Новые технологические решения позволят добывать и выделять знания из большого объёма информации. Алгоритмы с элементами искусственного интеллекта, способные формировать из машинных данных тексты на естественном для человека языке, приближают момент, когда человеческий труд в написании деловых документов, будет вытеснен работой машины. На первом этапе роботами будут создаваться формализованные деловые документы, такие как отчёты публичных компаний перед акционерами, юридические документы, обзоры рынков, пресс-релизы и статьи.

Благодаря новым алгоритмам, контекстная реклама будет трансформироваться в нативную — тексты, направленные на привлечение, удержание и побуждение потребителей к покупкам, будут создаваться и доставляться персонализировано, также как контекстная реклама сегодня. Автоматизация производства брендированного контента для медиа, позволит достучаться до каждого потребителя — алгоритм сможет акцентировать внимание читателя на самых волнующих моментах, с учетом знаний о его поведении, потребностях, истории операций, источниках доходов и всех тех факторов, которые сегодня учитываются при показе контекстной рекламы.

Сегодняшние исследования показывают чрезвычайную эффективность нативной рекламы. По некоторым данным вовлеченность потребителей на 40% выше, чем при просмотре обычной дисплейной. Сдерживающим фактором развития является трудоемкость создания контента — если маркетологу необходимо донести персонализированное послание до миллиона потенциальных или реальных клиентов, то невозможно написать миллион уникальных сообщений. Программа, же способна сделать это, благодаря феноменальной производительности в сравнении с творческим процессом человека. Нужное послание будет создано и доставлено человеку в нужное время.

Сейчас рекомендательные алгоритмы при создании контента используются весьма ограниченно — либо для выбор рекламного объявления или текста из заранее созданных человеком шаблонов, либо для формирование документа путём подстановки стандартных данных в шаблон, созданный человеком. Взгляните на текстовый отчет, автоматически сформированный программой Quill, компании Narrative Science, на основе анализа данных из Google Analytics. Это типичное решение для текущего развития технологий.

Gartner прогнозирует, что ситуация кардинально изменится в ближайшие 1–2 года. Так, согласно прогноза к концу 2016 года:

• более 10 крупных поставщиков будут иметь коммерческие решения, позволяющие использовать сервисы по автоматизированному созданию текстов;

• два крупных рекламных холдинга приостановят найм новых копирайтеров и сделают значительные инвестиции в машинное создание текстов (роборайтеры — robowriting solutions).

Развитие технологий машинного обучения с элементами искусственного интеллекта, позволит роботам создавать без использования шаблонов настолько качественный контент, что он не будет отличим от созданного человеком. Повышению качества машинных текстов будет способствовать возможность моментального поиска и анализа в режиме реального времени информации из обширный источников, таких как новостные ленты, базы данных, огромное количество устройств, подключенных к интернету вещей — беспилотники, датчики, носимые устройств и камеры.

О том, что машины получат широкое распространение на медиарынке, говорят уже не первый год. Например, американское издание Los Angeles Times использует программу Quakebot. Она анализирует сведения поступающие из Центра исследований землетрясений США, и в прошлом году выдала заметку о подземных толчках в Лос-Анджелесе примерно через три минуты после того, как это произошло. Новость включала в себя все необходимые данные: точное время, магнитуду, карту с указанием эпицентра и расположением опасных зон с указанием расстояния до населенных пунктов. Аналогичная программа позволяет изданию своевременно публиковать информацию о совершенных преступлениях, автоматизировано ведя колонку с криминальными сводками.