Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Анализ эмоций

Отрасль: Производство
Подотрасль: Рекламные и маркетинговые услуги

Потребности бизнеса​

В современном мире рекламы и маркетинга ключевым фактором успеха является понимание эмоционального отклика аудитории на контент. Компании сталкиваются с рядом проблем:

  • Недостаточное понимание реакции аудитории на рекламные кампании.
  • Отсутствие инструментов для анализа эмоционального восприятия текстов, изображений и видео.
  • Сложности в адаптации контента под эмоциональные предпочтения целевой аудитории.

Типы бизнеса, которым подходит агент:

  • Рекламные агентства.
  • Маркетинговые отделы производственных компаний.
  • Компании, занимающиеся созданием контента.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Анализ эмоций" предоставляет инструменты для автоматизированного анализа эмоционального отклика аудитории на рекламные материалы.

Ключевые функции:

  1. Анализ текста: Определение эмоциональной окраски текстов (радость, грусть, гнев, удивление и т.д.).
  2. Анализ изображений и видео: Распознавание эмоций на лицах людей в рекламных материалах.
  3. Прогнозирование реакции: Оценка вероятной эмоциональной реакции аудитории на новый контент.
  4. Рекомендации по оптимизации: Предложение изменений в контенте для усиления желаемого эмоционального эффекта.

Возможности использования:

  • Одиночный агент для анализа конкретных материалов.
  • Мультиагентная система для мониторинга эмоционального отклика в масштабах крупных кампаний.

Типы моделей ИИ​

  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстов.
  • Computer Vision: Для анализа изображений и видео.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования эмоциональной реакции.
  • Глубокие нейронные сети: Для повышения точности анализа.

Подход к решению​

  1. Сбор данных: Загрузка текстов, изображений или видео для анализа.
  2. Анализ: Применение моделей ИИ для определения эмоциональной окраски.
  3. Генерация решений: Формирование отчетов и рекомендаций.
  4. Интеграция: Внедрение результатов анализа в маркетинговую стратегию.

Схема взаимодействия​

Пользователь → Загрузка данных → ИИ-агент → Анализ → Отчет → Рекомендации

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Определение задач бизнеса и ключевых метрик.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих методов анализа эмоций.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка новых.
  4. Интеграция: Внедрение агента в рабочие процессы компании.
  5. Обучение: Настройка моделей под специфику бизнеса.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

1. Анализ текста​

Запрос:

POST /analyze-text  
{
  "text": "Мы рады представить наш новый продукт!",
  "language": "ru"
}

Ответ:

{
  "emotion": "радость",
  "confidence": 0.92
}

2. Анализ изображения​

Запрос:

POST /analyze-image  
{
  "image_url": "https://example.com/ad_image.jpg"
}

Ответ:

{
  "emotions": {
    "радость": 0.85,
    "удивление": 0.10,
    "нейтрально": 0.05
  }
}

3. Прогнозирование реакции​

Запрос:

POST /predict-reaction  
{
  "content_type": "video",
  "content_url": "https://example.com/ad_video.mp4"
}

Ответ:

{
  "predicted_emotion": "удивление",
  "confidence": 0.78
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /analyze-text – Анализ эмоциональной окраски текста.
  2. /analyze-image – Анализ эмоций на изображении.
  3. /analyze-video – Анализ эмоций в видео.
  4. /predict-reaction – Прогнозирование эмоциональной реакции на контент.

Примеры использования​

  1. Рекламное агентство: Оптимизация рекламных текстов для повышения вовлеченности.
  2. Производственная компания: Анализ реакции на промо-ролики перед запуском кампании.
  3. Маркетинговый отдел: Мониторинг эмоционального отклика на социальные посты.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.

Связаться с нами