Уважение и доверие к бренду на 10% и 11% выше, если пользователь видит его рекламу рядом с правдивой информацией. Если с рекламой соседствует фейк — часть пользователей начинают и бренд считать фейковым. О влиянии дезинформации на целостность бренда и другие ключевые показатели эффективности, рассказывается в совместном эксперименте-исследовании компаний Zefr и Magna Media Trials «Реклама в дезинформации. Эксперимент по проверке эффективности рекламы» (Ads in Misinformation: An Ad Effectiveness Experiment).
Восстание машин: пытаемся отличить логотипы дизайнера от нейросети
В 2022-м году тема нейросетей была одной из самых обсуждаемых в медиасреде. Запущенный в декабре ChatGPT уже стал самым быстрорастущим приложением в истории, получил 100 млн активной аудитории и обогнал (даже) TikTok. Другие нейросети не отстают от ChatGPT и продолжают развиваться: учатся переводить тексты, генерировать фотографии, улучшать качество аудио и видео.
Сфера дизайна также оказалась под влиянием тренда на использование искусственного интеллекта. Сегодня в общем доступе есть разные сервисы на его основе, например, Looka, Midjourney и DALL·E 2. Они способны как разработать логотип или небольшие иллюстрации, так и создавать целые арт-объекты. Более того, мы уже писали о том, как студия Артемия Лебедева «наняла» к себе на работу нейросеть Николая Иронова, и даже сделали про него концепт.
На фоне этих событий многие предприниматели задаются вопросом: обращаться за брендингом в студии или к искусственному интеллекту. Поэтому мы решили проверить на практике, возможно ли отличить логотипы нейросети от работ брендинговых агентств:
Логотип 1: для консалтинговой компании
Барабанная дробь! Ответ: это работа нашего агентства, как вы могли спутать её с нейросетью?
Логотип 2: для семейной фермы
Барабанная дробь! Ответ: это работа нейросети Midjourney.
Мнение Логомашины: большинство нейросетей пока что работают только с растром. Логотип от Midjourney — не исключение, он требует векторной доработки, чтобы бренд использовал его без потери качества.
Логотип 3: для импортера вин и крепкого алкоголя
Барабанная дробь! Ответ: логотип от брендингового агентства Depot.
Логотип 4: для рекрутинговой компании
Барабанная дробь! Ответ: еще одна работа из нашего портфолио!
Логотип 5: для студии программирования
Барабанная дробь! Ответ: это работа нейросети студии Артемия Лебедева — Николая Иронова.
Мнение Логомашины: в этом случае нейросеть не доработала адаптивные варианты логотипа. В будущем сложная форма и большое количество мелких деталей могут создают проблемы при его масштабировании.
Логотип 6: для бренда женской одежды
Барабанная дробь! Ответ: это работа нейросети Looka.
Мнение Логомашины: нейросеть не учитывает пожелания клиентов, итоговый результат всегда непредсказуем. Она может сгенерировать как смелый, так и, как в этом примере, местами банальный дизайн.
Логотип 7: для сервиса тайм-трекинга
Барабанная дробь! Ответ: это логотип студии Артемия Лебедева (Николай в его разработке не участвовал).
Логотип 8: для студии разработки технологических стартапов
Барабанная дробь! Ответ: ещё одна работа от нашего агентства!
Логотип 9: для приложения видеозвонков
Барабанная дробь! Ответ: это работа нейросети Looka.
Мнение Логомашины: нейросеть не учла сочетание логотипа с носителями. Если бренд использует несколько паттернов, ему нужно будет обращаться к дизайнерам для дополнительной проработки фирменного стиля.
Логотип 10: для фабрики шляп
Барабанная дробь! Ответ: логотип от брендингового агентства Супрематика.
Логотип 11: секретный
Барабанная дробь! Ответ: это пользователь Reddit решил протестировать нейросеть DALL·E 2: логотип свободен, кому интересно — в очередь!
Мнение Логомашины: нейросети не всегда справляются с детализацией изображения. В этом варианте, приблизив быка, вы увидите его изломанные и асимметричные контуры.
Можно ли считать нейросети полноценной заменой дизайнеров
Пока нейросети находятся на стадии развития, штатные специалисты могут спать спокойно. Сейчас дизайнеры могут использовать искусственный интеллект как прикладной инструмент за которым нужно доделывать работу вручную, либо ограничивать его рамками шаблонов. Нейросети обладают большим потенциалом, однако со своими плюсами и минусами.
Плюсы нейросетей в дизайне
Нейросети, в отличие от людей, не устают работать. Например, как правило, брендинговые агентства создают от двух до пяти вариантов логотипа на выбор. Искусственный интеллект способен генерировать несколько тысяч изображений за 5 минут.
Творческие специалисты вынуждены тратить много времени на поиск креативов, опираясь либо на свою насмотренность, либо на графические ресурсы в открытом доступе. В то время как нейросети — совокупность опыта тысячи дизайнеров с бесконечным источником идей для реализации.
Минусы нейросетей в дизайне
Нейросети не могут оценить собственный дизайн: пока что способны понять только его функциональное предназначение. Но когда речь идёт о субъективном впечатлении, у нас нет индикаторов, которые помогут отличить плохой дизайн от хорошего. Решение перекладывается на заказчика — нейросеть генерирует варианты, а человек выбирает, опираясь только на свою экспертизу.
Более того, работая над совместным концептом для студии Лебедева, мы убедились: нейросети пока что плохо работают с внешними носителями. Они превращают логотип в паттерн, игнорируя фактуру, объём и характеристики специфических объектов. На данный момент, эту задачу могут прорабатывать только люди.
Так, если футуристичный и современный логотип по силам искусственному интеллекту, глубокой проработке фирменного стиля он не обучен: поэтому в сфере брендинга люди всё ещё больше доверяют экспертизе агентств.
Рассказывайте в комментариях, использовали ли вы уже нейросети в своей работе, а также делитесь, сколько правильных ответов смогли угадать!
Логомашина в соцсетях: VK | Telegram
Лучшее в блогах
Вам понравится
Специалисты из Стэнфорда выяснили, сколько денег OpenAI и Google потратили на тренировку своих флагманских моделей искусственного интеллекта, инвестиции в какое направление ИИ-технологий выросли за год в восемь раз, и кто лидирует в геополитической «гонке нейросетевых вооружений». В Институте человекоориентированного ИИ при Стэнфордском университете (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, HAI) при участии ведущих экспертов индустрии и ученых подготовили объемный отчет о тенденциях в сфере искусственного интеллекта. На 500 страницах охватили все — от исследований и разработки до финансовых затрат, проблем регулирования, экономических и геополитических аспектов. ADPASS ознакомился с одним из самых масштабных исследований прогресса в самой горячем (или перегретом?) секторе IT-индустрии.
Рекламный бизнес «Яндекса» растет двузначными темпами, но дефицит рекламного инвентаря сохраняется; каким сайтам главный российский поисковик режет трафик; что происходит с мобильным рекламным инвентарем; почему аудиореклама в «Яндекс Станции» закончилась, не начавшись; как играм «Яндекса» удалось выйти в лидеры по показу рекламы и во сколько обходятся компании ответы, сгенерированные нейросетью YandexGPT. ADPASS выбрал самое интересное из интервью, которое дал «Коммерсанту» директор бизнес-группы поиска и рекламных технологий «Яндекса» Дмитрий Масюк.