את המונח "פרסומות קוגניטיביות" יש הרבה אנשים שעוד לא שמעו, אבל זה עומד להשתנות.

בשנים האחרונות ראינו כניסה הדרגתית של יישומי בינה מלאכותית (AI) לשוק ההמונים. כמעט כולם לפחות שמעו על סירי של אפל וקורטנה של מיקרוסופט, או השתמשו בפיצ'ר "Google Now" של גוגל, שהופך עכשיו ל-Google Assistant. היישומים האלה הם מעין עוזרים אישיים (בעצם, רובם עוזרות. למה?) המסוגלים להבין הוראות ושאלות בשפה אנושית (או בשפה אנושית מפושטת) ולתת תשובות או לבצע משימות בתגובה לאינטראקציה עם המשתמשים.

חברות מסוימות כבר משתמשות בטכנולוגיה כזאת כערוץ תקשורת ומידע, בעיקר בהקשר של שירות לקוחות. אף על פי שהטכנולוגיה עדיין אינה בהכרח זולה, בקנה מידה גדול היא יכולה לחסוך לחברות עלויות העסקה של נציגים אנושיים. אבל היא יכולה לעשות הרבה יותר מזה. היא מסוגלת, לפחות פוטנציאלית, להתמודד עם כמויות גדולות של מידע, כולל עם שינויים במידע בזמן אמת, ולספק תשובות ושירות יעילים לאנשים בדרך שמבחינות מסוימות יכולות להיות טובות יותר ממה שמסוגלים אנשים לעשות.

ככל שהטכנולוגיה משתפרת נמצאים לה יישומים נוספים, ואך טבעי שלאור הנסיקה הנוכחית של יישומי הבינה המלאכותית, יהיו גם גורמים חלוציים בתעשיית הפרסום שיתחילו להתעניין בה. ואכן, יש כמה וכמה חברות וארגונים שמתמקדים כעת בדרכים לנצל את יכולות הבינה המלאכותית בהקשר של פרסום ושיווק.

איך בדיוק יכולה בינה מלאכותית לעזור למפרסמים? מי שעובדים על כך עדיין מחפשים את התשובה. אבל ניסיונות מעשיים ראשונים להשתמש בבינה מלאכותית בהקשר פרסומי-שיווקי כבר נעשים. מחשב-העל ווטסון של IBM הוא שחקן מרכזי באחד הניסיונות האלה. את היכולת של מחשב-העל שלה לנהל אינטראקציות עם משתמשים ולספק תשובות המתבססות על כמות גדולה של מידע יישמה IBM בפעם הראשונה בפרויקט משותף עם ה-Weather Company (חברה בבעלות IBM העוסקת בתחזיות מזג אוויר) ועם חברת מרקי קמבפל כלקוחה.

הממשק שנוצר כתוצאה משיתוף הפעולה הזה — "פרסומת קוגניטיבית" — מאפשר למשתמשים לנהל אינטראקציה עם ווטסון ולקבל הצעות למתכונים הכוללים את מוצרי חברת קמבל, ומבוססים על נתוני מזג אוויר בסביבה שבה נמצאים המשתמשים, על מרכיבים הנמצאים ברשותם ועל העדפותיהם האישיות. בשלב הראשון התשובות שמפיקה המערכת הן בעיקר בצורת טקסט כתוב, אבל קרוב לוודאי שבהמשך יעבור חלק גדול יותר מן האינטראקציות מן הסוג הזה להתנהג כשיחה קולית.

כדי לספק תשובות מועילות, מערכות כאלה חייבות לעשות הרבה מעבר לאיתור מילות מפתח. הן חייבות להבין בצורה עשירה יותר את כוונות המשתמשים ולשלב את המידע העומד לרשותן בצורה רלוונטית. מחשבים עדיין אינם מסוגלים לנהל שיחות כלליות שנראות אינטליגנטיות לאורך זמן, אבל בהקשרים צרים ומוגדרים יותר, הטכנולוגיה הזאת נראית מבטיחה.

מנקודת ראותם של מפרסמים, אינטראקציה מוצלחת ומידע שייתפס על ידי המשתמשים כשימושי הם דרך לבסס את המודעות למותג, לבנות מערכת יחסים עם המשתמשים, ולרכוש את אמונם.

אבל בעוד שבמקרה של שיווק של מרקים והצעת מתכונים, אינטראקציות לא מוצלחות הן יהיו כישלון תדמיתי (או מתכונים לא מוצלחים), לתשובות גרועות או לאי-הבנות בהקשרים כמו בנקאות ובריאות יכולות להיות השלכות חמורות ומסוכנות הרבה יותר. אף על פי כן, בין החברות שמגלות עניין בטכנולוגיות כמו ווטסון נמצאות גם חברות תרופות כמו גלקסו סמית' קליין, המעוניינת לשווק באמצעותה תרופה לשפעת. במקרה זה אמורה הבינה המלאכותית להיו מסוגלת להשיב לשאלות על מחלת השפעת ועל הסימפטומים שלה ועל בטיחות השימוש בתרופה. הנכונות של כל המעורבים להפקיד תשובות לשאלות כאלה בידי מערכת ממוחשבת היא עדות לדרגת הביטחון הגבוהה שמצליחה הטכנולוגיה לרכוש בקרב מומחים. אך חשוב להבין שהתוצאות הטובות אינן רק תוצאה של איכות הבינה המלאכותית אלא בעיקר גם של הגבלתה לתחום צר של ידע, ובעצם לבחירה בין רשימת תשובות מוכנות מראש.

כיצד יראה הפרסום שיעשה בעתיד באמצעות בינה מלאכותית? עדיין מוקדם לומר. יש מי שסבורים שדווקא ברמת ממשק המשתמש לא יהיו חידושים גדולים. אנשים יתקשרו עם מערכות אינטלגנציה מלאכותית בדרכים שכולנו כבר מכירים: על ידי הקלדת וקריאת טקסט, דיבור והאזנה. החידוש יהיה פחות בצורת האינטראקציה אלא בעיקר בכך שאינטראקציות עשירות ו"חכמות" יותר עם ייצוגים ויראטואליים של מותגים יהפכו שכיחות יותר וחשובות יותר מהפצת מסרים יותר חד-כיוונית, כמו ברוב הפרסום כיום, מן המפרסמים לקהל היעד שלהם.