ОПТИМИЗАЦИЯ СОЗДАНИЯ ПЛАТФОРМЫ БРЕНДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ НЕЙРОСЕТЕЙ

АННОТАЦИЯ

Статья рассматривает создание платформы бренда в условиях цифровой трансформации и внедрения нейросетевых технологий. Показано, что генеративный ИИ сокращает временные и ресурсные затраты на аналитические и творческие этапы, оставаясь инструментом поддержки профессионального суждения.

Введение. Актуальность связана с ростом значения брендов как нематериальных активов и необходимостью повышения эффективности бренд-менеджмента. Цифровизация усиливает потребность в использовании нейросетей при создании платформы бренда при сохранении качества её основных элементов.

Материалы и методы. Использованы работы по бренд-менеджменту и исследования применения ИИ в маркетинге и дизайне; применены методы теоретического анализа и сопоставления классических моделей с возможностями нейросетевых инструментов.

Цель исследования. Оценить потенциал нейросетевых технологий для оптимизации создания платформы бренда и описать модель распределения функций между командой и генеративным ИИ.

Заключение. Нейросети усиливают аналитическую и креативную работу, но не заменяют экспертизу. Отмечены ограничения, связанные с качеством данных, технологическими и правовыми рисками, а также определены направления дальнейших исследований.

ABSTRACT

The article examines the creation of a brand platform under digital transformation and the integration of neural network technologies. It shows that generative AI reduces time and resource costs at analytical and creative stages while serving as a support tool rather than replacing professional judgement.

Introduction. The study’s relevance stems from the growing importance of brands as intangible assets and the need to increase the efficiency of brand management. Digitalization reinforces the demand for neural network tools in developing brand platforms while preserving the quality of their core elements.

Materials and methods. The research draws on works in brand management and studies on AI in marketing and design, employing theoretical analysis and comparison of classical brand models with neural network capabilities.

Research aim. To assess the potential of neural network technologies for optimizing brand platform development and to describe a model for distributing functions between the professional team and generative AI tools.

Conclusion. Neural networks enhance analytical and creative work but do not replace professional expertise. The study highlights limitations related to data quality, technological and legal risks, and outlines directions for further research.

Ключевые слова: платформа бренда, бренд-менеджмент, нейросетевые технологии, искусственный интеллект, генеративный ИИ, оптимизация процесса.

Keywords: brand platform, brand management, neural network technologies, artificial intelligence, generative AI, process optimization.

Указом Президента РФ от 7 мая 2024 г. № 309 были установлены приоритетные цели развития России на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года. Одним из целевых показателей и задач, характеризующих достижение национальной цели «Технологическое лидерство», были отмечены «экономика данных и цифровая трансформация, искусственный интеллект» [9]. С учетом перспектив цифровой трансформации, бренды для компаний становятся нематериальным активом, обеспечивающим долгосрочное конкурентное преимущество. Работы К.Л. Келлера, Д.А. Аакера и Ж.Н. Капферера подтверждают необходимость системного подхода к брендингу и созданию систем управления, способствующих формированию устойчивого марочного капитала и лояльности потребителей [1-3]. Значимым инструментом такого подхода выступает платформа бренда.

Процесс создания платформы бренда включает исследование рынка, анализ целевой аудитории, формулирование позиционирования и разработку согласованной системы вербальных и визуальных элементов [1; 2; 4]. Он остаётся ресурсоёмким, субъективным и зависимым от компетенций команды. В условиях цифровой трансформации и роста использования искусственного интеллекта возникает потребность в инструментах, способных повысить эффективность этого процесса.

Исследования по внедрению искусственного интеллекта в маркетинг и брендинг российских компаний обосновывают его потенциал в автоматизации аналитических и креативных задач, одновременно фиксируя барьеры и риски применения [5; 7]. Для брендинга остаётся актуальным вопрос: как интегрировать нейросетевые решения в процесс создания платформы бренда, не подменяя профессиональное суждение бренд-стратега и дизайнера.

Теоретические основы разработки платформы бренда

В современных подходах бренд-платформа определяется как структурированное описание сущности бренда, включающее миссию, ценности, целевую аудиторию, инсайт, обещание, рациональные и эмоциональные выгоды, личность и характер коммуникаций [1-3]. Классические модели построения и управления брендом подчёркивают необходимость согласованности между внутренними установками компании и внешним восприятием бренда [3]. Процесс создания платформы включает сбор и анализ информации, изучение рынка и конкурентов, исследование аудитории, формулирование инсайтов, разработку позиционирования и вербальных элементов, а затем переход к визуальной айдентике [1; 2; 4]. Наиболее ресурсоёмкими остаются этапы аналитики и генерации концептуальных решений, требующие обработки больших массивов данных и многократной итерации.

Нейросетевые технологии в маркетинге и дизайне

В российской и зарубежной литературе обсуждаются возможности генеративного искусственного интеллекта для маркетинга, медиа и дизайна [5-8]. Отмечается, что нейросетевые модели способны решать широкий спектр задач – от анализа потребительских отзывов до генерации текстовых и графических вариантов. Отечественные исследования выявили, что генеративный ИИ может стать помощником дизайнера; в частности, рассматривается в работе М. Д. Буровой, М. Е. Ершовой и Е. С. Рыковой «Генеративный искусственный интеллект как помощник дизайнера: пример проектирования коллекции на основе оренбургского пухового платка» [6]. Акцентируют внимание на перспективах и барьерах внедрения ИИ в маркетинг российских компаний, включая организационные, технологические и нормативные аспекты [5], а также риски недостоверности, снижения доверия и угроз авторским правам [7].

Таким образом, нейросети в маркетинге и бренд-дизайне рассматриваются не только как средство ускорения процессов, но и как инструмент, требующий ответственного и взвешенного использования.

Модель оптимизации процесса создания платформы бренда с использованием нейросетей

Опираясь на классические представления о бренд-менеджменте [1-4] и современные исследования в области ИИ в маркетинге [5-8], представляется возможным выделить несколько этапов, на которых нейросетевые решения могут повысить эффективность создания платформы бренда.

Подготовка и первичная обработка данных

На первом этапе: техническое задание / бриф, внутренние документы компании, результаты предыдущих исследований, открытые данные (отзывы, публикации, содержимое социальных сетей). Нейросетевые модели могут использоваться для:

— автоматического суммирования объёмных текстов;

— выделения ключевых тем и повторяющихся мотивов в отзывах и комментариях;

— предварительной кластеризации упоминаний бренда и конкурентов.

Позволяет сократить время аналитика и бренд-стратега на рутинную обработку информации и перейти к интерпретации уже структурированных данных.

Анализ целевой аудитории и формулирование инсайтов

Анализ целевой аудитории может осуществляться с использованием нейросетевых инструментов, которые способны помогать в:

—  сегментации потребителей по близким мотивационным паттернам (на основе текстов отзывов и опросов);

— формулировании гипотез относительно потребительских инсайтов;

— выявлении ожиданий и болей целевой аудитории, которые далее проверяются традиционными методами.

Основную работу осуществляет исследователь, который оценивает достоверность и релевантность предложенных нейросетью интерпретаций, сопоставляет их с контекстом рынка и собственным опытом [5; 7].

Генерация вариантов вербальных формулировок элементов платформы бренда

Нейросети перспективно использовать для генерации черновых формулировок элементов платформы бренда – миссии, ценностей, конкурентного преимущества, обещания бренда, описания личности и стиля коммуникации. На основе исходных данных о компании и целевой аудитории модели могут предложить десятки вариантов, из которых команда (бренд-стратег, маркетолог, дизайнер и др.) отбирает и дорабатывает наиболее релевантные. Такой подход согласуется с современными исследованиями, где генеративный ИИ рассматривается как источник креативных решений, проходящих последующую экспертную фильтрацию [6–8]. Это сокращает время на первичную генерацию вариантов, сохраняя необходимость профессиональной доработки финальных формулировок.

Визуальные направления и референсы

Генеративная графика может использоваться для поиска и тестирования стилистических направлений айдентики цветовых решений, композиционных приёмов, образной системы. Как показывают исследования в области дизайна, ИИ способен воспроизводить и комбинировать культурные коды, в том числе традиционные мотивы [6]. В контексте создания платформы бренда такие изображения используются в качестве расширенной визуальной концепции, по которой дизайнер уточняет и формализует визуальную часть платформы.

Итоговые визуальные решения должны создаваться профессиональным дизайнером с учётом правовых и этических ограничений, а сгенерированные изображения являются вспомогательным инструментом [6; 7].

Документирование и адаптация платформы

На заключительном этапе нейросетевые модели используются для литературной обработки текстов, устранения повторов, адаптации содержания под различные форматы (краткая презентация, расширенный документ, материалы для сайта и внутренних регламентов), что обеспечивает стилистическое единство и доступность изложения без значительного увеличения нагрузки на команду.

Ограничения подхода и выводы

Предложенная в работе модель интеграции нейросетевых технологий в процесс создания платформы бренда представляет собой поэтапную схему распределения функций между профессиональной командой и инструментами генеративного ИИ (подготовка и первичная обработка данных, анализ целевой аудитории и инсайтов, генерация вербальных формулировок элементов платформы бренда, поиск и тестирование визуальных направлений, документирование и адаптация платформы) и схематично представлена на рис. 1. Она демонстрирует потенциал для оптимизации ряда этапов: сокращения времени на обработку данных и генерацию черновых решений, повышения вариативности концепций, систематизации материалов. Вместе с тем данная модель имеет ряд ограничений.

Рисунок 1. Модель интеграции нейросетевых технологий в процесс создания платформы бренда

Во-первых, качество результатов напрямую зависит от исходных данных и корректности постановки задач. При недостаточно проработанном техническом задании или искажённой исходной информации нейросетевые модели воспроизводят заложенные в данных искажения. Во-вторых, сохраняются технологические и организационные барьеры внедрения ИИ, описанные в работах российских исследователей В. В. Герасименко, Д. Н. Курковой и др. [5], а также Е. В. Дробота и соавт. [7]. В-третьих, требуется особое внимание к правовым и этическим аспектам использования сгенерированного контента, в том числе в части авторского права [7].

Таким образом, нейросетевые технологии целесообразно рассматривать как инструмент усиления аналитической и креативной работы бренд-стратегов и дизайнеров, а не как замену их профессиональной компетентности. Оптимизация создания платформы бренда достигается за счёт перераспределения задач: рутинные операции передаются алгоритмам, тогда как ключевые решения остаются в зоне ответственности человека.

Перспективным направлением дальнейших исследований представляется эмпирическая оценка эффективности описанной модели на серии практических кейсов, а также анализ того, как использование нейросетей влияет на качество итоговых бренд-платформ с точки зрения восприятия потребителей и бизнес-результатов.

Список литературы:

1. Келлер, К. Л. Стратегический брэнд-менеджмент: создание, оценка и управление марочным капиталом / пер. с англ. – 2-е изд.–М.: Вильямс, 2005. – 704 с.
2. Аакер, Д. А. Создание сильных брендов / пер. с англ. – М.: Издательский дом Гребенникова, 2003. – 440 с.
3. Капферер, Ж.-Н. Бренд навсегда: создание, развитие, поддержка ценности бренда / пер. с англ. – М.: Вершина, 2006. С. 145 –147.
4. Агабабаев, М. С., Жадько, Е. А., Нестерова, З. В., Сысоева, Т. Л. Бренд-менеджмент: учеб. пособие. – Екатеринбург: изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2020. – 139 с.
5. Герасименко, В. В., Куркова, Д. Н., Курбацкий, А. Н. Внедрение технологий искусственного интеллекта в маркетинг российских компаний: перспективы и барьеры // Российский журнал менеджмента. – 2024 – Т. 22, № 3. – С. 324-343.
6. Бурова, М. Д., Ершова, М. Е., Рыкова, Е. С. Генеративный искусственный интеллект как помощник дизайнера: пример проектирования коллекции на основе оренбургского пухового платка // Костюмология – 2024. – Т. 9, № 2. – С. 1–10. – М.: Изд-во «Мир науки».
7. Дробот, Е. В., Макаров, И. Н., Воробьёв, Н. Н., Соломыкин, В. И. Тёмная сторона генеративного искусственного интеллекта в экономике и менеджменте // Экономика, предпринимательство и право. – 2025. – Т. 15, № 8. – С. 5635-5668.
8. Карамышева Е. А. Нейросети в медиа: генерация и управление контентом // Melon Rich : [сайт]. – 2024. – 15 июня. – URL: https://melonrich.ru/nejroseti-v-media-generaciya-i-upravlenie-kontentom.html
9. Указ Президента Российской Федерации «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». URL: http://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=&link_id=0&nd=606911096&intelsearch=&firstDoc=1 (дата обращения: 10.11.2025)