Artur Khachuyan هو متخصص روسي معروف في مجال البيانات الضخمة ، وهو مؤسس Social Data Hub (الآن Tazeros Global). شريك في المدرسة العليا للاقتصاد. أعد وقدم بالاشتراك مع المدرسة العليا للاقتصاد مشروع قانون بشأن البيانات الضخمة في مجلس الاتحاد. وتحدث في معهد كوري في باريس ، جامعة ولاية سانت بطرسبرغ ، الجامعة الفيدرالية التابعة لحكومة الاتحاد الروسي ، في ريد أبل ، الدولية OpenDataDay ، RIW 2016 ، AlfaFuturePeople.
تم تسجيل المحاضرة في مهرجان Geek Picnic في الهواء الطلق في موسكو عام 2019.
أرتور خاشويان (يُشار إليه فيما بعد - هـ): - إذا كان من عدد كبير من الصناعات - من الطب ، من البناء ، من شيء ما ، من شيء ما ، لاختيار مكان استخدام تقنية البيانات الضخمة ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق في أغلب الأحيان ، فمن المحتمل أن يكون هذا تسويقًا. لأنه على مدى السنوات الثلاث الماضية أو نحو ذلك ، أصبح كل ما يحيط بنا في نوع ما من الاتصالات الإعلانية مرتبطًا بدقة بتحليل البيانات وعلى وجه التحديد بما يمكن تسميته بالذكاء الاصطناعي. لذلك ، سأخبركم اليوم عن هذا من قصة بعيدة جدًا ...
إذا تخيلت الذكاء الاصطناعي ، كيف يبدو ، فمن المحتمل أنه شيء من هذا القبيل. الصورة الغريبة هي إحدى الشبكات العصبية التي كتبتها قبل عام للعثور على اعتماد ما يفعله كلبي - كم مرة يحتاج إلى أن يصبح كبيرًا وصغيرًا ومقدار ذلك يعتمد بشكل عام على مقدار ما يأكله أو لا. هذه مزحة حول كيف يمكن تخيل الذكاء الاصطناعي.
لكن مع ذلك ، دعنا نفكر في كيفية عمل كل شيء في الاتصالات الإعلانية. هناك ثلاثة اتجاهات لكيفية تفاعل الخوارزميات الحديثة في الإعلان والتسويق معنا. من الواضح أن القصة الأولى تهدف إلى اكتساب واستخراج معرفة إضافية عنك وعني ، ثم استخدامها لأغراض جيدة وليست جيدة ؛ إضفاء الطابع الشخصي على النهج لكل شخص محدد ؛ بطبيعة الحال ، بعد ذلك ، لتشكيل طلب معين من أجل تنفيذ الإجراء الرئيسي المستهدف وتنفيذ عملية بيع معينة.
التكنولوجيا تحاول حل مشكلة الاتصال الفعال
إذا أخبرتك أن تفكر فيما هو مشترك بين "Pornhub" و "M. فيديو ما رأيك؟
تعليقات من الجمهور (فيما يلي - Z): - التلفزيونات ، الجمهور.
أوه: - مفهومي هو أن هذين المكانين يأتي فيهما الناس لنوع معين من الخدمة ، أو لنسميها - لنوع معين من السلع. وهذا الجمهور مختلف في أنه لا يريد إخبار البائع بأي شيء. تريد أن تأتي وتحصل على ما يثير اهتمامها بشكل صريح أو ضمني. بطبيعة الحال ، لا أحد يأتي إلى م. فيديو ، لا يريد التواصل مع أي بائع ، لا يريد أن يفهم ، لا يريد أن يجيب على أي من أسئلتهم.
هذا هو المكان الذي تأتي منه القصة الأولى.
عندما ظهرت تقنيات الحصول على معرفة إضافية من أجل عدم التواصل بطريقة ما مع شخص ما. كلنا نحب ذلك عندما نتصل بالبنك ، ويقول لنا البنك: "مرحبًا. أليكسي ، أنت عميل VIP. الآن سيتحدث إليكم أحد كبار المديرين ". أتيت إلى هذا البنك وهناك بالفعل مدير فريد يمكنه التحدث إليك. لسوء الحظ أو لحسن الحظ ، لم تكتشف أي شركة حتى الآن كيفية تعيين ألف مدير شخصي لألف عميل ؛ وبما أن معظم هؤلاء الأشخاص متصلون الآن بالإنترنت ، فإن المهمة تكمن في فهم نوع هذا الشخص وكيفية التواصل معه بشكل صحيح قبل أن يأتي إلى أي مصدر إعلاني. وهكذا ، في الواقع ، ظهرت تقنيات تحاول حل هذه المشكلة.
التنقيب عن البيانات هو النفط الجديد
تخيل أنك صاحب كشك لبيع الزهور. ثلاثة أشخاص يأتون إليك. الأول يقف لفترة طويلة جدًا ، ويتردد ، ويحاول التحدث إليك ، ويأخذ نوعًا من الباقة - تغادر لتغليفها ، وتخرج للقيام بشيء ما هناك ؛ يهرب من الكشك بهذه الباقة - لقد خسرت ثلاثة آلاف روبل. لماذا حصل هذا؟ أنت لا تعرف شيئًا عن هذا الرجل: لا تعرف تاريخ اعتقاله في وزارة الداخلية ، ولا تعرف أنه مصاب بهوس السرقة ، مسجل في مستوصف للأمراض النفسية. لماذا؟ لأنك رأيته لأول مرة ولست محلل سلوكي.
شخص آخر قادم ... فيتالي. يتفهم فيتالي أيضًا لوقت طويل جدًا ، كما يقول ، - حسنًا ، هنا ، أحتاج هذا ، ذاك ، ذاك. وقلت له - زهور لأمي ، أليس كذلك؟ وبيع له باقة زهور.
المفهوم هنا هو العثور على بيانات كافية لفهم ما يحتاجه هذا الشخص. فكر الجميع على الفور في نوع من شبكات الإعلان وما إلى ذلك ...
ربما سمع الجميع العبارة الغبية أن "البيانات هي النفط الجديد"؟ بالتأكيد سمع الجميع. في الواقع ، تعلم الناس جمع البيانات منذ وقت طويل ، لكن استخراج البيانات من هذه البيانات هو المهمة التي يحاول الذكاء الاصطناعي في التسويق ، أو نوع من الخوارزميات الإحصائية ، حلها الآن. لماذا؟ لأنه إذا تحدثت إلى شخص ما ، فيمكنه أن يعطيك إجابة صحيحة أو غير صحيحة أو ملونة بطريقة ما. النكتة التي أقولها للطلاب - ما الفرق بين الاستطلاعات والإحصاءات - سأقول لكم في شكل حكاية:
لذلك ، في قريتين ، قرروا إجراء دراسة حول متوسط طول كرامة الرجل. لذلك ، في القرية الأولى ، Villaribo ، يبلغ متوسط الطول 15 سم ، في قرية Villabaggio - 25. هل تعرف لماذا؟ لأنه في القرية الأولى تم أخذ القياسات ، وفي الثانية - مسح.
صناعة الإباحية هي الرائد في أنظمة التوصية
هذا هو السبب في أن النهج الحديث هو تحليل جميع الأشخاص دون استثناء ، حتى لو كانوا أقل بقليل من 100٪ ، لكن هؤلاء هم الأشخاص الذين لا يحتاجون إلى أن يُسألوا ، فلا يحتاجون إلى النظر إليهم. يكفي تحليل ما يسمى الآن بالبصمة الرقمية لفهم ما يحتاجه هذا الشخص ، وكيفية التحدث معه بشكل صحيح ، وكيفية توليد الطلب بشكل صحيح من حوله. من ناحية ، هذه آلة طائشة (لكننا جميعًا نعرف ذلك جيدًا) ؛ لا نريد التواصل مع أشخاص من "م. فيديو "، وأكثر من ذلك ، من خلال الوصول إلى موارد مثل Pornhub ، نريد الحصول على ما نحتاجه بالضبط.
لماذا أتحدث دائمًا عن Pornhub؟ لأن صناعة البالغين هي أول من يأتي بتحليل مثل هذه التقنيات ، لإدخال مثل هذه التقنيات ، لتحليل البيانات. إذا كنت تأخذ المكتبات الثلاث الأكثر شيوعًا في هذه المنطقة (على سبيل المثال ، TensorFlow أو Pandas لـ "python" ، لمعالجة ملفات csv ، وما إلى ذلك) ، إذا فتحت على Github ، باستخدام "google" قصير ، فكل هذه الأسماء العثور على اثنين من الأشخاص ، الذين عملوا أو يعملون حاليًا في شركة Pornhub ، وأول من شارك في إدخال أنظمة التوصية هناك. بشكل عام ، هذه القصة متقدمة جدًا ، وتوضح مدى تقدم هذا الجمهور ، ومدى تقدم هذه الشركة.
ثلاثة مستويات لتحديد الهوية
يوجد حول الشخص مجموعة ضخمة من البيانات التي يمكن التعرف عليها. عادةً ما أقسم هذا رسميًا إلى ثلاثة مستويات ، أعمق وأعمق. بطبيعة الحال ، تمتلك الشركة بياناتها الخاصة.
إذا كنا ، على سبيل المثال ، نتحدث عن بناء نظام توصية ، فإن المستوى الأول هو البيانات الموجودة في المتجر نفسه (سجل الشراء ، جميع أنواع المعاملات ، كيف تفاعل الشخص مع الواجهة).
ثم هناك مستوى (الأكبر نسبيًا) - وهذا ما يسمى بالمصادر المفتوحة. لا تعتقد أنني أحثك على تحليل الشبكات الاجتماعية ، لكن في الواقع ما هو موجود في المصادر المفتوحة يفتح مجموعة ضخمة من البيانات التي يمكنك قولها عن شخص ما ، والتعلم ، والتعلم.
والجزء الثالث الكبير هو بيئة هذا الشخص نفسه. نعم ، هناك رأي مفاده أنه إذا لم يكن الشخص على الشبكات الاجتماعية ، فلا توجد بيانات عنه (ربما تعلم بالفعل أن هذا ليس كذلك) ، ولكن الشيء الأكثر أهمية هو أن البيانات التي يمتلكها الشخص في ملفه الشخصي (أو في بعض التطبيقات) هي فقط 40٪ من المعرفة التي يمكن الحصول عليها حول هذا الموضوع. يتم الحصول على بقية المعلومات من بيئته. تأخذ عبارة "أخبرني من هو صديقك ، وسأخبرك من أنت" معنى جديدًا في القرن الحادي والعشرين ، لأنه يمكن الحصول على قدر هائل من البيانات حول هذا الشخص.
إذا تحدثنا عن كثب إلى الاتصالات الإعلانية ، فإن الحصول على الاتصالات الإعلانية ليس من الإعلانات ، ولكن من بعض أصدقائك أو معارفك أو الأشخاص الذين تم التحقق منهم بطريقة ما هي ميزة رائعة جدًا يستخدمها الكثير من المسوقين. عندما تحصل فجأة على رمز ترويجي مجاني لبعض التطبيقات ، فإنك تنشر منشورًا عنه وبالتالي تجذب جمهورًا جديدًا. في الواقع ، لم يتم اختيار هذا الرمز الترويجي لـ "Yandex.Taxi" الشرطي على الإطلاق بشكل عشوائي ، ولكن لهذا الغرض ، تم تحليل كمية هائلة من البيانات حول قدرتك على جذب جمهور جديد والتفاعل معه بطريقة ما.
حتى أنهم يحللون سلوك أبطال المسلسل
سأريكم ثلاث صور وقلوا لي ما الفرق بينهم.
هذا:
هذا:
و هذه:
ما الفرق بينهم؟ كل شيء بسيط هنا. كما هو الحال في ميكانيكا الكم ، في هذه الحالة ، تم تشكيل هذا الإبداع من قبل المراقب. أي أن الاختلاف في نفس الحملة الإعلانية ، التي تجريها نفس العلامة التجارية في نفس الوقت ، يكون فقط في من شاهد هذا التصميم. شخصيا ، عندما أذهب إلى Amediateka ، لا يزالون يظهرون Khal Drogo. لا أعرف ما تعتقده Amediateka بشأن تفضيلاتي ، ولكن لسبب ما يحدث هذا على هذا النحو.
ما يسمى الآن بالاتصالات الشخصية هو القصة الأكثر شيوعًا لجذب الجمهور والتفاعل معه بالطريقة الصحيحة. إذا حددنا في المرحلة الأولى أشخاصًا يستخدمون بيانات من علامتنا التجارية الخاصة ، وبيانات من مصادر مفتوحة ، وعلى سبيل المثال ، بيانات من بيئة هذا الشخص ، بعد تحليله ، يمكننا فهم من هو ، وكيفية التحدث معه بشكل صحيح و والاهم ما هي اللغة التي تتحدث معه.
هنا ، وصلت التكنولوجيا بعيدًا لدرجة أن أبطال المسلسل الذي يشاهده الناس يتم تحليلهم الآن. هذا يعني أنك تحب المسلسل - تتم مشاهدة [الإعجابات] ومشاهدتها ومن تفاعلت معهم هناك ، من أجل فهم الشخص المناسب لك للتفاعل معه. يبدو الأمر وكأنه مجرد هراء ، ولكن من أجل الاهتمام ، جرب أحد الموارد - يرى أشخاص مختلفون تصميمات مختلفة (من أجل التفاعل معهم بشكل صحيح).
لا توجد وسيلة إعلام حديثة واحدة أو أي نوع من مصادر الفيديو تعرض لك نوعًا من الأخبار فقط. انتقل إلى الوسائط - يتم تحميل عدد كبير من الخوارزميات التي تحدد هويتك ، وتفهم جميع أنشطتك السابقة ، وتتصل بالنموذج الرياضي ، ثم تظهر لك شيئًا ما. في هذه الحالة ، هذه قصة غريبة.
كيف يتم تحديد الاحتياجات؟ القياس النفسي. علم الفراسة
هناك العديد من الأساليب (الحقيقية) لتحديد الاحتياجات الحقيقية للشخص وكيفية التواصل معه بشكل صحيح. هناك العديد من الأساليب ، يقرر الجميع بشكل مختلف ، ومن المستحيل تحديد أيهما جيد ، وما هو سيئ. يبدو أن أهمها يعرف كل شيء.
القياس النفسي. بعد قصة Cambridge Analytics ، استغرق الأمر نوعًا من الصدمة ، في رأيي ، نوعًا ما ، لأن كل شركة سياسية ثانية تأتي الآن وتقول: "أوه ، هل يمكنك أن تفعلني كما فعل ترامب؟ أريد أيضًا الفوز ، وما إلى ذلك ". في الواقع ، بالطبع ، هذا هراء بالنسبة لوقائعنا ، على سبيل المثال ، الانتخابات السياسية. لكن يتم استخدام ثلاثة نماذج لتحديد الأنماط النفسية:
- الأول يعتمد على المحتوى الذي تستهلكه - على الكلمات التي تكتبها ، وعلى بعض المعلومات التي تعجبك ، ومقاطع الفيديو ، وما إلى ذلك ؛
- والثاني مرتبط بكيفية تفاعلك مع واجهة الويب ، وكيف تكتب ، وما هي الأزرار التي تضغط عليها - في الواقع ، هناك شركات كاملة يمكنها تحديد ما يسمى الآن بالأنماط النفسية عن طريق الكتابة اليدوية للوحة المفاتيح.
- أنا لست متخصصًا في علم النفس ، ولا أفهم جيدًا كيف يعمل ، ولكن من وجهة نظر الاتصالات الإعلانية ، فإن الجماهير المقسمة إلى هذه الشرائح تعمل بشكل جيد للغاية ، لأن شخصًا ما يحتاج إلى عرض شاشة حمراء مع الأزرق امرأة ، شخص ما يحتاج إلى أن يراها خلفية زرقاء داكنة مع نوع من التجريد ويعمل بشكل رائع للغاية. في بعض المستويات المنخفضة - لدرجة أن الشخص لا يفكر في الأمر. الآن ما هي المشكلة الرئيسية في سوق الإعلان؟ الجميع عملاء استخبارات ، الجميع يختبئون ، كل شخص لديه مليون ألف إذن للمتصفحات حتى لا يتم التعرف عليها بأي شكل من الأشكال - من المحتمل أن يكون لديك Adblocks و Gostri وجميع أنواع التطبيقات التي تمنع التتبع. لهذا السبب ، من الصعب جدًا فهم شيء ما عن شخص ما. وذهبت التكنولوجيا إلى أبعد من ذلك - فأنت لا تحتاج فقط إلى معرفة أن هذا الشخص عاد إلى موقعك للمرة الـ 125 ، ولكنه أيضًا شخص غريب كذا وكذا.
علم الفراسة هو علم مثير للجدل للغاية. إنهم حتى لا يعتبرونه علمًا. هذه مجموعة من الأشخاص اعتادوا على برمجة أجهزة كشف الكذب لبعض وزارة الشؤون الداخلية ، وهم الآن يشاركون ، كما يقولون ، في تجسيد الإبداع. النهج هنا بسيط للغاية: يتم التقاط العديد من صورك العامة من بعض الشبكات الاجتماعية ، ويتم بناء الهندسة ثلاثية الأبعاد عليها. وإذا كنت محاميًا ، ستقول الآن إن هذا شخص وبيانات شخصية ؛ وسأخبرك أن هذه 300 ألف نقطة موجودة في الفضاء ، وهذا ليس شخصًا ، وليست بيانات شخصية. هذا ما يقوله الجميع عادة عندما يأتي روسكومنادزور إليهم.
لكن على محمل الجد ، وجهك بشكل منفصل ، إذا لم يتم توقيع الاسم واللقب هناك ، فلن تكون بياناتك الشخصية. خلاصة القول هي أن الرجال يميزون ميزات الوجه المختلفة التي تؤثر على كيفية اتخاذ الشخص للقرارات وكيفية التفاعل معه بشكل صحيح. في مكان ما لا يعمل بشكل جيد ، في بعض قطاعات الإعلان ؛ في أي قطاعات تعمل بشكل جيد للغاية. في النهاية ، اتضح أنه عندما تذهب إلى بعض الموارد ، فإنك ترى أكثر من لافتة يتم عرضها للجميع ، ولكن ، على سبيل المثال ... الآن من الطبيعي عمل 16 أو 20 خيارًا لجماهير مختلفة - وهذا يعمل رائع جدا. نعم ، إنه أكثر حزنًا من وجهة نظر المستهلك ، لأن الناس بدأوا في التلاعب بهم أكثر فأكثر. ولكن مع ذلك ، من وجهة نظر العمل ، فإنه يعمل بشكل جيد للغاية.
"الصندوق الأسود" للتعلم الآلي
يؤدي هذا إلى ظهور المشكلة التالية لمثل هذه التقنيات: بعد كل شيء ، بالنسبة لمعظم المطورين ، فإن ما يسمى الآن بالتعلم العميق هو "الصندوق الأسود". إذا كنت قد تعمقت في هذه القصة وتواصلت مع المطورين ، فإنهم دائمًا يقولون: "أوه ، اسمع ، حسنًا ، قمنا بترميز شيء غير مفهوم هناك ، ولا نعرف كيف يعمل." ربما شخص ما امتلكها.
هذا في الواقع بعيد عن الحقيقة ما يسمى الآن بالتعلم الآلي بعيد كل البعد عن كونه "الصندوق الأسود". هناك عدد كبير من الأساليب لوصف بيانات الإدخال والإخراج ، وفي النهاية ، يمكن للشركة أن تفهم تمامًا على أساس العلامات التي قررت الآلة أن تعرض لك هذا الفيديو الإباحي أو غيره. المشكلة هي أن أياً من الشركات لم تفصح عن هذا على الإطلاق ، لأنه: أولاً ، إنه سر تجاري ؛ ثانيًا ، سيكون هناك قدر هائل من البيانات التي لم تكن تعرفها حتى.
على سبيل المثال ، في وقت سابق من المناقشة حول الأخلاق ، ناقشنا كيفية تحليل الشبكات الاجتماعية للرسائل الخاصة من أجل تمييز الأشخاص في بعض القصص الإعلانية. أنت تكتب شيئًا لشخص ما - بناءً على ذلك تحصل على علامة معينة لنوع من الاتصالات الإعلانية. ولن تثبت ذلك أبدًا ، وربما لا جدوى من إثباته. ومع ذلك ، إذا تم الكشف عن مثل هذه النماذج ، فسيتم الكشف عنها. اتضح أن سوق بناء أنظمة التوصية هذه يتظاهر بعدم معرفة سبب حدوث ذلك.
لا يريد الناس معرفة ما يعرفونه عنهم
والقصة الثانية هي أن العميل لا يريد أبدًا معرفة سبب تلقيه هذا الإعلان المحدد ، هذا المنتج بالذات. سأخبرك مثل هذه القصة. كانت تجربتي الأولى في التطبيق التجاري لأنظمة التوصية المبنية على مثل هذه الخوارزميات فقط من أجل البحث في عام 2015 في شبكة كبيرة جدًا من متاجر الجنس (نعم ، ليست أيضًا قصة شخصية جدًا).
عُرض على العملاء ما يلي: قاموا بتسجيل الدخول ، وتسجيل الدخول باستخدام شبكة التواصل الاجتماعي الخاصة بهم ، وفي غضون 5 ثوانٍ تقريبًا يحصلون على متجر مخصص تمامًا لهم ، أي أن جميع السلع قد تغيرت - تقع في فئة معينة ، وهكذا. . هل تعرف مقدار زيادة تحويل هذا المتجر؟ لا يهم كم! دخل الناس وخرجوا منه على الفور. لقد جاءوا وأدركوا أنهم عُرض عليهم بالضبط ما كانوا يفكرون فيه ...
كانت المشكلة في هذا الاختبار أنه كُتب تحت كل منتج لماذا عُرض عليك هذا المنتج بعينه ("لأنك في المجموعة المخفية" امرأة قوية تبحث عن رجل "خرقة"). لذلك ، لا تُظهر أنظمة التوصية الحديثة البيانات التي تم على أساسها "التنبؤ".
هناك قصة شائعة جدًا هي وسائل الإعلام لأنها تستخدم جميعًا أنظمة التوصية مثل هذه. في السابق ، كانت الخوارزميات بسيطة للغاية: انظر إلى فئة "السياسة" - وهي تعرض لك الأخبار من فئة "السياسة". الآن أصبح كل شيء معقدًا لدرجة أنه يحلل الأماكن التي أوقفت فيها الماوس ، والكلمات التي ركزت عليها ، وما نسخته ، وكيف تفاعلت بشكل عام مع هذه الصفحة. ثم يقوم بتحليل مفردات الرسائل نفسها: نعم ، أنت لا تقرأ فقط أخبارًا عن بوتين ، ولكن بطريقة معينة ، مع تلوين عاطفي معين. وعندما يتلقى شخص ما بعض الأخبار ، فإنه لن يفكر حتى في كيفية مجيئه إلى هنا. ومع ذلك ، فإنه يتفاعل مع هذا المحتوى.
كل هذا ، بالطبع ، يهدف إلى إبقاء الرجل الصغير الفقير المؤسف ، الذي أصبح مجنونًا بالفعل من مجموعة المعلومات الهائلة الموجودة حوله. هنا يجب أن أقول أنه سيكون من الجيد استخدام مثل هذه الأنظمة لتجسيد المبدعين من حولك ، وجمع بعض المعلومات ، ولكن ، للأسف ، لا توجد مثل هذه الخدمات حتى الآن.
الذكاء الاصطناعي يصطاد العميل في ازدياد ويخلق الطلب
وهنا يأتي سؤال فلسفي مثير للاهتمام للغاية ، وهو الانتقال من إنشاء نظام التوصية إلى تشكيل الطلب. من النادر أن يفكر أي شخص في الأمر ، ولكن عندما تحاول أن تسأل "Instagram" المشروط ، "لماذا تقوم بجمع البيانات؟ لماذا لا تظهر لي إعلانات عشوائية تمامًا؟ "سيخبرك Instagram:" صديق ، تم كل هذا لتظهر لك بالضبط ما أنت مهتم به. " مثل ، نريد أن نتعرف عليك بدقة حتى نظهر لك ما تبحث عنه بالضبط.
لكن التكنولوجيا قد تخطت منذ فترة طويلة هذه الحدود الرهيبة ، وقد فشلت هذه التقنيات منذ فترة طويلة في التنبؤ بما تحتاجه. هم (الانتباه!) شكل الطلب. ربما يكون هذا هو الشيء الأكثر رعبا الذي يدور حول الذكاء الاصطناعي في مثل هذه الاتصالات. إنه أمر مروع من حيث أنه تم استخدامه في كل مكان تقريبًا خلال السنوات 3-5 الماضية - من نتائج بحث Google إلى نتائج بحث Yandex ، إلى بعض الأنظمة ... حسنًا ، لن أقول شيئًا سيئًا عن Yandex ؛ و جيد.
ماهي النقطة؟ منذ فترة طويلة بالفعل ، ابتعدت مثل هذه الاتصالات الإعلانية عن الاستراتيجية عندما تكتب - "أريد شراء مقعد للأطفال" ، وترى مائة ألف مليون منشور. انتقلوا إلى التالي: بمجرد أن تنشر المرأة صورة ببطن بالكاد مرئي ، سيبدأ الزوج على الفور في أن تطارده الرسائل - "يا رجل ، الولادة قادمة. اشترِ مقعدًا للأطفال.
من المنطقي هنا أن نتساءل لماذا ، مع مثل هذه التطورات الهائلة في التكنولوجيا ، ما زلنا نرى مثل هذه الإعلانات الغامضة على الشبكات الاجتماعية؟ تكمن المشكلة في أن هذا السوق لا يزال يدور حول المال ، لذا في يوم من الأيام يمكن لبعض المعلنين مثل Coca-Cola أن يأتي ويقولوا: "إليك 20 مليونًا من أجلك - اعرض لافتاتي على الإنترنت بالكامل." وسوف يفعلون حقا.
ولكن إذا قمت بعمل نوع من الحساب النظيف واختبرت مدى دقة هذه الخوارزميات في تخمينك: يحاولون أولاً تخمينك ، ثم يبدأون في فعل شيء ما مسبقًا. ويعمل الدماغ البشري بطريقة أنه عند تلقي المعلومات التي يمكن الاعتماد عليها بالنسبة له ، فإنه لا يعالج حتى اللحظة التي حصل فيها على هذه المعلومات. القاعدة الأولى لتحديد أنك في حلم هي أن تفهم كيف وصلت إلى هنا. لا يتذكر الشخص أبدًا اللحظة التي كان فيها في غرفة معينة. إنه نفس الشيء هنا.
يمكن أن تبدأ Google في تشكيل نظرتك للعالم
تم إجراء مثل هذه الدراسات من قبل العديد من الشركات الأجنبية العاملة في مجال التتبع الإلكتروني. يضعون أجهزة على أجهزة كمبيوتر خاصة تسجل أين تبدو عيون الشخص. أخذت ما بين خمسة إلى سبعة آلاف متطوع قاموا ببساطة بالتمرير في الخلاصة ، وتفاعلوا مع الشبكات الاجتماعية ، والإعلانات ، وقاموا بتدوين المعلومات حول أي أجزاء من اللافتات والتصميمات يتوقف هؤلاء الأشخاص عن النظر إليها.
وقد اتضح أنه عندما يتلقى الأشخاص مثل هذا الإبداع الفائق التخصيص ، فإنهم لا يفكرون فيه حتى - بل يتقدمون على الفور ويبدأون في التفاعل معه. من وجهة نظر العمل ، هذا جيد ، لكن من وجهة نظرنا ، كمستخدمين ، هذا ليس رائعًا جدًا ، لأن ، ما الذي يخشونه؟ - أنه في لحظة معينة ، قد تبدأ "Google" المشروطة (قد لا تبدأ بالطبع) في تشكيل رؤيتها الخاصة للعالم. قد يبدأ غدًا ، على سبيل المثال ، بإطلاع الناس على الأخبار بأن الأرض مسطحة.
النكتة هي مزحة ، لكن تم القبض عليهم عدة مرات خلال الانتخابات حيث بدأوا في إعطاء بعض الناس معلومات معينة. لقد اعتدنا جميعًا على حقيقة أن محرك البحث يحصل على كل شيء بصدق. ولكن كما أقول دائمًا ، إذا كنت تريد حقًا معرفة كيفية عمل العالم ، فاكتب محرك البحث الخاص بك ، ولا توجد عوامل تصفية ، ولا اهتمام بحقوق النشر ، ولا ترتيب لبعض أصدقائك في SERPs. يختلف إصدار البيانات الحقيقية على الإنترنت بشكل عام عما تعرضه Google و Yandex و Bing وما إلى ذلك. يتم إخفاء بعض المواد لأن الأصدقاء أو الزملاء أو الأعداء أو أي شخص آخر (أو عاشق سابق كنت تنام معه) لا يهم.
كيف فاز ترامب
عندما أجريت الانتخابات الأمريكية الأخيرة ، تم إجراء دراسة بسيطة للغاية. لقد تلقوا نفس الطلبات في أماكن مختلفة ، من عناوين IP مختلفة ، من مدن مختلفة ، بحث أشخاص مختلفون في Google عن نفس الشيء. تقليديا ، كان الطلب على غرار: من سيفوز في الانتخابات؟ والمثير للدهشة أن النتائج تم تنظيمها بطريقة تجعل الولايات التي حاول فيها معظم الناس التصويت لصالح المرشح الخطأ ، تلقوا بعض الأخبار السارة عن المرشح الذي روجته Google. ماذا؟ حسنًا ، من الواضح هنا أي واحد - الشخص الذي أصبح رئيسًا. هذه قصة لا يمكن إثباتها على الإطلاق ، وكل هذه الدراسات هي إصبع في الماء. يمكن لـ "Google" أن تقول: "يا رفاق ، كل هذا يتم حتى نعرض المحتوى الأكثر صلة بالنسبة لك."
من الآن فصاعدًا ، يجب أن تعلم أن ما يسمى الأكثر صلة ليس بالشيء الملعون. تسمي الشركة ما تحتاج لبيعه لسبب وجيه أو سيء.
أولئك الذين ليس لديهم أموال الآن يتم إعدادهم بالفعل لعمليات الشراء المستقبلية
هنا نقطة أخرى مثيرة للاهتمام سأتحدث عنها. هناك عدد كبير من الجمهور النشط الآن في الشبكات الاجتماعية ، في التطبيقات هم من الشباب. دعنا نسميها - الشباب المعسر: الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 8-9 سنوات الذين ينقرون على الألعاب المغلوطة ، هؤلاء هم 12-13-14 ، الذين يسجلون فقط على الشبكات الاجتماعية. لماذا تنفق الشركات الضخمة ميزانيات وموارد ضخمة لإنشاء تطبيقات لجمهور معسر لا يحقق أرباحًا أبدًا؟ في الوقت الذي يصبح فيه هذا الجمهور قادرًا على الوفاء ، ستكون هناك بيانات كافية عنه للتنبؤ بسلوكه جيدًا.
اسأل الآن أي عالم أهداف ما هو الجمهور الأكثر صعوبة؟ سيقولون: مربح للغاية. لأنه يكاد يكون من المستحيل بيع ، على سبيل المثال ، شقة بقيمة 150 مليون روبل عبر الشبكات الاجتماعية. حالات فردية عندما تقوم بنوع من الإعلانات لعشرة آلاف شخص ، يشتري واحد هذه الشقة - العميل ناجح ... لكن واحد من كل عشرة آلاف ، من حيث الإحصائيات ، هو حماقة كاملة. إذن ، لماذا يصعب تحديد جمهور عالي العائد؟ لأن الأشخاص الذين هم الآن أعضاء في جمهور مربح للغاية ولدوا عندما كانت الإنترنت لا تزال صغيرة جدًا ، عندما لم يكن أحد يعرف أرتيمي ليبيديف ، ولا توجد معلومات عنهم. من المستحيل التنبؤ بنمط سلوكهم ، من المستحيل فهم من هم قادة الرأي بالنسبة لهم ، ومن المصادر التي يتلقون المحتوى.
لذلك عندما تصبحون جميعًا من أصحاب المليارات في غضون 25 عامًا ، فإن الشركات التي ستبيع لك شيئًا ما سيكون لديها كمية هائلة من البيانات. لذلك ، يوجد الآن قانون GDPR الرائع في أوروبا ، والذي يمنع جمع البيانات من القصر.
بطبيعة الحال ، هذا لا يعمل من الناحية العملية ، لأن جميع الأطفال ما زالوا يلعبون حسابات الأم والأب - هذه هي الطريقة التي يتم بها جمع المعلومات. في المرة القادمة التي تعطي فيها طفلك جهازًا لوحيًا ، فكر في الأمر.
بالتأكيد ليس نوعًا من المستقبل الرهيب البائس ، عندما يموت الجميع في الحرب مع الآلات - قصة حقيقية تمامًا الآن. هناك عدد كبير من الشركات التي تقوم بإنشاء خوارزميات للأشخاص الذين يعانون من سمات نفسية من خلال طريقة لعبهم للألعاب. صناعة مثيرة جدا للاهتمام. بناءً على كل هذا ، يتم تقسيم الأشخاص بعد ذلك من أجل التواصل معهم بطريقة أو بأخرى.
سيكون التنبؤ بسلوك هؤلاء الأشخاص متاحًا في غضون 10-15 عامًا - بالضبط في الوقت الذي يصبحون فيه جمهورًا مقتدرًا. الأهم من ذلك ، أن هؤلاء الأشخاص قد منحوا بالفعل إذنًا مسبقًا لمعالجة بياناتهم الشخصية ، ونقلها إلى أطراف ثالثة ، وكل هذا هو السعادة ، وما إلى ذلك.
من سيفقد وظائفهم؟
وقصتي الأخيرة هي أن الجميع يسأل دائمًا عما سيحدث بعد 50 عامًا: سنموت جميعًا ، وستكون هناك بطالة بين المسوقين ... هناك مسوقون هنا قلقون بشأن البطالة ، أليس كذلك؟ بشكل عام ، لا داعي للقلق ، لأن أي شخص مؤهل تأهيلا عاليا لن يفقد وظيفته.
مهما كانت الخوارزميات التي يتم إنشاؤها ، بغض النظر عن مدى قرب الآلة من ما لدينا هنا (يشير إلى الرأس) ، إذا تطورت بسرعة كافية ، فلن يكون مثل هؤلاء الأشخاص في وضع الخمول ، لأنه سيتعين على شخص ما القيام به. نعم ، هناك كل أنواع "الرجال" الذين يرسمون صورًا تشبه الناس ، ويبدعون الموسيقى ، ولكن مع ذلك ، من غير المحتمل أن يفقد الناس وظائفهم في هذا المجال.
لدي كل شيء مع القصة ، لذا يمكنك طرح الأسئلة إذا كان لديك المزيد. شكرًا لك.
مشرف: - أصدقائي ، ننتقل الآن إلى كتلة "سؤال - إجابة". ترفع يدك - آتي إليك.
سؤال من الجمهور (ع): - سؤال حول "الصندوق الأسود". قالوا إنه يمكنك أن تفهم على وجه التحديد سبب ظهور مثل هذه النتيجة لمستخدم كذا وكذا. هل هذه نوع من الخوارزميات ، أم أنها تحتاج إلى تحليل في كل مرة لكل نموذج مخصص (ملاحظة المؤلف: "خصيصًا لهذا" هي وحدة عبارات لاتينية)؟ أم أن هناك شبكات جاهزة ، لنوع من الشبكات العصبية ، يمكنك أن تفهم ، تقريبًا ، الحس التجاري؟
أوه: - هنا تحتاج إلى فهم ما يلي: هناك عدد كبير من المهام في التعلم الآلي. على سبيل المثال ، هناك مهمة - الانحدار. من أجل الانحدار ، ليست هناك حاجة للشبكات العصبية على الإطلاق. كل شيء بسيط هناك: لديك العديد من المؤشرات ، تحتاج إلى حساب ما يلي. هناك مهام تحتاج فيها إلى اللجوء إلى شيء مثل التعلم العميق. في الواقع ، في التعلم العميق ، من الصعب فهم الأوزان التي تم تعيينها لأي من الخلايا العصبية بشكل موثوق ، ولكن من الناحية القانونية ، كل ما تحتاجه هو فهم البيانات التي كانت عند الإدخال ، وكيف لعبت في المخرجات. هذا يكفي من الناحية القانونية للحصول على براءة اختراع مثل هذا القرار وهذا كافٍ لفهم ما تم قبول القصة على أساس ما تم قبوله.
لا يوجد شيء من هذا القبيل أنك ذهبت إلى الموقع وشاهدت نوعًا من اللافتات لأنك تم تصويرك بشعر أحمر على Instagram قبل شهرين. إذا لم يقم المطور بتضمين جمع هذه البيانات ، أو ترميز لون الشعر في هذا النموذج ، فلن يتم أخذها من السقف.
كيف تبيع نتائج أنظمة التعلم الآلي؟
З: - إنها مجرد مسألة ما: أن تفهم بالضبط كيف تشرح ، أن تبيع لشخص لا يفهم التعلم الآلي. أريد أن أقول: نموذجي - من لون الشعر يؤدي بوضوح إلى ... الآن ، يتغير لون الشعر ... هل هذا ممكن أم لا؟
أوه: - ربما نعم. لكن فيما يتعلق بالمبيعات ، سيعمل المخطط الوحيد: لديك حملة إعلانية ، ونستبدل الجمهور بالجماهير التي تم إنشاؤها بواسطة الجهاز - وأنت تشاهد النتيجة فقط. هذه ، للأسف ، هي الطريقة الوحيدة لإقناع العميل بشكل موثوق بأن مثل هذه القصة تعمل ، لأن هناك الكثير من الحلول في السوق التي تم تنفيذها من قبل ، ولم تنجح.
حول إنشاء هوية افتراضية
З: - مرحبًا. شكرا على المحاضرة. السؤال هو: ما هي فرصة الشخص الذي ، لسبب ما ، لا يريد أن يتبع قيادة التعلم الآلي ، عليه أن يخلق شخصية افتراضية لنفسه ، تختلف جذريًا عن شخصيته ، من خلال التفاعل مع الواجهة أو بالنسبة للبعض سبب آخر؟
أوه: - هناك مجموعة من المكونات الإضافية المختلفة التي تتعامل مع السلوك العشوائي. هناك شيء رائع - Ghostery ، والذي ، في رأيي ، يخفيك تمامًا تقريبًا عن مجموعة من أجهزة التتبع المختلفة التي لا يمكنها بعد ذلك تسجيل هذه المعلومات. ولكن في الواقع ، الآن سيكون كافيًا أن يكون لديك ملف تعريف مغلق على الشبكات الاجتماعية حتى لا يقوم أي شخص أو محلل شرير بجمع أي شيء هناك. ربما من الأفضل أن تضع بعض الامتداد أو تكتب شيئًا بنفسك.
كما ترى ، يوجد هنا مفهوم مفاده أن البيانات الشخصية من الناحية القانونية ، على سبيل المثال ، هي بيانات يمكن من خلالها تحديد هويتك ، ويقدم القانون كمثال عنوان الإقامة والعمر وما إلى ذلك. الآن البيانات التي يمكن من خلالها التعرف عليك لا حصر لها: نفس الكتابة اليدوية للوحة المفاتيح ، نفس الضغط ، التوقيع الرقمي للمتصفح ... عاجلاً أم آجلاً ، يكون الشخص مخطئًا. يمكنه الجلوس في مكان ما في "المقهى" من خلال "Tor" ، ولكن في النهاية ، في لحظة ما ، إما أن تنسى VPN تشغيلها ، أو أي شيء آخر ، وفي تلك اللحظة سيكون من الممكن التعرف عليه. لذا فإن أسهل طريقة هي إنشاء حساب مغلق ووضع نوع من الامتداد.
يتجه السوق نحو حقيقة أنك بحاجة إلى الضغط على زر واحد فقط للحصول على النتيجة.
З: - شكرا على القصة. كما هو الحال دائمًا ، يكون الأمر دائمًا مثيرًا للاهتمام (أنا أتابعك). السؤال هو: ما هو التقدم في إنشاء أنظمة إيجابية للمستخدمين ، أنظمة التوصية؟ قلت إنه في وقت من الأوقات كنت منخرطًا في أنظمة التوصية للعثور على شريك جنسي ، أو صديق للحياة (أو موسيقى يمكن أن يحبها شخص ما) ... ما مدى كل هذا واعدًا ، وكيف ترى تطوره من حيث إنشاء أنظمة يحتاجها الناس؟
أوه: - بشكل عام ، يتجه السوق نحو حقيقة أن الناس بحاجة إلى الضغط على زر واحد والحصول على ما يحتاجون إليه على الفور. أما بالنسبة لتجربتي في إنشاء تطبيقات المواعدة (بالمناسبة ، سنقوم بإعادة تشغيلها في نهاية العام) ، هناك ، بالإضافة إلى حقيقة أن 65٪ كانوا رجال متزوجين ، كانت أصعب مشكلة في التوصية هي أن الشخص قد عُرض عليه عدة عارضات في بداية التطبيق - "صداقة" ، "جنس" ، "صداقة جنسية" و "عمل". لم يختار الناس ما يريدون. جاء الرجال واختاروا "الحب" ، لكنهم في الحقيقة كانوا يرمون العراة للجميع ، وهكذا دواليك.
كانت المشكلة هي تحديد شخص لا يناسب أيًا من هذه النماذج ، واصطحابه بطريقة سلسة ونقله إلى الجانب الآخر. نظرًا لضآلة كمية البيانات ، من الصعب جدًا تحديد ما إذا كان هذا خطأ في خوارزمية التنبؤ ، أو ما إذا كان الشخص في فئة خاطئة. الأمر نفسه ينطبق على الموسيقى: هناك عدد قليل جدًا من الخوارزميات الجديرة حقًا التي يمكنها "تزييف" الموسيقى جيدًا. ربما Yandex.Music. شخص ما يعتبر خوارزمية Yandex.Music سيئة. أنا مثلها مثلها. أنا شخصياً ، على سبيل المثال ، لا أحب خوارزمية موسيقى YouTube وما إلى ذلك.
هناك بالطبع خواصها الدقيقة - كل شيء مرتبط بالتراخيص ... لكن في الواقع ، الطلب على مثل هذه الأنظمة كبير جدًا. في وقت من الأوقات ، كانت شركة Retail Rocket معروفة ، والتي كانت تعمل في إدخال أنظمة التوصية ، والآن لا تعيش بشكل جيد إلى حد ما - على ما يبدو ، لأنهم لم يطوروا خوارزمياتهم لفترة طويلة. كل شيء يذهب إلى هذا - إلى حقيقة أننا ندخل ، وبدون الضغط على أي شيء ، نحصل على ما نحتاجه (وهذا غبي تمامًا ، لأن القدرة على الاختيار قد اختفت تمامًا منا).
التأثير على التسويق
З: - مرحبًا. اسمي قسطنطين. أود طرح سؤال حول التسويق المؤثر. هل تعرف أي أنظمة تسمح لأي شركة باختيار مدون مناسب لنشاط تجاري بناءً على بعض الإحصائيات وما إلى ذلك؟ وعلى أي أساس يتم إنتاجه؟
أوه: - نعم ، سأبدأ من بعيد الآن وأقول على الفور أن مشكلة كل هذه التقنيات هي أن كل هذا الذكاء الاصطناعي في التسويق أصبح الآن مثل مشاة الحبل المشدود: على اليسار هناك شركات كبيرة لديها الكثير من العجين ، وعلى أي حال ، سيكون كل شيء فعالًا بالنسبة لهم لأن حملاتهم الإعلانية تستهدف ببساطة المشاهدات ؛ من ناحية أخرى ، هناك مجموعة من الشركات الصغيرة التي لن تعمل لديهم لأن لديهم الكثير من البيانات. حتى الآن ، قابلية تطبيق هذه القصص في مكان ما بينهما.
عندما تكون هناك ميزانيات جيدة بالفعل ، والمهمة هي معالجة هذه الميزانيات بشكل صحيح (وهناك بالفعل ، من حيث المبدأ ، الكثير من البيانات) ... أعرف خدمتين ، شيء مثل Getblogger ، يبدو أنهما بهما خوارزميات . لأكون صادقًا ، لم أدرس هذه الخوارزميات. يمكنني أن أخبرك عن النهج الذي نستخدمه للبحث عن قادة الرأي عندما تحتاج إلى تقديم هدية لبعض الأمهات.
نستخدم مقياسًا يسمى وقت توزيع المحتوى. إنه يعمل على هذا النحو: فأنت تأخذ شخصًا تقوم بتحليل جمهوره ، وتحتاج إلى جمع معلومات منهجية (على سبيل المثال ، مرة كل 5 دقائق) لكل منشور ، ومن أعجبه ، وعلق عليه ، وما إلى ذلك. بهذه الطريقة ، سيكون من الممكن أن نفهم في أي وقت تفاعل كل شخص من جمهوره مع محتواه. كرر هذه العملية لكل ممثل عن جمهوره ، وبالتالي ، باستخدام مقياس متوسط وقت توزيع المحتوى ، يمكن ، على سبيل المثال ، أن يلون في رسم بياني شبكي كبير لهؤلاء الأشخاص ويستخدم هذا المقياس لبناء مجموعات.
يعمل هذا جيدًا بما يكفي إذا أردنا ، على سبيل المثال ، العثور على 15 من الأمهات اللاتي يحتفظن برأيهن العام في بعض women.ru. لكن هذا تطبيق تقني معقد نوعًا ما (على الرغم من أنه يمكن إجراؤه نظريًا بحتة على Python). خلاصة القول هي أن مشكلة التسويق المؤثر في الوكالات الإعلانية الكبيرة هي أنهم بحاجة إلى مدونين كبار ورائعين وباهظ الثمن لا يعملون. هنا ، تريد علامة تجارية للسيارات بيع بعض المنتجات من خلال بعض قادة الرأي - فهم بحاجة إلى استخدام مدون تلقائي كملاذ أخير ، لأن جمهور هؤلاء الأشخاص إما قد اشتروا سيارة بالفعل ، أو يعرفون بالضبط نوع السيارة التي يريدونها ، فقط يجلس وينظر إلى السيارات الرائعة. من المهم هنا عدم تفويت تحليل جمهور الشخص نفسه.
روبوتات التسويق
З: - أخبرني ، ما مدى تأثير الروبوتات في الشبكات الاجتماعية على جمع المعلومات وجودتها؟
أوه: - مع الروبوتات شيء مثير للاهتمام. من السهل تحديد الروبوتات الرخيصة - إما أن يكون لديهم نفس المحتوى ، أو أنهم أصدقاء مع بعضهم البعض ، أو أنهم في شبكة واحدة. مع الروبوتات المعقدة ، هناك أيضًا طرق. أم أنك تسأل عن مهمة كيفية ربط شخص بمزيفه؟
З: - كيف ستكون المعلومات عالية الجودة في الإخراج مع كل هذه القمامة؟
أوه: - هنا يعمل على النحو التالي: نظرًا لوجود كمية هائلة من البيانات (على سبيل المثال ، لنوع من البحث التسويقي) ، يمكن ببساطة التخلص من كل هذا الحماقة. وهذا يعني أنه من الأفضل التخلص من عدد أكبر قليلاً من الأشخاص الواقعيين بدلاً من التقاط برامج الروبوت ، لأنه من غير المجدي بالنسبة لهم عرض أي إعلانات. ولكن إذا جمعت مقاييس ، مثل التفاعلات مع اللافتات أو أنظمة الاقتراحات ، فيمكن التخلص من هذه الحسابات.
يوجد الآن في الشبكات الاجتماعية ستة بالمائة من الشخصيات الافتراضية أو ببساطة الصفحات المهجورة أو الانطوائيين ، الذين "تتطابق" الخوارزميات مع الروبوتات. بالنسبة لربط شخص ما بمزيفه ، هنا أيضًا ، كل شيء مرتبط بحقيقة أن الشخص سيرتكب خطأ عاجلاً أم آجلاً ، والشيء هو أن نموذج السلوك هو نفسه - حسابه الحقيقي وحسابه المزيف. . عاجلاً أم آجلاً سيشاهدون نفس المحتوى أو أي شيء آخر.
لا يرجع الأمر كله إلى نسبة الخطأ ، ولكن إلى مقدار الوقت المطلوب لتحديد هوية الشخص بشكل موثوق. بالنسبة لشخص يعيش مع Instagram الخاص به ، فإن هذه المرة لتحديد الهوية الموثوق بها تصل إلى خمس دقائق. لشخص ما - من ستة إلى ثمانية أشهر.
لمن وكيف تبيع البيانات؟
З: - مرحبًا. لدي فضول لمعرفة كيف يتم بيع البيانات بين الشركات؟ على سبيل المثال ، لدي تطبيق يمكنك من خلاله معرفة (للمطور) أين يذهب الشخص ، وما المتاجر ، ومقدار الأموال التي ينفقونها هناك. وأنا أتساءل كيف ، دعنا نقول ، يمكنني بيع بيانات جمهوري إلى هذه المتاجر أو وضع بياناتي في قاعدة بيانات ضخمة واحدة والحصول على أموال مقابل ذلك؟
أوه: - حول بيع البيانات مباشرة إلى شخص ما - كنت أنت ، أي شخص آخر ، كنت متقدمًا على OFD - مشغلي البيانات المالية ، الذين أسسوا أنفسهم بذكاء بين تحويل الشيكات ومكتب الضرائب ويحاولون الآن بيع البيانات للجميع. في الواقع ، لقد انهاروا سوق تحليلات الهاتف المحمول بأكمله. في الواقع ، يمكنك تضمين التطبيق الخاص بك ، مثل Facebook pixel ، ونظام DMP الخاص به ؛ ثم استخدم هذا الجمهور للبيع. على سبيل المثال ، بكسل "May Targeta". أنا لا أعرف أي نوع من الجمهور لديك ، يجب أن تفهم. ولكن على أي حال ، يمكنك الدمج إما في Yandex أو My Target ، وهما أكبر أنظمة DMP.
إنها قصة مثيرة للاهتمام. المشكلة الوحيدة هي أنك ستمنحهم كل حركة المرور ، وهم ، كمبادلات ، يتولون تسييل حركة المرور هذه. قد يخبرونك أن 10 أشخاص قد استخدموا جمهورك ، أو قد لا يفعلون. لذلك ، إما أن تقوم ببناء شبكة الإعلانات الخاصة بك ، أو أنك تحت رحمة DMPs الكبيرة.
من سيفوز - الفنان أم الفني؟
З: - سؤال بعيد قليلاً عن الجزء الفني. قيل عن مخاوف المسوقين من البطالة الجماعية القادمة. هل هناك أي صراع تنافسي بين التسويق الإبداعي (أعتقد أن هؤلاء الأشخاص الذين ابتكروا إعلانات الدجاج وإعلانات فولكس فاجن) وأولئك الذين يشاركون في البيانات الضخمة (الذين يقولون: نحن الآن نجمع كل البيانات ونقدم إعلانات مستهدفة للجميع) ؟ بصفتك شخصًا معنيًا بشكل مباشر ، ما هو رأيك ، من سيفوز - فنان ، فني ، أم سيكون نوعًا من التأثير التآزري؟
أوه: اسمع ، إنهم يعملون معًا. لا يأتي المهندسون بالإبداع. المبدعون لا يخترعون الجماهير. هناك بعض التاريخ متعدد التخصصات هنا. المشاكل الحقيقية الآن هي أولئك الذين يجلسون ويضغطون على الأزرار ، أولئك الذين يقومون بـ "مهمة القرد" ، يضغطون على نفس الشيء كل يوم - هؤلاء هم الأشخاص الذين سوف يختفون.
لكن أولئك الذين يحللون البيانات ، بالطبع ، سيبقون ، لكن يجب على شخص ما معالجة هذه البيانات. سيتعين على شخص ما الخروج بهذه الصور ورسمها. لن تأتي الآلة بمثل هذا الإبداع! هذا جنون كامل! أو مثل ، على سبيل المثال ، الإعلان الفيروسي عن Carprice ، والذي ، بالمناسبة ، نجح بشكل جيد للغاية. تذكر أن هذا كان على موقع YouTube: "البيع في Carprice" - جنوني تمامًا. بالطبع ، لا يمكن لأي شبكة عصبية أن تولد مثل هذه القصة.
بشكل عام ، أنا من المؤيدين لحقيقة أنه لن يفقد الناس وظائفهم ، ولكن سيكون لديهم المزيد من وقت الفراغ ، وسيكونون قادرين على قضاء وقت الفراغ هذا في التعليم الذاتي.
الإعلان البدائي سيموت
З: - بشكل عام ، الإعلانات المعروضة ، اللافتات - في نفس المكان ، إلى حد كبير ، حتى نصوص البيع ليست مكتوبة: "نحتاج إلى نوافذ - خذها!" ، "أنت بحاجة إلى شيء آخر - خذها!" ، وهذا يعني أنه لا يوجد إبداع على الإطلاق.
أوه: - مثل هذا الإعلان سيموت بالطبع عاجلاً أم آجلاً. لن تموت بسبب تطور التكنولوجيا ، ولكن بسبب تطورنا.
من الأفضل مزج الصلة مع غير ذي صلة
З: - أنا هنا! لدي سؤال حول تجربة قلت إنك لم تنجح فيها (مع نظام التوصية). وفي رأيك ، المشكلة هي أنه تم التوقيع هناك ، لماذا يوصى به ، أو أن كل ما رآه المستخدم كان ذا صلة به إلى حد ما؟ لأنني كنت أقرأ تجربة للأمهات ، ولم يكن هناك الكثير من البيانات حتى الآن ولم يكن هناك الكثير من البيانات من الإنترنت حتى الآن ، كان هناك فقط بيانات من بائع تجزئة للبقالة - توقع الحمل (أنهن سيكونن أمهات). وعندما عرضوا مجموعة مختارة من السلع للأمهات الحوامل ، شعرت الأمهات بالرعب لأنهن عرفن عنها قبل بعض الأمور الرسمية. ولم تنجح. ومن أجل حل هذه المشكلة ، قاموا عن عمد بخلط المنتجات ذات الصلة بشيء لا صلة له بالموضوع تمامًا.
أوه: - أظهرنا الأشخاص على وجه التحديد على أساس التوصيات المقدمة لفهم ملاحظاتهم. في الواقع ، هذا هو المكان الذي وُلد فيه المفهوم الذي لا يحتاج الناس إلى إخبارهم بأن هذه بعض المنتجات فائقة الصلة بالنسبة له.
نعم ، بالمناسبة ، هناك طريقة لخلطها مع تلك غير ذات الصلة. ولكن هناك شيء معكوس هنا: في بعض الأحيان يأتي الأشخاص ويتفاعلون مع هذا المنتج غير ذي الصلة - يتم الحصول على قيم متطرفة عشوائية ، وتتفكك النماذج وكل شيء أكثر تعقيدًا. لكن هناك بالفعل شيء من هذا القبيل. علاوة على ذلك ، فإن العديد من الشركات عمدًا ، إذا علموا أن شخصًا ما يقوم بمعالجة بياناتهم (يمكن لشخص ما أن يسرق مثل هذه المشكلة منهم) ، فإنهم يخلطونها أحيانًا عن قصد حتى تتمكن لاحقًا من إثبات أنك أخذت البيانات ليس من نظام التوصية الخاص بها ، ولكن من "Yandex.Market" المشروط.
أدوات حظر الإعلانات وأمن المتصفح
З: - مرحبًا. لقد ذكرت Ghostery و Adblock. هل يمكنك إخبارنا بمدى فعالية أدوات التتبع هذه بشكل عام (ربما وفقًا للإحصاءات)؟ وهل لديك أي طلبات من الشركات: يقولون ، اجعلها بحيث لا يمكن إغلاق إعلاناتنا بواسطة Adblock.
أوه: - لا نتواصل مع المنصات الإعلانية بشكل مباشر - فقط لأنهم لا يطلبون جعل إعلاناتهم مرئية للجميع. أنا شخصياً أستخدم Ghostery - أعتقد أنه امتداد رائع للغاية. الآن جميع المتصفحات تقاتل من أجل الخصوصية: أصدرت Mozilla مجموعة من جميع أنواع التحديثات ، أصبح Google Chrome آمنًا للغاية الآن. إنهم يمنعون كل ما في وسعهم. قام "Safari" بإيقاف تشغيل "Gyro" افتراضيًا.
وهذا الاتجاه ، بالطبع ، جيد (ليس لأولئك الذين يجمعون البيانات ، على الرغم من أنهم خرجوا أيضًا) ، لأن الأشخاص حظروا ملفات تعريف الارتباط أولاً. كل من يملك شبكات إعلانية يتذكر تقنية رائعة مثل بصمات المتصفح - هذه خوارزميات تتلقى 60 معيارًا مختلفًا (دقة الشاشة ، الإصدار ، الخطوط المثبتة) ، وبناءً عليها ، يتم حساب "معرف" فريد. لقد تحولنا إلى هذا. وبدأت المتصفحات تتعامل مع هذا. بشكل عام ، ستكون معركة جبابرة لا نهاية لها.
أحدث تطوير Mozilla آمن إلى حد ما. عمليا لا يحفظ أي "ملفات تعريف الارتباط" ، فإنه يحدد عمر قصير. خاصة إذا قمت بتشغيل "وضع التصفح المتخفي" ، فلن يجدك أحد على الإطلاق. السؤال هو أنه سيكون من غير الملائم إدخال كلمات المرور في جميع الخدمات.
أين تعمل التنميط النفسي وعلم الفراسة ولا تعمل؟
З: آرثر ، شكراً جزيلاً لك على المحاضرة. أستمتع أيضًا بمتابعة محاضراتك على YouTube. لقد ذكرت أن المسوقين يلجأون أكثر فأكثر إلى استخدام التنميط النفسي وعلم الفراسة. سؤالي هو: في أي فئات من العلامات التجارية تعمل؟ أعتقد أن هذا مناسب فقط لسلع سلع استهلاكية. على سبيل المثال ، اختيار السيارة ...
أوه: - يمكنني التنزيل حيث يعمل بالضبط. يعمل هذا في جميع أنواع القصص مثل "Amediateka" والمسلسلات والأفلام وما إلى ذلك. يعمل هذا بشكل جيد في البنوك والمنتجات المصرفية ، إذا لم تكن شريحة متميزة ، ولكن جميع أنواع بطاقات الطلاب وخطط التقسيط - هذه هي الأشياء. هذا يعمل جيدًا حقًا في سلع استهلاكية وفي جميع أنواع أجهزة iPhone ، وأجهزة الشحن ، في كل هذه الفوضى. هذا يعمل بشكل جيد في سلع "الأم" ، "أبي". على الرغم من أنني أعلم أنه في الصيد (يوجد مثل هذا الموضوع) ... كانت هناك عدة مرات حالات مع الصيادين - لا يمكن أبدًا تقسيمهم بشكل موثوق. أنا لا أعرف لماذا. نوع من الخطأ الإحصائي.
لا تعمل بشكل جيد مع سائقي السيارات ، مع المجوهرات ، مع بعض الأشياء للمنزل. في الواقع ، لا يعمل بشكل جيد مع شيء لن يكتب عنه الناس أبدًا على الشبكات الاجتماعية - يمكنك التحقق من ذلك بهذه الطريقة. بشروط شراء غسالة: كيف نفهم من لديه غسالة ومن لا؟ يبدو أن الجميع يمتلكها. يمكنك استخدام بيانات OFD - لمعرفة من اشترى ماذا عن طريق الشيكات ، و "مطابقة" هؤلاء الأشخاص عن طريق الشيكات. لكن في الواقع ، الأشياء التي لن تتحدث عنها أبدًا ، على سبيل المثال ، على Instagram ، يصعب التعامل معها.
تتعرف الآلات على الحيل على أنها حشو إحصائي.
З: لدي سؤال حول الاستهداف. هل من الممكن (أو فجأة وجودها) أن يكون لديك شخصية عشوائية مشروطة تناقض نفسها في كل شيء: في البداية ، كان يبحث على Google عن "أفضل صالات رياضية" ، ثم على Google "10 طرق لعدم فعل أي شيء"؟ وهكذا الحال مع كل شيء. هل يمكن للاستهداف تتبع هدف يتعارض مع نفسه؟
أوه: - السؤال الوحيد هنا هو: إذا كنت تستخدم Google لمدة عامين ، فأخبرته بكل ما يمكنك فعله عن نفسك ، وقم الآن بتثبيت مكون إضافي لنفسك يقوم بكتابة مثل هذه الاستعلامات العشوائية ، فبالطبع ، وفقًا للإحصاءات ، أنت يمكن أن تفهم - ما تفعله الآن هو استثناء إحصائي ، ويجب التخلص من كل شيء. إذا كنت ترغب في ذلك ، فقم بتسجيل حساب جديد ، ولكن حجم الإعلانات لن يتغير. انها مجرد غريب. لا تزال غريبة رغم ذلك.
بعض الاعلانات 🙂
أشكركم على البقاء معنا. هل تحب مقالاتنا؟ تريد أن ترى المزيد من المحتوى المثير للاهتمام؟ ادعمنا عن طريق تقديم طلب أو التوصية للأصدقاء ، , تناظرية فريدة من خوادم المستوى المبتدئ ، اخترعناها من أجلك: (متوفر مع RAID1 و RAID10 ، حتى 24 مركزًا وحتى 40 جيجا بايت DDR4).
Dell R730xd أرخص مرتين في مركز بيانات Equinix Tier IV في أمستردام؟ هنا فقط في هولندا! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2 جيجا هرتز 6C 128 جيجا بايت DDR3 2x960 جيجا بايت SSD 1 جيجا بايت في الثانية 100 تيرا بايت - من 99 دولارًا! أقرأ عن
المصدر: www.habr.com