Как использовать нейросети в маркетинге без потери точности в ответах
Нейросети уже плотно интегрировались в инструментарий разных специалистов, включая маркетологов, которым приходится анализировать огромные объемы информации и генерировать новые идеи. Это больше, чем просто тренд: с нынешним темпом работы использование нейросетей — вопрос эффективности. Однако, в задачах, где требуется строгая фактическая точность, не все нейросетевые сервисы могут подойти. Какие решения позволят перестать перепроверять ответы умных чат-ботов по нескольку раз — в материале.
Если нужно проанализировать большие отчеты или презентации и найти в них конкретные данные, либо создать новые документы с высокой точностью и опорой на конкретную информацию идеальным решением станут RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation). Это класс нейросетей, в которых генерация текста сочетается с анализом системой загруженных файлов или ссылок. Это позволяет практически полностью избежать «фантазий» умных алгоритмов и работать строго по имеющейся фактуре. На рынке уже появились массовые продукты, использующие этот подход. Среди них — Нейроэксперт Яндекса и его зарубежный аналог NotebookLM от Google. Они позволяют загружать в сервис собственные материалы в любых форматах, формировать на их основе базу знаний и давать задания ИИ на основе этих данных.
Чем полезны такие сервисы на практике
В первую очередь, подобные сервисы помогут в задачах, где нужно быстро проанализировать, структурировать и преобразовывать данные в новый контент. С Нейроэкспертом пользователь может, например:
собрать структуру презентации из документаций и заметок;
сделать расшифровку интервью или записи звонка;
проанализировать таблицы с данными и выявить тренды;
найти инсайты в большом отчёте;
адаптировать тексты под разные аудитории;
оперативно проанализировать материалы клиента перед встречей;
подготовить отчёт или справку; сформировать выводы для стратегии на основе разрозненных материалов.
Сервисы на базе RAG-систем поддерживают разноформатные данные — будь то презентации, отчеты, медиапланы или исследовательские сводки. Например, Нейроэксперт работает с популярными форматами, включая PDF, DOCX, PPTX, MP4 и MP3, а также веб-страницами, в том числе на английском языке. Пользователь может подгрузить документы, после чего система будет отвечать на вопросы, писать тексты, делать резюме или готовить справки с опорой на эту информацию.
Сервис можно использовать и для командной работы. Например, в Нейроэксперте есть возможность распределить роли, уровни доступа и возможность создать общий проект внутри организации.
Благодаря своим возможностям RAG-системы становятся универсальными инструментами для специалистов самых разных сфер, где актуальны задачи с большим массивом данных.
Стартовая страница в Нейроэксперте
Кейс: аналитика эффективности рекламных кампаний
Разберём, как RAG-системы могут упростить маркетинговую аналитику на примере работы Нейроэксперта. В одном из кейсов система получила отчёт по шести кампаниям в Яндекс Директ — с данными о показах, кликах, расходах и CTR по разным сегментам.
Нейросеть можно попросить не выдавать сразу готовый результат, а показать ход формулирования ответа в режиме «Рассуждение». В таком случае система сначала анализирует входные данные, строит логическую цепочку, объясняет — и только потом формирует вывод. Это позволяет проверить логику и при необходимости уточнить вопрос, чтобы ответ лучше соответствовал задаче
Например, это может выглядеть так:
Вопрос: Какой сегмент рекламы эффективнее? Оцени по кликабельности (CTR) объявлений.
Рассуждение: Для оценки эффективности сегментов рекламы по кликабельности (CTR) необходимо проанализировать данные о CTR для каждого типа кампании.
Ниже приведены средние значения CTR для каждого сегмента:
Search_Brand_Segments_1: CTR варьируется от 1% до 2%.
Search_Brand_Segments_2: CTR варьируется от 0,5% до 1,5%.
Search_Segments_3: CTR варьируется от 3% до 6%.
Search_Brand_Segments_4: CTR варьируется от 3,5% до 5%.
RSYA_Segments_5: CTR варьируется от 0,3% до 1,2%.
RSYA_Segments_6: CTR варьируется от 2,4% до 3%.
Из анализа видно, что сегменты Search_Segments_3 и Search_Brand_Segments_4 имеют наиболее высокие значения CTR по сравнению с другими сегментами. Это указывает на их эффективность по параметру кликабельности объявлений.
Вместо ручной проверки и обозначения формул в Excel система позволяет сделать краткий, четкий и основанный на фактах вывод. Его можно использовать для корректировки медиаплана, перераспределения бюджета или подготовки клиентской презентации. В маркетинге такие системы пригодятся на каждом шагу — там, где нужно разобраться в больших данных и понять, какие выводы можно сделать на их основе.
Кейс: анализ интервью и данных о рынке
Другой кейс — исследование пользовательских интервью в сочетании с рыночными трендами. Перед системой стояла задача: проанализировать три интервью с клиентами сервиса доставки еды и сопоставить выводы с отраслевыми тенденциями.
Анализ интервью
В Нейроэксперт загрузили записи интервью с клиентами, на основе которых система сама подготовила расшифровку. Нейросеть выделила ключевые темы и связала их с актуальной повесткой. Например, определила беспокойство о надёжности доставки — и связала с ростом запросов на безопасность и стандарты логистики. Выделила упоминания об удобстве и экономии времени, связав с трендом на «культуру удобства». А потребность в GPS-трекинге и прозрачности — с развитием цифровых сервисов.
Нейросеть выделила ключевые тенденции
В данном случае система не только сделала выводы на основе разговоров, но и объяснила, как к ним пришла. Анализ поможет скорректировать как дальнейший план развития самого сервиса доставки еды, так и стратегию его продвижения с учётом мнения аудитории. Такой подход помогает быстрее интерпретировать инсайты и не упустить важное — особенно когда данных много, а времени на их обработку мало.
Ещё один сценарий: когда вы не знаете, где именно искать информацию
Если нужная информация разбросана по большому сайту или вы не знаете, где именно она находится — RAG-система может проанализировать весь сайт или его раздел и собрать релевантный контекст. Для этого достаточно загрузить ссылку в сервис. Это удобно, например, при анализе рынка или при сборе данных о конкретном сервисе или продукте.
Как это работает
В отличие от обычных языковых моделей, которые опираются только на информацию из обучающего датасета или открытых источников, RAG-системы умеют «подтягивать» актуальные или специализированные данные из баз знаний, документов или корпоративных хранилищ, которые загружает сам пользователь. Это делает их более точными за счет получения системой подробного контекста. В основе работы RAG-системы — два этапа: сначала она находит релевантную информацию из внешнего источника (retrieval), а затем формирует ответ (generation). Такая архитектура помогает значительно снизить уровень «галлюцинаций» — случаев, когда модель уверенно выдает недостоверные данные, как это часто бывает с ChatGPT и другими умными чат-ботами.
Что дальше: на шаг ближе к осмысленному ИИ
RAG-системы — следующий этап в развитии генеративного ИИ. Это уже не просто собеседники, а инструменты, способные работать с реальными данными и учитывать контекст. Они не выдумывают, а анализируют, соединяют факты, адаптируются под задачи.
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании