Крупнейшие зарубежные PR-агентства начинают тестировать коммуникации на людях, которых не существует.
У Edelman есть Archie AI Personas — синтетические модели аудиторий, которые имитируют, как ключевые стейкхолдеры думают, чувствуют и реагируют. Агентство предлагает использовать их для проверки сообщений, идей и коммуникаций до выхода в публичное поле.
Weber Shandwick использует ИИ для моделирования реакции стейкхолдеров, тестирования публичных заявлений и развития нарративов; среди отдельных предложений агентства есть AI-enhanced scenario planning и message testing.
У Ketchum среди аналитических инструментов заявлены Synthetic Audiences — виртуальные ИИ-персоны, созданные на основе анализа целевых аудиторий и предназначенные для моделирования реакции реальных людей и получения обратной связи на идеи.
А на днях Burson купил Limbik — разработчика платформы Decipher, которую агентство совместно с компанией создавало последние два года. Система прогнозирует, как коммуникация будет воспринята аудиториями более чем на 60 рынках, оценивая в том числе убедительность сообщения и потенциал его распространения. У Burson есть и отдельная версия технологии для health-коммуникаций — Decipher Health. Она работает с такими аудиториями, как пациенты, пациентские организации, врачи, люди, принимающие решения в здравоохранении, и аналитики. Burson пишет, что система может прогнозировать их реакцию на нарративы, спикеров и контент для соцсетей. То есть не просто оценить хорошее ли мы придумали сообщение, а понять, что разные стейкхолдеры услышат в том, что мы сказали, как именно считали месседж.
Причём показательно, что сам Burson пока не противопоставляет синтетические аудитории реальным исследованиям. В исследовании отношения поколения Z к здоровью агентство сначала провело обычный опрос 5 000 человек в 10 странах, а затем с помощью Decipher Health проанализировало отдельные результаты и сравнило прогнозируемую убедительность с данными опроса. Сам Burson называет Decipher дополнением к традиционным методам исследования.
И это важное ограничение. Синтетические аудитории тоже ошибаются: результат зависит от данных, на которых построена модель, а реальные люди могут отреагировать иначе. Edelman тоже предупреждает, что точность AI Personas зависит от качества доступных данных, а синтетические исследования должны дополнять другие исследовательские методы и проходить человеческую проверку.
Получается, что сначала мы пытаемся предсказать реакцию людей при помощи ИИ, а затем всё равно должны проверить ИИ при помощи людей.
Пока это инструмент прежде всего для больших бюджетов и больших рисков: масштабных национальных и международных кампаний, множества рынков и аудиторий, ситуаций, где ошибка в ключевом сообщении обходится дорого. Нам до цифровых двойников журналистов и врачей в ежедневной работе ещё далеко, но смотреть, куда движется большой PR, не возбраняется.
Тем более остаётся хороший профессиональный вопрос: если синтетическая аудитория одобрила коммуникацию, а реальные люди в итоге отреагируют совсем иначе — кто отвечает за ошибку?
Записки из опенспейса — канал агентства PR-Consulta
📍Мы в Telegram, ВКонтакте и Max
