Go Ahead

Спасибо!

Тут сильно зависит от задачи. Если тема простая, не требует эксперта и по ней много информации в интернете — то нейросеть выигрывает, даже несмотря на необходимые правки. Плюс если тексты однотипные, то можно использовать один и тот же промт много раз, просто меняя вводные данные.

Копирайтер же лучше передает смыслы и ценности, так как понимает понимает людей и их переживания. К нему выгоднее обращаться в те моменты, когда работаешь с болями. Да, это будет дольше, но качественнее именно в плане погружения.

Загрузить 100 тысяч символов точно не получится :( Объем одного запроса ограничен примерно 2 тысячами символов, поэтому большие тексты лучше делить на части (но вот кстати сам чат может отвечать большим количеством символов).

Чтобы обрабатывать такие объемы можно воспользоваться плагином SplitPrompt, который поделит текст на запросы или же обратиться к YandexGPT — она обрабатывает статьи до 30 тысяч знаков и хорошо работает с текстами на русском. В итоге получается хорошее саммари со списком выводов.

Сейчас это действительно просто помощник, за которым надо следить. Кейсов, где весь текст был сгенерирован нейросетью, нет, но вот отдельные части GPT может генерировать.

Основная проблема в том, что ИИ не всегда удается подстроиться под TOV бренда, и он начинает писать много лишних вводных слов. К сожалению, даже подробный промт не всегда помогает :(

Что касается замены копирайтеров, то есть такая мысль: написать действительно хороший текст без правок нейросети смогут, но вот выстроить стратегию развития, выделить важные моменты, на которых нужно сделать акцент — нет.

Екатерина, спасибо за вопрос!

Видим огромный потенциал в рынке этого сегмента и решили поделиться своим ресерчем со всеми.

Да, у подкастов действительно пока нишевая аудитория, но многим рекламодателям часто именно такая и нужна.

Хороший вопрос. Зависит от удобства девайса (чтобы его было не сложно носить целый день) и от доступности массовой аудитории. Но вряд ли случится полная замена телефона и ноутбука в ближайшие годы – привычки потребления все же сильная штука :)

Возможно :)

В первую очередь целевая аудитория кампании — дети, и на площадке Likee мы взаимодействовали именно с ними. Взаимодействие с родителями происходило косвенно, через детей, которые были увлечены хэштег-челленджем Пятёрочки.

Да, за много лет на высоких позициях уже воспринимают это как само собой разумеющееся

Конечно, эти факторы могут как привлечь, так и оттолкнуть. Тут вопрос в том, насколько хорошо они реализованы в компании

Наверное, говорить о том, что руководителям соцпакет вообще не важен, не очень верно. Важен, но в списке приоритетов он не на первых местах.

Исследование предпочтений по остальным грейдам — крутая идея, о которой мы уже думаем :)

Спасибо за фидбэк! Мы экосистема сервисов и технологий digital-маркетинга, включаем в себя агентство digital-маркетинга, programmatic-платформу, агентство influencer-маркетинга и дизайн-студию. Теперь описание на месте, будем рады, если подпишетесь :)

.

В случае c android такой проблемы нет, на данный момент площадки получают все необходимые данные, что позволяет им оптимизировать кампании на Smart Event.
В случае c iOS ситуация сложнее технически — нужно сгенерировать Smart Event в первые 24 часа после установки (ограничение атрибуции от iOS). Мы подстроили наши алгоритмы для того, чтобы генерировать предикт в нужный интервал времени, что делает возможным работу в том числе с iOS пользователями.

Данные о действиях пользователей в iOS остались такими же, и как прежде, за исключением того, что теперь они не всегда аттрибуцируются к рекламным кампаниям. Но в нашей задаче это и не нужно, так как мы используем данные безотносительно источника — мы обучаемся на самих событиях.
Необходимый объем: от 10к пользователей, из которых минимум 3к целевых.

Здравствуйте! Благодаря тому, что прогноз LTV строится на анализе поведения каждого конкретного пользователя, нам не нужно переобучать или оптимизировать наши модели под каждый конкретный канал. Модели обучаются по историческим данным о том, как пользователи вели себя в приложении и какую приносили ценность, т.е. без опоры на специфику конкретного канала.
Поэтому при наличии исторических данных нам в принципе не нужно отдельно проливать трафик в новом канале, перед тем как наши модели станут в нем работать.

Добрый день! У нас DL модели внутри, которые автоматически обучаются под данные клиентов

Здравствуйте! Напишите нам на почту hi@gonet.ai, обсудим ваш запрос

Помимо денежной помощи, важна и атмосфера в коллективе. Этим как раз и занимаются HR-менеджеры :)

Здравствуйте! Статья написана на русском :)

Валерий, писать тексты — это одна из обязанностей сотрудников контент-отдела! Мы писали эту статью и как раз занимались таском:)

Спасибо за отзыв! Мы рады стараться

Если вы говорите об использованных в материале англицизмах, то в современном мире (а тем более в digital-маркетинге) этого никак не избежать.

Спасибо, Василий, мы будем рады, если вам будут полезны наши советы!

Это отличный способ, но, к сожалению, он работает не всегда. Именно в таких случаях пригодятся наши советы :)

Антон, это бонусный совет. Было бы странно, если бы кавычки-лапки были главной причиной неэффективных баннеров)

Спасибо за ваши предложения по оформлению статьи :)

Дима, спасибо за комментарий, круто, что вы так хорошо разбираетесь в люксовых брендах!
В нашем исследовании мы делили бренды на две группы по определенным признакам. Например, в категорию «классический люкс» вошли дорогие бренды мира по версии Forbes и других изданий. Мы не претендуем на то, что это единственно верная классификация, о чем и написали в самом исследовании :)

Иван, очень жаль, если вы сталкивались с подобным, но мы никогда не спамим звонками :)

Мы старались сделать глубокое и полезное для рынка исследование. Немного обидно за "бесполезную пэдээфину" :(