Исследование анализирует, как использование генеративного ИИ в маркетинге влияет на дифференциацию брендов. Тестирование четырех популярных моделей показало, что при отсутствии четких инструкций ИИ стремится к «усреднению» контента, что размывает уникальное торговое предложение. Компании рискуют потерять узнаваемость, если полагаются на стандартные промпты без глубокой настройки под голос бренда.
Авторы эксперимента проверили, как LLM справляются с задачами по созданию маркетинговых текстов, требующих специфического позиционирования. Результаты подтвердили гипотезу о «сглаживании»: модели склонны предлагать безопасные, общепринятые формулировки, которые делают коммуникацию разных компаний похожей друг на друга. Это создает проблему для брендов, чья стратегия строится на выделении среди конкурентов через уникальный стиль общения.
Для предотвращения потери идентичности исследователи рекомендуют внедрять в пайплайны генерации контента жесткие ограничения и контекстные базы знаний. Без использования специфических гайдлайнов и примеров «tone of voice» ИИ-ассистенты нивелируют маркетинговые усилия, превращая брендовый контент в поток стандартных сообщений, которые легко игнорируются целевой аудиторией.
Ключевые факты
- Протестировано четыре языковые модели для оценки влияния на позиционирование брендов.
- Выявлена тенденция моделей к генерации усредненного контента при стандартных запросах.
- «Сглаживание» бренда происходит из-за стремления ИИ выбирать наиболее вероятные и безопасные варианты слов.
- Для сохранения уникальности требуется интеграция специфических инструкций по стилю и контексту в процесс генерации.
- Использование ИИ без контроля приводит к потере конкурентных преимуществ в коммуникации.