В последние годы ИИ в дизайне становится всё более и более обсуждаемой темой.
И сейчас многих дизайнеров интересуют вопросы: 1. Какой контент принесет больше денег? 2. Как лучше писать промпт?
Цель: Визуализировать ключевые факторы, влияющие на успех AI-контента, и дать практические рекомендации для дизайнеров и создателей.
Эта тема находится на стыке дизайна, технологий и экономики. Визуализация данных помогает принимать реальные решения в работе, а не опираться на интуицию. Кроме того, тема нейросетей и их влияния на рынок труда сегодня максимально актуальна для студентов и профессионалов.
Для анализа используется синтетический датасет, который моделирует реальный жизненный цикл AI-контента на различных платформах.
В нём собраны 4000 записей с информацией о типе контента (изображения, видео, музыка, текст), используемой модели ИИ (diffusion, multimodal, llm), длине промпта, уровне вовлечённости, доходе.
Это даёт возможность сформулировать практические рекомендации для создателей на основе объективных цифр, а не субъективных предположений.
Данные были загружены в Google Colab в формате CSV. Для анализа использовались библиотеки Python: Pandas (для обработки и группировки данных), Matplotlib и Seaborn (для визуализации). Данные были очищены от пропусков, а затем сгруппированы по ключевым параметрам: тип контента, длина промпта.
Графики были загружены в Figma и задизайнены в более понятной и доступной форме.
