Статья посвящена разработке подхода к оценке эффективности использования нейросетевых технологий в управлении социальными медиа профессионального спортивного клуба. Актуальность исследования определяется тем, что цифровая трансформация спортивной индустрии и рост значимости платформенной коммуникации делают социальные медиа одним из центральных каналов формирования лояльности аудитории, вовлеченности болельщиков и конверсии маркетинговых активностей в экономический результат. Цель исследования состоит в обосновании системы показателей и управленческих критериев, позволяющих оценивать вклад нейросетевых инструментов в контент-производство, персонализацию коммуникаций, анализ реакции аудитории и повышение операционной эффективности digital-медиа клуба. В работе использованы методы сравнительного и контент-анализа, обобщения научных публикаций, систематизации маркетинговых метрик и логического моделирования. В качестве результата предложена многоуровневая модель оценки, включающая медийные, поведенческие, конверсионные и операционные KPI, а также матрица интерпретации эффекта нейросетевых решений. Научная новизна исследования заключается в соединении спортивного маркетинга, цифровой аналитики и интеграции задач прикладного управления социальными медиа клуба в единую систему оценки эффективности.
The article is devoted to the development of an approach to assessing the effectiveness of using neural network technologies in managing the social media of a professional sports club. The relevance of the study is determined by the fact that the digital transformation of the sports industry and the growing importance of platform communication make social media one of the central channels for building audience loyalty, fan engagement, and converting marketing activities into economic results. The purpose of the study is to substantiate a system of indicators and management criteria that allow evaluating the contribution of neural network tools to content production, personalization of communications, analysis of audience response, and improving the operational efficiency of the club's digital media. The work uses comparative and content analysis methods, summarization of scientific publications, systematization of marketing metrics, and logical modeling. As a result, a multi-level evaluation model is proposed, which includes media, behavioral, conversion, and operational KPIs, as well as a matrix for interpreting the effect of neural network solutions. The scientific novelty of the study lies in the combination of sports marketing, digital analytics, and the integration of applied social media management tasks into a unified system for evaluating effectiveness.