Нейросети для анализа целевой аудитории: методы, промты и сравнение

Понимание своей аудитории — основа маркетинга, но сейчас эта задача усложнилась из-за больших объемов данных и быстро меняющихся предпочтений клиентов. Нейросети стали эффективным дополнением к привычному анализу. Они системно обрабатывают большие массивы информации, находят скрытые закономерности и даже помогают предсказывать поведение ЦА.

В этой статье click.ru разбираемся, как применять нейросети для анализа целевой аудитории. Собрали рабочие методы, примеры промтов и сравнили, как с ними справляются некоторые ИИ-сервисы.

Зачем изучать целевую аудиторию с помощью ИИ

Привычные методы анализа целевой аудитории, такие как онлайн-опросы или Customer Journey Map, дают полезные, но порой лишь точечные результаты. Искусственный интеллект устраняет эти ограничения, обеспечивая глубину и скорость анализа, а также способность прогнозировать.

• Глубина и точность анализа. Нейросети видят неочевидные связи. Они анализируют не отдельные действия, а последовательности и паттерны поведения. Это позволяет выйти за рамки стандартных категорий и сегментировать целевую аудиторию по реальным интересам, ценностям и способам принятия решений.
• Скорость и автоматизация. ИИ обрабатывает большие объемы данных из разных источников одновременно: метрики с сайта, взаимодействия в приложении, активность в соцсетях. Это освобождает время специалистов для стратегических задач вместо рутинной обработки данных вручную.
• Способность предсказывать, а не только описывать. Главное преимущество нейросетей — прогноз. Они отвечают не только на вопрос «Что было?», но и «Что будет?» и «Почему это произойдет?». Это позволяет предсказывать, например, отток клиентов или вероятность покупки, что критически важно для работы с ЦА.

Реальные кейсы использования нейросетей для анализа аудитории

Анализ аудитории через нейросети — не экспериментальный подход. По этому пути уже идут крупнейшие компании, создавая персонализированный опыт для миллионов пользователей.

Кинопоиск и система рекомендаций. В ноябре 2025 года стриминговый сервис представил новую систему рекомендаций на базе искусственного интеллекта. Алгоритм анализирует больше 800 параметров поведения каждого зрителя. На основе этих данных нейросеть формирует персональную витрину контента для целевой аудитории. В будущем планируется также добавить ИИ-рецензии.

Spotify и клубы по музыкальному вкусу. Ежегодный отчет Spotify Wrapped в 2025 году добавил функцию «Клуб». Нейросеть анализирует прослушивания за год и сравнивает паттерны с другими пользователями. На основе схожести вкусов система объединяет людей в один из шести музыкальных клубов.

Это позволяет проводить социальный анализ ЦА и понимать, как вкусы и социальные связи влияют на популярность треков. А для пользователя такая функция помогает ощутить связь с другими и дает новый повод поделиться своим «музыкальным портретом» в соцсетях.

Lamoda и поиск, который понимает запросы. Чтобы понимать и предугадывать потребности своей ЦА, онлайн-ритейлер давно применяет нейросети. Основной инструмент — ML-модель, которая персонально переранжирует поисковую выдачу в реальном времени, учитывая историю и предпочтения каждого пользователя. Например, если клиент раньше покупал товары конкретного бренда, при новом поиске Lamoda в первую очередь предложит ему именно эту марку.

Примеры крупных брендов, полезные советы и многое другое в статье «Нейросети в маркетинге — 2025: как оптимизировать работу с помощью ИИ».

Какие задачи анализа ЦА можно решить с помощью нейросетей

Нейросети могут решать несколько ключевых задач, которые раньше требовали огромных временных затрат — рассмотрим их подробнее.

Применение нейросетей для сегментации целевой аудитории

Нейросеть самостоятельно находит группы пользователей с похожими признаками. Она не просто делит их по возрасту или полу, а видит более сложные связи. Например, алгоритм может объединить людей, которые часто смотрят товары, но редко покупают. Или выделить сегмент аудитории, которая совершает покупки только в период распродаж. Так вы получаете динамичные портреты ЦА, на которые можно настроить рекламу и коммуникацию.

Какие данные предоставить. Цифры и факты о клиентах: демография, поведение на сайте, просмотры контента, а также история покупок и взаимодействий с рассылками.

Где брать эти данные. Используйте готовые инструменты: системы аналитики (Яндекс Метрика, Google Analytics), вашу CRM, платформы для email-рассылок и отчеты из рекламных кабинетов соцсетей. Также вы можете изучить интересы своей потенциальной аудитории с помощью бесплатного парсера сообществ ВКонтакте от click.ru. Он найдет тематические группы, где общается ваша ЦА, а результаты можно выгрузить в XLSX или TXT, чтобы потом проанализировать их в нейросети.

Пример промта. Необходимо разбить клиентов на группы по вовлеченности и покупательской активности для подготовки рекламных предложений.

Проведи сегментацию нашей целевой аудитории на основе данных о поведении и покупках. Выдели основные группы — например, «лояльные покупатели», «пассивные исследователи» и т. д. Для каждого сегмента укажи: ключевые черты, вероятные цели и идеи для коммуникации.

Прогнозирование поведения клиентов с помощью нейросетей

Алгоритм может рассчитать вероятность того, что конкретный пользователь совершит покупку в ближайшую неделю, откажется от подписки или воспользуется промокодом. Такой анализ помогает сосредоточить маркетинговые усилия и бюджет на работе с наиболее перспективными сегментами аудитории.

Какие данные предоставить. Нужно два типа информации: исходные данные и ожидаемый результат.

• Исходные данные — действия пользователя (просмотры, поиск), его профиль и история.
• Ожидаемый результат — нужное действие в будущем, например покупка в течение 14 дней.

Где брать эти данные. Для такого анализа подойдут те же источники, что и для сегментации, но с обязательным указанием дат и времени каждого действия.

Пример промта. Мы хотим снизить отток клиентов и улучшить ретаргетинг. Поэтому на основе данных о поведении пользователей за последние 3 месяца спрогнозируй, кто и почему с высокой вероятностью не вернется на сайт в течение следующего месяца.

Опиши результат по пунктам:

• На что обратить внимание — какие действия чаще всего сигнализируют о риске ухода.
• Портрет клиента в зоне риска — общие черты и поведение.
• Что можно сделать — конкретные идеи, как вернуть интерес целевой аудитории.

Применение нейросетей для анализа данных соцсетей

Нейросеть помогает проводить глубокий анализ вашей аудитории в соцсетях. Она определяет общее настроение комментариев, выявляет частые темы и вопросы, отслеживает упоминания бренда. Это позволяет не только вовремя реагировать на обратную связь, но и создавать контент, который найдет отклик.

Какие данные предоставить. Контент из ваших соцсетей.

• Тексты — комментарии под постами, ответы в директ, обсуждения.
• Метаданные — количество лайков, репостов, демография подписчиков.

Где брать эти данные. Основные источники — это отчеты и статистика, доступные в админ-панелях соцсетей, а также специализированные сервисы для SMM, например SMMplanner, LiveDune или Telemetr.

Пример промта. Мы ведем сообщество о здоровом питании и хотим планировать контент, который интересен нашей аудитории.

Проанализируй комментарии под нашими последними 20 постами. Представь результат по пунктам.

• Общее настроение — процентное соотношение нейтральных, положительных и отрицательных комментариев.
• Главные темы — топ-5 тем, о которых наша ЦА чаще всего спрашивает или спорит.
• Рекомендации — 20 конкретных советов, на какие темы сделать следующие посты.

Психографический анализ с помощью нейросетей

Этот анализ помогает понять, почему ваша аудитория делает тот или иной выбор, что ею движет и какие ценности для нее важны. Алгоритм анализирует действия человека онлайн, чтобы определить, что для него важно: экономия или статус, удобство или экологичность, новизна или проверенность и т. д. Это позволяет говорить с ЦА на одном языке и предлагать релевантные решения.

Какие данные предоставить. Для анализа нужна история различных взаимодействий.

• Потребляемый контент — темы статей или видео, подписки на каналы и т. д.
• Стиль принятия решений — время сравнения товаров, чтение отзывов, реакция на акции.
• Поведение в сообществах — характер комментариев пользователя. Например, задает вопросы, активно спорит, поддерживает других участников.

Где брать эти данные. Используйте те же источники, что и для других видов анализа, но с акцентом на содержание.

• Данные о просмотрах в вашем блоге или приложении.
• История поисковых запросов на вашем ресурсе.
• История взаимодействия с продуктом.

Пример промта. Мы планируем запуск новогодней линейки товаров для дома и хотим, чтобы реклама говорила на языке ценностей целевой аудитории.

Проведи психографический анализ нашей ЦА, чтобы выявить 3 ключевых типа покупателей с разным отношением к Новому году.

Опиши каждый профиль по схеме:

• название и суть — краткий портрет и поведенческие маркеры (например, подписан на каналы о дизайне, покупает в первые часы распродаж и т. д.);
• идеи для новогодней линейки для каждого типа — примеры товаров и ключевые сообщения в рекламе.

Автоматизация создания контента для целевой аудитории

Имея качественные вводные данные, нейросети могут создавать персонализированный контент для разных сегментов ЦА: email-рассылки, посты, сценарии для видео и т. д.

Какие данные предоставить. Для генерации нужно указать:

• портрет сегмента — характеристики и интересы;
• цель контента — информировать, продать, повышать лояльность, привлекать трафик и т. д.;
• ключевые сообщения — что донести;
• тон и стиль — описание tone of voice и примеры успешных текстов для конкретной аудитории.

Где брать эти данные. Всю необходимую информацию можно взять из результатов работы, проделанной ранее.

• Портрет аудитории — посмотреть в сегментации и психографическом анализе.
• Цель и ключевые сообщения — в маркетинговой стратегии и УТП вашего продукта.
• Примеры тона и стиля — из ваших публикаций с высокой вовлеченностью.

Пример промта. Для сегмента «Начинающие инвесторы» нужно создать серию из трех обучающих email-писем.

Первое письмо — введение в инвестиции с акцентом на минимальные риски. Второе — разбор трех простых и надежных инструментов. Третье — ответы на частые страхи новичков. Тон: спокойный, экспертный, но без сложных терминов.

Пришли три готовых текста писем. Каждое должно содержать четкий призыв к действию, соответствующий этапу воронки для нашей целевой аудитории.

Тестируем и сравниваем нейросети для анализа ЦА

Чтобы показать, как нейросети справляются с реальной задачей анализа ЦА, мы взяли пять доступных моделей, которые работают на территории РФ без ограничений: DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, Perplexity AI и Qwen-3Max.

Мы выбрали задачу психографического анализа — одну из сложных, где нужно понять скрытые мотивы людей. Для этого мы подготовили выборку из 50 комментариев пользователей из сообщества о косметике и уходе за собой.

Запрос для нейросетей. Проанализируй комментарии и выдели 3-4 психографических типа аудитории на основе их ценностей и отношения к продуктам.

Укажи:

• название и краткое описание каждого психографического типа;
• фразы или признаки в комментариях, которые позволили отнести человека к этому типу;
• возможные болевые точки для каждого типа.

DeepSeek

DeepSeek подготовил подробный ответ, выделил 4 группы комментаторов и подробно их описал:

Для удобства демонстрации, мы попросили нейросеть сжать ответ в более короткий формат:

GigaChat

GigaChat тоже выделил 4 группы и дал подробное описание каждой:

Краткий вариант ответа нейросеть оформила в виде емкой таблицы:

YandexGPT

4 психографических типа аудитории от YandexGPT получились такими:

Краткая версия выглядит так:

Perplexity AI

Нейросеть Perplexity AI не только подготовила анализ, но пояснила, какого метода придерживалась, а также сопроводила отчет несколькими диаграммами и графиками:

В кратком ответе можно увидеть все 4 типа, которые выделила нейросеть:

Подробнее о возможностях этого относительно нового ИИ-сервиса читайте в нашем обзоре «Нейросеть Perplexity».

Qwen3-Max

Qwen3-Max тоже выделил 4 группы, но описал их компактнее, чем другие нейросети:

Для сравнения — краткая версия ответа:

Какие выводы можно сделать?

• Все нейросети выделили 4 типа, среди них 3 схожих: рациональный, прагматичный и гедонистический.
• Только GigaChat, YandexGPT и Perplexity AI выявили отдельный тип, основанный на доверии к авторитетам — «Консерватор» и «Приверженец проверенных решений».
• DeepSeek разделил «скептика-ученого» и «этичного идеалиста», а остальные объединили их в один тип.
• YandexGPT подчеркнул страх разочароваться и рискнуть здоровьем кожи у «Консерваторов надежности».
• Только Perplexity AI добавила количественные метрики (доли аудитории) и развернутый блок стратегических рекомендаций для маркетолога.
• Нейросеть Qwen-3Max особо отметила необходимость профессионализма и экспертного одобрения у группы «Доверяющих экспертам».
• У GigaChat и DeepSeek ответы наиболее структурированы и визуально понятны: есть заголовки, списки и разделы.

Практические советы по внедрению нейросетей для анализа целевой аудитории

Эффективность любой нейросети как инструмента для анализа ЦА зависит от того, как вы ей пользуетесь. Вот три совета для старта.

• Один запрос — одна задача. Не пытайтесь решить все и сразу. Поставьте нейросети одну конкретную задачу за раз: например, «проанализируй тональность этих 50 отзывов» или «сегментируй клиентов по частоте покупок». При необходимости, запрос можно детализировать, разбив на логически связанные вопросы и подпункты. Главное — не объединять в одном промте разные по сути задачи, такие как «проанализируй отзывы» и «сегментируй клиентов».
• Порядок в данных — порядок в ответе. Очистите информацию от мусора, прежде чем загружать ее в нейросеть. Качественные данные на входе — залог точного и полезного вывода о вашей аудитории.
• Ключ — в формулировке. Четкий запрос — основа работы. Конкретно объясняйте нейросети, что нужно сделать, в каком формате представить ответ и на чем сделать акцент. Это напрямую влияет на применимость результата для вашей ЦА.

Нейросети не заменяют экспертность, но усиливают ее. Они помогают быстрее обрабатывать информацию, находить закономерности и проверять гипотезы о поведении целевой аудитории. Начните с простого, чтобы постепенно интегрировать этот инструмент в свою работу для более глубокого понимания клиентов.