Статья посвящена исследованию влияния цифровых моделей GPT на рабочие процессы сферы маркетинга, разработку маркетинговых продуктов, взаимоотношение с потребителями. В процессе рассмотрим, преимущества внедрения и ограничения технологии GPT для создания контента, автоматизации, анализа и взаимодействия с пользователями. Оценим эффективность внедрения моделей крупными брендами, сложности в процессе интеграции GPT решений в маркетинговую политику компании.

Ключевые слова: маркетинг, искусственный интеллект, нейросеть, анализ данных, чат боты, виртуальные ассистенты.

Современный маркетинг сделал существенный шаг в своем развитии. Ключевыми инструментами этого прогресса стали, новые цифровые инструменты, методы анализа больших данных. Зарождение такого направления, как генеративные модели на основание трансформеров. На сегодняшний день самым популярным инструментом считают, модели из семейства Generative Pre-trained Transformer (GPT). Именно этот тип модели способен сегодня генерировать высококачественный контент, анализировать огромные массивы данных, систематизировать необходимую информацию, разрабатывать различного рода стратегии, вести переписки, строить планы, продавать, и принимать часть рутинных, время затратных задач на себя.

Технология GPT сегодня способна открыть новые пути развития и решения ежедневных, привычных маркетинговых задач, к которым можно отнести, написание контента для определённого продукта, четкое выстраивание диалога с клиентов, в плоть до закрытия сделки, ведения статистики обратной связи от клиентов, контроль общего анализа рынка.

Применение GPT может вести некоторые риски, касающиеся точности генерации контента, соблюдения правовых норм и защиты персональных данных

Внедрение генеративных моделей в процессы маркетинга позволяют, повысить эффективность работы, в создании маркетингового контента. При помощи данной технологии облегчается процесс написания уникального текста, визуализации идеи, что способствует оперативному реагированию на изменение требований рынка и потребителей.

К основным преимуществам GPT технологий стоит отнести:

— Автоматизация, рутинных, но время затратных операций;

— Возможность адаптации и персонализации коммуникаций с каждым клиентов, GPT технология, способно подобрать подход к каждому персонально на основании его ответов и запросов;

— Повышение качества обслуживания клиентов, возможность постоянной коммуникации посредством интеллектуальных чат-ботов

— Быстрый анализ большого массива данных, способствующий оперативным управленческим решениям

Данные возможности технологии GPT дают возможность перенесения части обязанностей сотрудников на генеративную технологию, тем самым высвобождая время для развития других направлений и задач.

Технология GPT также имеет некоторые ограничения

— Технология построена на модели машинного обучения, как следствия для качественной работы, существует необходимость в значительных технических ресурсах;

— Необходимость контроля генерируемых данных, вследствие возможных ошибок и искажения выдаваемых результатов, которые способны привести к снижению доверия со стороны клиентов;

— Технология GPT использует все возможные источники данных, вследствие этого результаты могут быть ложными и неинформативными;

По этим причинам, контент, генерируемый технологией не всегда способен полностью отражать действительное.

Современные исследования показали, что генеративные модели обладают высоким потенциалом для трансформации маркетинговых процессов. Возможность GPT быстро обрабатывать огромные массивы данных и создавать уникальный, качественный контент дает понимание того, что возможен переход маркетинга на новый современный уровень.

Но для эффективного использования GPT технологий в маркетинговой деятельности, компания необходимо внедрить некоторые принципы работы:

— Запускать предварительное тестирование моделей

— Использовать внутренний контроль качества создаваемого контента

— Учитывать все возможные риски и последствия возможных нарушений прав со стороны искусственного ассистента

— Непрерывное обучение персонала в работе с новыми технологиями, так как, GPT технология имеет свойство машинного обучения и находиться в постоянном совершенствовании

Также компания следует должным образом сосредоточиться на разработке стандартов для оценки производительности и эффективности технологии GPT, а также запуски контроля качества, с целью минимизации риска ошибок и нарушения прав.

Литература:

1. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A. N., Kaiser Ł., Polosukhin I. Attention is all you need // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2017. — Т. 30.
2. Radford A., Narasimhan K., Salimans T., Sutskever I. Improving language understanding by generative pre-training // OpenAI blog post. — 2018.
3. Brown T. B., Mann B., Ryder N., Subbiah M., Kaplan J. D., Dhariwal P., Neelakantan A., Shyam P., Sastry G., Askell A., Agarwal S., Herbert-Voss A., Krueger G., Henighan T., Child R. H., Ramesh A., Ziegler D. M., Wu L., Winter C., Hesse C., Chen M., Sigler E., Litwin M., Gray S., Chess B., Clark J., Berner C., McCandlish S., Radford A., Sutskever I., Amodei D. Language models are few-shot learners // arXiv preprint arXiv:2005.14165. — 2020
4. Liu Y., Ott M., Goyal N., Du J., Joshi M., Chen D., Levy O., Lewis M., Zettlemoyer L., Stoyanov V. RoBERTa: a robustly optimized bert pretraining approach // arXiv preprint arXiv:1907.11692. — 2019.
5. Аверкин А. Н., Варламова Е. А., Гуськов Д. В., Ильинский Н. И., Камышникова Ю. Ю., Кузнецов П. С., Лапшина Е. Г., Лепехин В. М., Макаров А. А., Мельничук А. В., Семенов А. Б., Суханов А. Л., Шалыто А. А. Языковые модели серии ruGPT: архитектура, тренировка и оценка // Труды СПИИРАН. — 2021. — № 1. — С. 103–125.