Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/33773
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorРайк Алексей Владимировичru_RU
dc.contributor.advisorRajk Aleksej Vladimirovicen_GB
dc.contributor.authorВоронцов Антон Андреевичru_RU
dc.contributor.authorVoroncov Anton Andreevicen_GB
dc.contributor.editorГоловкина Анна Геннадьевнаru_RU
dc.contributor.editorGolovkina Anna Gennadevnaen_GB
dc.date.accessioned2021-12-08T11:23:20Z-
dc.date.available2021-12-08T11:23:20Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.other047415en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/33773-
dc.description.abstractТема продвижения бизнеса в социальных сетях набрала и продолжает набирать огромные обороты. Реклама в социальных сетях стала отличной альтернативой классическим рекламным каналам. Реклама в соцсетях позволяет пользователям создавать рекламные сообщения, которые можно точно таргетировать на нужную целевую аудиторию, например, по возрасту, по полу и по интересам. Это в свою очередь дает возможность бизнесу привлечь потенциальных клиентов, тем самым вывести бизнес на новый уровень. Целью данной работы является сравнение методов генерации текстового контента для автоматизации он-лайн маркетинга в социальных сетях, а также разработка программного продукта, позволяющего по выбранной категории рынка товаров и услуг сформировать заголовок и текстовое наполнение рекламной записи. Для этого была использована крупнейшая языковая модель на русском языке GPT-3 от SBER. Решение данной задачи позволит малому и среднему бизнесу увеличить охват аудитории и повысить узнаваемость бренда без привлечения специалистов-маркетологов. В связи с этим тема магистерской диссертации является актуальной и имеет непосредственное практическое применение.ru_RU
dc.description.abstractThe topic of business promotion through social networks became huge and continues to grow in tremendous pace. Advertising through social networks has become a great alternative to a classic ways of advertising. Advertising campaign through social networks allows businesses to create promotional messages that can be precisely directed to desired types of audience, which can be targeted by age, gender and interests. This allows business to attract potential customers, pushing it forward to the new level. The main purpose of this work is comparing methods of text content generation for automation of online marketing in social networks, as well as developing software that allows to form title and text content, suited for targeted market of goods and services. GPT-3 by SBER – the largest language model in Russian, was used for this task. Solving this task will allow small and medium-sized businesses to expand their audience reach and increase awareness of the their brand without involving marketing specialists. Thereby, the topic of masters dissertation is relevant and has direct practical application.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectМаркетингru_RU
dc.subjectСММru_RU
dc.subjectсоциальные сетиru_RU
dc.subjectконтентru_RU
dc.subjectNLPru_RU
dc.subjectязыковые моделиru_RU
dc.subjecttransformersru_RU
dc.subjectruGPTru_RU
dc.subjectMarketingen_GB
dc.subjectSMMen_GB
dc.subjectsocial networksen_GB
dc.subjectcontenten_GB
dc.subjectNLPen_GB
dc.subjectlanguage modelsen_GB
dc.subjecttransformersen_GB
dc.subjectruGPTen_GB
dc.titleOnline marketing automationen_GB
dc.title.alternativeАвтоматизация онлайн маркетингаru_RU
Располагается в коллекциях:MASTER'S STUDIES



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.