Нейросети в SMM



Статья посвящена актуальной теме исследования, поскольку в последние годы нейросети стали неотъемлемой частью стратегий SMM, предлагая инновационные подходы к анализу данных, созданию контента и автоматизации процессов. Автор приводит трактовку понятия Social Media Marketing (SMM), цель и задачи. В статье приведены статистические данные о числе пользователей социальных сетей в России. Автором приведена трактовка понятия «нейросеть», ее виды. Приведены данные по опросу касаемо преимуществ использования нейросети в SMM. Автором проведен обзор нейросетей для SMM в 2024 году. В итоге сделан вывод о том, что использование нейросетей в SMM представляет собой мощный инструмент, но его эффективность зависит от умения человека правильно использовать и интегрировать его в общую стратегию маркетинга в социальных сетях.

Ключевые слова: SMM, нейросеть, автоматизация, взаимодействие с аудиторией, генерация контента.

The article is devoted to an urgent research topic, since in recent years neural networks have become an integral part of SMM strategies, offering innovative approaches to data analysis, content creation and process automation. The author gives an interpretation of the concept of Social Media Marketing (SMM), purpose and objectives. The article provides statistical data on the number of users of social networks in Russia. The author gives an interpretation of the concept of «neural network», its types. The data on the issue of the advantages of using a neural network in SMM are presented. The author conducted a review of neural networks for SMM in 2024. As a result, it was concluded that the use of neural networks in SMM is a powerful tool, but its effectiveness depends on the ability of a person to use it correctly and integrate it into the overall marketing strategy in social networks.

Keywords: SMM, neural network, automation, interaction with the audience, content generation.

В мире современного маркетинга социальные сети играют ключевую роль во взаимодействии с аудиторией и продвижении брендов. С постоянным ростом числа пользователей социальных платформ возникает необходимость в эффективных инструментах для привлечения внимания потенциальных клиентов и управления имиджем компании. В последние годы нейросети стали неотъемлемой частью стратегий SMM, предлагая инновационные подходы к анализу данных, созданию контента и автоматизации процессов.

Статья опирается на исследования нескольких авторов, включая работы А. И. Феколкин, А. Н. Брысин [8], Е. В. Коротковская, А. А. Махонина [1] и т. д. Эти исследования предоставляют важные научные выводы и практический опыт по теме исследования.

Цель исследования заключается в проведении анализа роли нейросетей в SMM.

Методы исследования включают анализ научной литературы и статистики, а также экспертные оценки.

Результаты исследования и их обсуждения

Social Media Marketing (SMM) представляет собой совокупность действий по продвижению в социальных сетях. По мнению А. А. Хамитовой, цель SMM состоит в создании и распространении контента в социальных сетях для достижения маркетинговых и брендинговых бизнес-целей [5, c. 36].

Е. В. Коротковская, А. А. Махонина выделяют основные задачи маркетинга в социальных сетях. Они включают в себя укрепление позиций бренда, создание доверия у клиентов, удержание существующей аудитории для последующих покупок, формирование позитивного образа компании и привлечение новых потенциальных клиентов через увеличение числа запросов или заявок [1, c.342].

Datareportal, We Are Social и Meltwater опубликовали свой ежегодный отчет Digital 2024, где проанализировали основные изменения цифрового пространства. Согласно отчету, в начале 2024 года число пользователей социальных сетей в России составило 106,0 млн человек, что составляет 73,5 % от общего населения. Практически три четверти населения страны активно используют социальные платформы, что представляет огромный потенциал для маркетинговых кампаний в социальных сетях. Важно отметить, что в 2024 году российские пользователи проводят в интернете в среднем 8 часов и 21 минуту в день, что на 4,5 % больше, чем в предыдущем году. Данный рост времени, проведенного онлайн, подчеркивает значимость эффективного присутствия брендов в социальных медиа для привлечения внимания аудитории и достижения маркетинговых целей [6].

В социальных сетях люди общаются, следят за новостями. Кроме того, они активно совершают покупки. Внутри социальных платформ уже появились встроенные рынки (маркетплейсы), а также таргетированная и нативная реклама активно насыщают их пространство. Личные страницы и каналы бренда позволяют компаниям представлять актуальную информацию, налаживать контакт с аудиторией и эффективно осуществлять продажи.

Сегодня нейросети активно применяются в SMM для улучшения эффективности кампаний и взаимодействия с аудиторией.

А. И. Феколкин, А. Н. Брысин описывают нейронные сети как математическую модель, созданную для имитации работы человеческого мозга. В центре этой модели находится нейрон, который представляет собой математическую функцию, способную обрабатывать входные данные и выдавать результат на выходе. Нейроны объединены в слои, которые могут быть организованы в более сложные структуры, позволяющие решать разнообразные задачи, от распознавания образов до принятия решений на основе данных [4, c.22].

Существующие нейронные сети в настоящее время могут быть классифицированы на четыре основные категории в зависимости от области их применения:

1. Текстовые нейросети.
2. Графические нейросети.
3. Нейросети для создания видео и анимации.
4. Нейросети для обработки звука и голоса.

Нейросети в SMM выполняют множество задач. Они анализируют данные о поведении пользователей, персонализируют контент и автоматизируют взаимодействие с аудиторией. Нейросети также прогнозируют результаты кампаний, мониторят отзывы и упоминания о бренде, а также оптимизируют рекламные кампании для повышения их эффективности.

По данным опроса от Sprout Social, 71 % маркетологов за рубежом уже интегрировали нейронные сети в свою работу и активно их применяют. Среди 255 SMM-менеджеров, включая представителей крупных компаний, были выявлены следующие преимущества использования нейросети (Рисунок 1)

Рис. 1. Преимущества использования нейросети в SMM

Из результатов исследования видно, что использование нейросети в SMM приносит значительные преимущества. Она повышает продуктивность, помогает точнее настраивать таргетированную рекламу и улучшает курирование контента. Кроме того, нейросети позволяют увеличить объем контента, повысить вовлеченность аудитории и лучше понять её потребности. Благодаря возможности предсказывать тренды и анализировать релевантность контента, использование нейросети в SMM открывает новые перспективы для эффективного маркетинга в социальных сетях [2].

Современные нейросети имеют широкий спектр возможностей, включая создание текстов различных жанров и стилей. Вот две самые известные нейросети:

ChatGPT, разработанная компанией OpenAI, является одной из самых передовых на сегодняшний день. Она обладает глубоким пониманием естественного языка и способна создавать тексты, отвечать на вопросы и даже имитировать стили различных персонажей. ChatGPT также позволяет назначать роль бота для генерации текстов в различных стилях, будь то научный или рекламный.

YandexGPT — ответ Яндекса на GPT-4 от OpenAI. Она разработана с учетом потребностей русскоязычного сегмента и обучена на отечественных данных, что является ее главным преимуществом. В отличие от зарубежных аналогов, YandexGPT лучше ориентируется в информации с российских сайтов, что позволяет ей генерировать более конкретные и актуальные тексты. Нейросеть также интегрирована в браузер Яндекса и голосового помощника Алису, что облегчает ее использование. Несмотря на свои преимущества, YandexGPT имеет некоторые недостатки, такие как слабые результаты при создании контента, требующего творческого подхода, и возможные ошибки при задании большого количества параметров в одном запросе.

Графические нейросети играют также важную роль в SMM, обеспечивая создание качественного визуального контента. Вот два известных представителя:

Midjourney является одним из наиболее известных представителей графических нейросетей. Она способна создавать серии иллюстраций в едином стиле, принимая во внимание указанный запрос по стилю и цвету или ссылаясь на конкретного художника. Однако, взаимодействие с этой сетью возможно только на английском языке, что может создать проблемы для пользователей с недостаточным знанием английского.

Kandinsky представляет собой бесплатную российскую нейросеть для генерации изображений от Sber AI. Она хорошо понимает запросы на русском языке и может создавать изображения на основе текстовых промтов или готовых фото и иллюстраций. Однако, Kandinsky не может работать со светом и тенью, и ее слабостью являются фотореалистичные изображения [3].

Нейросети для создания видео и анимации предоставляют возможность создавать видеоролики на основе текстового запроса или из одной картинки. Одним из примеров таких нейросетей является Topaz Video AI.

Topaz Video AI — мощная нейросеть, способная увеличивать разрешение видеозаписей, убирать шумы и улучшать общий вид материала. Она идеально подходит для восстановления старых видеозаписей, делая их более четкими и детализированными. Однако у нее есть и недостатки. Topaz Video AI не является веб-приложением, а полноценным видеоредактором с довольно сложным интерфейсом, требующим мощного компьютерного железа. Скорость обработки материала также может быть недостаточно высокой.

Нейросети для работы со звуком и голосом представляют собой отличный инструмент для создания уникальных и лицензионно свободных треков, особенно полезный для подкастов. Одним из примеров таких нейросетей является Riffusion.

Riffusion генерирует музыку на основе текстовых описаний. Ее интерфейс очень прост в использовании: пользователь вводит описание нужной мелодии на английском языке, нажимает Enter и Play, после чего может сохранить созданный музыкальный рифф. Однако иногда эта нейросеть создает звуки, которые кажутся неприемлемыми, и требуется переработка исходного описания для получения удовлетворительного результата [3].

Заключение

На основе всего вышеизложенного, можно сделать вывод о том, что нейросети играют значительную роль в SMM. Они предоставляют мощные инструменты для анализа данных, создания контента, управления рекламными кампаниями и взаимодействия с аудиторией. Однако не следует забывать, что нейросети являются лишь инструментом, который дополняет роль SMM-специалиста.

Решающую роль в успешной стратегии SMM все еще играет человеческий фактор: креативность, интуиция и опыт, которые помогают адаптировать подход к конкретным потребностям аудитории.

Таким образом, использование нейросетей в SMM представляет собой мощный инструмент, но его эффективность зависит от умения человека правильно использовать и интегрировать его в общую стратегию маркетинга в социальных сетях

Литература:

1. Коротковская, Е. В. Социальные сети как эффективный инструмент современного маркетинга / Е. В. Коротковская, А. А. Махонина // Современные подходы к трансформации концепций государственного регулирования и управления в социально-экономических системах: сборник научных трудов 13-й Международной научно-практической конференции, Курск, 27–28 февраля 2024 года. — Курск: ЗАО «Университетская книга», 2024. — С. 341–343.
2. Нейросети в SMM — самая подробная методичка//Деловой мир [Электронный источник]//Режим доступа: https://delovoymir.biz/neyroseti-v-smm-samaya-podrobnaya-metodichka.html (Дата обращения: 21.05.2024)
3. Топ-12 нейросетей для SMM в 2024 году// Редакция SMMplanner [Электронный источник]//Режим доступа: https://smmplanner.com/blog/top-nieirosietiei-dlia-smm-v-etom-ghodu/ (Дата обращения: 21.05.2024)
4. Феколкин, А. И. Анализ возможностей нейронных сетей / А. И. Феколкин, А. Н. Брысин // Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2023): Сборник докладов Национальной научно-технической конференции с международным участием Института перспективных технологий и индустриального программирования РТУ МИРЭА, Москва, 10–15 апреля 2023 года. — Москва: МИРЭА — Российский технологический университет, 2023. — С. 22–25
5. Хамитова, А. А. SMM — будущее современного маркетинга? / А. А. Хамитова // Экономика в теории и на практике: актуальные вопросы и современные аспекты: сборник статей XV Международной научно-практической конференции, Пенза, 05 апреля 2023 года. — Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г. Ю.), 2023. — С. 35–38
6. Digital 2024: Основные выводы из ежегодного отчета datareportal [Электронный источник]//Режим доступа: https://www.byyd.me/ru/blog/2024/02/digital-2024-datareportal/ (Дата обращения: 21.05.2024)