Адаптивная система принятия решений на основе байесовской оптимизации. Целевая функция — максимизация ожидаемой прибыли во времени с учётом рисков и последствий будущих действий; все переменные, включая стоимость вычислений, переводятся в деньги. Пилотное применение — управление контент-стратегией Telegram-каналов и нейроблогеров.

Предмет моделирования — поведение аудитории как причина бизнес-результата, наблюдаемое через весь спектр измеримых сигналов: вовлечение, внимание, реакции, удержание, конверсия, продажи, LTV, плюс семантические признаки контента (нарратив, интонация, образы). Агрегированные показатели канала — это выходы, не базовые переменные. Система кластеризует аудиторию по поведенческим паттернам и строит под неё модель в виде связанных вероятностных распределений; решения принимаются расчётом ожидаемой прибыли, а не методом проб и ошибок.

Интерпретируемая альтернатива reinforcement learning: каждое уравнение прозрачно, каждый параметр сопровождается оценкой уверенности. Подход универсален — переносится на другие каналы и домены через обновление локальных параметров единой модели.

На страницу проекта