|
| | | | Проблемы современной экономики, N 3 (95), 2025 | | | | НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ | | | |
| | Пинчук А. В.
доцент факультета международного образования
Московского педагогического государственного университета,
генеральный директор ООО «ВидиГайд»,
кандидат экономических наук
| | | | В статье представлена система Better Page Builder — интеллектуальная система маршрутизации и оценки, предназначенная для автоматического создания и отбора улучшенных версий содержимого веб-страниц. Предлагаемый подход основан на извлечении семантических представлений исходного контента с помощью многоязычного двунаправленного трансформера TOBIAS (TOBiT), последующей генерации альтернативных текстов несколькими большими языковыми моделями (LLM) и их автоматизированной оценки на основе прогнозных метрик Google Ads. Разработанная система обеспечивает воспроизводимый метод отбора лучших версий веб-страниц с точки зрения поискового продвижения и рекламной эффективности, что делает возможным создание прозрачных и управляемых цепочек генерации контента. Работа ориентирована на развитие модульных архитектур, сочетающих семантическую интерпретируемость и реальную коммерческую результативность. | | Ключевые слова: интеллектуальная маршрутизация, оценка больших языковых моделей, SEO-оптимизация, семантическое ядро, LLM, интернет-реклама, Интернет-маркетинг | | УДК 65 + 339.138 (075); ББК У9(2)-361.4в612 Стр: 230 - 231 |
Введение. Современный маркетинг характеризуется высокой степенью цифровизации и необходимостью динамичного реагирования на изменяющиеся запросы рынка. Классические модели продвижения и оптимизации веб-контента, основанные преимущественно на транзакционном взаимодействии и стандартизированных подходах к поисковой оптимизации (SEO), постепенно теряют эффективность в условиях конкуренции за внимание потребителя. Как справедливо отмечает Г.Л. Багиев, именно переход к модели маркетинга взаимодействия, предполагающей постоянный двусторонний обмен информацией, персонализацию и совместное создание ценности, становится залогом устойчивого развития организаций в цифровую эпоху [1, с. 115].
В последние годы вопросы эффективной оптимизации и автоматизации работы с веб-контентом становятся краеугольным камнем цифрового маркетинга. Современные концепции маркетинга взаимодействия, разработанные в трудах Г.Л. Багиева, акцентируют внимание на необходимости перехода от транзакционных моделей к системам, обеспечивающим адаптивное и двустороннее взаимодействие между субъектами рынка.
В рамках настоящей статьи предлагается архитектура инновационного решения для автоматизированной маршрутизации, генерации и оценки альтернативных версий веб-страниц. Методологической основой выступает использование многоязычного двунаправленного трансформера TOBIAS (TOBiT), модульной маршрутизации в несколько языковых моделей и системы комплексной оценки, включающей семантические и рекламные критерии. В статье обосновывается актуальность применения данного подхода для решения задач, стоящих на стыке маркетинга взаимодействия и цифровой трансформации бизнеса.
В отечественной и зарубежной литературе неоднократно подчеркивается необходимость интеграции инновационных цифровых технологий в систему маркетинга. Особое значение приобретают работы О.У. Юлдашевой, рассматривающей инновационный маркетинг как пространство для формирования новых моделей конкурентоспособности, в том числе за счет внедрения инструментов искусственного интеллекта и интеллектуальной аналитики [2, с. 74].
Однако на практике существует разрыв между теоретическими представлениями о «глубоком» взаимодействии и реально используемыми цифровыми инструментами. Автоматизация генерации веб-контента с помощью LLM зачастую ограничивается одноканальными решениями, лишенными механизмов прозрачной обратной связи и обоснованного выбора оптимального варианта. Возникает парадокс: чем мощнее становятся инструменты искусственного интеллекта, тем выше риск унификации и потери уникальности создаваемых цифровых продуктов, что уже отмечено в ряде исследований по «Теории мертвого Интернета» (см., напр., [3]).
В связи с этим, создание интеллектуальных систем, способных не только автоматически генерировать альтернативные версии веб-страниц, но и обоснованно выбирать наилучший вариант на основе совокупности реальных (в том числе рекламных) метрик, становится одной из ключевых задач современного маркетинга взаимодействия.
Цель настоящей статьи — разработать и апробировать модульную интеллектуальную систему маршрутизации и оценки, способную эффективно интегрироваться в современные маркетинговые стратегии на принципах открытости, адаптивности и воспроизводимости.
Теоретическую базу предлагаемого исследования составляют положения классической и современной теории маркетинга взаимодействия, подробно раскрытые в работах Багиева Г.Л. [1] и Юлдашевой О.У. [2]. Согласно их подходу, переход от продуктово-ориентированной парадигмы к парадигме партнерских отношений предполагает фундаментальное изменение принципов работы с потребителями: вместо одностороннего воздействия — формирование среды постоянного диалога и совместного создания ценности. Данные принципы особенно актуальны в сфере цифрового маркетинга, где возможности персонализации и быстрой адаптации к изменяющимся запросам рынка обеспечивают реальные конкурентные преимущества.
Как отмечает Г.Л. Багиев, «маркетинг взаимодействия базируется на концепции долгосрочных отношений, в которых субъекты рынка стремятся к максимизации взаимной выгоды за счет совместных инновационных решений, гибкой адаптации инструментов продвижения и глубокого понимания индивидуальных потребностей» [1, с. 124]. В свою очередь, Юлдашева подчеркивает: «Маркетинг инноваций невозможен без системного внедрения новых цифровых технологий, обеспечивающих не только повышение эффективности процессов, но и качественно новый уровень взаимодействия с клиентами и партнерами» [2, с. 79].
Современные большие языковые модели (LLM – Large Language Models) и связанные с ними архитектуры искусственного интеллекта (ИИ) выступают как инструменты, принципиально расширяющие возможности маркетингового взаимодействия. Они позволяют не только автоматизировать процессы генерации и персонализации контента, но и обеспечивают возможность создания модульных, открытых к расширению систем, легко интегрируемых с внешними аналитическими и рекламными платформами.
В литературе подчеркивается, что использование ИИ должно сочетаться с прозрачностью, управляемостью и возможностью экспертного контроля над результатами [1, 2, 4]. В противном случае система становится «черным ящиком», лишенным обратной связи и персонализации — что противоречит самой сути маркетинга взаимодействия.
Архитектурные основы интеллектуальной системы и методология исследования. В основе предлагаемой системы Better Page Builder лежит интеграция трех ключевых модулей:
1. Семантический экстрактор (TOBiT) — многоязычный двунаправленный трансформер, осуществляющий глубокий анализ исходного контента и формирование семантических представлений (ядра) страницы. Это позволяет перейти от работы с «базовым» текстом к анализу смысловой структуры, что созвучно с идеями когнитивного маркетинга взаимодействия [1, с. 132].
2. Интеллектуальный маршрутизатор LLM — модуль, обеспечивающий параллельную генерацию альтернативных версий веб-страницы на основе унифицированных подсказок, формируемых из семантических ядер. Такой подход позволяет создать «виртуальную конкуренцию» между различными языковыми моделями и получить более широкий спектр решений [5].
3. Судейская система (Judge System) — двойная система оценки, включающая:
• семантического судью (оценивает смысловую точность и релевантность по метрикам косинусного сходства, покрытия, специфичности и др.);
• рекламного судью (оценивает эффективность маркетинга на основании прогнозных метрик Google Ads: Impressions, CTR, CPC, Conversions).
Композитный рейтинг на основе средних значений по обоим направлениям обеспечивает комплексную оценку, ориентированную одновременно на требования поискового продвижения и реальные показатели эффективности рекламных кампаний.
Выбор модульной структуры обусловлен не только технологическими преимуществами, но и научными принципами, сформулированными в трудах Багиева, согласно которым развитие цифровых сервисов должно опираться на интеграцию различных научных и практических подходов, создание гибких, адаптивных и воспроизводимых систем [1, с. 148; 2, с. 82].
Результаты и интерпретация. Система была апробирована на корпусе из более 1000 реальных описаний стартапов (данные Kaggle [6]). Полученные альтернативные версии ключевых слов и текстов оценивались по двум осям — семантической точности и прогнозируемой рекламной эффективности. Сравнительный анализ показал, что наиболее высокий композитный рейтинг получили версии, сгенерированные моделью Claude 3.7, что свидетельствует о важности использования «виртуальной конкуренции» моделей и двойного судейства для достижения оптимального результата.
Результаты исследования демонстрируют, что интеграция системного семантического анализа, интеллектуальной маршрутизации и независимой судейской оценки позволяет существенно повысить управляемость и прозрачность процесса оптимизации контента. Это полностью соответствует современным представлениям о развитии маркетинга взаимодействия и маркетинга инноваций, требующим не только технологических, но и организационных изменений в практике цифрового маркетинга [1, 2].
Одним из ключевых ограничений предлагаемой архитектуры является высокая вычислительная нагрузка при параллельном запуске нескольких LLM, что может быть критично для внедрения в массовые коммерческие продукты. Тем не менее, развитие алгоритмов предварительного отбора и оптимизации позволяет рассматривать данный подход как перспективный инструмент для формирования «умных» систем управления веб-контентом в рамках парадигмы value co-creation [2, с. 81].
Важнейшим направлением дальнейших исследований видится интеграция персонализированных моделей маршрутизации, учитывающих индивидуальные особенности целевой аудитории, что прямо соотносится с принципами маркетинга взаимодействия и дифференцированного маркетинга.
Заключение. Разработанная интеллектуальная система маршрутизации и двойного судейства для отбора оптимальных версий веб-контента является примером эффективной интеграции современных достижений искусственного интеллекта с классическими и современными теориями маркетинга взаимодействия. Полученные результаты свидетельствуют о высокой эффективности и перспективности такого подхода, как для научных исследований, так и для практики управления цифровыми коммуникациями. |
| |
|
|
|
