🧠🪞 ИИ научился создавать “цифровых двойников” потребителей.

Кажется, индустрия маркетинговых исследований вот-вот потеряет ещё один кусок реальности. Или вообще прекратит существовать.

Новое исследование, о котором пишет VentureBeat, показывает: большие языковые модели уже способны имитировать поведение реальных покупателей с точностью до распределения ответов в опросах.

Учёные называют это semantic similarity rating — когда ИИ не просто “ставит оценки”, а пишет мнение, а потом сравнивает его с заранее заданными «референсными» фразами.

Результат — рейтинг, почти неотличимый от человеческого.

Без привычных «оцените от 1 до 5», без скучных анкет и «спасибо, ваш ответ важен для нас».

На тестах с 9 000 реальных ответов по 57 продуктам результаты оказались пугающе точными: совпадение с человеческими паттернами — около 90 %.

То есть модель не просто угадывает — она воспроизводит поведение аудитории как целого.

Если это подтвердится масштабными исследованиями, то маркетинговая аналитика и фокус-группы, стоившие миллионы, рискуют превратиться в тыкву.

Вместе с теми, кто на этом зарабатывает.

Компаниям больше не придётся ждать недели ради “инсайтов” — цифровые двойники потребителей дадут ответ за секунды.

И не просто цифру, а осмысленный комментарий — вроде “эта упаковка кажется дорогой и холодной”.

По сути, это переход от “опросов людей” к “опросам модели, которая уже поняла людей”.

Пока звучит как фантастика, но уже достаточно реалистичная.

Конечно, важно понимать, что всё это работает на массовых потребительских сегментах.

Оценить что-то из мира B2B или люксовые товары такой подход пока не способен.

Всё дело в особенностях обучения модели: она лучше знает то, чего больше — а больше всего в данных именно продукции широкого потребления.

Вот и весь секрет.

Другое дело, что для брендов это одна из самых больших статей расходов в маркетинге, так что выхлоп здесь должен быть значительным.

Если всё это правда, а не очередная галлюцинация.

Подписывайтесь на Telegram PromtScout.