tgoop.com/tips_ai/4399
Last Update:
Может ли LLM притвориться покупателем?
Новости о предсказаниях реакций на маркетинговые компании по мотивам Sydney Sweeney и джинс American Eagle вдохновляют исследователей использовать LLM вместо фокус групп.
PyMC Labs попросили LLM «притворяться» покупателем с определённым демографическим профилем, показали ей продукт и попросили поделиться впечатлением, которое потом оценивает другая модель.
Они проверили, может ли языковая модель предсказать, купит ли человек продукт. Без обучения, без данных продаж, просто на основе описания товара и роли, которую она играет.
Модель получает анкету: пол, возраст, доход, место жительства. Ей показывают карточку продукта, например, шампунь.
Просили ответить, как обычный человек: что думаешь, купишь ли, почему да или нет.
Потом другой ИИ переводит этот текст в оценку по шкале от «точно не куплю» до «скорее всего да».
Результат совпал с реальными опросами людей на 90%. Без fine-tuning.
Метод назвали semantic similarity rating - смысловое сопоставление, насколько ответ похож по смыслу на реальные человеческие формулировки: «вряд ли куплю» или «очень хочу попробовать».
Самое интересное - тексты этих виртуальных покупателей оказались глубже человеческих и более четко объясняют: что смущает, что нравится, чего боятся. Модель не просто рассчитывает вероятность, она воспроизводит сам процесс человеческого размышления.
По итогам для простых предсказаний можно использовать детальный промпт по мотивам исследования и не учить модели на больших объёмах. Точно стоит попробовать использовать для анализа маркетинговых гипотез.
@maxvotek | linkedin | substack
BY Tips AI | IT & AI
Share with your friend now:
tgoop.com/tips_ai/4399