студент с 01.01.2022 по настоящее время
сотрудник с 01.01.1999 по 01.01.1925
В статье проводится анализ применения нейронных сетей в области Social Media Marketing (SMM). Рассматриваются функциональные возможности нейросетей, их влияние на автоматизацию процессов создания и распространения контента, а также на прогнозирование пользовательского поведения. В практической части рассматривается использование нейросетей в SMM на примере работы с сообществом в социальной сети ВКонтакте.
нейросети, искусственный интеллект, SMM, автоматизация контента, маркетинговые технологии
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. Тенденции ИИ для маркетологов // HubSpot: электронный ресурс. – URL: https://www.hubspot.com/hubfs/Content Offers/AI-Marketing-Report-2023-V3.pdf (дата обращения: 02.06.2025).
2. Как бизнесу улучшить контент // Sostav: сайт. – URL: https://www.sostav.ru/publication/kak-biznesu-uluchshit-kontent-73412.html (дата обращения: 02.06.2025).
3. Gooroo Tools представляет систему автоматизации рекламы // Sostav: сайт. – URL: https://www.sostav.ru/publication/gooroo-tools-predstavlyaet-sistemu-avtomatizatsii-reklamy-73549.html (дата обращения: 02.06.2025).
4. Нейросети в SMM: учимся автоматизировать всё // SMMPlanner: сайт. – URL: https://smmplanner.com/blog/nieirosieti-v-smm-uchimsia-avtomatizirovat-vsio/ (дата обращения: 02.06.2025).
5. Бойков И.И., Харач О.Г. Применение нейронных сетей при подготовке ИТ-специалистов в области программирования в НИУ МИЭТ // Актуальные проблемы информатизации в цифровой экономике и научных исследованиях : Сборник статей IV Научно-практической конференции с международным участием, Москва, 23–24 ноября 2023 года. – Москва: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники", 2024. – С. 9-26. – EDN ZLLYVL.
