Audience Segmentation для LLM: не пиль демографию — выбирай точные психографические идентификаторы

Парадокс: чем больше демографии в промпте, тем меньше различий в ответах. Это не баг конкретной модели — это архитектура. LLM обучена выдавать наиболее вероятный ответ. То есть — средний. Метод психографической сегментации позволяет получить по-настоящему разные позиции от симулированных персонажей — не косметику. Фишка: вместо «мужчина 35 лет из Москвы» пишешь «убеждение: инвестиции — это казино, потерял 40% в 2022» — модель переключается с размытого демографического профиля на конкретную ментальную модель человека. Итог: 2-3 точных идентификатора бьют 10 случайных.