student from 01.01.2022 until now
employee from 01.01.1999 to 01.01.1925
The article analyzes the application of neural networks in the field of Social Media Marketing (SMM). The functional capabilities of neural networks are examined, along with their impact on the automation of content creation and distribution processes, as well as on predicting user behavior. The practical part explores the use of neural networks in SMM through the example of managing a community in the social network VKontakte
neural networks, artificial intelligence, SMM, content automation, marketing technologies
В последние годы наблюдается стремительный рост популярности нейросетей [1], что обусловлено их высокой эффективностью при решении широкого спектра задач в различных сферах деятельности. Нейросети находят применение в бизнесе, медицине, научных исследованиях, маркетинге и других отраслях, где требуется обработка больших объемов данных, создание контента и автоматизация аналитических процессов.
Для эффективного использования нейросетей в рассмотренных выше направлениях важно понимать, какие инструменты доступны на рынке. Для каждого типа контента был детально изучен и представлен обзор ключевых сервисов на основе нейронных сетей, применяемых в SMM, с анализом их функционала, преимуществ и ограничений (таблица 1).
Таблица 1
Основные направления использования нейросетей в SMM
|
Направление использования |
Пример сервисов |
Особенности использования |
|
Генерация текстового контента |
ChatGPT, DeepSeek, YandexGPT |
Автоматизация создания текстов, генерация постов и креативов |
|
Генерация визуального контента |
Midjourney, Kandinsky, Stable Diffusion, Шедеврум |
Создание изображений и графики на основе текстовых описаний |
|
Генерация видеоконтента |
Runway ML, Pictory AI |
Автоматический монтаж, создание анимации и видео |
|
Анализ аудитории и предсказательная аналитика |
Brandwatch, Sprout Social, HypeAuditor, Brand Analytics |
Мониторинг соцсетей, анализ вовлеченности, прогнозирование трендов |
|
Чат-боты и автоматизация общения |
Chatfuel, ManyChat, Botsify, Wikibot |
Персонализация общения, автоматический ответ на запросы |
|
Оптимизация рекламных кампаний |
Smartly.io, Madgicx, Dicer AI |
Автоматизация A/B-тестирования, корректировка бюджета |
В ходе выполнения данной исследовательской работы авторами проведена сравнительная характеристика нейросетей, которые помогают создавать тексты для постов, описаний, рекламных кампаний, а именно рассмотрены сервисы ChatGPT (OpenAI), YandexGPT, DeepSeek.
Аналогичный анализ проведен для сервисов, создающих визуальный контент (графика, изображения, видео для социальных сетей), инструментов для изучения аудитории, предсказания трендов и планирования контента, чат-ботов (с применением нейросетей) для автоматизации общения с клиентами, а также проведена сравнительная характеристика сервисов для оптимизации рекламных кампаний.
С результатами анализа по каждому из направлений можно ознакомиться по ссылке:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/12QS17kaYczwOc6TnSJOxL2sgSgl5G1QwNaRnR-Qjj1E
Внедрение нейросетевых технологий в Social Media Marketing (SMM) открывает перед маркетологами новые возможности, значительно повышая эффективность работы с контентом [2], рекламными кампаниями и аналитикой [3]. Однако, несмотря на все преимущества, эти технологии имеют ряд ограничений, которые необходимо учитывать при их применении [4], [5]. Таким образом, нейросети в SMM эффективны в качестве вспомогательного инструмента, но их использование должно сочетаться с экспертным подходом маркетологов.
В рамках проводимого исследования нами была выдвинута гипотеза о том, что нейросети ускоряют процесс подготовки контента и повышают вовлечённость аудитории. Эксперимент был проведен в сообществе «Дизайн услуги | Duran Team» (https://vk.com/duran_team), посвященном дизайну, на платформе ВКонтакте. Основной задачей исследования было изучение влияния искусственного интеллекта на скорость создания контента, его персонализацию, а также анализ изменения охватов после применения автоматизированных инструментов.
Процесс интеграции нейросетей в работу сообщества включал несколько последовательных этапов:
1. Анализ персонального стиля контента c использованием специализированного чат-агента «Распаковщик личности» (https://chat.openai.com/g/g-3j4nYdZ2s-raspakovshchik-lichnosti).
2. Разработка контент-плана.
3. Генерация текстов (с использованием ChatGPT, но с последующей редакторской доработкой текста).
4. Создание визуального контента (с использованием нейросети Midjourney).
5. Анализ результатов. После публикации постов сгенерированных нейросетями проводился сравнительный анализ их охватов и вовлеченности по сравнению с контентом, созданным без использования искусственного интеллекта.
Для оценки эффективности внедрения нейросетей в SMM-стратегию сообщества были собраны данные об охвате публикаций до и после использования автоматизированных инструментов. Результаты представлены в таблице 2:
Таблица 2
Охват публикаций в группе «Дизайн услуги | Duran Team»
до и после внедрения нейросетей
|
Период |
Количество постов |
Суммарный охват |
Средний охват |
|
До внедрения нейросетей |
7 |
578 |
82.5 |
|
После внедрения нейросетей |
637 |
91 |
Результаты показывают, что после внедрения нейросетей средний охват публикаций увеличился на 10,21%. Однако этот прирост нельзя назвать значительным. Факторы, влияющие на динамику охватов, могут включать особенности алгоритмов социальной сети, тип контента, актуальность публикаций и вовлеченность аудитории. Таким образом, нельзя однозначно утверждать, что применение нейросетей само по себе приводит к существенному увеличению аудитории. Однако оно позволяет сократить временные затраты на рутинные процессы и повысить качество контента. Например, до автоматизации написание одного поста объёмом ~200 слов занимало 10–25 минут, а с помощью ChatGPT и ручной доработкой сгенерированного текста — всего 5–15 минут. Создание визуала вручную требовало 30–50 минут, тогда как генерация в Midjourney занимала 15–30 минут. В итоге полный цикл создания поста (текст + изображение) стал короче до 50 %.
Результаты исследования показывают, что нейросети могут быть эффективным инструментом в SMM, особенно в вопросах автоматизации контента, персонализации и ускорения рабочих процессов. Однако их применение не является гарантией роста аудитории или вовлеченности. Основной ценностью нейросетей является оптимизация рутинных задач и помощь в обработке информации, что позволяет SMM-специалистам сосредоточиться на стратегических аспектах продвижения. Таким образом, искусственный интеллект можно рассматривать не как замену, а как вспомогательный инструмент, повышающий продуктивность и облегчающий работу с контентом.
1. AI Trends for Marketers // HubSpot: electronic resource. - URL: https://www.hubspot.com/hubfs/Content Offers/AI-Marketing-Report-2023-V3.pdf (date of access: 06/02/2025).
2. How businesses can improve content // Sostav: website. - URL: https://www.sostav.ru/publication/kak-biznesu-uluchshit-kontent-73412.html (date of access: 06/02/2025).
3. Gooroo Tools presents an advertising automation system // Sostav: website. - URL: https://www.sostav.ru/publication/gooroo-tools-predstavlyaet-sistemu-avtomatizatsii-reklamy-73549.html (date of access: 06/02/2025).
4. Neural networks in SMM: learning to automate everything // SMMPlanner: website. – URL: https://smmplanner.com/blog/nieirosieti-v-smm-uchimsia-avtomatizirovat-vsio/ (date of access: 02.06.2025).
5. Boykov I.I., Kharach O.G. Application of neural networks in training IT specialists in the field of programming at the National Research University MIET // Actual problems of informatization in the digital economy and scientific research: Collection of articles of the IV Scientific and practical conference with international participation, Moscow, November 23-24, 2023. – Moscow: Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "National Research University "Moscow Institute of Electronic Technology", 2024. – pp. 9-26. – EDN ZLLYVL.
