Революция в маркетинге: Nex представляет нейросеть для генерации контента
'}}
Революция в маркетинге: Nex представляет нейросеть для генерации контента

Стартап Nex представил инновационное решение — нейросеть, способную «сканировать» продукт и генерировать предметные фотосессии. Эта технология открывает новые возможности для корпоративных клиентов, позволяя создавать уникальный и привлекательный контент с минимальными усилиями.

От генератора картинок к корпоративным решениям

Команда Nex начала свой путь с разработки генератора картинок, но быстро перешла на создание решений для корпоративных клиентов. В центре их инновации — ИИ-агент Marko, который создает изображения для социальных сетей, баннеры и видео с продуктом клиента. Для генерации контента Nex использует собственную ИИ-модель Ikon-2, обеспечивая высокое качество и точность результатов.

Как это работает

Подготовка данных

Для начала работы с Marko необходимо загрузить фотографии продукта с разных ракурсов, логотипы компании, а также задать шрифты и цвета бренда. Все эти элементы будут использованы нейросетью для генерации контента.

Обучение нейросети

Нейросеть обучается на нескольких фотографиях товара, что позволяет ей точно воспроизводить детали и особенности продукта. Это обеспечивает высокое качество генерируемых изображений и видео.

Описание целевой аудитории

Следующий шаг — описание целевой аудитории бренда. Marko адаптирует стиль фотографий для возрастной группы и ценового сегмента, создавая контент, который резонирует с потребностями и предпочтениями ваших клиентов.

Генерация контента

Модель генерирует видео и изображения с продуктом в нужных декорациях по текстовому описанию. Например, пользователь в чате может попросить создать баннер «Для поколения Z» и заменить фон. Результат можно отредактировать, добавив или убрав элементы, чтобы достичь идеального вида.

Примеры успешного внедрения

AMO: ИТ-компания

ИТ-компания AMO использует Marko для создания баннеров и видео, которые привлекают внимание их целевой аудитории. Это позволяет им эффективно продвигать свои продукты и услуги в социальных сетях.

Hashtag B: Китайская пекарня

Китайская пекарня Hashtag B применяет Marko для генерации контента, который подчеркивает уникальность их продукции. Это помогает им выделиться на фоне конкурентов и привлекать новых клиентов.

Honey belle: Бренд уходовой косметики

Honey belle использует Marko для создания видео и изображений, которые демонстрируют преимущества их косметических продуктов. Это позволяет им эффективно взаимодействовать с аудиторией и повышать узнаваемость бренда.

Dry brew: Производитель кофейных конфет

Dry brew применяет Marko для генерации контента, который подчеркивает уникальные особенности их продукции. Это помогает им привлекать внимание целевой аудитории и увеличивать продажи.

Экономическая эффективность

Стоимость и доступность

Стартап Nex предлагает подписку на свой сервис по цене $500 в месяц (около 43 тысяч рублей по курсу ЦБ на 11 марта 2025 года). Это делает решение доступным для малых и средних бизнесов, которые хотят улучшить свой контент-маркетинг без значительных затрат.

Инвестиции и рост

В августе 2024 года Nex привлек $3,5 млн инвестиций от Foundation Capital и Point72 Ventures. Это позволило компании расширить свои возможности и улучшить качество предоставляемых услуг.

ССЫЛКА НА СЕРВИС: NEX

Заключение

Nex предлагает революционное решение для создания контента, которое позволяет брендам эффективно взаимодействовать с аудиторией и повышать узнаваемость. Если вы хотите узнать, как интеграция ИИ может трансформировать ваш бизнес, обращайтесь к специалистам AISEDO. Мы поможем вам выбрать оптимальное решение и успешно внедрить его в вашу компанию.


📩 Если у вас остались вопросы или нужна помощь, напишите нам. Специалисты AISEDO по внедрению ИИ помогут вам разобраться, как новый инструментарий может улучшить конкретно ваш бизнес!

  • Поиск

  • Курсы валют сегодня

    Курсы валют

    Биржевой курс на 16 августа 2026
    $  84.51
     97.87
  • Топ читаемых

  • Технологии ИИ для всех

    Ознакомьтесь с актуальными обзорами ИИ решений, важными новостями и рекомендациями по применению искусственного интеллекта в бизнесе. Предлагаемые к ознакомлению материалы подобраны ИИ-агентом AISEDO на основе ваших интересов, чтобы помочь вам эффективно использовать возможности ИИ для развития вашего бизнеса или в личных целях.

    '}}

    Внедрение ИИ в производство белых масел

    Искусственный интеллект кардинально трансформирует производство белых масел (используются в фармацевтике, косметологии, пищевой и текстильной промышленности), обеспечивая рост эффективности на 20-35% за счёт оптимизации процессов, снижения энергопотребления и минимизации человеческого фактора. Технологии машинного обучения и предиктивной аналитики позволяют создавать продукты с уникальными характеристиками, одновременно сокращая время вывода на рынок с 6 месяцев до 4-6 недель. Российские […]
    '}}

    Проблемы LLM: галлюцинации ИИ

    Одна из ключевых проблем LLM в 2024-2025 годах заключается в том, что она больше про "поболтать". Задача классического ИИ не ответить вам, что он чего-то незнает, а что-то ответить, чтобы качественно и вовлеченно поддержать диалог. Такая критика современных LLM (Large Language Models) с нашей стороны справедлива. Давайте разберём эту проблему подробнее и обсудим её аспекты: […]
    '}}

    Внедрение ИИ в производство гидромолотов

    В настоящем обзоре рассмотрим внедрение искусственного интеллекта в производство и продажу гидромолотов с реальными кейсами и практиками внедрения. ПРОИЗВОДСТВО ГИДРОМОЛОТОВ Искусственный интеллект революционизирует производство гидромолотов, решая ключевые проблемы отрасли: Пример из смежной отрасли: внедрение ИИ в производство бурового оборудования на «Норникеле» сократило простои на 15% за счет прогнозирования износа деталей. Методы внедрения ИИ: от теории […]
    '}}

    Что такое материнский Dataset в LLM?

    Материнский Dataset (или базовый датасет) в контексте больших языковых моделей (LLM, Large Language Models) — это исходный набор данных, который используется для предварительного обучения модели. Этот датасет является основой для формирования знаний и навыков модели, позволяя ей понимать структуру языка, контекст, семантику и даже общие факты о мире. Материнский Dataset обычно огромен по объёму и […]
    '}}

    Как RAG позволяет улучшить точность и актуальность ответов ИИ

    RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это гибридный подход в LLM, который сочетает поиск информации (retrieval) и генерацию текста (generation), чтобы улучшить точность и актуальность ответов модели. 🔍 Как работает RAG? 🌟 Преимущества RAG: ⚠️ Ограничения: 📌 Пример использования: Запрос: "Каковы последние рекомендации ВОЗ по вакцинации от COVID-19?" RAG vs Fine-Tuning КритерийRAGFine-TuningГибкостьМожно быстро обновлять данныеТребуется переобучение моделиТочностьЗависит […]
    '}}

    Как разработать собственную языковую модель (LLM) с нуля: гид для начинающих

    Что такое LLM? Языковые модели (Large Language Models, LLM) — это мощные системы искусственного интеллекта, которые могут понимать и генерировать текст так же эффективно, как человек (принципы иные, результат тот же). Примеры таких моделей включают ChatGPT для общения, BERT для поиска, и AlphaFold для научных открытий в области биологии. Как работают LLM? Пошаговый процесс разработки […]

    Подпишитесь на AISEDO чтобы получать новые публикации первым!

    подписаться на публикации AISEDO!

    Задать вопрос по внедрению ИИ в бизнес вашей компании