Метод удосконалення рекламних текстів на основі генеративних моделей

Анотація

Стаття присвячена розробці нового методу удосконалення рекламних текстів на основі використання генеративних моделей. Рекламний контент відіграє важливу роль в сучасному маркетингу, адже він сприяє взаємодії бренду з аудиторією та залученню нових клієнтів. Проте створення ефективного рекламного контенту – це часто виклик. Генеративні моделі відкривають нові можливості для створення рекламних текстів. Вони можуть використовуватися для автоматизації процесу створення контенту, забезпечуючи при цьому високий рівень оригінальності та творчості. Зокрема, ця стаття фокусується на використанні моделей серії GPT для генерування рекламних текстів. Першою задачею в рамках цього дослідження є вивчення теоретичних основ генеративних моделей та їх можливостей для створення тексту. Автори проводять детальний аналіз основних принципів роботи цих моделей, а також їх потенційного використання в контексті рекламного тексту. Далі, в статті описується метод збору та підготовки вхідних даних для навчання генеративних моделей. Оскільки якість вихідних текстів сильно залежить від якості вхідних даних, цей етап важливий для успішного застосування генеративних моделей. На наступному етапі автори розробляють алгоритм для навчання генеративної моделі на основі зібраних даних, для досягнення найкращих результатів. У цій статті представлений підхід є значним внеском в розробку нових методів удосконалення рекламних текстів. Він має великий потенціал для застосування в сфері маркетингу, де потрібно швидко та ефективно генерувати великі об'єми контенту. Водночас, результати дослідження можуть бути корисними для подальших наукових досліджень в цій області