другая генерировала изображения, третья расшифровывала аудио. Такие модели, как семейство GPT-4o от OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic и варианты Llama vision от Meta, теперь принимают изображения наряду с текстом, а некоторые также обрабатывают аудио и видео. В частности, Gemini был разработан для приема длинных видео- и аудиовходов.
Это изменение важно не столько для того, что модель может создать, сколько для того, что она может прочитать. Маркетолог теперь может дать модели скриншот целевой страницы, десятиминутную демонстрацию продукта или папку с рекламой конкурентов и задать вопросы о них.
Что мультимодальный ИИ может сделать для маркетинговой команды сегодня?
Самые надежные варианты использования — это те, где модель читает и описывает, а человек принимает решение.
Творческий обзор
Загрузите набор медийной или социальной рекламы и попросите модель проверить их на соответствие вашим бренд-гайдам: размещение логотипа, плотность текста, контрастность, обязательные дисклеймеры. Это не заменит глаз дизайнера, но быстро обнаружит отсутствующие юридические строки и цвета, не соответствующие палитре.
Контент о продукте
Предоставьте модели фотографии продукта и спецификацию, и она сможет составить описания, замещающий текст (alt text) и теги атрибутов. Для каталога с тысячами товаров это ускоряет работу, которая раньше выполнялась изображение за изображением.
Перепрофилирование длинного контента
Записанный вебинар или подкаст можно превратить в резюме, набор цитат с временными метками, черновики постов для соцсетей и план статьи для блога. Понимание видео означает, что модель также может отметить, что было показано на экране, а не только то, что было сказано.
Анализ скриншотов
Скриншоты аналитических панелей, страниц с ценами конкурентов или результатов поиска можно описать и сравнить. Это полезно для быстрого исследования, хотя точные цифры всегда следует сверять с источником.
В чем он все еще уступает?
Мультимодальные модели совершают специфические ошибки, и знание их экономит время.
- Чтение мелких цифр и плотных таблиц на изображениях подвержено ошибкам; модель может с полной уверенностью неверно прочитать цифру.
- Пространственное мышление неравномерно. На вопрос «Кнопка находится выше или ниже первого экрана?» иногда дается неверный ответ.
- Длинное видео может сэмплироваться с интервалами, поэтому короткие детали на экране могут быть пропущены.
- Сгенерированные изображения все еще испытывают трудности с точным текстом, последовательными деталями продукта и логотипами, соответствующими бренду.
- Модели могут описывать то, что они ожидают увидеть, а не то, что есть на самом деле, особенно на загроможденных изображениях.
Существует также вопрос прав. Загрузка фотографий клиентов, голосовых записей или невыпущенных креативов в модель означает отправку их провайдеру. Проверьте настройки хранения данных и обучения в бизнес-условиях провайдера перед использованием реальных активов.
Как это меняет поиск и обнаружение?
Визуальный поиск растет благодаря таким инструментам, как Google Lens и Circle to Search, где люди наводят камеру или обводят объект, чтобы найти его. Функции ИИ Google также могут отвечать на вопросы, используя изображения на странице. Для маркетологов это означает, что изображения продуктов, замещающий текст, подписи и структурированные данные имеют большее значение, потому что модели нужны четкие сигналы, чтобы связать фотографию с продуктом.
Практические шаги включают описательные имена файлов, точный замещающий текст, схему продукта со свойствами изображения и оригинальные фотографии вместо стоковых изображений, которые появляются на многих других сайтах.
Как Alien Road применяет мультимодальный ИИ
В типичном проекте мультимодальные модели появляются в трех местах. Первое — это творческий контроль качества (QA): перед запуском кампании рекламные наборы проверяются моделью по письменному чек-листу, составленному на основе бренд-бука клиента, а дизайнер просматривает все, что помечает модель. Это сокращает раунды проверки, не исключая человеческую подпись.
Второе — работа с каталогом для клиентов электронной коммерции. Мы начинаем с образца товаров, генерируем замещающий текст и предложения по атрибутам на основе изображений и данных спецификаций, а затем просим команду клиента оценить их. Только когда уровень принятия становится приемлемым, процесс запускается по всему каталогу с выборочными проверками по партиям.
Третье — видимость в визуальном и ИИ-поиске. Мы проводим аудит замещающего текста изображений, имен файлов и схемы продукта, а также тестируем, как ИИ-ассистенты описывают продукты клиента на основе изображений и страниц. Отчеты показывают охват замещающего текста и схемы до и после, а также эффективность Search Console для результатов по изображениям и продуктам.
Что стоит протестировать в первую очередь?
- Выберите одну кросс-форматную задачу, которую ваша команда выполняет вручную каждую неделю.
- Подготовьте двадцать реальных примеров и короткий чек-лист того, как выглядит хороший результат.
- Прогоните их через одну мультимодальную модель и оцените каждый результат.
- Запишите типы ошибок, особенно неверно прочитанные цифры или выдуманные детали.
- Решите, перевешивает ли сэкономленное время время на проверку.
Как писать промпты для ввода изображений и видео?
Будьте конкретны в том, на что смотреть. «Проверь эту рекламу» дает общее мнение; «Перечисли любой текст, который меньше заголовка, проверь, появляется ли логотип в верхней или нижней трети, и процитируй дисклеймер, если он есть» дает что-то проверяемое. Попросите модель описать то, что она видит, прежде чем выносить суждение, что облегчает обнаружение ошибок чтения.
Для видео предоставьте временные метки или попросите модель вернуть их, чтобы человек мог перейти к каждой точке и подтвердить ее. Для скриншотов с цифрами попросите модель сначала расшифровать цифры, а затем сравнить их, и сверьте расшифровку с оригиналом, прежде чем доверять любому сравнению.
С чего начать на этой неделе
Возьмите свои последние пять рекламных креативов и PDF-файл с вашими бренд-гайдами. Попросите мультимодальную модель проверить каждый креатив на соответствие гайдам и перечислить проблемы со ссылками. Сравните ее выводы с тем, что сказал бы ваш дизайнер.
Если модель находит реальные проблемы и пропускает только незначительные, добавьте ее как шаг предварительной проверки в ваш творческий обзор. Если она пропускает важные проблемы, оставьте ее для таких задач, как замещающий текст и резюме вебинаров, где ее слабости менее важны.
Читайте далее: ИИ-оптимизация · ИИ-оптимизация