Артур Хачуян - вядомы расійскі спецыяліст па апрацоўцы вялікіх дадзеных, заснавальнік кампаніі Social Data Hub (цяпер Tazeros Global). Партнёр НДУ УШЭ. Падрыхтаваў і прадставіў сумесна з НИУ ВШЭ законапраект па Big Data ў Савеце Федэрацыі Выступаў у інстытуце Кюры ў Парыжы, СПБГУ, ФУ пры Урадзе РФ, на Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Лекцыя запісана на open-air фестывалі "Гік-пікнік" у Маскве ў 2019 годзе.
Артур Хачуян (далей - АХ): - Калі з велізарнай колькасці галін - з медыцыны, з будаўніцтва, з чагосьці, чагосьці выбіраць тое, дзе тэхналогія вялікіх дадзеных, машыннага навучання, глыбіннага навучання найбольш часта выкарыстоўваецца, то гэта, напэўна, маркетынг. Таму што апошнія недзе гады тры ўсё, што акружае нас у нейкіх рэкламных камунікацыях, зараз завязана менавіта на аналіз дадзеных і менавіта на тым, што можна назваць штучным інтэлектам. Таму сёння буду расказваць вам пра гэта з такой, вельмі аддаленай гісторыі…
Калі ўяўляць сабе штучны інтэлект, як ён выглядае - мусіць, гэта нешта такое. Дзіўная карцінка ўяўляе сабой адну з нейросеток, якія я напісаў год таму для пошуку залежнасці таго, чым займаецца мой сабака - колькі разоў яму трэба схадзіць па-вялікаму, па-маленькаму, і як гэта наогул залежыць ад таго, колькі яна есць, ці не . Гэта жарт пра тое, як можна было ўявіць штучны інтэлект.
Але ўсё ж давайце падумаем пра тое, як гэта ўсё працуе ў рэкламных камунікацыях. Ёсць тры напрамкі таго, як сучасныя алгарытмы менавіта ў рэкламе, маркетынгу могуць з намі ўзаемадзейнічаць. Зразумела, што першая гісторыя накіравана на тое, каб атрымаць і атрымаць дадатковыя веды пра нас з вамі, а потым іх выкарыстоўваць для нейкіх добрых і не вельмі мэт; персаналізаваць падыход да кожнага канкрэтнага чалавека; Вядома, пасля гэтага сфармаваць нейкі попыт для таго, каб здзейсніць галоўнае мэтавае дзеянне і правесці нейкі продаж.
З дапамогай тэхналогій спрабуюць вырашыць праблему эфектыўнай камунікацыі.
Калі я вам скажу падумаць, што агульнага паміж «Порнхабам» і «М. Відэа», пра што вы падумаеце?
Каментары з залы (далей - З): - Тэлекі, аўдыторыя.
АХ: – Мая канцэпцыя ў тым, што гэта – два месцы, куды людзі прыходзяць за пэўным відам паслуг, ці назавем гэта – за пэўным відам тавараў. І гэтая аўдыторыя адрозніваецца тым, што яна нічога не хоча расказваць прадаўцу. Яна хоча зайсці і атрымаць тое, што яе цікавіць у нейкім відавочным ці няяўным выглядзе. Натуральна, ніхто, прыходзячы ў “М. Відэа», не хоча мець зносіны ні з якімі прадаўцамі, не хоча разумець, не хоча адказваць ні на якое з іх пытанняў.
Таму з гэтага выцякае першая гісторыя.
Калі з'явіліся тэхналогіі атрымання дадатковых ведаў для таго, каб нейкім чынам не камуніцыраваць з чалавекам. Нам усім падабаецца, калі мы тэлефануем у банк, і банк нам кажа: «Добры дзень. Аляксей, вы наш віп-кліент. Цяпер з вамі пагаворыць нейкі супермэнэджар». Вы прыходзьце ў гэты банк, і там сапраўды ёсць унікальны мэнэджар, які можа з вамі пагаварыць. Нажаль ці на шчасце, яшчэ ні адна кампанія не дадумалася, як на тысячу кліентаў наняць тысячу персанальных мэнэджараў; а так як большасць гэтых людзей зараз знаходзіцца ў анлайне, задача - зразумець, што гэта за чалавек і як правільна з ім камунікаваць да таго, як ён прыйшоў на які-небудзь рэкламны рэсурс. І таму, уласна, з'явіліся тэхналогіі, якія спрабуюць вырашыць гэтую задачу.
Выманне дадзеных - вось новая нафта
Уявім, што вы - уладальнік кветкавага ларка. Да вас заходзяць тры чалавекі. Першы вельмі доўга стаіць, мне, спрабуе з вамі гаварыць, бярэ нейкі букет - вы сыходзьце яго заварочваць, выходзьце нешта там рабіць; ён з гэтым букетам уцякае з ларка - вы страцілі свае тры тысячы рублёў. Чаму так здарылася? Вы нічога не ведаеце пра гэтага чалавека: вы не ведаеце яго гісторыю прывадаў у МУС, вы не ведаеце, што ён - клептаман, складаецца на ўліку ў псіхіятрычным дыспансеры. Чаму? Таму што вы яго ўбачылі першы раз, і вы не спецыяліст па паводніцкім аналізе.
Прыходзіць яшчэ які-небудзь... Віталь. Віталь таксама вельмі доўга разбіраецца, кажа, - Ну, вось, мне трэба тое і тое. А вы яму кажаце, - Кветкі для мамы, так? І прадаяце яму букет.
Канцэпцыя тут у тым, каб пазнаць дастатковую колькасць дадзеных, для таго каб зразумець, што гэтаму чалавеку наогул трэба. Усе адразу падумалі пра нейкія рэкламныя сеткі і гэтак далей…
Усе неаднаразова напэўна чулі дурную фразу, што "дадзеныя - новая нафта"? Напэўна ўсё чулі. Насамрэч дадзеныя людзі навучылі збіраць досыць даўно, а вось здабываць дадзеныя з гэтых дадзеных - гэта тая задача, якую цяпер спрабуе вырашыць штучны інтэлект у маркетынгу, ці нейкія статыстычныя алгарытмы. Чаму? Таму што, калі вы паразмаўляеце з чалавекам, ён можа вам даць правільны, няправільны, альбо нейкім чынам афарбаваны адказ. Жарт, які я расказваю студэнтам – чым адрозніваюцца апытанні ад статыстыкі – я вам раскажу ў выглядзе анекдота:
Значыць, у дзвюх вёсках вырашылі правесці даследаванне аб сярэдняй даўжыні мужчынскай добрай якасці. Значыць, у першай вёсцы, Віларыба, сярэдняя даўжыня - 15 сантыметраў, у вёсцы Вілабаджа - 25. Ведаеце чаму? Таму што ў першай вёсцы праводзілі вымярэнні, а ў другой - апытанне.
Порнаіндустрыя - флагман рэкамендацыйных сістэм
Гэта тое, чаму сучасны падыход менавіта аналізу ўсіх людзей пагалоўна, няхай іх і крыху менш, чым 100%, але гэта тыя людзі, якіх не трэба пытацца, на іх не трэба глядзець. Дастаткова прааналізаваць тое, што зараз называецца лічбавым следам, каб зразумець, што гэтаму чалавеку трэба, як з ім правільна гаварыць, як правільна сфарміраваць попыт вакол яго. З аднаго боку, гэта бяздумная машына (але мы гэта з вамі гэта выдатна ведаем); мы не жадаем мець зносіны з людзьмі з «М. Відэа», а ўжо тым больш, заходзячы на такія рэсурсы, як «Порнхаб», мы жадаем атрымаць роўна тое, што нам трэба.
Чаму я заўсёды кажу пра «Порнхаб»? Таму што adult-індустрыя - першая, якая прыйшла да аналізу падобных тэхналогій, да ўкаранення падобных тэхналогій, да аналізу дадзеных. Калі вы возьмеце тры самыя папулярныя бібліятэкі ў гэтай сферы (напрыклад, TensorFlow або Pandas для "пітончыка", для апрацоўкі csv-шек і гэтак далей), калі вы адкрыеце на "Гітхабе", нядоўгім "гуглением" усе гэтыя прозвішчы вы знойдзеце парачку чалавек , якія альбо працавалі, альбо на дадзены момант працую ў кампаніі "Порнхаб", і першыя, хто там займаўся укараненнем менавіта рэкамендацыйных сістэм. Наогул, гэтая гісторыя вельмі прасунутая, і паказвае, наколькі гэтая аўдыторыя, наколькі гэтая кампанія сышла наперад.
Тры ўзроўні ідэнтыфікацыі
Вакол чалавека ёсць вялікі набор дадзеных, якія можна ідэнтыфікаваць. Я звычайна фармальна дзялю гэта на тры ўзроўню, апускаючыся ўсё глыбей і глыбей. Натуральна, у кампаніі ёсць уласныя дадзеныя.
Калі, скажам, мы гаворым аб пабудове рэкамендацыйнай сістэмы, то першы ўзровень – дадзеныя, якія знаходзіцца ля самай крамы (гісторыя пакупак, разнастайныя транзакцыі, то, як чалавек узаемадзейнічаў з інтэрфейсам).
Далей ёсць узровень (адносна самы вялікі) - гэта тое, што называецца адкрытымі крыніцамі. Не падумайце, што я заклікаю вас парсіць сацсеткі, але па факце тое, што ёсць у адкрытых крыніцах, адкрывае велізарны набор дадзеных, якія можна пра чалавека, сказаць, пазнаць запазычыць.
І трэцяя большая частка - гэта асяроддзе самога гэтага чалавека. Так, існуе меркаванне, што калі чалавека няма ў сацсетках - пра яго няма там ніякіх дадзеных (вы напэўна ўжо ведаеце, што гэта не так), але самае важнае, што дадзеныя, якія знаходзяцца ў чалавека ў профілі (ці ў нейкім дадатку ) - гэта толькі 40% ведаў, якія можна атрымаць аб ім. Астатняя інфармацыя атрымліваецца з яго атачэння. Фраза "скажы мне, хто твой сябар, і я скажу, хто ты" ў XXI стагоддзі набывае новы сэнс, таму што вялізны масіў дадзеных можна атрымаць вакол гэтага чалавека.
Калі казаць бліжэй да рэкламных камунікацый, то атрыманне рэкламнай камунікацыі не з рэкламы, а ад нейкага вашага сябра, знаёмага ці неяк верыфікаванага чалавека - гэта вельмі крутая фішка, якой карыстаецца куча маркетолагаў. Калі вам раптам дорыць бясплатны прома-код нейкае прыкладанне - вы робіце пра гэта пост і тым самым прыцягваеце новую аўдыторыю. Насамрэч гэты прома-код на ўмоўнае «Яндэкс.Таксі» быў абраны зусім не выпадковым чынам, а для гэтага была прааналізавана велізарная колькасць дадзеных аб вашым патэнцыяле прыцягнуць новую аўдыторыю і з ёй неяк проўзаемадзейнічаць.
Аналізуюць нават паводзіны герояў серыялаў
Я вам пакажу тры карцінкі, а вы скажыце, у чым паміж імі розніца.
Вось гэтая:
Гэтая:
І вось гэтая:
Якая паміж імі розніца? Тут усё проста. Як і ў квантавай механіцы, у дадзеным выпадку гэты крэатыў сфарміраваў назіральнік. Гэта значыць розніца ў адной і той жа рэкламнай кампаніі, праведзенай адным і тым жа брэндам у адзін і той жа час, толькі ў тым, хто гэты крэатыў глядзеў. Асабіста мне, калі заходжу на «Амедыятэку», да гэтага часу паказваюць кхала Дрога. Не ведаю, што пра мае перавагі думае «Амедыятэка», але чамусьці адбываецца так.
Тое, што зараз называецца персаніфікаванымі камунікацыямі - гэта самая папулярная гісторыя прыцягнення аўдыторыі і правільнага ўзаемадзеяння з ёй. Калі на першым этапе мы вызначылі людзей, выкарыстоўваючы дадзеныя ўласнага брэнда, дадзеныя адкрытых крыніц і, напрыклад, дадзеныя акружэння гэтага чалавека, мы, прааналізаваўшы яго, можам зразумець, хто ён, як правільна з ім размаўляць і, што самае галоўнае, на якой мове з ім размаўляць.
Тут тэхналогіі пайшлі настолькі далёка, што зараз аналізуюцца героі серыялаў, на якіх глядзіць чалавек. Гэта значыць, вы лайкае серыялы - яны [лайкі] глядзяцца, адглядаюцца, з кім вы там узаемадзейнічалі, для таго каб зразумець, які твар падыдзе, каб вы з ім провзаимодействовали. Гучыць як поўнае трызненне, але вы дзеля цікавасці на якім-небудзь з рэсурсаў паспрабуйце - розныя людзі бачаць розны крэатыў (для таго, каб правільна з ім узаемадзейнічаць).
Ніводны сучасны СМІ ці нейкі відэарэсурс ужо проста так не паказвае вам нейкія навіны. Заходзьце на СМІ - загружаецца велізарная колькасць алгарытмаў, якія ідэнтыфікуюць вас, разумеюць усю вашу папярэднюю актыўнасць, робяць зварот да матмадэлі і затым паказваюць вам нешта. У дадзеным выпадку тут вось такая дзіўная гісторыя.
Як вызначаюць запатрабаванні? Псіхаметрыя. Фізіягноміка
Ёсць вельмі шмат падыходаў (рэальных) для вызначэння сапраўдных запатрабаванняў чалавека, і таго, як правільна з ім камунікаваць. Падыходаў шмат, усё вырашаюць па-рознаму, нельга сказаць - які добры, які дрэнны. Асноўныя, здаецца, усё ведаюць.
Псіхаметрыя. Пасля гісторыі з «Кембрыдж Аналітыкс» яна прыняла нейкі шакавальны, па-мойму, нейкі зварот, таму што кожная другая зараз палітычная кампанія прыходзіць і кажа: «Ой, а можаце зрабіць мне, як у Трамп? Я таксама хачу выйграць, і гэтак далей». Насамрэч гэта, вядома, глупства для нашых рэалій, напрыклад, палітычных выбараў. Але для вызначэння псіхатыпаў выкарыстоўваюцца тры мадэлі:
- першая заснавана на кантэнце, які вы спажываеце - на словах, што вы пішаце, на нейкай інфармацыі, якую вы лайкаце, відэа і г. д.;
- другая завязана на тым, як вы ўзаемадзейнічаеце з вэб-інтэрфейсам, як вы друкуеце, якія кнопачкі заціскаеце – сапраўды, ёсць цэлыя кампаніі, якія па клавіятурным почырку ўмеюць дастаткова дакладна вызначаць тое, што цяпер называецца псіхатыпамі.
- Я вось - не вельмі псіхолаг, дасканала дрэнна разумею, як гэта працуе, але з пункту гледжання рэкламных камунікацый аўдыторыі, разбітыя на гэтыя сегменты, працуюць вельмі добра, таму што камусьці трэба паказаць чырвоны экран з сіняй жанчынай, камусьці - цёмна -сіні фон з нейкай абстракцыяй, і гэта працуе вельмі крута. На нейкіх нізкіх узроўнях - настолькі, што чалавек, нават не думае пра гэта. Цяпер асноўная праблема якая на рэкламным рынку? Усё - агенты спецслужбаў, усё хаваюцца, ва ўсіх усталяваны мільён тысяч дазволаў для браўзэраў, для таго каб іх ніяк не ідэнтыфікавалі - у вас напэўна стаяць «Адблокі», «Гостры» і разнастайныя прыкладанні, якія блакуюць адсочванне. Праз гэта вельмі складана нешта разумець пра чалавека. А тэхналогіі сышлі далей - трэба не проста ведаць, што гэты чалавек вярнуўся на ваш сайт у 125-ы раз, а што ён яшчэ нейкі дзіўны чалавек.
Фізіягноміка - вельмі спрэчная навука. Яе нават навукай не лічаць. Гэта група людзей, якія раней праграмавалі дэтэктары хлусні для якога-небудзь МУС, а зараз займаецца, што называецца, персаніфікацыяй крэатыву. Падыход тут вельмі просты: бярэцца некалькі вашых публічных фатаграфій з якіх-небудзь сацсетачак, па іх будуецца трохмерная геаметрыя. І калі вы юрыст, то зараз скажаце, што гэта асоба і персанальныя дадзеныя; а я вам скажу, што гэта 300 тысяч кропак, якія знаходзяцца ў прасторы, і гэта не асоба, і персанальнымі дадзенымі не з'яўляюцца. Так звычайна кажуць усе, калі да іх прыходзіць Раскамнагляд.
Але калі сур'ёзна, асобна ваша асоба, калі там не падпісаны імя і прозвішча, вашымі персанальнымі дадзенымі не з'яўляецца. Сутнасць у тым, што хлопцы пазначаюць розныя рысы асоб, якія ўплываюць на тое, як чалавек прымае рашэнні, як правільна з ім узаемадзейнічаць. Недзе гэта працуе дрэнна, у нейкіх сегментах рэкламы; у якіх сегментах гэта працуе вельмі добра. У рэшце рэшт, атрымліваецца так, што, менавіта заходзячы на нейкі рэсурс, вы бачыце не адзін банэр, які паказваюць усім, а, напрыклад… зараз нармальна рабіць 16 ці 20 варыянтаў пад розныя аўдыторыі, - і гэта працуе вельмі крута. Так, гэта яшчэ больш сумна з пункту гледжання спажыўца, таму што людзьмі пачынаюць маніпуляваць усё мацней і мацней. Але тым не менш з пункту гледжання бізнэсу гэта працуе вельмі добра.
«Чорная скрыня» машыннага навучання
Гэта спараджае наступную праблему падобных тэхналогій: усё ж такі для большасці распрацоўшчыкаў цяпер тое, што называецца глыбінным навучаннем, з'яўляецца «чорнай скрыняй». Калі вы калісьці апускаліся ў гэтую гісторыю і размаўлялі з распрацоўшчыкамі, - яны заўсёды кажуць: "Ой, слухайце, ну мы там нешта накадзілі такое незразумелае, і не ведаем, як гэта працуе". Магчыма, у кагосьці такое было.
Гэта насамрэч далёка не праўда. Тое, што цяпер завецца машынным навучаннем – далёка не "чорная скрыня". Ёсць велізарная колькасць падыходаў, якія дазваляюць апісаць уваходныя і выходныя дадзеныя, і ў выніку кампанія дасканала можа зразумець, на падставе якіх прыкмет машына вырашыла паказаць вам гэты парнаграфічны ролік ці іншы. Пытанне ў тым, што ніхто з кампаній ніколі гэта не раскрывае, таму што: па-першае, камерцыйная таямніца; па-другое, там апынецца велізарная колькасць дадзеных, аб якіх вы нават не падазравалі.
Напрыклад, да гэтага на дыскусіі па этыцы мы абмяркоўвалі тое, як сацыяльныя сеткі аналізуюць асабістыя паведамленні для таго, каб тэгаваць людзей у нейкія рэкламныя гісторыі. Пішыце вы камусьці нешта - на падставе гэтага атрымліваеце пэўны тэг для, уласна, нейкіх рэкламных камунікацый. І вы гэта ніколі не дакажаце, і, мусіць, няма сэнсу даказваць гэта. Тым не менш, калі б падобныя мадэлі раскрываліся, яны б былі. Атрымліваецца так, што рынак пабудовы падобных рэкамендацыйных сістэм робіць выгляд, што не ведае, чаму гэта адбылося.
Людзі не жадаюць ведаць, што пра іх ведаюць
А другая гісторыя - у тым, што кліент ніколі не хоча даведацца, чаму ён атрымаў менавіта гэтую аб'яву, менавіта гэты прадукт. Я вам раскажу такую гісторыю. Мой першы досвед камерцыйнага ўкаранення рэкамендацыйных сістэм на падобных алгарытмах менавіта дзеля даследавання быў у 2015 году ў вельмі буйнай сетцы сэкс-шопаў (так, таксама не асоба прывабная гісторыя).
Кліентам была прапанавана наступнае: яны заходзяць, аўтарызуюцца сваёй сацыяльнай сеткай, дзесьці праз 5 секунд атрымліваюць цалкам персаніфікаваную краму для іх, гэта значыць прамы ўсе тавары змяніліся - яны трапляюць у пэўную катэгорыю і гэтак далей. Ведаеце, наколькі павялічылася канверсія гэтай крамы? Ні на колькі! Людзі заходзілі і адразу ўцякалі з яго. Яны заходзілі і разумелі, што ім прапанавана менавіта тое, пра што яны думалі…
Праблема гэтага тэсту была ў тым, што пад кожным таварам было напісана, чаму вам прапанавалі менавіта гэта («таму што вы знаходзіцеся ва ўтоенай групе «Уладная жанчына шукае мужыка-«анучу»). Таму сучасныя рэкамендацыйныя сістэмы ніколі не паказваюць тыя дадзеныя, на падставе якіх быў зроблены "прэдыкт".
Вельмі папулярная гісторыя - гэта СМІ, таму што ўсе яны выкарыстоўваюць падобныя рэкамендацыйныя сістэмы. Раней алгарытмы былі вельмі простыя: глядзіце катэгорыю "Палітыка" - вам і паказваюць навіны з катэгорыі "Палітыка". Цяпер усё настолькі складана, што аналізуюцца тыя месцы, дзе вы спынілі мышку, на якіх словах вы сканцэнтраваліся, што вы скапіявалі, як вы ўвогуле праўзаемадзейнічалі з гэтай старонкай. Потым аналізуе лексіка саміх паведамленняў: ага, вы не проста навіны пра Пуціна чытаеце, а ў нейкім вызначаным ключы, з нейкай вызначанай эмацыйнай афарбоўкай. І калі чалавек атрымлівае нейкую навіну, ён нават не задумаецца над тым, як ён сюды прыйшоў. Тым не менш потым з гэтым кантэнтам узаемадзейнічае.
Усё гэта, натуральна, накіравана на тое, каб утрымаць беднага, няшчаснага чалавечка, які такім чынам вар'яцее ад велізарнага масіва інфармацыі, якая вакол яго знаходзіцца. Тут трэба сказаць, што добра было б выкарыстоўваць падобныя сістэмы для персаніфікацыі крэатыву вакол сябе, збору нейкай інфармацыі, але, на жаль, пакуль такіх сэрвісаў няма.
Штучны інтэлект ловіць кліента на ўзлёце і фармуе попыт
І тут узнікае адно вельмі цікавае філасофскае пытанне, пераходзячы ад стварэння рэкамендацыйнай сістэмы да фармавання попыту. Рэдка хто пра яго задумваецца, але, калі вы спрабуеце спытаць ва ўмоўнага «Інстаграма», - «Навошта вы збіраеце дадзеныя? Чаму не паказваць мне абсалютна рандомную рэкламу?», – «Інстаграм» вам скажа: «Сябар, гэта ўсё зроблена, каб табе паказваць менавіта тое, што табе цікава». Маўляў, мы настолькі сапраўды жадаем цябе пазнаць, каб паказаць табе менавіта тое, што ты шукаеш.
Але тэхналогія даўно перасягнула гэтую страшную мяжу, і падобныя тэхналогіі ўжо даўно не прадказваюць тое, што вам трэба. Яны (увага!) фармуюць попыт. Гэта, мусіць, самая страшная рэч, якая круціцца вакол штучнага інтэлекту ў падобных камунікацыях. Страшная яна ў тым, што яна выкарыстоўваецца апошнія 3-5 гадоў амаль паўсюдна - ад гуглавай выдачы да яндэксавай выдачы, да нейкіх сістэм ... Добра, не буду пра «Яндэкс» нічога дрэннага казаць; і добрага.
Сутнасць у чым? Даўно ўжо падобныя рэкламныя камунікацыі адышлі ад стратэгіі, калі вы пішыце - "хачу купіць дзіцячае крэсла", і бачыце сто тысяч мільёнаў публікацый. Яны перайшлі да наступнага: толькі жанчына выклала фатаграфію з ледзь бачным жывоцікам, мужа ўжо адразу пачнуць пераследваць паведамленні - «Мужык, хутка роды. Купі дзіцячае крэсла».
Тут слушна вы спытаеце, чаму пры такіх гіганцкіх дасягненнях тэхналогій мы дагэтуль бачым такую гавёную рэкламу ў сацыяльных сетках? Праблема ў тым, што на гэтым рынку да гэтага часу ўсё вырашаюць грошы, таму ў адзін цудоўны момант можа прыйсці які-небудзь рэкламадавец тыпу «Кока-Колы» і сказаць: «Вось вам 20 мільёнаў – пакажыце мае лайно-банеры ўсяму інтэрнэту». І яны сапраўды гэта зробяць.
Але калі вы зробіце нейкі чысты рахунак і пратэстуеце, наколькі сапраўды падобныя алгарытмы вас адгадваюць: яны спачатку спрабуюць вас адгадаць, а потым пачынаюць вам нешта наперад рабіць. А чалавечы мозг працуе такім чынам, што, атрымліваючы дакладную для яго інфармацыю, ён нават не апрацоўвае момант, чаму ён гэтую інфармацыю атрымаў. Першае правіла вызначыць, што вы ў сне - трэба зразумець, як вы сюды прыйшлі. Чалавек ніколі не памятае момант, як ён апынуўся ў нейкім памяшканні. Тут тое самае.
Google можа пачаць фармаваць ваш светапогляд
Такія даследаванні праводзілі некалькі замежных кампаній, якія займаюцца i-трэкінгам. Яны ставілі на спецыяльныя камп'ютары дэвайсы, якія запісваюць, куды глядзяць вочы паддоследнага. Брала ад пяці да сямі тысяч добраахвотнікаў, якія проста скралі стужку, узаемадзейнічалі з сацсеткамі, з рэкламай, а яны запісвалі інфармацыю, на якіх частках банэраў, крэатываў гэтыя людзі спыняюць погляд.
І атрымалася, што, калі людзі атрымліваюць такі звыш-персаніфікаваны крэатыў, яны нават не задумваюцца пра гэта - яны адразу пераходзяць, пачынаюць з гэтым узаемадзейнічаць. З пункту гледжання бізнесу гэта добра, але з пункту гледжання нас, як карыстальнікаў, гэта не вельмі крута, таму што - усяго чаго баяцца? – Што аднойчы ўмоўны «Гугл» можа пачаць (можа, вядома, і не пачаць) фармаваць свой светапогляд. Ён можа заўтра, напрыклад, людзям пачаць паказваць навіны аб тым, што зямля плоская.
Жарт жартам, але іх лавілі велізарную колькасць разоў, што падчас выбараў яны пачынаюць пэўным людзям даваць пэўную інфармацыю. Мы ўсе абвыклі, што пошукавая сістэма ўсё дастае сапраўды. Але, як я заўсёды кажу, калі хочаце даведацца насамрэч, як уладкованы свет - напішыце сваю ўласную пошукавую сістэму, без фільтраў, без звароту ўвагі на капірайт, без ранжыравання нейкіх вашых сяброў у выдачы. Выдача рэальных дадзеных у інтэрнэце ўвогуле адрозніваецца ад таго, што паказваюць «Гугл», «Яндэкс», «Бінг» і гэтак далей. Нейкія матэрыялы хаваюцца, таму што сябры, калегі, ворагі ці яшчэ нехта (ці былы палюбоўнік, з кім ты пераспаў) – усё роўна.
Як перамог Трамп
Калі былі апошнія выбары ў ЗША, ладзілася вельмі простае даследаванне. Яны бралі па адных і тых жа запытах у розных месцах, з розных «айпішнікаў», з розных гарадоў, розныя людзі гуглілі адно і тое ж. Умоўна, запыт быў у стылі: хто пераможа на выбарах? І дзіўнай выявай вынікі такім чынам былі пабудаваныя, што ў тых штатах, дзе найбольшую колькасць людзей спрабавала галасаваць не за таго кандыдата, яны атрымлівалі нейкія добрыя навіны пра кандыдата, якога прасоўваў «Гугл». Якога? Ну, тут зразумела якога - таго, які прэзідэнтам стаў. Гэта абсалютна недаказальная гісторыя, і ўсе гэтыя даследаванні - пальцам па вадзе. "Гугл" можа сказаць: "Хлопцы, усё гэта зроблена для таго, каб мы паказвалі максімальна рэлевантны кантэнт для вас".
Вы з гэтага моманту павінны ведаць, што тое, што завецца максімальна рэлевантным - гэта ні дуля не так. Кампанія называе рэлевантным тое, што трэба вам прадаць па нейкіх добрых ці дрэнных прычынах.
Тых, у каго няма грошай зараз, ужо рыхтуюць да будучых пакупак
Тут яшчэ такі цікавы момант, пра які я раскажу. Вялікая колькасць актыўнай аўдыторыі зараз у сацыяльных сетках, у дадатках – гэта моладзь. Назавем так яе - неплацежаздольная моладзь: дзеці 8-9 гадоў, якія клікаюць у дэбільныя гульні, гэта - 12-13-14, якія толькі рэгіструюцца ў сацыяльных сетках. Навошта вялізныя кампаніям марнаваць вялізныя бюджэты і рэсурсы на тое, каб ствараць прыкладанні для неплацежаздольнай аўдыторыі, якая ніколі не манетызуецца? У той момант, калі гэтая аўдыторыя стане плацежаздольнай, пра яе будзе дастатковы аб'ём дадзеных, каб вельмі добра прагназаваць яе паводзіны.
Цяпер любога таргетолага спытай, якая самая складаная аўдыторыя? Яны скажуць: высокапрыбытковая. Бо прадаць, напрыклад, кватэру коштам 150 мільёнаў рублёў праз сацыяльныя сеткі практычна немагчыма. Адзінкавыя выпадкі, калі вы робіце нейкую рэкламу на 10 тысяч чалавек, адзін купляе гэтую кватэру - у кліента поспех ... Але адзін з дзесяці тысяч з пункту гледжання статыстыкі - гэта хрень поўная. Дык вось, чаму складана вызначыць высокапрыбытковую аўдыторыю? Таму што людзі, якія зараз з'яўляюцца членамі высокапрыбытковай аўдыторыі, былі народжаныя, калі інтэрнэт яшчэ быў зусім маленькі, калі Арцемія Лебедзева яшчэ ніхто не ведаў, і пра іх няма ніякай інфармацыі. Немагчыма прадказаць іх мадэль паводзін, немагчыма зразумець, хто для іх з'яўляецца лідэрамі меркаванне, з якіх крыніц кантэнт яны прымаюць.
Таму, калі вы ўсё праз 25 гадоў станеце мільярдэрамі, а ў кампаніі, якія збіраюцца вам нешта прадаваць, будзе вялізная колькасць дадзеных. Таму зараз з'явіўся выдатны GDPR у Еўропе, які перашкаджае збору дадзеных непаўналетніх.
Натуральна, гэта ні дуля не працуе на практыку, паколькі ўсе дзеці ўсё роўна гуляюць у маміны, татавы акаўнты - такім чынам інфармацыя збіраецца. Калі дасце дзіцяці наступны раз планшэт, падумайце пра гэта.
Абсалютна не страшная нейкая, антыўтапічная будучыня, калі ўсе памруць у вайне з машынамі – абсалютна рэальная гісторыя цяпер. Ёсць вялікая колькасць кампаній, якія займаюцца стварэннем алгарытмаў псіхапрафілявання людзей па тым, як яны гуляюць у гульні. Вельмі цікавая галіна. На падставе гэтага ўсяго людзі потым сегментуюцца, каб з імі потым неяк камунікаваць.
Прадказанне паводзін гэтых людзей будзе даступна праз 10-15 гадоў - менавіта ў той момант, калі яны стануць плацежаздольнай аўдыторыяй. Што самае галоўнае, гэтыя людзі ўжо загадзя далечы дазвол на апрацоўку сваіх персанальных дадзеных, перадачу іх трэцім асобам і ўсё вось гэтае вось шчасце, і гэтак далей.
Хто страціць працу?
І апошняя ў мяне гісторыя пра тое, што ўсе заўсёды пытаюцца, што будзе праз 50 гадоў: мы ўсе памрэм, будзе беспрацоўе ў маркетолагаў… Ёсць тут маркетолагі, якія перажываюць за беспрацоўе, так? Перажываць, увогуле, не варта, таму што любы высокакваліфікаваны чалавек працу не страціць.
Якія б алгарытмы ні былі створаны, наколькі б моцна машына не падабралася да таго, што ў нас знаходзіцца тут (паказвае на галаву), калі гэта будзе развівацца дастаткова хутка, падобныя людзі ніколі не застануцца без справы, таму што крэатывы гэтыя камусьці давядзецца. рабіць. Так, ёсць разнастайныя "ганы", якія малююць карцінкі, падобныя на людзей, музыку ствараюць, але ўсё ж наўрад ці калі-небудзь у гэтай сферы людзі страцяць сваю працу.
У мяне з гісторыяй усё, так што можаце задаваць пытанні, калі ў вас яшчэ ёсць. Дзякуй.
вядучы: - Сябры, мы зараз пераходзім да блоку «Пытанне - адказ». Вы падымаеце руку - я да вас падыходжу.
Пытанне з залы (З): – Пытанне пра «чорную скрыню». Казалі, што можна канкрэтна зразумець, чаму менавіта такі вынік па нейкім карыстальніку. Гэта нейкія алгарытмы, ці гэта кожны раз для кожнай мадэлі ad hoc (заўв. аўтара: «адмыслова для гэтага» – лацінскі фразеалагізм) трэба разбіраць? Ці ёсць ужо гатовыя, для нейкай нейросетки можна зразумець, грубіянска кажучы, бізнэс-сэнс?
АХ: - Тут трэба разумець наступнае: у машынным навучанні ёсць вялікая колькасць задач. Напрыклад, ёсць задача - рэгрэсія. Для рэгрэсіі ўвогуле ніякіх нейросетей не трэба. Там усё проста: у вас ёсць некалькі паказчыкаў, вам трэба пралічыць наступныя. Ёсць задачы, дзе неабходна звяртацца да такой штукі, як глыбіннае навучанне. Сапраўды, у глыбінным навучанні складана дакладна зразумець, якія вагі да якіх нейрончыкаў былі ўсталяваныя, але юрыдычна ўсё, што вам неабходна - зразумець, якія дадзеныя былі на ўваходзе, як яны адыгралі на выхадзе. Гэтага дастаткова юрыдычна для таго, каб запантэнтаваць падобнае рашэнне і гэтага дастаткова для таго, каб зразумець, на падставе чаго была прынятая гісторыя.
Няма такога, што вы зайшлі на сайт і вам паказалі нейкі банэр таму, што вы два месяцы таму з чырвонымі валасамі сфатаграфаваліся ў "Інстаграм". Калі распрацоўнік не закладзе збор гэтых дадзеных, разметку колеру валасоў у гэтую мадэль, то яно са столі ніяк не возьмецца.
Як прадаваць вынікі сістэм машыннага навучання?
З: - Проста пытанне ў чым: менавіта зразумець, як растлумачыць, прадаць камусьці, хто не разбіраецца ў машынным навучанні. Я хачу сказаць: мая мадэль – ад колеру валасоў выразна вядзе да… вось, колер валасоў мяняецца… Гэта магчыма ці не?
АХ: - Магчыма, так. Але з пункта гледжання продажаў, спрацуе адзіная схема: у вас ёсць рэкламная кампанія, мы замяняем аўдыторыю на тую, якую фармуе машына і вы проста глядзіце вынік. Гэта, нажаль, адзіны варыянт пэўна замоўца пераканаць у тым, што падобная гісторыя працуе, таму што на рынку куча рашэнняў, якія калісьці былі ўкаранёны, і яны не працавалі.
Аб стварэнні віртуальнай асобы
З: - Добры дзень. Дзякуй за лекцыю. Пытанне такое: а які шанец ёсць у чалавека, які па нейкім чынніку не жадае ісці на повадзе ў машыннага навучання, стварыць сабе віртуальную асобу, кардынальна адрозную ад яго ўласнай асобы, з дапамогай узаемадзеяння з інтэрфейсам або па якіх-небудзь іншым чыннікам?
АХ: - Ёсць куча розных плагінаў, якія займаюцца менавіта рандамізацыяй паводзін. Ёсць крутая штука - Ghostery, якая, па-мойму, амаль цалкам цябе хавае ад кучы розных трэкераў, якія не могуць потым запісваць гэтую інфармацыю. Але па факце зараз вам дастаткова будзе закрытага профілю ў сацыяльных сетках, каб ніхто, ніякія злыя парсеры там нічога не сабралі. Лепш, мусіць, паставіць якое-небудзь пашырэнне ці напісаць што-небудзь самому.
Разумееце, тут такая канцэпцыя, што юрыдычна, напрыклад, персанальнымі дадзенымі называюцца дадзеныя, па якіх вас можна ідэнтыфікаваць, і ў законе прыведзены як прыклад адрас месцажыхарства, узрост і гэтак далей. Цяпер дадзеных, па якіх вас можна ідэнтыфікаваць - незлічонае мноства: той жа клавіятурны почырк, той жа націск, лічбавы подпіс браўзэра… Рана ці позна, чалавек памыляецца. Ён можа дзе-небудзь у "кафэху" сядзець праз "Тор", але ў рэшце рэшт у адзін цудоўны момант альбо VPN забудзецца ўключыць, альбо яшчэ нешта, і ў гэты момант яго можна будзе ідэнтыфікаваць. Так што прасцей за ўсё зрабіць зачынены акаўнт і паставіць якое-небудзь пашырэнне.
Рынак ідзе да таго, што трэба націснуць толькі адну кнопачку для атрымання выніку
З: – Дзякуй за расказ. Як заўсёды, вельмі цікава заўсёды (я за вамі сачу). Пытанне такое: які прагрэс у сэнсе стварэння сістэм пазітыўных для карыстальнікаў, рэкамендацыйных сістэм? Вы казалі, што ў свой час займаліся рэкамендацыйнымі сістэмамі для пошуку партнёра палавога, сябра жыцця (ці музыка, якая патэнцыйна можа спадабацца чалавеку)… Наколькі ўсё гэта перспектыўна, і як вы бачыце яго развіццё менавіта з пункту гледжання стварэння патрэбных людзям сістэм?
АХ: - Наогул, рынак ідзе да таго, што людзям трэба націснуць адну кнопачку і адразу атрымаць тое, што трэба. Што тычыцца майго вопыту стварэння прыкладанняў для знаёмстваў (мы яго, дарэчы, у канцы года перазапусцім), там, акрамя таго, што 65% было жанатых мужыкоў, самая складаная рэкамендацыйная праблема была ў тым, што чалавеку на старце прыкладання прапаноўвалася некалькі мадэляў. Сяброўства», «Сэкс», «Сэкс-сяброўства» і «Бізнес». Людзі выбіралі не тое, што ім патрэбна. Мужчыны прыходзілі выбіралі «Каханне», а насамрэч яны кідалі ўсім аголеную, ну і гэтак далей.
Праблема была ў тым, каб ідэнтыфікаваць чалавека, які не падыходзіць нейкай адной з гэтых мадэляў, і яго неяк плаўна ўзяць і перамясціць у іншы бок. З-за малой колькасці дадзеных вызначыць, ці памылка гэта алгарытму прагназавання, альбо чалавек знаходзіцца не ў сваёй катэгорыі - вельмі складана. Тое ж самае з музыкай: вельмі мала цяпер рэальна вартых алгарытмаў, якія добра «факасцяць» музыку. Можа быць, "Яндэкс.Музыка". Хтосьці лічыць алгарытм "Яндэкс.Музыкі" дрэнным. Мне яна, напрыклад, падабаецца. Мне асабіста, напрыклад, не падабаецца алгарытм "Ютуб"-музыкі і гэтак далей.
Там ёсць, вядома, свае тонкасці - там усё завязана на ліцэнзіях ... Але рэальна попыт на падобныя сістэмы дастаткова вялікі. У свой час была вядомая кампанія "Рытэйл Рокет", якая займалася ўкараненнем рэкамендацыйных сістэм, цяпер яна неяк не вельмі добра жыве - мабыць, таму што яны доўга алгарытмы свае не развівалі. Усё ідзе да гэтага - да таго, каб мы зайшлі і, нічога не націскаючы, атрымалі тое, што нам трэба (і цалкам атупелі, таму што ўменне выбіраць у нас цалкам знікла).
Influence-маркетынг
З: - Добры дзень. Мяне клічуць Канстанцін. Я хацеў бы ўзняць пытанне наконт influence-маркетынгу. Ці ведаеце вы нейкія сістэмы, якія дазваляюць бізнэсу падабраць бізнэсу падыходнага яму блогера па нейкіх дадзеных статыстыкі і гэтак далей? І па якіх прыкметах гэта робіцца?
АХ: – Так, я зараз пачну здалёку і адразу скажу, што праблема падобных усіх тэхналогій у тым, што ўвесь гэты штучны інтэлект у маркетынгу зараз як канатаходзец ідзе: злева знаходзяцца буйныя кампаніі, у якіх куча бабла, і ў іх у любым выпадку будзе эфектыўна ўсё працаваць, таму што ў іх рэкламныя кампаніі накіраваны проста на прагляды; з іншага боку ёсць куча дробнага бізнэсу, у якога гэта не будзе працаваць, таму што ў іх дадзеных шмат. Пакуль дастасавальнасць гэтых гісторый недзе пасярэдзіне.
Калі ёсць ужо добрыя бюджэты, і задача гэтыя бюджэты правільна апрацоўваць (і дадзеных ужо, у прынцыпе, дастаткова шмат)… Я ведаю пару сэрвісаў, нешта накшталт «Гетблогера», у якіх быццам ёсць алгарытмы. Я, шчыра кажучы, гэтыя алгарытмы не вывучаў. Магу вам расказаць, які падыход выкарыстоўваем мы для пошуку лідэраў меркаванняў, калі трэба якім-небудзь мамам падарыць падарунак.
Мы выкарыстоўваем метрыку, якая называецца "Час распаўсюджвання кантэнту". Працуе гэта наступным чынам: вы бераце чалавека, чыю аўдыторыю вы аналізуеце, і вам трэба на кожную пасаду планамерна (напр., раз у 5 хвілін) збіраць інфармацыю, хто яго залайкаў, закаментаваў і гэтак далей. Такім чынам можна будзе зразумець, у які момант часу кожны чалавек зь ягонай аўдыторыі праўзаемадзейнічаў зь ягоным кантэнтам. Паўтарыць гэтую аперацыю для кожнага прадстаўніка яго аўдыторыі, і такім чынам, выкарыстоўваючы метрыку сярэдняга часу распаўсюджвання кантэнту, яе можна, напрыклад, у вялікім сеткавым графе гэтых людзей кінуць у колер і выкарыстоўваць гэтую метрыку для пабудовы кластараў.
Гэта працуе дастаткова добра, калі мы хочам, напрыклад, знайсці 15 мам, якія трымаюць сваю грамадскую думку на якім-небудзь woman.ru. Але гэта дастаткова складаная тэхнічная рэалізацыя (хоць чыста тэарэтычна можна і на «Пітоне» гэта зрабіць). Сутнасць у тым, што праблема influence-маркетынгу ў буйных рэкламных агенцтвах - ім патрэбныя буйныя, стромкія, дарагія блогеры, якія ні храна не працуюць. Вось, аўтабрэнд жадае праз нейкага лідэра меркаванняў прадаць нейкі тавар - ім выкарыстоўваць автоблогера трэба ў апошнюю чаргу, таму што аўдыторыя такіх альбо ўжо купіла аўтамабіль, альбо сапраўды ведае, які аўтамабіль яна хоча проста сядзіць глядзіць на стромкія тачкі. Тут важна яшчэ не ўпусціць аналіз аўдыторыі самога чалавека.
Боты маркетынгу
З: - Падкажыце, як моцна боты ў сацыяльных сетках уплываюць на збор інфармацыі і яе якасць?
АХ: - З ботамі такая цікавая штука. Танных робатаў досыць лёгка ідэнтыфікаваць – у іх альбо кантэнт аднолькавы, альбо яны ў сябрах сябар у сябра знаходзяцца, альбо яны ў адзінай сетцы знаходзяцца. Са складанымі ботамі ёсць таксама падыходы. Ці вы пытаецеся задачу, як чалавека да яго фэйка прывязаць?
З: - Наколькі якасная інфармацыя будзе на выхадзе з усім гэтым смеццем?
АХ: - Тут гэта працуе такім чынам: з-за таго, што дадзеных велізарная колькасць (напрыклад, для нейкага маркетынгавага даследавання), усю гэтую шушэр можна проста выкінуць. Гэта значыць лепш выкінуць крыху пабольш рэальных людзей, чым захапіць ботаў, таму што ім бескарысна паказваць усякую рэкламу. Але калі збіраць метрыку, напрыклад, узаемадзеяння з банэрамі ці рэкамендацыйнымі сістэмамі, такія акаўнты можна выкінуць.
Цяпер у сацыяльных сетках працэнтаў шэсць віртуальных персанажаў або пакінутых проста старонак або інтравертаў, якіх алгарытмы "мэтчат" як ботаў. Што тычыцца прывязкі чалавека да яго фэйку, тут таксама ўсё завязана на тым, што чалавек рана ці позна дапусціць памылачку, і штука ў тым, што мадэль паводзін аднолькавая - што ў яго рэальнага акаўнта, што ў яго фэйка. Рана ці позна яны адзін і той жа кантэнт паглядзяць ці яшчэ нешта.
Тут усё зводзіцца не да працэнту хібнасці, а да колькасці часу, неабходнага для дакладнай ідэнтыфікацыі чалавека. Для кагосьці, хто жыве са сваім "Інстаграмам", гэты час дакладнай ідэнтыфікацыі, зводзіцца да пяці хвілін. Для кагосьці - да шасці-васьмі месяцаў.
Каму і як прадаць дадзеныя?
З: - Добры дзень. Мне цікава даведацца, як адбываецца продаж даных паміж кампаніямі? Да прыкладу, у мяне ёсць прыкладанне, у якім можна пазнаць (распрацоўніку), куды ходзіць чалавек, у якія крамы, і колькі тамака марнуе грошай. І мне цікава даведацца, як, дапусцім мне, прадаць гэтым крамам дадзеныя аб сваёй аўдыторыі або ўкінуць свае дадзеныя ў адну вялізную базу дадзеных і атрымаць за гэта грошы?
АХ: - Наконт прадаць камусьці напрамую дадзеныя - вас, усіх астатніх, апярэдзілі ОФД - аператары фіскальных дадзеных, якія хітрым чынам ўбудаваліся паміж перадачай чэкаў і Падатковай і цяпер спрабуюць прадаваць усім дадзеныя. Сапраўды, насамрэч яны абвалілі цэлы рынак мабільнай аналітыкі. Па факце вы можаце ўбудаваць ваша прыкладанне, напрыклад піксель "Фэйсбука", яго DMP-сістэма; потым выкарыстоўваць гэтую аўдыторыю для таго, каб прадаваць. Напрыклад, піксель "Май Таргета". Ня ведаю проста, што за аўдыторыя ў вас, трэба зразумець. Але ў любым выпадку вы можаце інтэгравацца альбо ў "Яндэкс", альбо ў "Май Таргет", якія з'яўляюцца найбуйнымі DMP-сістэмамі.
Гэта дастаткова цікавая гісторыя. Праблема толькі ў тым, што вы ім увесь трафік аддасце, і манетызацыю гэтага трафіку яны як біржы бяруць на сябе. Яны могуць сказаць вам, што вашай аўдыторыяй скарысталіся 10 чалавек, а могуць і не сказаць. Таму альбо вы будуеце сваю рэкламную сетку, альбо аддаецеся на водкуп буйным DMP.
Хто пераможа - мастак ці тэхнар?
З: – Пытанне, крыху аддаленае ад тэхнічнай часткі. Было сказана аб страхах маркетолагаў з нагоды будучыні масавага беспрацоўя. Ці ёсць нейкая канкурэнтная барацьба паміж крэатыўным маркетынгам (вось гэтыя хлопцы, якія прыдумалі рэкламу з курыцай, рэклама «Фальксвагена», здаецца) і тымі, хто займаецца «Біг датай» (якія кажуць: мы зараз проста збярэм усе дадзеныя і таргетаваную рэкламу ўсім даставім )? Як чалавек, які непасрэдна займаецца, якое ваша меркаванне, хто пераможа - мастак, тэхнар, ці гэта будзе нейкі сінэргетычны эфект?
АХ: - Слухайце, ну яны працуюць разам. Інжынеры не прыдумляюць крэатыў. Тыя, хто крэатывіт, не прыдумляе аўдыторыі. Тут нейкая мультыдысцыплінарная гісторыя. Рэальна праблемы цяпер у тых, хто сядзіць і кнопачкі націскае, у тых, хто робіць "манкі-джоб", кожны дзень націскае адно і тое ж - вось такія людзі знікнуць.
Але тыя, хто аналізуе дадзеныя, натуральна, застануцца, але нехта гэтыя дадзеныя павінен апрацоўваць. Хтосьці павінен будзе прыдумляць гэтыя карцінкі, маляваць іх. Падобны крэатыў не прыдумае ж машына! Гэта поўнае вар'яцтва! Або як, напрыклад, вірусная рэклама "Карпрайс", якая, дарэчы, вельмі добрае працавала. Памятаеце, такая была на «Ютубе»: «Прадай у «Карпрайс», - абсалютна вар'яцкая. Вядома, ніякая нейросетка падобную гісторыю не згенеруе.
Я ўвогуле прыхільнік таго, што не людзі страцяць працу, а ў іх стане крыху больш за вольны час, і яны гэты вольны час змогуць выдаткаваць на самаадукацыю.
Прымітыўная рэклама адамрэ
З: - Па вялікім рахунку рэклама, якая дэманструецца, банеры - там жа па вялікім рахунку нават якія прадаюць тэксты не пішуцца: «Патрэбныя вокны - бяры!», «Трэба яшчэ нешта - бяры!», гэта значыць там наогул ніякага крэатыву няма.
АХ: - Такая рэклама адамрэ, вядома, рана ці позна. Яна адамрэ не столькі з-за развіцця тэхналогій, а колькі з-за развіцця нас з вамі.
Рэлевантнае лепш змешваць з нерэлевантным
З: - Я тут! У мяне пытанне наконт эксперыменту, які, як вы сказалі, у вас не атрымаўся (з рэкамендацыйнай сістэмай). А на ваш погляд, праблема ў тым, што там было падпісана, чаму рэкамендуецца, ці ў тым, што ўсё, што бачыў карыстач, як бы было яму рэлевантна? Таму што я чытала эксперымент для мам, і там яшчэ не было столькі дадзеных і там не было яшчэ столькі дадзеных з інтэрнэту, проста былі дадзеныя прадуктовага рытэйлера - прадказваў цяжарнасць (што яны будуць мамамі). І калі яны паказвалі падборку тавараў для будучых мам, мамы прыходзілі ў жах ад таго, што пра іх пра гэта даведаліся да нейкіх афіцыйных рэчаў. І гэта не працавала. І для таго, каб вырашыць гэтую праблему, яны знарок перамешвалі рэлевантныя тавары з нечым зусім нерэлевантным.
АХ: – Мы спецыяльна людзям паказалі, на падставе чаго зроблены рэкамендацыі, каб зразумець іх зваротную сувязь. Уласна, адсюль і нарадзілася канцэпцыя, што людзям не трэба казаць, што гэта нейкія суперрэлевантныя тавары для яго.
Так, дарэчы, падыход змешваць іх з нерэлевантнымі ёсць. Але тут ёсць адваротная штука: часам заходзяць людзі, і яны з гэтым нерэлевантным таварам узаемадзейнічаюць - атрымліваюцца выпадковыя выкіды, мадэлі ламаюцца і адбываецца ўсё яшчэ складаней. Але такое ёсць насамрэч. Больш за тое, многія кампаніі спецыяльна, калі ведаюць, што хтосьці апрацоўвае іх дадзеныя (хтосьці можа ў іх скрасці падобную выдачу), - яны спецыяльна яе часам змешваюць для таго, каб можна было потым даказаць, што вы ўзялі дадзеныя не са сваёй рэкамендацыйнай сістэмы, а з умоўнага "Яндэкс.Маркета".
Блакавальнікі рэкламы і браузерная бяспека
З: - Прывітанне. Ты ўзгадваў пра Ghostery і Adblock. Можаш увогуле распавесці, наколькі такія трэкеры ўвогуле эфектыўныя (можа, паводле статыстыкі)? І ці былі ў цябе якія-небудзь замовы ад кампаній: маўляў, зрабі так, каб нашу рэкламу нельга было зачыніць «Адблокам».
АХ: - Мы напрамую з рэкламнымі платформамі не звязваемся - як раз з-за таго, каб яны не прасілі зрабіць так, каб іх рэкламу бачылі ўсё. Я асабіста карыстаюся Ghostery - лічу, вельмі крутое пашырэнне. Зараз жа ўсе браўзэры змагаюцца за прыватнасць: "Мазіла" выпусціла кучу разнастайных абнаўленняў, "Гугл Хром" супер-"сек'юрны" зараз. Яны ўсё блакуюць усё што толькі можна. «Сафары» ужо нават «Гіраскоп» па змаўчанні адключыў.
І гэты трэнд, вядома, добры (не для тых, хто збірае дадзеныя, хаця і яны таксама выкруціліся), таму што людзі спачатку заблакавалі «кукі». Усе, хто валодаў рэкламнымі сеткамі, успомнілі аб такой выдатнай тэхналогіі, як фінгерпрынт браўзэра - гэта алгарытмы, якія атрымліваюць 60 розных параметраў (дазвол экрана, версія, устаноўленыя шрыфты) і на падставе іх вылічваюць унікальны «айдышнік». Перайшлі на гэта. А браўзэры пачалі дужацца і з гэтым. Увогуле, гэта будзе бясконцая бітва тытанаў.
Апошняя дэвелаперская «Мозіла» дастаткова абаронена. Яна ніякія "куки" не захоўвае, усталёўвае кароткі час жыцця. Асабліва, калі ўключыць «Інкагніта», цябе ўвогуле ніхто не знойдзе. Пытанне ў тым, што няёмка будзе ва ўсіх сэрвісах паролі ўводзіць.
Дзе працуе і не працуюць псіхатыпіраванне і фізіягноміка?
З: - Артур, дзякуй вялікі за лекцыю. Таксама з задавальненнем сачу за тваімі лекцыямі на "Ютубе". Ты згадаў аб тым, што маркетолагі часцей і часцей звяртаюцца да таго, каб выкарыстоўваць псіхатыпіраванне, фізіягноміку. У мяне пытанне: у якіх катэгорыях брэндаў гэта працуе? Маё перакананне - гэта толькі для FMCG падыходзіць. Напрыклад, аўтамабіль выбіраць гэта…
АХ: - Магу спампаваць, дзе гэта дакладна працуе. Гэта працуе ва ўсякіх гісторыях тыпу "Амедыятэкі", серыялах, фільмах і гэтак далей. Гэта добра працуе ў банках і банкаўскіх прадуктах, калі гэта не прэміяльны сегмент, а ўсякія студэнцкія карты, растэрміноўкі - вось такія рэчы. Гэта сапраўды вельмі добра працуе ў FMCG і ва ўсякіх "Айфонах", зарадках, ва ўсёй гэтай чабурдзе. Гэта працуе добра ў «маміных» таварах, «татавых». Хоць ведаю, што ў рыбалоўстве (ёсць такая тэма)… Некалькі разоў былі кейсы з рыбаловамі - іх ніколі не атрымоўваецца пэўна сегментаваць. Не ведаю чаму. Нейкая памылка статыстычная.
Гэта дрэнна працуе з аўтамабілістамі, з біжутэрыяй, з нейкімі рэчамі для дома. Па сутнасці, гэта дрэнна працуе з тым, пра што людзі ніколі не напісалі б у сацыяльныя сеткі - можна так гэта праверыць. Умоўна, з пакупкай пральнай машынай: вось як зразумець, у каго ёсць пральная машына, а ў каго - не? Нібыта яна ва ўсіх ёсць. Можна выкарыстоўваць дадзеныя АФД - па чэках паглядзець, хто што купляў, па чэках «змятчыць» гэтых людзей. Але па факце такія рэчы, пра якія ты ніколі не расказаў бы, напрыклад, у «Інстаграме» - з такімі рэчамі працаваць складана.
Машыны распазнаюць хітрыкі як статыстычныя ўкіды.
З: - У мяне пытанне пра таргетынг. Ці магчымае існаванне (ці раптам яны існуюць) умоўнага рандомнага персанажа, які ва ўсім супярэчыць сабе: напачатку ён гугліць «лепшыя спартзалы», а потым гугліць «10 спосабаў нічога не рабіць»? І так ва ўсім. Ці можа таргетынг усачыць за такім, які сам сабе супярэчыць?
АХ: - Тут пытанне толькі вось у чым: калі вы 2 гады карысталіся «Гуглом», распавялі яму пра сябе ўсё, што толькі можна, а зараз усталюеце сабе плягін, які будзе падобныя рандомныя запыты пісаць, то, вядома ж, па статыстыцы можна будзе зразумець – тое, што вы робіце зараз – гэта статыстычны выкід, і ўся гэтая справа адсеяць. Калі вы хочаце - зарэгіструйце новы рахунак, але аб'ём рэкламы не зменіцца. Яна проста дзіўнай стане. Хоць яна і зараз дзіўная.
Крыху рэкламы 🙂
Дзякуй, што застаяцеся з намі. Вам падабаюцца нашыя артыкулы? Жадаеце бачыць больш цікавых матэрыялаў? Падтрымайце нас, аформіўшы замову ці парэкамендаваўшы знаёмым, , унікальны аналаг entry-level сервераў, які быў прыдуманы намі для Вас: (даступныя варыянты з RAID1 і RAID10, да 24 ядраў і да 40GB DDR4).
Dell R730xd у 2 разы танней у дата-цэнтры Equinix Tier IV у Амстэрдаме? Толькі ў нас у Нідэрландах! Dell R420 – 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB – ад $99! Чытайце аб тым
Крыніца: habr.com