Arthur Khachuyan is 'n bekende Russiese spesialis in grootdataverwerking, stigter van die Social Data Hub-maatskappy (nou Tazeros Global). Vennoot van die Nasionale Navorsingsuniversiteit se Hoër Skool vir Ekonomie. Hy het saam met die Nasionale Navorsingsuniversiteit Hoër Skool vir Ekonomie 'n wetsontwerp oor Groot Data in die Federasieraad voorberei en voorgelê. Hy het gepraat by die Curie Instituut in Parys, St. Petersburg Staatsuniversiteit, Federale Universiteit onder die Regering van die Russiese Federasie, by Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Die lesing is in 2019 by die opelugfees “Geek Picnic” in Moskou opgeneem.
Artur Khachuyan (hierna - AH): – As uit 'n groot aantal industrieë - van medisyne, van konstruksie, van iets, iets, om die een te kies waar die tegnologie van groot data, masjienleer, diep leer die meeste gebruik word, dan is dit waarskynlik bemarking. Want vir die laaste drie of wat jaar is alles wat ons omring in een of ander soort advertensiekommunikasie nou juis gekoppel aan data-analise en juis aan wat kunsmatige intelligensie genoem kan word. Daarom sal ek jou vandag hieroor vertel uit so 'n baie verre geskiedenis ...
As jy jou kunsmatige intelligensie voorstel en hoe dit lyk, is dit waarskynlik so iets. Die vreemde prentjie is een van die neurale netwerke wat ek 'n jaar gelede geskryf het om die afhanklikheid van wat my hond doen te vind - hoeveel keer moet sy groot, klein word, en hoe hang dit oor die algemeen af van hoeveel sy eet of nie? . Dit is 'n grap oor hoe kunsmatige intelligensie voorgestel kan word.
Maar tog, laat ons dink oor hoe dit alles werk in advertensiekommunikasie. Daar is drie maniere waarop moderne algoritmes in advertensies en bemarking met ons kan kommunikeer. Dit is duidelik dat die eerste storie daarop gemik is om bykomende kennis oor jou en my te verkry en te onttrek, en dit dan vir 'n paar goeie en nie so goeie doeleindes te gebruik nie; verpersoonlik die benadering tot elke spesifieke persoon; Natuurlik, skep hierna 'n sekere vraag om die hoofdoelaksie uit te voer en 'n sekere verkoop uit te voer.
Met behulp van tegnologie probeer hulle die probleem van effektiewe kommunikasie oplos
As ek vir jou sê om te dink oor wat Pornhub en M. Video", wat dink jy?
Kommentaar van die gehoor (hierna verwys as C): - TV, gehoor.
O: – My konsep is dat dit twee plekke is waar mense kom vir ’n sekere tipe diens, of kom ons noem dit ’n sekere tipe goedere. En hierdie gehoor is anders deurdat dit niks vir die verkoper wil sê nie. Sy wil inkom en kry wat haar interesseer in een of ander eksplisiete of implisiete vorm. Natuurlik kom niemand na M. Video” wil nie met enige verkopers kommunikeer nie, wil nie verstaan nie, wil nie enige van hul vrae beantwoord nie.
Daarom volg die eerste verhaal uit dit alles.
Toe tegnologieë vir die verkryging van bykomende kennis verskyn het om op een of ander manier te vermy om met 'n persoon te kommunikeer. Ons is almal mal daaroor as ons die bank bel en die bank sê vir ons: “Hallo. Alexey, jy is ons BBP-kliënt. Nou sal een of ander superbestuurder met jou praat.” Jy kom na hierdie bank, en daar is regtig 'n unieke bestuurder wat met jou kan praat. Ongelukkig of gelukkig het nie 'n enkele maatskappy nog uitgepluis hoe om 'n duisend persoonlike bestuurders vir 'n duisend kliënte aan te stel nie; en aangesien die meeste van hierdie mense nou aanlyn is, is die taak om te verstaan watter soort persoon dit is en hoe om korrek met hom te kommunikeer voordat hy by een of ander advertensiehulpbron kom. En daarom het daar in werklikheid tegnologieë verskyn wat hierdie probleem probeer oplos.
Data-onttrekking is die nuwe olie
Kom ons verbeel ons dat jy die eienaar van 'n blommestalletjie is. Drie mense kom om jou te sien. Die eerste een staan baie lank, huiwer, probeer met jou praat, vat een of ander ruiker – jy gaan draai dit toe, gaan uit om iets daar te doen; hy hardloop weg van die stalletjie met hierdie ruiker – jy het jou drieduisend roebels verloor. Hoekom het dit gebeur? Jy weet niks van hierdie persoon nie: jy ken nie sy geskiedenis van arrestasies in die Ministerie van Binnelandse Sake nie, jy weet nie dat hy 'n kleptoman is en in 'n psigiatriese apteek geregistreer is nie. Hoekom? Omdat jy dit vir die eerste keer gesien het, en jy is nie 'n gedragsontleder nie.
Iemand anders kom... Vitaly. Vitaly neem ook baie lank om dit uit te vind, hy sê: "Wel, ek het dit en dat nodig." En jy sê vir hom: "Blomme vir ma, reg?" En jy verkoop vir hom 'n ruiker.
Die konsep hier is om genoeg data uit te vind om te verstaan wat die persoon eintlik nodig het. Almal het dadelik gedink aan een of ander advertensienetwerke en so meer...
Almal het seker al meer as een keer die dom frase gehoor dat “data is die nuwe olie”? Almal het sekerlik gehoor. Trouens, mense het lank gelede geleer om data in te samel, maar die onttrekking van data uit hierdie data is die taak wat kunsmatige intelligensie in bemarking, of een of ander soort statistiese algoritmes, nou probeer oplos. Hoekom? Want as jy met 'n persoon praat, kan hy vir jou 'n regte, verkeerde of op een of ander manier gekleurde antwoord gee. Die grap wat ek vir my studente vertel, is hoe opnames van statistiek verskil. Ek sal jou dit as 'n staaltjie vertel:
Dit beteken dat hulle in twee dorpe besluit het om 'n studie oor die gemiddelde lengte van manlikheid te doen. Dit beteken dat in die eerste dorpie, Villaribo, die gemiddelde lengte 15 sentimeter is, in die dorpie Villabaggio - 25. Weet jy hoekom? Omdat metings is uitgevoer in die eerste dorp, en 'n opname is uitgevoer in die tweede.
Die pornobedryf is die vlagskip van aanbevelingstelsels
Dit is hoekom die moderne benadering is om alle mense sonder uitsondering te ontleed, al is hulle 'n bietjie minder as 100%, maar dit is die mense wat jy nie hoef te vra nie, jy hoef nie na hulle te kyk nie. Dit is genoeg om te ontleed wat nou 'n digitale voetspoor genoem word om te verstaan wat hierdie persoon nodig het, hoe om reg met hom te praat, hoe om korrek vraag rondom hom te skep. Aan die een kant is dit 'n verstandlose masjien (maar ek en jy weet dit baie goed); ons wil nie met mense van M kommunikeer nie. Video,” en selfs meer so, wanneer ons na hulpbronne soos Pornhub gaan, wil ons presies kry wat ons nodig het.
Hoekom praat ek altyd oor Pornhub? Omdat die volwasse industrie die eerste is wat by die ontleding van sulke tegnologieë kom, tot die implementering van sulke tegnologieë, tot data-analise. As jy die drie gewildste biblioteke in hierdie area neem (byvoorbeeld TensorFlow of Pandas vir Python, vir die verwerking van CSV-lêers, ensovoorts), as jy dit op Github oopmaak, sal jy met 'n kort Google van al hierdie name 'n paar mense wat óf gewerk het óf tans by die Pornhub-maatskappy werk, en die eerste was om aanbevelingstelsels daar te implementeer. Oor die algemeen is hierdie storie baie gevorderd, en wys hoeveel hierdie gehoor, hoeveel hierdie maatskappy vorentoe beweeg het.
Drie vlakke van identifikasie
Daar is 'n groot stel data rondom 'n persoon wat geïdentifiseer kan word. Ek verdeel dit gewoonlik formeel in drie vlakke, wat dieper en dieper gaan. Natuurlik het die maatskappy sy eie data.
As, sê, ons praat oor die bou van 'n aanbevelingstelsel, dan is die eerste vlak die data wat by die winkel self geleë is (aankoopgeskiedenis, allerhande transaksies, hoe 'n persoon met die koppelvlak omgegaan het).
Volgende is daar 'n vlak (relatief die grootste) - dit is wat oop bronne genoem word. Moenie dink dat ek jou aanmoedig om sosiale netwerke te skraap nie, maar in werklikheid, wat in oop bronne beskikbaar is, maak 'n groot stel data oop wat jy, sê, oor 'n persoon kan leer.
En die derde groot deel is die omgewing van hierdie persoon self. Ja, daar is 'n mening dat as 'n persoon nie op sosiale netwerke is nie, daar geen data oor hom daar is nie (jy weet waarskynlik reeds dat dit nie waar is nie), maar die belangrikste ding is dat die data wat op 'n persoon se profiel is (of in een of ander toepassing ) is slegs 40% van die kennis wat daaroor verkry kan word. Die res van die inligting word uit sy omgewing verkry. Die frase "vertel my wie jou vriend is en ek sal jou vertel wie jy is" kry 'n nuwe betekenis in die XNUMXste eeu omdat 'n groot hoeveelheid data rondom daardie persoon verkry kan word.
As ons nader aan advertensiekommunikasie praat, dan is die ontvangs van advertensiekommunikasie nie van advertensies nie, maar van een of ander vriend, kennis of op een of ander manier geverifieerde persoon 'n baie oulike kenmerk wat baie bemarkers gebruik. Wanneer een of ander toepassing jou skielik 'n gratis promosiekode gee, maak jy 'n plasing daaroor en lok daardeur 'n nuwe gehoor. Trouens, hierdie promosiekode vir die voorwaardelike "Yandex.Taxi" is nie lukraak gekies nie, maar hiervoor is 'n groot hoeveelheid data ontleed oor jou potensiaal om 'n nuwe gehoor te lok en op een of ander manier met hulle te kommunikeer.
Hulle ontleed selfs die gedrag van TV-reekskarakters
Ek sal vir jou drie prente wys, en jy vertel my wat die verskil tussen hulle is.
Hierdie een:
Dit:
En hierdie een:
Wat is die verskil tussen hulle? Alles is eenvoudig hier. Soos in kwantummeganika, is hierdie kreatiwiteit in hierdie geval deur die waarnemer gevorm. Dit wil sê, die verskil in dieselfde advertensieveldtog, wat deur dieselfde handelsmerk op dieselfde tyd uitgevoer word, is slegs in wie hierdie kreatiewe gekyk het. Persoonlik, wanneer ek na Amediateka gaan, wys hulle steeds vir Khal Drogo. Ek weet nie wat Amediateka oor my voorkeure dink nie, maar om een of ander rede gebeur dit.
Wat nou gepersonaliseerde kommunikasie genoem word, is die gewildste storie om 'n gehoor te lok en behoorlike interaksie daarmee te hê. As ons in die eerste stadium mense geïdentifiseer het wat ons eie handelsmerkdata, oopbrondata en byvoorbeeld data uit hierdie persoon se omgewing gebruik, kan ons, nadat ons hom ontleed het, verstaan wie hy is, hoe om reg met hom te praat en, bowenal , watter taal hy praat praat met hom.
Hier het tegnologie so ver gegaan dat die karakters in TV-reekse waarna mense kyk, nou ontleed word. Dit wil sê, jy hou van TV-reekse - hulle [hou van] word gekyk, hulle kyk na met wie jy daar interaksie gehad het, om te verstaan watter soort persoon vir jou geskik sal wees om mee te kommunikeer. Dit klink na totale onsin, maar net vir die pret, probeer dit op een van die hulpbronne - verskillende mense sien verskillende kreatiewe materiaal (om korrek daarmee om te gaan).
Nie 'n enkele moderne media of enige videohulpbron wys jou net 'n paar nuus nie. Gaan na die media - 'n groot aantal algoritmes is gelaai wat jou identifiseer, al jou vorige aktiwiteit verstaan, 'n beroep doen op die wiskundige model en dan vir jou iets wys. In hierdie geval is daar so 'n vreemde storie.
Hoe word behoeftes bepaal? Psigometrie. Fisionomie
Daar is baie (regte) benaderings om 'n persoon se werklike behoeftes te bepaal en hoe om korrek met hulle te kommunikeer. Daar is baie benaderings, alles word anders opgelos, dit is onmoontlik om te sê wat is goed en wat is sleg. Die belangrikstes weet blykbaar alles.
Psigometrie. Ná die storie met Cambridge Analytics het dit ’n soort skokkende, myns insiens, ’n soort wending geneem, want elke tweede politieke maatskappy kom nou en sê: “O, kan jy my soos Trump maak? Ek wil ook wen, ensovoorts.” Trouens, dit is natuurlik onsin vir ons realiteite, byvoorbeeld politieke verkiesings. Maar om psigotipes te bepaal, word drie modelle gebruik:
- die eerste is gebaseer op die inhoud wat jy verbruik - die woorde wat jy skryf, sommige inligting waarvan jy hou, video's, ens.;
- die tweede is gekoppel aan hoe jy met die webkoppelvlak omgaan, hoe jy tik, watter knoppies jy druk - daar is inderdaad hele maatskappye wat, gebaseer op hul sleutelbordhandskrif, redelik betroubaar kan bepaal wat nou psigotipes genoem word.
- Ek is nie baie van 'n sielkundige nie, ek verstaan nie regtig hoe dit werk nie, maar uit die oogpunt van advertensiekommunikasie werk gehore wat in hierdie segmente verdeel is baie goed, want iemand moet 'n rooi skerm met 'n blou gewys word vrou, iemand moet 'n donker skerm -blou agtergrond met 'n soort van abstraksie gewys word, en dit werk baie cool. Op sommige lae vlakke - soveel so dat 'n persoon nie eers daaraan dink nie. Wat is nou die grootste probleem in die advertensiemark? Almal is 'n intelligensie-agent, almal kruip weg, almal het 'n miljoen duisend blaaiertoestemmings geïnstalleer, om nie op enige manier geïdentifiseer te word nie - jy het waarskynlik "Adblocks", "Gostrey" en allerhande toepassings wat opsporing blokkeer. As gevolg hiervan is dit baie moeilik om iets van 'n persoon te verstaan. En tegnologie het aanbeweeg - jy moet nie net weet dat hierdie persoon vir die 125ste keer na jou webwerf teruggekeer het nie, maar dat hy ook so en so 'n vreemde persoon is.
Fisiognomie is 'n baie omstrede wetenskap. Dit word nie eers as wetenskap beskou nie. Dit is 'n groep mense wat vroeër leuenverklikkers vir een of ander Ministerie van Binnelandse Sake geprogrammeer het, en nou besig is met wat die verpersoonliking van kreatiwiteit genoem word. Die benadering hier is baie eenvoudig: verskeie van jou publieke foto's word van sommige sosiale netwerke geneem, en driedimensionele meetkunde word daaruit gebou. En as jy 'n prokureur is, sal jy nou sê dat dit 'n persoon en persoonlike data is; maar ek sal jou vertel dat dit 300 duisend punte in die ruimte is, en dit is nie 'n persoon nie, en is nie persoonlike data nie. Dit is wat almal gewoonlik sê as Roskomnadzor na hulle toe kom.
Maar ernstig, jou gesig afsonderlik, as jou voornaam en van nie daar geteken is nie, is nie jou persoonlike data nie. Die punt is dat die ouens verskeie gelaatstrekke uitmerk wat beïnvloed hoe 'n persoon besluite neem en hoe om korrek met hom om te gaan. In sommige gebiede werk dit swak, in sommige advertensiesegmente; in watter segmente werk dit baie goed. Op die ou end blyk dit dat wanneer jy na een of ander hulpbron gaan, jy nie net een banier sien wat aan almal gewys word nie, maar, byvoorbeeld... nou is dit normaal om 16 of 20 opsies vir verskillende gehore te maak - en dit werk baie koel. Ja, dit is selfs hartseerder uit die verbruiker se oogpunt, want mense begin al hoe meer gemanipuleer word. Maar nietemin, uit 'n besigheidsoogpunt werk dit baie goed.
Die swart boks van masjienleer
Dit gee aanleiding tot die volgende probleem met sulke tegnologieë: vir die meeste ontwikkelaars is dit immers nou 'n "swart boks" wat diep leer genoem word. As jy al ooit in hierdie storie gedompel was en met die ontwikkelaars gepraat het, sê hulle altyd: "O, luister, wel, ons het iets so onverstaanbaar daar gekodeer, en ons weet nie hoe dit werk nie." Miskien het iemand dit gehad.
Dit is eintlik ver van waar. Wat nou masjienleer genoem word, is ver van 'n "swart boks". Daar is 'n groot aantal benaderings om die inset- en uitsetdata te beskryf, en uiteindelik kan die maatskappy deeglik verstaan op grond van watter tekens die masjien besluit het om vir jou hierdie pornografiese video of 'n ander te wys. Die vraag is dat nie een van die maatskappye dit ooit bekend maak nie, want: eerstens is dit 'n handelsgeheim; tweedens sal daar 'n groot hoeveelheid data wees waarvan jy nie eers geweet het nie.
Byvoorbeeld, voor dit, in 'n bespreking oor etiek, het ons bespreek hoe sosiale netwerke persoonlike boodskappe ontleed om mense in een of ander soort advertensieverhale te merk. As jy iets aan iemand skryf, ontvang jy op grond hiervan 'n spesifieke merker vir, in werklikheid, een of ander soort advertensiekommunikasie. En jy sal dit nooit bewys nie, en daar is waarskynlik geen sin om dit te bewys nie. As soortgelyke patrone egter geopenbaar word, sou dit bestaan. Dit blyk dat die mark vir die bou van sulke aanbevelingstelsels maak asof hulle nie weet hoekom dit gebeur het nie.
Mense wil nie weet wat mense van hulle weet nie
En die tweede storie is dat die kliënt nooit wil weet hoekom hy hierdie spesifieke advertensie, hierdie spesifieke produk, ontvang het nie. Ek sal jou hierdie storie vertel. My eerste ervaring in die kommersiële implementering van aanbevelingstelsels gebaseer op soortgelyke algoritmes juis ter wille van navorsing was in 2015 in 'n baie groot netwerk van sekswinkels (ja, ook nie 'n besonder onaangename storie nie).
Kliënte is die volgende aangebied: hulle kom in, meld aan met hul sosiale netwerk, en na ongeveer 5 sekondes ontvang hulle 'n heeltemal persoonlike winkel vir hulle, dit wil sê, al die produkte het verander - hulle val in 'n sekere kategorie, ensovoorts . Weet jy hoeveel die omskakelingskoers van hierdie winkel toegeneem het? Geensins nie! Mense het ingekom en dadelik daarvan weggehardloop. Hulle het ingekom en besef dat hulle presies aangebied is waaraan hulle gedink het...
Die probleem met hierdie toets was dat daar onder elke produk geskryf is hoekom jy daardie spesifieke een aangebied is (“want jy is lid van die versteekte groep “Kragtige vrou soek ’n man wat ’n deurmat is”). Daarom wys moderne aanbevelingstelsels nooit die data op grond waarvan die “voorspelling” gemaak is nie.
’n Baie gewilde storie is die media omdat hulle almal soortgelyke aanbevelerstelsels gebruik. Voorheen was die algoritmes baie eenvoudig: kyk na die "Politiek"-kategorie - en hulle wys jou nuus uit die "Politiek"-kategorie. Nou is alles so ingewikkeld dat hulle die plekke ontleed waar jy die muis gestop het, op watter woorde jy gekonsentreer het, wat jy gekopieer het, hoe jy oor die algemeen met hierdie bladsy omgegaan het. Dan ontleed hy die woordeskat van die boodskappe self: ja, jy lees nie net nuus oor Poetin nie, maar op 'n sekere manier, met 'n sekere emosionele kleur. En wanneer 'n persoon 'n bietjie nuus ontvang, dink hy nie eers aan hoe hy hierheen gekom het nie. Nietemin tree hy dan in interaksie met hierdie inhoud.
Dit alles is natuurlik daarop gemik om die arme, ongelukkige klein mannetjie wat reeds besig is om mal te word, te hou van die groot hoeveelheid inligting wat om hom is. Hier moet gesê word dat dit lekker sal wees om sulke stelsels te gebruik om die kreatiewe rondom jou te verpersoonlik en inligting in te samel, maar ongelukkig is daar nog nie sulke dienste nie.
Kunsmatige intelligensie vang die kliënt in die lug en skep aanvraag
En hier ontstaan een baie interessante filosofiese vraag, wat beweeg van die skep van 'n aanbevelingstelsel na die skep van aanvraag. Selde dink iemand daaraan, maar wanneer jy die sogenaamde Instagram probeer vra, “Hoekom samel jy data in? Hoekom nie vir my absoluut ewekansige advertensies wys nie?" - Instagram sal vir jou sê: "Vriend, dit is alles gedoen om jou presies te wys wat vir jou interessant is." Soos, ons wil jou so presies ken dat ons jou presies kan wys waarna jy soek.
Maar tegnologie het lankal hierdie verskriklike drempel oorgesteek, en soortgelyke tegnologie voorspel nie meer wat jy nodig het nie. Hulle (aandag!) skep vraag. Dit is seker die vreesaanjaendste ding wat rondom kunsmatige intelligensie in sulke kommunikasies draai. Die skrikwekkende ding is dat dit die afgelope 3-5 jaar amper oral gebruik is - van Google-soekresultate tot Yandex-soekresultate, tot sommige stelsels... Goed, ek sal niks sleg sê oor Yandex nie; en goed.
Wat is die punt? Dit is lanklaas dat sulke advertensiekommunikasie wegbeweeg het van die strategie waar jy skryf "Ek wil 'n kinderstoeltjie koop" en honderdduisend miljoen publikasies sien. Hulle het aanbeweeg na die volgende: sodra die vrou 'n foto met 'n skaars sigbare maag geplaas het, sou haar man dadelik deur boodskappe begin word: “Man, die geboorte kom binnekort. Koop 'n kinderstoeltjie."
Hier kan jy redelikerwys vra, hoekom, met sulke reusagtige vooruitgang in tegnologie, sien ons steeds sulke kak advertensies op sosiale netwerke? Die probleem is dat alles in hierdie mark nog steeds deur geld bepaal word, so een of ander adverteerder soos Coca-Cola kan een oomblik kom sê: "Hier is 20 miljoen vir jou - wys my kak baniere vir die hele internet." En hulle sal dit regtig doen.
Maar as jy 'n soort skoon rekening maak en toets hoe akkuraat sulke algoritmes jou raai: hulle probeer jou eers raai, en dan begin hulle vooraf iets aan jou doen. En die menslike brein werk op so 'n manier dat, wanneer hy inligting ontvang wat daarvoor betroubaar is, dit nie eers die oomblik verwerk waarom dit hierdie inligting ontvang het nie. Die eerste reël om te bepaal dat jy in 'n droom is, is om te verstaan hoe jy hierheen gekom het. 'n Persoon onthou nooit die oomblik toe hy in 'n sekere kamer beland het nie. Dit is dieselfde hier.
Google kan dalk jou wêreldbeskouing begin vorm
Sulke studies is uitgevoer deur verskeie buitelandse maatskappye wat betrokke is by i-opsporing. Hulle het toestelle op spesiale rekenaars geïnstalleer wat aanteken waar die proefpersoon se oë kyk. Ek het van vyf tot sewe duisend vrywilligers geneem wat eenvoudig deur die stroom gerol het, met sosiale netwerke omgegaan het, met advertensies, en hulle het inligting aangeteken oor watter dele van die baniere en kreatiewe hierdie mense hul oë opgehou het.
En dit blyk dat wanneer mense sulke hiper-gepersonaliseerde kreatiewe ontvang, hulle nie eers daaraan dink nie - hulle gaan dadelik aan, begin interaksie daarmee. Uit 'n besigheidsoogpunt is dit goed, maar uit die oogpunt van ons as gebruikers is dit nie baie cool nie, want - waarvoor is hulle bang? – Dat die voorwaardelike “Google” op 'n mooi oomblik kan begin (of natuurlik nie begin nie) om sy eie wêreldbeskouing te vorm. Hy kan byvoorbeeld môre vir mense nuus begin wys dat die aarde plat is.
Ek grap net, maar hulle is al soveel keer gevang dat hulle tydens verkiesings sekere inligting aan sekere mense begin gee. Ons is almal gewoond daaraan dat die soekenjin alles eerlik kry. Maar, soos ek altyd sê, as jy regtig wil weet hoe die wêreld werk, skryf jou eie soekenjin, sonder filters, sonder om aandag te skenk aan kopiereg, sonder om sommige van jou vriende in die soekresultate te rangskik. Die vertoning van regte data op die internet verskil oor die algemeen van wat deur Google, Yandex, Bing, ensovoorts gewys word. Sommige materiaal word versteek omdat vriende, kollegas, vyande of iemand anders (of 'n voormalige minnaar met wie jy geslaap het) - dit maak nie saak nie.
Hoe Trump gewen het
Toe daar die laaste verkiesing in die Verenigde State was, is 'n baie eenvoudige studie gedoen. Hulle het dieselfde versoeke op verskillende plekke geneem, van verskillende IP-adresse, van verskillende stede, verskillende mense het dieselfde ding gegoogle. Konvensioneel was die versoek in die styl van: wie sal die verkiesings wen? En verbasend genoeg is die resultate op so 'n manier saamgestel dat hulle in daardie state waar die grootste aantal mense vir die verkeerde kandidaat probeer stem het, goeie nuus ontvang het oor die kandidaat wat Google bevorder het. Watter een? Wel, dit is duidelik watter een - die een wat president geword het. Hierdie is 'n absoluut onbewysbare storie, en al hierdie studies is 'n vinger in die water. Google kan sê: “Manne, dit word alles gedoen sodat ons die mees relevante inhoud vir julle wys.”
Van nou af moet jy weet dat wat genoem word maksimaal relevant is absoluut nie die geval nie. Die maatskappy noem relevant iets wat vir een of ander goeie of slegte rede aan jou verkoop moet word.
Diegene wat nie nou geld het nie, word reeds voorberei vir toekomstige aankope
Daar is nog 'n interessante punt hier waaroor ek jou sal vertel. 'n Groot aantal aktiewe gehore wat nou op sosiale netwerke en in toepassings is, is jong mense. Kom ons noem dit so - insolvente jeug: kinders 8-9 jaar oud wat moroniese speletjies speel, dit is 12-13-14 wat net op sosiale netwerke registreer. Waarom sal groot maatskappye groot begrotings en hulpbronne spandeer om toepassings te skep vir 'n nie-betalende gehoor wat nooit gemonetiseer word nie? Op die oomblik wanneer hierdie gehoor oplosmiddel word, sal daar 'n voldoende hoeveelheid data daaroor wees om sy gedrag baie goed te voorspel.
Vra nou enige teikenkundige, wat is die moeilikste gehoor? Hulle sal sê: hoogs winsgewend. Omdat die verkoop van byvoorbeeld 'n woonstel ter waarde van 150 miljoen roebels deur sosiale netwerke byna onmoontlik is. Daar is geïsoleerde gevalle wanneer jy een of ander soort advertensie vir 10 duisend mense doen, een koop hierdie woonstel - die kliënt is 'n sukses... Maar een uit tien duisend, uit 'n statistiese oogpunt, is totale kak. So, hoekom is dit moeilik om 'n hoë-inkomste gehoor te identifiseer? Want die mense wat nou lede van 'n hoogs winsgewende gehoor is, is gebore toe die internet nog baie klein was, toe niemand nog vir Artemy Lebedev geken het nie, en daar is geen inligting oor hulle nie. Dit is onmoontlik om hul gedragspatroon te voorspel, dit is onmoontlik om te verstaan wie hul meningsleiers is, en uit watter bronne van inhoud hulle ontvang.
So wanneer julle almal binne 25 jaar miljardêrs word, en die maatskappye wat iets aan julle gaan verkoop, sal 'n groot hoeveelheid data hê. Dit is hoekom ons nou 'n wonderlike GDPR in Europa het wat die insameling van data van minderjariges verhoed.
Dit werk natuurlik glad nie in die praktyk nie, aangesien al die kinders steeds op hul ma en pa se rekeninge speel - dit is hoe inligting ingesamel word. Volgende keer as jy vir jou kind 'n tablet gee, dink hieroor.
Absoluut nie een of ander skrikwekkende, distopiese toekoms, wanneer almal sal sterf in 'n oorlog met masjiene nie - 'n absoluut regte storie nou. Daar is 'n groot aantal maatskappye wat algoritmes skep vir psigo-profilering van mense op grond van hoe hulle speletjies speel. 'n Baie interessante bedryf. Op grond van dit alles word mense dan gesegmenteer om op een of ander manier met hulle te kommunikeer.
Voorspelling van die gedrag van hierdie mense sal oor 10-15 jaar beskikbaar wees - presies op die oomblik wanneer hulle 'n oplosbare gehoor word. Wat die belangrikste is, is dat hierdie mense reeds vooraf toestemming gegee het om hul persoonlike data te verwerk, dit aan derde partye oor te dra, en dit alles is geluk, ensovoorts.
Wie gaan hul werk verloor?
En my laaste storie is dat almal altyd vra wat oor 50 jaar gaan gebeur: ons gaan almal dood, daar sal werkloosheid vir bemarkers wees... Hier is bemarkers wat bekommerd is oor werkloosheid, of hoe? Oor die algemeen hoef jy nie bekommerd te wees nie, want enige hoogs gekwalifiseerde persoon sal nie sy werk verloor nie.
Maak nie saak watter algoritmes geskep word nie, al kom die masjien hoe naby aan wat ons hier het (wys na sy kop), as dit vinnig genoeg ontwikkel, sal sulke mense nooit ledig gelaat word nie, want iemand sal hierdie kreatiewe dinge moet skep doen. Ja, daar is allerhande "gans" wat prente teken wat soos mense lyk en musiek skep, maar dit is steeds onwaarskynlik dat mense in hierdie area ooit hul werk sal verloor.
Ek het alles met die storie, so jy kan vrae vra as jy meer het. Dankie.
moderator: – Vriende, ons beweeg nou aan na die “Vraag en Antwoord”-blok. Jy steek jou hand op - Ek kom na jou toe.
Vraag uit die gehoor (XNUMX): – Vraag oor die “swart boks”. Hulle het gesê dit is moontlik om spesifiek te verstaan hoekom so en so 'n resultaat vir so en so 'n gebruiker verkry is. Is dit 'n soort algoritmes, of moet dit elke keer vir elke model ad hoc ontleed word (skrywer se nota: "spesiaal hiervoor" - 'n Latynse fraseologiese eenheid)? Of is daar gereedgemaakte vir 'n soort neurale netwerk wat, rofweg gesproke, besigheidsin kan maak?
O: – Hier moet jy die volgende verstaan: daar is 'n groot aantal take in masjienleer. Daar is byvoorbeeld 'n taak - regressie. Vir regressie is geen neurale netwerke hoegenaamd nodig nie. Alles is eenvoudig: jy het verskeie aanwysers, jy moet die volgende bereken. Daar is take waar dit nodig is om na iets soos diep leer te gryp. Inderdaad, in diep leer is dit moeilik om betroubaar te verstaan watter gewigte aan watter neurone toegeken is, maar wetlik is al wat jy nodig het om te verstaan watter data by die inset was en hoe dit by die uitset afgespeel het. Dit is wetlik genoeg om so 'n besluit te patenteer en dit is genoeg om te verstaan op grond waarvan die storie gemaak is.
Dit is nie asof jy na die webwerf gegaan het en 'n soort banier gewys is omdat jy twee maande gelede 'n foto met rooi hare op Instagram geneem het nie. As die ontwikkelaar nie die versameling van hierdie data en die merk van haarkleur in hierdie model insluit nie, sal dit nie uit die niet kom nie.
Hoe om die resultate van masjienleerstelsels te verkoop?
З: - Dit is net 'n vraag van wat: presies hoe om te verduidelik, hoe om te verkoop aan iemand wat nie masjienleer verstaan nie. Ek wil sê: my model lei duidelik van haarkleur tot... wel, haarkleur verander... Is dit moontlik of nie?
O: - Miskien ja. Maar uit 'n verkoopsoogpunt sal die enigste skema werk: jy het 'n advertensieveldtog, ons vervang die gehoor met die een wat deur die masjien gegenereer word - en jy sien net die resultaat. Dit is ongelukkig die enigste manier om die kliënt betroubaar te oortuig dat so 'n storie werk, want daar is baie oplossings op die mark wat eens geïmplementeer is en nie gewerk het nie.
Oor die skep van 'n virtuele persoonlikheid
З: - Hallo. Dankie vir die lesing. Die vraag is: watter kans het 'n persoon, wat om een of ander rede nie die leiding van masjienleer wil volg nie, om vir homself 'n virtuele persoonlikheid te skep wat radikaal verskil van sy eie persoonlikheid, deur interaksie met die koppelvlak of vir sommige ander rede?
O: - Daar is 'n klomp verskillende plugins wat spesifiek handel oor ewekansige gedrag. Daar is 'n cool ding - Ghostery, wat jou na my mening amper heeltemal wegsteek vir 'n klomp verskillende spoorsnyers wat dan nie hierdie inligting kan opneem nie. Maar eintlik is al wat jy nou nodig het 'n geslote profiel op sosiale netwerke sodat niemand, geen bose skrapers, enigiets daar kan versamel nie. Dit is waarskynlik beter om 'n soort uitbreiding te installeer of self iets te skryf.
Jy sien, die konsep hier is dat wetlik, byvoorbeeld, persoonlike data verwys na data waardeur jy geïdentifiseer kan word, en die wet gee as voorbeeld jou adres van woonplek, ouderdom, ensovoorts. Deesdae is daar 'n ontelbare hoeveelheid data waarmee jy uitgeken kan word: dieselfde sleutelbord-handskrif, dieselfde pers, die digitale handtekening van die blaaier... Vroeër of later maak 'n persoon 'n fout. Hy kan iewers in 'n "kafee" wees deur "Thor" te gebruik, maar op die ou end, op 'n mooi oomblik, sal óf die VPN vergeet om aan te skakel, óf iets anders, en op daardie oomblik kan hy geïdentifiseer word. Die maklikste manier is dus om 'n privaat rekening te maak en 'n uitbreiding te installeer.
Die mark beweeg na die punt waar jy net een knoppie hoef te druk om resultate te kry.
З: - Dankie vir die storie. Soos altyd, altyd baie interessant (ek volg jou). Die vraag is: watter vordering is daar in terme van die skep van stelsels wat positief is vir gebruikers, aanbevelingstelsels? Jy het gesê dat jy op 'n tyd aan 'n aanbevelingstelsel gewerk het om 'n seksmaat, 'n vriend in die lewe te vind (of musiek waarvan 'n persoon moontlik kan hou)... Hoe belowend is dit alles, en hoe sien jy die ontwikkeling daarvan vanaf die oogpunt van die skep van stelsels wat mense nodig het?
O: – Oor die algemeen beweeg die mark na die punt waar mense een knoppie moet druk en dadelik moet kry wat hulle nodig het. Wat my ervaring met die skep van afspraaktoepassings betref (terloops, ons sal dit aan die einde van die jaar weer bekendstel), benewens die feit dat 65% getroude mans was, was die moeilikste aanbevelingsprobleem dat 'n persoon verskeie modelle aangebied is aan die begin van die aansoek - "Vriendskap", "Seks", "Seksvriendskap" en "Besigheid". Mense het nie gekies wat hulle nodig gehad het nie. Mans het gekom en "Liefde" gekies, maar in werklikheid het hulle naaktheid na almal gegooi, ensovoorts.
Die probleem was om 'n persoon te identifiseer wat nie by een van hierdie modelle pas nie, en hom op een of ander manier glad te neem en in die ander rigting te beweeg. Weens die klein hoeveelheid data is dit baie moeilik om te bepaal of dit 'n fout in die voorspellingsalgoritme is, en of 'n persoon nie in sy kategorie is nie. Dit is dieselfde met musiek: daar is nou baie min werklik waardige algoritmes wat musiek goed kan "facast". Miskien "Yandex.Music". Sommige mense dink die Yandex.Music-algoritme is sleg. Ek hou byvoorbeeld van haar. Ek persoonlik hou byvoorbeeld nie van die YouTube-musiekalgoritme ensovoorts nie.
Daar is natuurlik 'n paar subtiliteite - alles is gekoppel aan lisensies... Maar in werklikheid is die vraag na sulke stelsels redelik hoog. Op 'n tyd was die Retail Rocket-maatskappy bekend, wat betrokke was by die implementering van aanbevelingstelsels, maar nou vaar dit op een of ander manier nie baie goed nie - blykbaar omdat hulle lank nie hul algoritmes ontwikkel het nie. Alles gaan hierheen – tot die punt dat ons ingaan en sonder om iets te druk, kry wat ons nodig het (en heeltemal dom word, want ons vermoë om te kies het heeltemal verdwyn).
Beïnvloed bemarking
З: - Hallo. My naam is Konstantin. Ek wil graag 'n vraag oor invloedbemarking opper. Ken jy enige stelsels wat 'n besigheid toelaat om 'n geskikte blogger vir die besigheid te kies op grond van sommige statistiese data ensovoorts? En op watter gronde word dit gedoen?
O: – Ja, ek begin van ver af en sê dadelik dat die probleem met al hierdie tegnologieë is dat al hierdie kunsmatige intelligensie in bemarking nou soos 'n koordloper is: aan die linkerkant is daar groot maatskappye wat baie geld het, en in alles sal in elk geval effektief wees vir hulle werk omdat hul advertensieveldtogte bloot op sienings gemik is; aan die ander kant is daar baie klein besighede waarvoor dit nie sal werk nie, want hulle het baie data. Tot dusver is die toepaslikheid van hierdie verhale iewers in die middel.
Wanneer daar reeds goeie begrotings is, en die taak is om hierdie begrotings korrek te verwerk (en in beginsel is daar reeds heelwat data) ... ken ek 'n paar dienste, iets soos Getblogger, wat blykbaar algoritmes het. Om eerlik te wees, ek het nie hierdie algoritmes bestudeer nie. Ek kan jou vertel watter benadering ons gebruik om meningsleiers te vind wanneer ons 'n geskenk aan sommige ma's moet gee.
Ons gebruik 'n maatstaf genaamd Inhoudverspreidingstyd. Dit werk so: jy neem 'n persoon wie se gehoor jy ontleed, en jy moet stelselmatig (byvoorbeeld een keer elke 5 minute) inligting oor elke plasing insamel, wie daarvan gehou het, daarop kommentaar gelewer het, ensovoorts. Op hierdie manier kan jy verstaan op watter tydstip elke persoon in jou gehoor interaksie gehad het met jou inhoud. Herhaal hierdie bewerking vir elke verteenwoordiger van sy gehoor, en dus, met behulp van die maatstaf van die gemiddelde tyd van inhoudverspreiding, kan dit byvoorbeeld in 'n groot netwerkgrafiek van hierdie mense ingekleur word en hierdie maatstaf gebruik om groepe te bou.
Dit werk nogal goed as ons byvoorbeeld 15 moeders wil vind wat hul openbare mening op een of ander woman.ru handhaaf. Maar dit is 'n taamlik komplekse tegniese implementering (hoewel dit suiwer teoreties in Python gedoen kan word). Die slotsom is dat die probleem met invloedbemarking in groot advertensie-agentskappe is dat hulle groot, cool, duur bloggers nodig het wat nie vir kak werk nie. Nou, 'n motorhandelsmerk wil een of ander produk verkoop deur een of ander meningsleier - hulle moet 'n motorblogger as 'n laaste uitweg gebruik, want hul gehoor het óf reeds 'n motor gekoop, óf weet presies watter soort motor hulle wil hê, sit net en kyk na cool karre. Hier is dit belangrik om nie die ontleding van die gehoor van die persoon self te mis nie.
Bemarking bots
З: – Sê my, hoeveel beïnvloed bots op sosiale netwerke die versameling van inligting en die kwaliteit daarvan?
O: - Dit is so 'n interessante ding met bots. Goedkoop bots is redelik maklik om te identifiseer - hulle het óf dieselfde inhoud, óf hulle is vriende met mekaar, óf hulle is in dieselfde netwerk. Daar is ook benaderings om komplekse bots te hanteer. Of vra jy die probleem hoe om 'n persoon aan sy vals te koppel?
З: – Hoe hoë gehalte inligting sal die uitset met al hierdie gemors wees?
O: – Hier werk dit so: as gevolg van die feit dat daar 'n groot hoeveelheid data is (byvoorbeeld vir 'n soort bemarkingsnavorsing), kan al hierdie riffels eenvoudig uitgegooi word. Dit wil sê, dit is beter om 'n bietjie meer regte mense uit te gooi as om bots vas te vang, want dit is nutteloos vir hulle om enige advertensies te wys. Maar as jy statistieke insamel, byvoorbeeld interaksies met baniere of aanbevelingstelsels, kan sulke rekeninge uitgegooi word.
Nou op sosiale netwerke is daar ongeveer ses persent van virtuele karakters of bloot verlate bladsye of introverte, wie algoritmes "pas" as bots. Wat die koppeling van 'n persoon aan sy vals betref, is alles ook hier gekoppel aan die feit dat die persoon vroeër of later 'n fout sal maak, en die ding is dat die gedragsmodel dieselfde is - beide sy regte rekening en sy vals. Vroeër of later sal hulle dieselfde inhoud of iets anders kyk.
Hier kom dit alles nie neer op die persentasie foute nie, maar op die hoeveelheid tyd wat nodig is om 'n persoon betroubaar te identifiseer. Vir iemand wat saam met hul Instagram woon, kom hierdie tyd vir betroubare identifikasie op vyf minute neer. Vir sommige – met ses tot agt maande.
Aan wie en hoe om data te verkoop?
З: - Hallo. Ek stel belang om te weet hoe data tussen maatskappye verkoop word? Ek het byvoorbeeld 'n toepassing waarin jy (aan die ontwikkelaar) kan uitvind waarheen 'n persoon gaan, na watter winkels hy gaan, en hoeveel geld hy daar spandeer. En ek stel belang om te weet hoe, kom ons sê, ek data oor my gehoor aan hierdie winkels kan verkoop of my data in een groot databasis kan plaas en daarvoor betaal word?
O: – Wat die verkoop van data direk aan iemand betref, was jy en al die ander voor OFD – fiskale data-operateurs, wat hulself slinks gebou het tussen die oordrag van tjeks en die Belastingdiens en nou probeer om data aan almal te verkoop. Inderdaad, hulle het eintlik die hele mobiele analise-mark in duie gestort. Trouens, jy kan jou toepassing insluit, byvoorbeeld die Facebook-pixel, sy DMP-stelsel; gebruik dan hierdie gehoor om te verkoop. Byvoorbeeld, die "Mag teiken"-pixel. Ek weet net nie watter soort gehoor jy het nie, jy moet verstaan. Maar u kan in elk geval in Yandex of My Target integreer, wat die grootste DMP-stelsels is.
Dit is nogal 'n interessante storie. Die enigste probleem is dat jy hulle al die verkeer sal gee, en hulle, as uitruilings, sal die monetisering van hierdie verkeer op hulself neem. Hulle vertel jou dalk of mag nie dat 10 mense jou gehoor gebruik het nie. Daarom bou jy jou eie advertensienetwerk, of jy gee jou oor aan groot DMP's.
Wie sal wen - die kunstenaar of die tegniek?
З: – 'n Vraag wat effens ver van die tegniese deel is. Daar is gesê oor die vrese van bemarkers oor die komende massa-werkloosheid. Is daar een of ander mededingende stryd tussen kreatiewe bemarking (hierdie ouens wat vorendag gekom het met hoenderreklame, Volkswagen-reklame, blykbaar) en diegene wat by Big Data betrokke is (wat sê: nou sal ons net al die data insamel en doelgerigte advertensies aan almal)? As 'n persoon wat direk betrokke is, wat is jou mening oor wie gaan wen - 'n kunstenaar, 'n tegnikus, of sal daar 'n soort sinergistiese effek wees?
O: – Luister, wel, hulle werk saam. Ingenieurs kom nie met kreatiwiteit vorendag nie. Diegene wat kreatief is, bedink nie 'n gehoor nie. Hier is een of ander multidissiplinêre storie. Die werklike probleme is nou vir diegene wat sit en knoppies druk, vir diegene wat die "monkey job" doen, wat elke dag dieselfde ding druk - dit is die mense wat sal verdwyn.
Maar diegene wat die data ontleed, sal natuurlik bly, maar iemand moet hierdie data verwerk. Iemand sal met hierdie prentjies vorendag moet kom, dit moet teken. 'n Masjien kan nie met sulke kreatiwiteit vorendag kom nie! Dit is totale waansin! Of soos byvoorbeeld die virale advertering van Carprice, wat terloops baie goed gewerk het. Onthou, daar was hierdie een op YouTube: "Verkoop dit teen Carprice," absoluut mal. Natuurlik sal geen neurale netwerk so 'n storie genereer nie.
Oor die algemeen is ek 'n voorstander van die feit dat dit nie mense is wat hul werk gaan verloor nie, maar hulle sal 'n bietjie meer vrye tyd hê, en hulle sal hierdie vrye tyd aan selfonderrig kan spandeer.
Primitiewe advertensies sal uitsterf
З: - Oor die algemeen is die advertensies wat gewys word, die baniere - in die algemeen, selfs verkoopstekste is nie daar geskryf nie: "Jy het vensters nodig - vat dit!", "Jy het iets anders nodig - vat dit!", dit wil sê, daar is glad nie kreatiwiteit daar nie.
O: – Sulke advertensies sal natuurlik vroeër of later uitsterf. Dit sal nie soseer uitsterf as gevolg van die ontwikkeling van tegnologie nie, maar as gevolg van die ontwikkeling van jou en my.
Dit is beter om die relevante met die irrelevante te meng
З: - Ek is hier! Ek het 'n vraag oor die eksperiment wat jy gesê het nie vir jou uitgewerk het nie (met die aanbevelingstelsel). Na jou mening, is die probleem wat daar geteken is, hoekom word dit aanbeveel, of is dit dat alles wat die gebruiker gesien het vir hom relevant gelyk het? Omdat ek 'n eksperiment vir moeders gelees het, en daar was nog nie soveel data nie, en daar was nie soveel data van die internet nie, was daar net data van 'n kruidenierswinkel wat swangerskap voorspel het (dat hulle moeders sou wees). En toe hulle 'n verskeidenheid produkte vir verwagtende ma's wys, was ma's verskrik dat hulle voor enige amptelike dinge daarvan uitgevind het. En dit het nie gewerk nie. En om hierdie probleem op te los, het hulle doelbewus relevante produkte met iets heeltemal irrelevant gemeng.
O: “Ons het spesifiek mense gewys op die basis waarop die aanbevelings gemaak is om hul terugvoer te verstaan. Eintlik is dit waar die konsep gebore is dat mense nie vertel hoef te word dat dit 'n paar super-relevante produkte vir hom is nie.
Ja, terloops, daar is 'n benadering om hulle met irrelevante te meng. Maar daar is die teenoorgestelde ding: soms kom mense in en interaksie met hierdie irrelevante produk - ewekansige uitskieters kom voor, modelle breek en dinge raak selfs meer ingewikkeld. Maar dit bestaan eintlik. Boonop, baie maatskappye, as hulle weet dat iemand hul data verwerk (iemand kan sulke uitset van hulle steel), meng dit soms deurmekaar sodat hulle later kan bewys dat jy nie die data uit sy aanbevelingstelsel geneem het nie, maar van die sogenaamde Yandex.Market.
Advertensieblokkeerders en blaaiersekuriteit
З: - Hallo. Jy het Ghostery en Adblock genoem. Kan jy ons vertel hoe doeltreffend sulke spoorsnyers oor die algemeen is (miskien gebaseer op statistieke)? En het jy enige bestellings van maatskappye gehad: hulle sê, maak seker dat ons advertensies nie deur Adblock gesluit kan word nie.
O: – Ons kontak nie direk met advertensieplatforms nie – juis sodat hulle nie vra om hul advertensies vir almal sigbaar te maak nie. Ek gebruik persoonlik Ghostery - ek dink dit is 'n baie oulike uitbreiding. Nou veg alle blaaiers vir privaatheid: Mozilla het 'n klomp allerhande opdaterings vrygestel, Google Chrome is nou superveilig. Hulle blokkeer almal alles wat hulle kan. "Safari" het selfs "Gyroscope" by verstek afgeskakel.
En hierdie neiging is natuurlik goed (nie vir diegene wat data insamel nie, hoewel hulle ook daaruit gekom het), want mense het eers koekies geblokkeer. Almal wat advertensienetwerke besit het, het so 'n wonderlike tegnologie soos blaaiervingerafdrukke onthou - dit is algoritmes wat 60 verskillende parameters ontvang (skermresolusie, weergawe, geïnstalleerde lettertipes) en op grond daarvan bereken hulle 'n unieke "ID". Kom ons gaan hiernatoe. En blaaiers het hiermee begin sukkel. Oor die algemeen sal dit 'n eindelose stryd van die titane wees.
Die nuutste ontwikkelaar Mozilla is redelik veilig. Dit spaar feitlik geen koekies nie en stel 'n kort leeftyd. Veral as jy "Incognito" aanskakel, sal niemand jou glad vind nie. Die vraag is dat dit ongerieflik sal wees om wagwoorde in alle dienste in te voer.
Waar werk psigotipering en fisionomie en nie werk nie?
З: – Arthur, baie dankie vir die lesing. Ek geniet dit ook om jou lesings op YouTube te volg. Jy het genoem dat bemarkers toenemend psigotipering en fisionomie gebruik. My vraag is: in watter handelsmerkkategorieë werk dit? My oortuiging is dat dit net geskik is vir FMCG. Byvoorbeeld, die keuse van 'n motor is...
O: – Ek kan aflaai waar dit presies werk. Dit werk in allerhande stories soos "Amediateka", TV-reekse, films en so meer. Dit werk goed in banke en bankprodukte, as dit nie die premiumsegment is nie, maar allerhande studentekaarte, paaiementplanne – daardie soort dinge. Dit werk regtig baie goed in FMCG en allerhande iPhones, laaiers, al hierdie kak. Dit werk goed in "ma en pop" produkte. Alhoewel ek weet dat in visvang (daar is so 'n onderwerp)... Daar was verskeie kere gevalle met vissermanne - hulle kan nooit betroubaar gesegmenteer word nie. Ek weet nie hoekom nie. Een of ander statistiese fout.
Dit werk nie goed met motoriste, met juweliersware, of met sommige huishoudelike items nie. Trouens, dit werk nie goed met dinge waaroor mense nooit op sosiale media sal skryf nie – jy kan dit so nagaan. Konvensioneel, met die aankoop van 'n wasmasjien: hier is hoe om te verstaan wie 'n wasmasjien het en wie nie? Dit lyk of almal dit het. Jy kan OFD-data gebruik - sien wie wat gekoop het met behulp van kwitansies, en pas hierdie mense met behulp van kwitansies. Maar om die waarheid te sê, daar is dinge waaroor jy nooit sal praat nie, byvoorbeeld op Instagram - dit is moeilik om met sulke dinge te werk.
Masjiene herken truuks as statistiese vulsel.
З: – Ek het 'n vraag oor teiken. Is dit moontlik (of bestaan hulle skielik) van 'n voorwaardelike willekeurige karakter wat homself in alles weerspreek: eers Google "die beste gimnasiums", en dan Google hy "10 maniere om niks te doen"? En so is dit in alles. Kan teiken op hoogte bly van iets wat homself weerspreek?
O: – Die enigste vraag hier is dit: as jy Google al 2 jaar gebruik, alles vertel wat jy kan oor jouself, en nou vir jouself 'n inprop installeer wat soortgelyke ewekansige navrae sal skryf, dan sal jy natuurlik uit die statistieke kan verstaan – wat jy nou doen is 'n statistiese uitskieter, en dit is alles 'n kwessie van uitsif. As jy wil, registreer 'n nuwe rekening, maar die volume van advertensies sal nie verander nie. Sy sal net vreemd raak. Alhoewel sy steeds vreemd is.
Sommige advertensies 🙂
Dankie dat jy by ons gebly het. Hou jy van ons artikels? Wil jy meer interessante inhoud sien? Ondersteun ons deur 'n bestelling te plaas of by vriende aan te beveel, , 'n unieke analoog van intreevlakbedieners, wat deur ons vir jou uitgevind is: (beskikbaar met RAID1 en RAID10, tot 24 kerne en tot 40 GB DDR4).
Dell R730xd 2x goedkoper in Equinix Tier IV-datasentrum in Amsterdam? Net hier in Nederland! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - vanaf $99! Lees van
Bron: will.com