分享平台团队从广告补货中获得高达16%的回报。今天我们将讨论神经网络：可以将哪些任务委托给它们，以便工作更少，收入更多。哪些任务需要重新检查，甚至可能需要重做。
帕累托法则指出，20% 的努力产生 80% 的结果。那些。营销人员和 巴林电话号码列表 直接人员所做的80%的工作不会直接增加他们的收入，但会影响他们的收入。例如，为了不被骗，您需要检查每个客户和合作伙伴是否有虱子。为了满足 KPI，您需要不断分析一些东西：受众、竞争对手、创意。
问题是时间有限，不可能独自完成所有事情。不是每个人都可以雇人为你做检查。新手需要培训，现成的专家需要高薪。如果将部分工作委托给神经网络，可以获得意想不到的结果。
例如，像这样：
这是 Chat.GPT-3.5turbo（俄语版本，无需 VPN 即可工作）如何无法应对受众群体细分的示例。 我们专门采用了标准工业流程，仅指定了两个输入参数：
要求对我们的Yagla 教育中心的受众进行细分 ，
表明观众年龄在25岁至45岁之间。
俄罗斯的类似方法效果不佳——处于刚刚加入该行业的初学者的水平。
最初的 Chat.GPT-3.5turbo 做得更好，但也并不完美：
神经网络失败是因为我们给它提供的数据不足并且任务设置不正确。但这并不意味着神经网络没有用处。相反，某些任务可以安全地委托给神经网络。
Yagla 团队运营着一个出色的电报频道，他们在其中发布有关商业和营销的专家意见和原创长读物，其中许多内容不会出现在该网站上。请务必通过链接订阅https://t.me/yagla
哪些任务可以委托给神经网络：
1 交易对手方核查
2 竞争对手分析，更准确地说是他们的广告成本分析
3 制定内容策略，分析受众群体，甚至撰写帖子。
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检查交易对手
商业验证服务有很多，找到它们并不困难。只需在搜索引擎中输入相应的查询并单击任何搜索行即可。他们的运作原理大致相同：营销人员可以通过金钱获取有关某人的信息。
服务的缺点是缺乏结论。输出由包含大量数据的单元组成，需要系统化、分析和总结。为此，我们需要一个因疏忽或工作量而可能得出错误结论的人。
克里米亚的一位酒店经营者面临着缺乏分析所需的时间和人员的问题。他需要优化经理检查所有客人、承包商和新员工的时间。考虑到季节期间的交通状况，这项任务是不可能完成的。
传统服务不适合；员工需要太多时间来处理数据。因此，酒店经营者求助于 FizCheck.ru 项目的创始人 Danis Gabdraupov，并要求为他们的任务开发软件。
客户希望该服务能够在几分钟内从数据库收集数据，从输出中删除重复信息，并报告应注意个人传记中哪些有条件的负面方面。他还希望能够在系统中分配角色、更改访问权限并获取必要的信息。
FizCheck.ru 丹尼斯·加布德拉波夫
FizCheck.ru 没有发明任何东西，只是使用神经网络扩展了其自身服务的功能。在新格式中，该服务像往常一样收集必要的数据，神经网络对其进行分析并突出显示与犯罪、罚款和其他问题相关的负面影响。
主要困难 是限制可以指定用于分析的令牌和数据的数量。要收集有关一个人的完整信息，您需要检查数十个数据库，然后比较这些数据，删除重复项并突出显示重要的信息 - 哪些因素会影响最终决定。
为了解决这个问题，FizCheck.ru自动将请求转换为PDF格式并通过API发出请求。
神经网络从数据库本身收集信息。输出仅限于她：重复的数据和不代表该人特征的不必要信息被删除。
例如，汽车的品牌和编号——根据一个人驾驶的汽车类型，除了他拥有驾照之外，无法得出任何结论。
事情是这样的：
最初，该系统是为个人客户开发的，但现在每个人都可以使用它，包括营销人员或代理商。使用该服务，您可以检查客户的财务稳定性或检查潜在合作伙伴的声誉。如果在分析过程中发现客户因未能履行合同条款而被起诉，营销人员可能会拒绝与该供应商合作并选择更可靠的供应商。
如果客户每月的广告营业额为 300,000 ₽，则在不使用 Vitamin.tools生态系统的情况下您会损失约 378,000 ₽
转化率、订单和利润增长的示例
如何使用超细分以 12,000 卢布在 YAN 中获得 39 份申请。钻井案例
从测验到多重查询或如何将潜在客户成本降低 10 倍。房屋建筑案例
了解竞争对手在广告上花费了多少
Yandex Direct 的工作原理是拍卖。点击没有固定的价格，要达到最高点，您需要考虑点击率、质量因素和出价。主要问题是速率。如果您设置的价格较低，您可能不会被包含在搜索结果中；如果您设置的价格较高，您可能会多付钱。
这就是神经网络可以提供帮助的地方。更准确地说， Vitamin.tools 的 Recommender 是一项使用神经网络分析在 Yandex Direct 中运行的广告活动的服务。
该推荐器结合了两个独立的领域：第一个是检查广告活动中的错误和 50 个不同的指标，通过评估和纠正这些指标，您可以将广告的有效性提高 30%。第二个提出了增加预算的建议。该方向基于在 Yandex 端工作的神经网络。
Nikita Glinin，Vitamin.tools 产品经理
推荐器的工作原理：
神经网络分析搜索结果并向客户提供有关竞争对手花费多少的数据。例如， Vitamin.tools 客户 可以获得有关其竞争对手在搜索或 YAN 广告上平均花费多少的信息。
Vitamin.tools经理对 需要增加多少广告预算才能在覆盖范围上赶上竞争对手进行预测并提出建议。
当然，神经网络可以预测性地但非常准确地表明预算增加后广告绩效指标将如何变化。
收到预测后， Vitamin.tools客户 决定是否增加预算。
报告内容如下：
我们从 Yandex 提取 API 数据并通过我们的算法运行它，推荐器的统计数据由 Yandex 的同事收集。根据他们的数据，使用推荐系统的客户的广告效果平均提高了 27%。
Nikita Glinin，Vitamin.tools 产品经理
Vitamin.tools客户 可以免费使用推荐器
使用 Chat.GPT-4 制定内容策略
Vitamin.tools客户 、营销人员 Alexander Sobolev与我们分享了这个生活窍门 。他在工作中积极使用 Chat.GPT-4，甚至推出了自己的神经网络训练课程。
如果您学习如何使用神经网络，它可以帮助解决几乎所有问题。例如，使用神经网络，您可以在短短 1 小时内通过卷轴漏斗创建准备发布的内容策略。
就像这个：