Công nghệ Deepfake đang thay đổi cách mọi người nhìn nhận về tiếp thị kỹ thuật số. Mặc dù các nhà tiếp thị vẫn đang trong giai đoạn đầu thử nghiệm công nghệ deepfake và deepfake, những video này truyền tải trải nghiệm tiếp thị chân thực hơn thông qua cách kể chuyện.

Công nghệ Deepfake là một loại “deep learning”.

Deep learning là một loại máy học cho phép máy tính học các tác vụ một cách độc lập mà không cần lập trình rõ ràng. Công nghệ Deepfake cũng liên quan đến thị giác máy tính, cho phép máy tính nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh.

Ví dụ: thị giác máy tính sử dụng thuật toán học sâu để xác định đối tượng trong ảnh hoặc video. Vì vậy, nó có thể cho bạn biết liệu có một con chó trong ảnh của bạn hay không!

Ngoài công nghệ thị giác máy tính và học sâu, quá trình tạo deepfakes liên quan đến tổng hợp hình ảnh:

• Chụp một hình ảnh (như ai đó đang giơ cờ Mỹ).
• Kết hợp nó với một hình ảnh khác (một người đang cầm cờ Úc).
• Và tạo ra một cái gì đó mới từ hai thành phần này (một người giữ cả hai lá cờ).

Ví dụ về Deepfake

Nếu khái niệm về deepfake vẫn còn khó nắm bắt, đây là ví dụ về các video deepfake đã lan truyền trên web:

Diễn xuất của Carrie Fisher trong Star Wars: Rogue One có thể thực hiện được nhờ công nghệ deepfake.

Một deepfake của Salvador Dali đã được sử dụng để tổ chức Bảo tàng Dali ở Florida.

Công nghệ Deepfake cho phép bạn trải nghiệm một bài phát biểu mà JFK chưa từng thực hiện.

Ưu điểm của Deepfake

Loại công nghệ này có lợi cho các nhà tiếp thị theo ba cách:

• Thứ nhất, nó có thể giảm chi phí của các chiến dịch video.
• Thứ hai, nó có thể tạo ra các chiến dịch đa kênh tốt hơn.
• Thứ ba, nó có thể cung cấp trải nghiệm siêu cá nhân hóa cho khách hàng.

Giá thấp

Các nhà tiếp thị có thể tiết kiệm tiền cho các chiến dịch video bằng cách sử dụng deepfakes vì diễn viên trực tiếp là không cần thiết. Thay vào đó, họ có thể mua giấy phép nhận dạng diễn viên, sử dụng các bản ghi kỹ thuật số trước đó, chèn đoạn hội thoại thích hợp và tạo video mới. Quá trình này cũng tiết kiệm thời gian cho các doanh nghiệp muốn sử dụng nhân viên của họ cho quảng cáo. Vì vậy, ví dụ, nếu một CEO không có thời gian để ghi lại một quảng cáo mới, thì các nhà tiếp thị chỉ cần một vài bản ghi trước đó để tạo một chiến dịch mới.

Ngoài ra, khi tạo deepfake, bạn không cần phải quay lại cảnh quay. Điều này đặc biệt hữu ích cho các nhà tiếp thị với ngân sách eo hẹp nhưng vẫn muốn sản xuất nội dung chất lượng cao cho các chiến dịch của họ.

Chiến dịch Omni Channel tốt hơn

Vì deepfakes không cần diễn viên trực tiếp nên các nhà tiếp thị có thể dễ dàng sử dụng lại nội dung cho nhiều kênh tiếp thị với ít thời gian và tiền bạc hơn. Thay vì quay lại chiến dịch để phù hợp với các phương tiện khác nhau, các nhà tiếp thị có thể chỉnh sửa các đoạn video để tạo một chiến dịch xã hội. Hoặc, họ có thể tạo đoạn hội thoại tổng hợp mới để tạo quảng cáo podcast hoặc đài phát thanh.

Siêu cá nhân hóa

Công nghệ này đã dẫn đến sự gia tăng siêu cá nhân hóa. Các thương hiệu có thể cung cấp thông điệp và trải nghiệm phù hợp hơn cho từng khách hàng dựa trên sở thích cá nhân của họ — chẳng hạn như màu da của họ.

Giả sử khách hàng là một dân tộc khác với mô hình tiếp thị của thương hiệu. Công nghệ Deepfake có thể thay đổi tông màu da của mẫu đó để khách hàng có thể trải nghiệm sản phẩm trông như thế nào trên tông màu da của họ. Quá trình này giúp các thương hiệu tăng tính toàn diện và tiếp cận thị trường rộng lớn hơn.

Ngoài ra, nếu cần một video bằng nhiều ngôn ngữ, công nghệ deepfake có thể giúp ích. Thông điệp tiếp thị có thể được cá nhân hóa theo vị trí chỉ bằng một nút nhấn.

Còn tiếp…

Casti Hub dịch

Nguồn: Searchenginejournal.com