Сфера AI-маркетинга активно развивается, и с ней растёт количество терминов и аббревиатур. Чтобы понимать, как работают современные инструменты, важно разбираться в ключевых понятиях. Этот глоссарий поможет вам быстро освоить термины AI в маркетинге, узнать их точное определение и увидеть, как они применяются в реальных задачах.
Базовые понятия AI и машинного обучения
AI (Artificial Intelligence) / ИИ (Искусственный интеллект)
Общее название для систем, имитирующих интеллектуальную деятельность человека: обучение, анализ, принятие решений.
ML (Machine Learning) / Машинное обучение
Раздел AI, в котором алгоритмы обучаются на данных и самостоятельно делают выводы без явного программирования.
🔹 Пример в маркетинге: предсказание вероятности покупки или отписки от рассылки.
DL (Deep Learning) / Глубокое обучение
Подраздел машинного обучения, использующий многослойные нейросети.
🔹 Пример: генерация изображений, распознавание речи.
Нейросети и генерация
LLM (Large Language Model) / Крупная языковая модель
Нейросеть, обученная на больших объёмах текста. Понимает, обрабатывает и генерирует естественный язык.
🔹 Пример: ChatGPT, Claude, Gemini.
NLP (Natural Language Processing) / Обработка естественного языка
Область AI, занимающаяся анализом и генерацией человеческой речи и текста.
🔹 Пример: автоматический анализ отзывов, генерация описаний товаров.
GAN (Generative Adversarial Network) / Генеративно-состязательная сеть
Тип нейросети, состоящей из двух «соревнующихся» моделей: одна генерирует, вторая оценивает.
🔹 Пример: создание фотореалистичных изображений для рекламы.
Prompt / Промпт
Запрос или инструкция, подаваемая нейросети для получения результата.
🔹 Пример: «Напиши пост для Instagram о скидке 20% на обувь для бегунов».
Prompt Engineering / Инженерия промптов
Искусство составления запросов, которые дают точный и полезный результат.
🔹 Пример: «Сгенерируй 3 оффера с фокусом на эмоцию выгоды, на русском языке».
Структура, память и извлечение информации
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Модель, сочетающая генерацию текста с поиском по внешним базам данных.
🔹 Пример: генерация отчётов или email на основе внутренних файлов CRM.
Embedding / Векторизация
Преобразование текста в числовой вектор для дальнейшего анализа или поиска.
🔹 Пример: подбор похожих товаров по описанию на основе AI.
Fine-tuning / Дотюнинг
Дополнительное обучение модели на специализированных данных.
🔹 Пример: адаптация языковой модели под стиль конкретного бренда.
Zero-shot / Few-shot обучение
Возможность модели решать задачу без (или почти без) дополнительных примеров.
🔹 Пример: сгенерировать текст, просто зная тему и тональность.
Автоматизация и аналитика
AutoML / Автоматизированное машинное обучение
Инструменты, упрощающие создание моделей без глубоких технических знаний.
🔹 Пример: автоматическая сегментация клиентов по конверсии.
Reinforcement Learning / Обучение с подкреплением
Метод, при котором агент обучается через пробу, ошибку и награду.
🔹 Пример: оптимизация ставок в рекламных аукционах.
AI Personalization / AI-персонализация
Использование AI для подбора контента и предложений под конкретного пользователя.
🔹 Пример: динамическая email-рассылка с учётом прошлых действий.
Быстрый словарь терминов AI в маркетинге
| Термин | Значение | Применение в маркетинге |
|---|---|---|
| ML | Машинное обучение | Предсказания, сегментация |
| LLM | Языковая модель большого масштаба | Генерация контента, чат-боты |
| GAN | Генеративные нейросети | Создание изображений, видео |
| Prompt | Инструкция для AI | Генерация текстов и офферов |
| RAG | Генерация + поиск | Smart-ответы, отчёты, аналитика |
| NLP | Обработка языка | Тексты, email, распознавание намерений |
| Embedding | Векторизация текста | Поиск похожего контента, рекомендация |
| Fine-tuning | Дообучение модели | Адаптация под тон бренда |
| AutoML | Безкодовое обучение моделей | Сегментация, прогноз LTV |
| RL | Обучение с подкреплением | Оптимизация рекламы, взаимодействий |
Заключение
Разобраться в терминологии — первый шаг к эффективной работе с AI-инструментами. Знание таких понятий, как LLM, Prompting, RAG или GAN, позволяет не просто использовать нейросети, но и максимально раскрыть их потенциал в рекламе, контенте и аналитике.
Этот глоссарий будет полезен как новичкам, так и опытным специалистам, внедряющим AI в маркетинг на более глубоком уровне. Добавляйте его в закладки — он пригодится при работе с любыми AI-сервисами.