RU

Исследования · Создано опытными маркетологами и профессором ИИ

Рецензируемые исследования ИИ в основе SOMIN

Аудиторные персоны, оценка креативов и аналитика конкурентов SOMIN основаны на исследованиях сооснователя профессора Aleks Farseev и команды SOMIN, опубликованных на AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM и The Web Conference, а также в ACM TOIS.

Читать статьи Смотреть выступления
28рецензируемых статей, демо и тезисов
8ведущих площадок, включая AAAI, ACM MM, SIGIR
2015публикуемся с

Кто создаёт SOMIN

Опытные маркетологи и профессор ИИ — в одном продукте

Профессор Aleks Farseev стал сооснователем SOMIN после PhD в National University of Singapore по обучению профилей пользователей сразу по многим соцсетям. Он научный профессор в области ИИ для цифрового маркетинга, а его работы по профилированию аудитории, рекомендациям на основе личности и объяснимому ИИ для рекламы процитированы 577 раз на Semantic Scholar (по состоянию на 2026-10-17).

Рядом с исследовательской командой маркетологи SOMIN превращают эти модели в плейбуки, по которым каждую неделю работают команды брендов и агентств: карты белых пятен, персоны и противоречия, концепции с предварительной оценкой и контент-календари.

Профили исследователя

Данные о цитированиях — Semantic Scholar, 2026-10-17.

От статьи к продукту

Семь направлений исследований, которые сегодня работают внутри SOMIN

Каждое направление исследований ниже — это возможность платформы. Нажмите на статью, чтобы прочитать её на сайте издателя.

01

Профилирование аудитории по множеству источников данных

Как понять, кто составляет аудиторию, по публикациям, изображениям, отметкам местоположения и данным датчиков сразу из нескольких сетей, и почему источник данных меняет то, чему учится модель.

Сегодня в SOMIN: аудиторные персоны и исследования «персона — противоречие» →
02

Контент на основе личности

Определение личности аудитории по её контенту и использование этого для выбора и создания публикаций, на которые эта аудитория откликается.

Сегодня в SOMIN: креатив и ценностные предложения, подобранные под персону →
03

Оценка креативов до запуска

Прогноз эффективности рекламного креатива по тексту, изображению, таргетингу и настройкам с объяснением оценки, чтобы маркетолог мог действовать.

Сегодня в SOMIN: концепции с предварительной оценкой и оценка рекламы в платных медиа →
04

Объяснимый ИИ и LLM для аналитики конкурентов

Сочетание моделей эффективности с большими языковыми моделями, чтобы читать коммуникации конкурентов и объяснять, почему что-то работает, а не только то, что оно работает.

Сегодня в SOMIN: анализ конкурентов и белых пятен в SOMONITOR →
05

Агентный ИИ и совместная разработка стратегии

Агенты, которые перед написанием текста находят реальные контекстные данные, чтобы контент оставался самобытным и не скатывался к одному и тому же шаблонному результату.

Сегодня в SOMIN: ИИ-агенты SOMIN и бесплатный плагин для Claude →
06

Аналитика креаторов и инфлюенсеров

Поиск подходящих креаторов и аккаунтов, классификация публикаций в соцсетях с меньшим объёмом разметки и различение личных, брендовых и звёздных аккаунтов.

Сегодня в SOMIN: управление креаторами и GMV →
07

Ответственный ИИ в рекламе

Вопросы этики и приватности, которые возникают при автоматическом профилировании, рекламном таргетинге и генеративных креативах.

Сегодня в SOMIN: как SOMIN обращается с персональными данными →

Публикации

Статьи с ведущих конференций и из журналов

Полные статьи и журнальные публикации на AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, а также в ACM TOIS и ACM TIST.

  1. ACM TOIS · 2025 · Журнальная статьяFusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative MarketingQi Yang, Aleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Alfred Huang, et al.. ACM Transactions on Information Systems, vol. 43, pp. 1-31.
  2. ACM MM · 2022 · Полная статьяPersonality-Driven Social Multimedia Content RecommendationQi Yang, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (MM '22), Lisboa, pp. 7290-7299.PDF в открытом доступе
  3. AAAI · 2017 · Полная статьяTweetFit: Fusing Multiple Social Media and Sensor Data for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Technical Track: AI and the Web.PDF в открытом доступе
  4. SIGIR · 2017 · Полная статьяCross-Domain Recommendation via Clustering on Multi-Layer GraphsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '17), Tokyo, pp. 195-204.
  5. ACM TOIS · 2017 · Журнальная статьяTweet Can Be Fit: Integrating Data from Wearable Sensors and Multiple Social Networks for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Information Systems, vol. 35, no. 4, pp. 1-34.
  6. ACM TIST · 2017 · Журнальная статьяLearning User Attributes via Mobile Social Multimedia AnalyticsLiqiang Nie, Luming Zhang, Meng Wang, Richang Hong, Aleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, vol. 8, no. 3, pp. 1-19.

Статьи, демо и тезисы на ведущих площадках

Статьи, индустриальные и демо-статьи, а также студенческие тезисы на ACM Multimedia, AAAI, SIGIR, WSDM, The Web Conference, ICMR, CLEF и WebSci.

  1. SIGIR · 2026 · СтатьяSOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content HomogenizationAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Kevin Manuel, Maksim Gorodilov, et al.. Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26).
  2. ACM MM · 2025 · СтатьяMindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-CreationAleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Qi Yang, Ilia Gossoudarev, et al.. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin.PDF в открытом доступе
  3. WWW · 2025 · Сопутствующая статьяSOEX: Explainable AI for Competitor Communications AnalyticsAleks Farseev, Sergey Nikolenko, Qi Yang, Kirill Lepikhin, et al.. Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW '25), Sydney, pp. 2823-2826.
  4. ACM MM · 2025 · Индустриальное демоSOMIN: An Explainable AI and LLM Platform for Real-Time, Data-Driven Digital Marketing StrategyAleksandr Farseev. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin, industry demonstration.
  5. ACM MM · 2023 · СтатьяAgainst Opacity: Explainable AI and Large Language Models for Effective Digital AdvertisingQi Yang, Marlo Ongpin, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (MM '23), Ottawa, pp. 9299-9305.PDF в открытом доступе
  6. WSDM · 2023 · Демо-статьяSoCraft: Advertiser-level Predictive Scoring for Creative Performance on MetaAlfred Huang, Qi Yang, Sergey Nikolenko, Marlo Ongpin, et al.. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demonstration.
  7. WSDM · 2023 · Демо-статья"Just To See You Smile": SMILEY, a Voice-Guided GUY GANQi Yang, Christos Tzelepis, Sergey Nikolenko, Ioannis Patras, Aleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demonstration.
  8. WSDM · 2021 · Демо-статьяSoMin.ai: Personality-Driven Content Generation PlatformAleksandr Farseev, Qi Yang, Andrey Filchenkov, Kirill Lepikhin, et al.. Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '21), demonstration.PDF в открытом доступе
  9. AAAI · 2020 · Студенческие тезисыI Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance (Student Abstract)Qi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), Student Abstract Track.PDF в открытом доступе
  10. AAAI · 2019 · Студенческие тезисыA Whole New Ball Game: Harvesting Game Data for Player ProfilingIvan Samborskii, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Student Abstract Track, pp. 10025-10026.PDF в открытом доступе
  11. ACM MM · 2018 · СтатьяSoMin.ai: Social Multimedia Influencer Discovery MarketplaceAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Hendrik Schwartz, Eu Khoon Ang, Kenny Powar. Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia (MM '18), Seoul, pp. 1234-1236.
  12. CLEF · 2018 · СтатьяMulti-view Personality Profiling Based on Longitudinal DataKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction: CLEF 2018, Lecture Notes in Computer Science vol. 11018, pp. 15-27.
  13. AAAI · 2017 · Студенческие тезисыTowards User Personality Profiling from Multiple Social NetworksKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Student Abstract Track.PDF в открытом доступе
  14. ACM MM · 2016 · Демо-статьяbBridge: A Big Data Platform for Social Multimedia AnalyticsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 24th ACM International Conference on Multimedia (MM '16), Amsterdam, pp. 759-761.
  15. ICMR · 2015 · Полная статьяHarvesting Multiple Sources for User Profile Learning: a Big Data StudyAleksandr Farseev, Liqiang Nie, Mohammad Akbari, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 5th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '15), Shanghai, pp. 235-242.
  16. WebSci · 2015 · СтатьяCross-Social Network Collaborative RecommendationAleksandr Farseev, Denis Kotkov, Alexander Semenov, Jari Veijalainen, Tat-Seng Chua. Proceedings of the ACM Web Science Conference (WebSci '15).

Журналы, воркшопы и препринты

  1. arXiv · 2024 · ПрепринтSOMONITOR: Combining Explainable AI & Large Language Models for Marketing AnalyticsAleksandr Farseev, Qi Yang, Marlo Ongpin, Ilia Gossoudarev, et al.. arXiv preprint arXiv:2407.13117 (без рецензирования).
  2. WSDM · 2023 · Тезисы докладаUnder the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationAleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore (тезисы доклада).
  3. Frontiers in Big Data · 2022 · Статья в журналеDo we behave differently on Twitter and Facebook: Multi-view social network user personality profiling for content recommendationQi Yang, Aleksandr Farseev, Sergey Nikolenko, Andrey Filchenkov. Frontiers in Big Data, vol. 5 (оригинальное исследование).PDF в открытом доступе
  4. Воркшоп ICMR · 2021 · Статья для воркшопаTwo-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality ProfilingQi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Proceedings of the 2021 ACM Workshop on Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval (ICDAR @ ICMR '21).PDF в открытом доступе
  5. Воркшоп ACM MM · 2021 · Статья для воркшопаImproving Multimodal Data Labeling with Deep Active Learning for Post Classification in Social NetworksD. Krylov, S. Poliakov, N. Khanzhina, A. Zabashta, A. Filchenkov, Aleksandr Farseev. Workshop on Multimedia Understanding with Less Labeling (MULL @ ACM Multimedia 2021).
  6. EGOSE · 2018 · СтатьяPerson, Organization, or Personage: Towards User Account Type Prediction in MicroblogsIvan Samborskii, Andrey Filchenkov, Georgiy Korneev, Aleksandr Farseev. International Conference on Electronic Governance and Open Society (EGOSE 2018).
  7. SIGWEB Newsletter · 2016 · Статья360° user profiling: past, future, and applicationsAleksandr Farseev, Mohammad Akbari, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. ACM SIGWEB Newsletter, 2016, pp. 1-11.

Выступления и лекции

Программные доклады, лекции и сессии Marketing Mondays

Проф. Aleks Farseev об ИИ в рекламе: от ACM Multimedia и INSEAD до Marketing Mondays. Видео открываются на YouTube.

Питч · 2026From 6 Weeks to 13 Minutes: Pitching SOMIN AI at ATxSG 2026ATxSG 2026 (Asia Tech x Сингапур); Marketing Mondays by SOMIN

Стартап-питч четырёх модулей SOMIN (инсайты о конкурентах, поиск маркетинговых белых пятен, генерация концепций, оценка рекламы до запуска) с кейсом Mothercare.

Выступление отраслевого эксперта · 2025Will AI Make Agencies Obsolete? Rethinking the Future of AdvertisingACM Multimedia 2025, Дублин (Industry Expert Talk IET #2); видео на Marketing Mondays by SOMIN

Сравнение трёх путей, которыми ИИ приходит в рекламу (замена, поддержка и объяснение креативной работы), и того, как адаптируются агентства.

Питч · 2025SOMIN @madfestlondon 2025 - L'Oreal Brand Challenge CompetitionMAD // Fest Лондон 2025; Marketing Mondays by SOMIN

Заявка SOMIN на бренд-челлендж L'Oreal о масштабируемой контент-стратегии с участием креаторов (видео опубликовано 2025-07-14).

Программный доклад · 2025The Future of Generative AI in Marketing CommunicationsКонференция по цифровому маркетингу Куала-Лумпур 2025 (DMCKL2025); Marketing Mondays by SOMIN

Программный доклад о генеративном ИИ для сегментации аудитории и построения кампаний на примере кейса Miraflora Wagyu с использованием SOMONITOR и GWI.

Лекция · 2025INSEAD: How AI Cut Marketing Costs for a Beef BrandЛекция в INSEAD; Marketing Mondays by SOMIN

Лекция о том, как ИИ-инсайты о потребителях и конкурентах помогли американскому премиальному бренду говядины снизить стоимость привлечения клиента.

Лекция · 2025NUS Engineering: Business Strategy with GA4, Meta Ads & SOMONITORNUS Engineering (студенты программы Business Engineering); Marketing Mondays by SOMIN

Занятие по Google Analytics 4, Meta Ads Manager и конкурентным инсайтам в SOMONITOR.

Marketing Mondays · 2024Marketing Mondays: The Significance Of Responsible AI for Marketing Strategy & BeyondMarketing Mondays в Block71 Singapore; Marketing Mondays by SOMIN

Беседа у камина об ответственном использовании больших языковых моделей в маркетинге; соведущим выступил проф. Aleks Farseev в Block71 Singapore.

Доклад · 2024The Intelligent Advantage: Large Language Models Redefining Marketing Decision-MakingTechnology for Marketing (канал на YouTube)

Как LLM ускоряют анализ конкурентов, персон, голоса бренда и болевых точек и почему они должны помогать маркетологам, а не заменять их.

Демо · 2024SOMONITOR Demo - Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024 (Singapore Tourism Board); канал SOMIN

Живая демонстрация SOMONITOR для туристической отрасли.

Подкаст · 2023 · на русском«Нужно разобраться со скиллами, с головой, а потом уже деньги искать»MTS StartUp Hub, подкаст «От сида до экзита»

Интервью на русском языке о создании SoMin.ai за рубежом, спаде на венчурном рынке и о том, являются ли LLM реальной точкой роста.

Демо · 2023SoMin.ai Platform DemoAlex Farseev (канал на YouTube)

Обзор модулей SOADS (таргетинг рекламы по длинному хвосту) и SOMONITOR (оценка креативов, ИИ-ассистент SODA на основе LLM).

Доклад · 2023From Academic Research to Adtech Entrepreneurship: The Journey of Aleks Farseev and Somin.AIDigital Ignition - A Coworking Space

Рассказ о пути от академических исследований до рекламной технологической платформы Somin.AI и её четырёх модулей.

Доклад · 2023Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationWSDM 2023 (ACM International Conference on Web Search and Data Mining), Сингапур

Доклад на конференции о технологиях, лежащих в основе рекламного таргетинга и оценки креативов, и об ответственном их применении.

Доклад · 2021Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better PerformanceODS AI Global

Как машинное обучение управляет рекламными платформами Google и Facebook и какие приёмы, например таргетинг по длинному хвосту, повышают эффективность рекламы.

Лекция · 2020Lecture 1: Introduction (ITMO University, Social Media Computing)Курс Университета ИТМО; Aleks Farseev (канал на YouTube)

Вводная лекция университетского курса о платформах социальных медиа, обсерваториях социальных медиа и связанных с ними сложностях.

Лекция · 2017360 Degree User Profile Learning from Multiple Social Networks for Wellness and Urban Mobility Applications (Ph.D. defence public seminar)NUS School of Computing

Публичная защита диссертации о многоисточниковом обучении на данных социальных сетей и датчиков для демографических задач, задач здоровья и рекомендации мест.

Лекция · 2016 · на русскомПрофилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальностиComputer Science Club при ПОМИ РАН; Лекториум

Лекция на русском языке о выявлении атрибутов пользователей по множеству источников данных разной модальности.

Marketing Mondays: получите бесплатный плагин для Claude

FAQ

Часто задаваемые вопросы об исследованиях SOMIN

Основан ли SOMIN на реальных исследованиях в области ИИ?

Да. SOMIN основан при участии проф. Aleks Farseev, а модели, лежащие в основе его аудиторных персон, оценки креативов и аналитики конкурентов, созданы на основе исследований, которые он и команда SOMIN публикуют с 2015 года, включая статьи на AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM и The Web Conference, а также в ACM Transactions on Information Systems.

Где опубликованы исследования SOMIN?

На этой странице собраны рецензируемые статьи, демо и тезисы (всего 28), опубликованные в AAAI, ACM MM, ACM TIST, ACM TOIS, ICMR, SIGIR, WSDM, WWW и других изданиях. Каждая запись ведёт на страницу издателя или DOI, а также на PDF в открытом доступе, если он есть.

Кто создаёт SOMIN?

SOMIN создают опытные маркетологи и профессор в области ИИ. Исследованиями и компанией руководит проф. Aleks Farseev; в команде SOMIN работают исследователи машинного обучения, многие из которых — соавторы перечисленных выше статей, и маркетологи, которые каждый день работают с командами брендов и агентств.

Как исследования проявляются в продукте?

Многоисточниковое профилирование аудитории лежит в основе персон SOMIN, рекомендации на основе личностных черт формируют креативы, соответствующие персоне, прогнозирование эффективности креативов оценивает концепции до запуска, а объяснимый ИИ с большими языковыми моделями объясняет, почему контент конкурентов работает. Исследования агентного ИИ помогают сохранять уникальность генерируемого контента, опираясь на реальные данные категории.

Где посмотреть выступления о SOMIN?

Выступления перечислены выше со ссылками: выступление отраслевого эксперта на ACM Multimedia 2025, программный доклад на Digital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025, лекции в INSEAD и NUS, питч на ATxSG 2026 и сессии Marketing Mondays на YouTube.

Посмотрите, как исследования работают на вашей категории

SOMIN изучает ваших конкурентов, креаторов и аудиторию, а затем выдаёт идеи с предварительной оценкой, по которым можно ставить бриф уже сегодня.

Попробовать SOMINЗаписаться на звонок