В основе CreaSense лежит трёхэтапный архитектурный принцип, который позволяет нам перейти от необработанных данных к гипер-контекстуальной, симулированной реакции вашей целевой аудитории.
- Этап 1: Мониторинг и разработка персон. Вместо того, чтобы полагаться на статичную "память" AI-моделей, мы начинаем с агрегации релевантных и актуальных данных. На этапе закрытого бета-тестирования мы фокусируемся на рынке СНГ, самостоятельно ежедневно собирая публично доступные данные опросов, психографических и поведенческих исследований, фильтруя их по авторитетности и надёжности источников а также данные по отзывам (ORM) на различные категории продуктов. Эти "Персоны" обновляются ежемесячно, чтобы отражать актуальный культурный и потребительский контекст. Встроенная фильтрация “сгенерированных текстов” помечает как малозначимые отзывы, с высокой вероятностью написанные не людьми.
- Этап 2: Синтезатор персон. На этом этапе система преобразует сырые данные (демографию, психографию, ORM) в целостную, психологически достоверную "Синтетическую Персону". Это не просто описание, а многомерный цифровой "аватар" вашего потребителя. Благодаря технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation), агент "вспоминает" реальный пользовательский отклик на ваш бренд и категорию в целом, делая оценку гипер-контекстуальной.
- Этап 3: Оценщик резонанса. Созданная "Персона" используется в качестве "судьи" (в рамках парадигмы LLM-as-a-Judge) для оценки вашей концепции. AI-агент, действующий от лица этой Персоны, проводит глубокий анализ вашего креатива (слогана, сценария, баннера) и декомпозирует свою реакцию на 6 фундаментальных шкал.
Этот трёхэтапный подход позволяет перевести субъективный диалог ("мне не нравится этот слоган") в плоскость объективных, data-driven аргументов ("Эти формулировки и оттенки синего снижают показатель 'Доверие' у сегмента “Майор Гром” на 15%").