- 1. Анализ настроений: нейронные сети можно научить анализировать текстовые данные и определять стоящие за ними настроения. Это можно использовать в управлении социальными сетями (SMM), чтобы понять отношение клиентов к отзывам и комментариям на платформах социальных сетей.
- 2. Генерация контента. Нейронные сети можно использовать для создания нового контента на основе существующих данных, например, для создания подписей или заголовков для постов в социальных сетях.
- 3. Чат-боты: Нейронные сети можно использовать для создания чат-ботов, которые могут взаимодействовать с клиентами на платформах социальных сетей и отвечать на их вопросы или обеспечивать обслуживание клиентов.
- 4. Целевая реклама: нейронные сети можно обучать на таких данных, как демографические данные клиентов и история посещений, для создания целевых рекламных кампаний на платформах социальных сетей.
- 5. Прогнозное моделирование: нейронные сети можно использовать для прогнозирования будущего поведения клиентов или тенденций на платформах социальных сетей, что позволяет компаниям принимать решения на основе данных.
Важно отметить, что, хотя нейронные сети являются мощными инструментами, для их эффективного обучения и внедрения требуется значительный объем данных и опыта. Часто лучше работать с командой опытных специалистов по данным и разработчиков, чтобы использовать нейронные сети в SMM.
———
А можно попросить GhatGPT ответить на вопрос «how to use neural network in smm?», закинуть ответ в Гугл Переводчик и опубликовать в канал без редактирования текста и запятых. Что я и сделал.
Да, пока результаты — вода водой. Я попробовал с десяток разных вопросов, каждый раз всё очень «правильно», но так поверхностно, шо пипец. С другой стороны, львиная доля всего контента на первых строках поисковых систем, написанных для оптимизации, по уровню часто даже хуже, чем этот текст.
Такое ощущение, что скоро будет «круто» видеть «текст написан человеком». Как Ручная работа в вещах.
Дискуссия