Дневная заметка - 2024-12-11

Есть у меня идея сделать искусственную “силиконовую” аудиторию на основе ИИ (LLM).

Я давно думаю про то, как можно анализировать аудиторию, используя данные ВБ.

На днях в книге про когнитивную антропологию встретил упоминание, что ее использовали для разработки новых товаров. Я полез искать. Оказалось, там использовали предпочтения аудитории. Т.к. это делали в 1960х-70х годах, то аудитория - человеческая. Но я подумал, что могу использовать ЧатГПТ для выявления предпочтений аудитории.

И вот уже три дня я думаю про этот проект. Как его можно реализовать? Что может дать такая силиконовая аудитория? И т.д.

Немного поэкспериментировал. Что-то получается, но пока не понятно что.

Сложности с этим проектом: будет очень много запросов к ЛЛМ, что может быть дорого и/или долго. Плюс, проблема валидации: насколько это все будет правдой.

Проблему валидации я придумал как решить. У меня есть данные по продажам. Я могу использовать предпочтения аудитории в качестве доп.фичи для прогнозирования продаж. Если точность прогноза улучшится - значит силиконовые аудитории приносят пользу.

Я очень надеюсь, что они будет приносить пользу. Т.к. я уже представляю, что у ИИ-респондентов можно будет спрашивать: а что нравится в товаре? В чем недостатки? Как улучшить? Для каких событий подходит? И т.д. То есть проводить исследования на ее основе.

Ну и использовать эти ИИ-аудитории для разработки новых товаров. Как это делали в 1960х. Т.к. по карте предпочтений аудитории можно найти “пустоты”, на которые есть неудовлетворенный спрос.

Еще один плюс для меня: эти ИИ-аудитории - они будут моей интеллектуальной собственностью.