3 бесплатные нейросети, которые упрощают анализ данных в контент-маркетинге

Не люблю громадные подборки сервисов, которые люди сохраняют, но по факту никогда не используют. Поэтому собрал список из 3 нейросетей, которые реально делают анализ данных проще.

Какую задачу закрывает: поиск источников информации и объединение информации.

Perplexity — хорошее решение, если нужно быстро найти ответ на вопрос и времени на гуглинг нет. Вы просто пишите отправляете вопрос в нейросеть, а она выдаёт ответ. Важная особенность в том, что Perplexity даёт ссылки на источники — это страхует нас от использования необъективной информации и всяких придумок нейросети.

Приятная особенность: сервис может работать как расширение для браузера. Не нужно куда-то заходить, логиниться и выключаться из текущего окна — это кайф.

Важная проблема: сервис может поддакивать вам, исходя из запроса. Например, если вы спросите «Нужен ли контент-маркетинг малому бизнесу?», то нейросеть сконцентрируется на тех источниках, которые дают положительный ответ. Чтобы выйти из этой ловушки, лучше отправлять запрос в формате «Я хочу понять, нужен ли контент-маркетинг малому бизнесу. Отвечай объективно, не нужно намеренно подтверждать или опровергать утверждение. Постарайся указать негативные и позитивные ответы».

Какие задачи закрывает: быстрая оценка преимуществ и недостатков решений, проведение SWOT-анализа, выстраивание причинно-следственных связей.

Rationale действительно круто помогает обработать выводы и рекомендации, которые получились по итогу анализа. Это своего рода автоматизированный челленджер, который быстро проверяет ваши наработки на устойчивость к критике. Ощутимый минус — ограниченное количество бесплатных запросов.

Важная проблема: не может полноценно учитывать контекст, который тесно связан с человеческими ощущениями и эмоциями. Из-за этого некоторые тезисы могут быть некорректными и остро восприниматься людьми. Поэтому важно проверять всё, что пишет нейросеть, сглаживать углы и накладывать все тезисы на контекст, который сейчас влияет на людей.

Да, не одна подборка без ChatGPT не обходится — извините)

Какие задачи закрывает: анализ набора данных с кучей показателей, подготовка кода для визуализации данных.

Когда нужно обработать большие объёмы данных, повышается риск что-то упустить, не заметить взаимосвязи или тенденции. Чтобы снизить риски, можно дополнительно прогонять набор данных через ChatGPT. В запросе достаточно указать, что есть набор данных, в нём нужно отметить тенденции или тренды и зафиксировать ключевые выводы, чтобы мы смогли принять какое-то решение или ответить на определённый вопрос.

Важная проблема: как и Perplexity, может поддакивать исходя из запроса. Есть и более важный момент: ChatGPT всё ещё может ошибаться в расчётах и давать ложные выводы. Поэтому относитесь к работе сервиса критически и проверяйте всё, что вам пишет нейросеть.

Нейросети — это круто. Но они могут давать искажённые выводы, неверно интерпретировать данные и быть неточными. Поэтому рекомендую перед тем как начать ими пользоваться, Perplexity не в счёт, самостоятельно анализировать данные. Только после этого приступайте к использованию нейросетей. И будьте объективны: проверяйте итоговые результаты, не принимайте тексты сервисов за абсолютную истину.