Ограничения синтетических исследований

Ограничения синтетических исследований

Метод виртуальных покупателей не работает для нишевых и B2B продуктов без онлайн-обсуждений. Если LLM не имеет достаточно данных о целевой аудитории в обучающей выборке, качество симуляции падает. Когда есть бюджет на настоящие исследования, их все равно предпочтительнее использовать для критически важных решений.

Связи

• Ограничения LLM в демографических предсказаниях — Уточняет, какие именно категории данных в обучающей выборке ограничивают точность симуляций
• Ограничения AI-симуляций в качественных исследованиях — Сравнивает «сухость» синтетических ответов с глубокими инсайтами, получаемыми от живых людей
• Систематический поиск провалов идеи через LLM — Подчеркивает необходимость обращения к реальным людям для получения данных, отсутствующих в интернете
• LLM как инструмент UX-исследования — Описывает симуляции как предварительный этап, требующий обязательной финальной валидации на пользователях
• Вопрос валидности традиционных маркетинговых исследований — Ставит под вопрос целесообразность затрат на живые исследования при наличии онлайн-данных

---

Источник: Telegram, 2026-02-14