Нейронные сети в медиасфере

Обложка
  • Авторы: Павлов Г.А.1
  • Учреждения:
    1. Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
  • Выпуск: Том 2 (2024)
  • Страницы: 320-320
  • Раздел: ЧАСТЬ II. Медиатекст: технологии воздействия
  • URL: https://transsyst.ru/osnk-sr2024/article/view/641791
  • ID: 641791

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Рекламные тексты играют очень важную роль в сетях общего пользования и маркетинге , помогая различным организациям привлечь интерес потенциальных клиентов и покупателей и убедить их в необходимости приобретения продукта или услуги. Независимо от этого, необходимо определить наиболее продуктивные методы взаимодействия в медиатекстах для достижения целей.

Цель — выявление оптимальных стратегий использования нейронных сетей в маркетинге.

Методы. Для достижения цели были использованы методы анализа, выборки, сортировки и примеры применения нейронных сетей.

Результаты. Нейронные сети обширно применяются в медиапространстве для расширения рекомендаций контента, то есть интереса потребителя, повышения эффективности аналитики и рекламы. Что является мощным элементом воздействия для создания более интересных и разнообразных, еще не использовавшихся медийных продуктов и эффективных рекламных решений.

Примеры использования нейронных сетей:

1) автоматическое создание заметок на основе контента пользователя;

2) подбор и аналитика музыкальных предпочтений в приложениях с музыкой и плеерах;

3) использования голосовых помощников для взаимодействия с пользователем и помощи в реализации его задач;

4) различные приложения для исследования и рекомендаций по здоровью с помощью алгоритмов подбора действий в тех или иных ситуациях;

5) алгоритмы, подходящие для создания различного медиаконтента, такого как рекламные баннеры, логотипы, обложки, картины.

Выводы. Нейронные сети создают все больший ажиотаж вокруг себя и привлекают внимание как базовых пользователей, так и компаний различных сфер услуг для разработки и производства контента, вследствие чего являются очень мощным инструментом воздействия.

Полный текст

Обоснование. Рекламные тексты играют очень важную роль в сетях общего пользования и маркетинге , помогая различным организациям привлечь интерес потенциальных клиентов и покупателей и убедить их в необходимости приобретения продукта или услуги. Независимо от этого, необходимо определить наиболее продуктивные методы взаимодействия в медиатекстах для достижения целей.

Цель — выявление оптимальных стратегий использования нейронных сетей в маркетинге.

Методы. Для достижения цели были использованы методы анализа, выборки, сортировки и примеры применения нейронных сетей.

Результаты. Нейронные сети обширно применяются в медиапространстве для расширения рекомендаций контента, то есть интереса потребителя, повышения эффективности аналитики и рекламы. Что является мощным элементом воздействия для создания более интересных и разнообразных, еще не использовавшихся медийных продуктов и эффективных рекламных решений.

Примеры использования нейронных сетей:

1) автоматическое создание заметок на основе контента пользователя;

2) подбор и аналитика музыкальных предпочтений в приложениях с музыкой и плеерах;

3) использования голосовых помощников для взаимодействия с пользователем и помощи в реализации его задач;

4) различные приложения для исследования и рекомендаций по здоровью с помощью алгоритмов подбора действий в тех или иных ситуациях;

5) алгоритмы, подходящие для создания различного медиаконтента, такого как рекламные баннеры, логотипы, обложки, картины.

Выводы. Нейронные сети создают все больший ажиотаж вокруг себя и привлекают внимание как базовых пользователей, так и компаний различных сфер услуг для разработки и производства контента, вследствие чего являются очень мощным инструментом воздействия.

×

Об авторах

Георгий Андреевич Павлов

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Автор, ответственный за переписку.
Email: betepok.v2@gmail.com

студент, группа РСО-32

Россия, Самара

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Павлов Г.А., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.