Артур Хачуян: „Истински големи данни в рекламата“

На 14 март 2017 г. Артур Хачуян, главен изпълнителен директор на Social Data Hub, говори на лекцията на BBDO. Артър говори за интелигентно наблюдение, изграждане на поведенчески модели, разпознаване на фото и видео съдържание, както и други инструменти и изследвания на Social Data Hub, които ви позволяват да насочвате аудитории, използвайки социални мрежи и технологии за големи данни.

Артур Хачуян (по-нататък - AH): - Здравейте! Здравейте всички! Казвам се Артър Хачуян, управлявам компанията Social Data Hub и ние се занимаваме с различни интересни интелектуални анализи на отворени източници на данни, информационни полета и правим всякакви интересни изследвания и така нататък.

И днес колегите от BBDO Group ни помолиха да поговорим за съвременните технологии за анализ на големи данни, големи и не толкова големи данни за реклама: как се използват, покажете някои интересни примери. Надявам се, че ще задавате въпроси по пътя, защото мога да стана скучен и да не разкрия същността и така нататък, така че не се срамувайте.

Всъщност основните направления, където някога са били използвани някакви решения за „почти големи данни“, всички те са ясни - това е насочване към аудитория, анализ, провеждане на някакъв вид аналитично маркетингово проучване. Но винаги е интересно какви допълнителни данни могат да бъдат намерени, какви допълнителни значения могат да бъдат намерени след прилагане на анализа.

Защо се нуждаем от технологии за реклама?

Откъде да започнем? Най-очевидното е рекламата в социалните мрежи. Днес го свалих сутринта: по някаква причина VKontakte смята, че трябва да видя тази конкретна реклама... Дали е добра или лоша е вторият въпрос. Виждаме, че определено попадам в категорията на наборниците:

Първото и най-интересно нещо, което може да се приеме като технологично решение... Първото нещо, което исках да реша, преди да започнем, е да дефинирам термините: какво са отворени данни и какво са големи данни? Защото всички хора имат своите разбирания по този въпрос и аз не искам да налагам условията си на никого, но... Просто за да няма разминавания.

Лично аз смятам, че отворените данни са всичко, до което мога да достигна без потребителско име или парола. Това е отворен профил в социалните мрежи, това са резултати от търсене, това са отворени регистри и т.н. Големи данни, според моето разбиране, аз го виждам така: ако това е табела с данни, това са милиард редове, ако е някакъв вид за съхранение на файлове, това е някъде петабайт данни. Останалото според моята терминология не са големи данни, а нещо подобно.

Високо прецизно профилиране и точкуване на профили

Да вървим по ред. Първото и най-интересно нещо, което можете да измислите от анализирането на отворени източници на данни, е профилиране с висока точност и оценяване на профили. Какво е това? Това е история, в която вашият акаунт в социалната мрежа може да предвиди не само кой сте, не само вашите интереси.

Но сега, като комбинирате различни източници, можете да разберете средното ниво на вашата заплата, колко струва вашият апартамент и къде се намира. И всички тези данни могат да се използват буквално от наличните средства. Например, ако вземете акаунта си в социална мрежа, погледнете, да речем, къде живеете, къде работите; разберете в коя част от бизнеса е компанията, за която работите; изтеглете подобни обяви от HH и “Superjob”, ако сте анализатор, мениджър и др.; погледнете къде живеете (база, да речем CIAN), разберете колко струва да наемете жилище на това място, колко струва да си купите жилище на това място, прогнозирайте приблизително колко печелите. Освен това, използвайки вашите социални мрежи, можете да разберете колко пътувате, къде се намирате и колко сте лоялни към вашия работодател.

Съответно, от такъв огромен брой показатели можем да направим всичко, което поискаме. Можем да ви запознаем с продукт, който ви интересува. Можете ли да си представите онлайн магазин? Отивате там - този онлайн магазин хваща акаунта ви в социална мрежа и ви казва: „Маша, току-що се разделихте с приятеля си, ето някои определени продукти за вас.“ Това не е близкото бъдеще...

Как се определя геолокацията на човек?

Отговори на въпроси от публиката:

• Обикновено 80% от всички регистрации се считат за точното място на пребиваване. Но за хората, които не се регистрират никъде, има няколко опции: или регистрация, или геолокация, или това е анализ на публикации и публикации за целия период от време, когато човек е написал нещо... И някъде, ще изскочи нещо като „Искам да си купя количка близо до Академическа“ или „Наскоро видях грозни графити на стената тук“. Тоест за почти 80% от хората тяхното геолокация, тяхното работно място и местожителство могат да бъдат определени с помощта на данни или метаданни, които могат да бъдат събрани от социалните мрежи.

  Това отново е анализ на публикации. В най-простия смисъл това е анализ на чек-ини и геолокации в социалните мрежи, които не изтриват jpeg метаданни (можете да разберете нещо от тях). Но за останалите хора това обикновено са текстови излъчвания: или човек „осветява“ местоположението си, когато пише за нещо, или „осветява“ телефона си, по който можете да намерите част от рекламата му в Avito или акаунта му на " Авто RU". Въз основа на тези данни можете да комбинирате (например „Продавам кола близо до Маяковская“) и грубо да приемете това.

• Хората обикновено публикуват това в социалните медии. Ние работим само с отворени източници и тук говорим изключително за отворени източници. Те обикновено публикуват реклами, тоест в шестдесет процента от случаите най-честата история, когато хората „показват“ текущия си номер на мобилен телефон, са реклами за продажба на нещо. Или в някои групи човек пише („Продавам това или онова там“), или отива някъде.

  да Обикновено коментират като: „Отговори ми или ми прати SMS, обади се на номера ми. Това много често се случва на хора, които продават нещо, купуват нещо в социалните мрежи, общуват с някого... Съответно, като използвате този номер, можете да свържете профила му в CIAN към него, ако някога е публикувал нещо или пак в Авито. Това са просто най-популярните, топ източници, ще бъде по-нататък - това са Avito, CIAN и така нататък.

• Това се отнася за онлайн магазин. Следващата ще бъде технологията за разпознаване на лица и съвпадение на профили (ще говорим за това). Чисто теоретично това може да се приложи за офлайн магазин. И като цяло, голямата ми мечта е, когато се появят улични банери, когато минаваш покрай камера, тя да „прихваща“ лицето ти. Но този случай ще бъде забранен от закона, защото е нарушение на неприкосновеността на личния живот. Надявам се рано или късно да стане.
• От личен опит. Много често, когато човек ти пише нещо, ти оперираш с някакви факти от живота му, които сякаш не трябва да знаеш... Хората в повечето случаи се плашат. Но! Въз основа на последните статистики броят на закрити акаунти в социалните мрежи е намалял с 14%. Броят на фалшификатите се увеличава, броят на отворените акаунти расте - хората все повече се движат към откритост. Мисля, че след 3-4 години те ще спрат да реагират толкова силно на факта, че някой знае информация за тях, която те потенциално не трябва да знаят. Но всъщност е много лесно да се получи, като погледнете стената му.

Какво може да се вземе от отворени източници?

Има приблизителен списък от неща, които могат да бъдат разбрани с доста висока надеждност от отворени източници. Всъщност има още повече различни показатели; зависи от клиента на такова изследване. Има някаква HR агенция, която се интересува дали псувате в социалните мрежи или някъде в публичното пространство. Някой се интересува дали харесвате публикациите на Навални или, обратно, публикациите на Обединена Русия или някакво порнографско съдържание - такива неща се случват доста често.

Основните са семейните ценности, приблизителната цена на апартамент, дом, търсене на кола и т.н. Въз основа на това хората могат да бъдат разделени на социални групи. Това са московските потребители на Tinder, кои са те (според снимките им в акаунтите им във Facebook); въз основа на техните интереси те се разделят на различни социални групи:

Ако се приближим до рекламата, тогава бавно се отдалечихме от стандартното рекламно насочване, когато изберете във VKontakte, че се интересувате от 18-годишни мъже, абонирани за определени групи. Имам следната снимка, сега ще ви покажа:

Изводът е, че повечето от настоящите услуги, които анализират по принцип хората, които анализират социалните мрежи, се занимават с анализ на интереси... Първото нещо, което идва на ум на хората, е да анализират най-добрите групи от техните абонати. Може би това работи за някои, но лично аз смятам, че е фундаментално погрешно. Защо?

Вашите харесвания се събират и анализират

Сега вземете телефоните си, погледнете най-добрите си групи - определено ще има повече от 50% групи, за които вече сте забравили, това е някакъв вид съдържание, което всъщност е без значение за вас. Вие изобщо не го консумирате, но въпреки това системата ще ви следи според тях: че сте се абонирали за рецепти, за някои популярни групи. Тоест ще нарушите системата, която анализира вашия профил и вашите интереси няма да бъдат оправдани.

Продължаваме... Какво има? Предполагаме какво правят другите хора. Според нас най-адекватният начин за оценка на интересите на потребителите са харесванията. Например във VKontakte няма емисия с харесвания и хората си мислят, че никой не знае какво харесват. Да, някои от харесванията са въведени в Instagram, виждаме нещо във Facebook, но повечето от съдържанието в определени групи не излъчват това в общ канал и хората живеят и си мислят, че никой няма да знае какво харесват.

И като събираме определено съдържание от някакъв вид, което ни интересува, събираме тези публикации, събираме тези харесвания, след това проверяваме този човек, използвайки тази база данни, можем да определим с голяма точност кой е той, каква е съдбата му, от какво се интересува. Поставете го точно в определена социална група и взаимодействайте с него.

Купуването на кола променя поведението

Имам такъв пример. Веднага ще направя уговорка, че моите примери са почти рекламни и почти маркетингови, защото, знаете, повечето случаи са защитени от NDA и т.н. Но все още ще има много интересни неща. И така, историята с тези хора: това са мъже, които са си купили кола между 2010 и 2015 г. Как се е променило тяхното онлайн социално поведение е показано с цвят. Процентът на момичетата сред абонатите се промени, абонирах се за „момчешки“ публични страници, намерих постоянен сексуален партньор...

Цялото това нещо е разбито по марки автомобили и брой хора. Оттук можете да направите много интересни заключения за поведението на хората и как работи всичко. Мога да кажа, че Porsche Cayenne и засадената Priora са почти идентични по отношение на броя на привлечената публика. Качеството на тази публика и нейното поведение е различно, но количеството е приблизително същото. Изводът, който можете да си направите от тук, е каквото искате, по-близо до вашия пазар. Ако продавате Audi, вие правите лозунга „Купете Audi и се махнете от родителите си!“ и така нататък.

Да, това е забавен пример за факта, че поведението на хората въз основа на анализа на харесванията, на базата на това в коя група преминават, какво съдържание анализират - с почти 100% вероятност става ясно кой сте. Защото, ако нямате достъп до мрежов трафик и не четете лични съобщения, харесванията винаги ще ви кажат кой е този човек - бременна жена, майка, военен, полицай. А за теб, като човек, който може да рекламира, това е голямо попадение в целта.

Отговори на въпроси от публиката:

• Всяка колона е броят на хората в тази кола; как техните модели на поведение са се променили. Вижте: хора, закупили Porsche Cayenne - приблизително 550 души (жълто), процентът на момичетата сред абонатите се е увеличил.
• Извадката включва потребители на социалните мрежи „Vkontakte“, „Facebook“, „Instagram“ от 2010 до 2015 г. Единственото уточнение: избраните тук автомобили са тези, които могат да бъдат идентифицирани на снимки с повече от 80% точност с помощта на определени инструменти.
• През определен период от време колата му (добре де, не неговата, оставяме това на социалните мрежи)... През определен период от време човек постоянно се снима с колата, беше с нея, пишат публикациите бяха различни, снимките бяха от различни ъгли и т.н. След това ще има снимка кои хора с кои коли се снимат и... Да, това е вторият въпрос - доверие в данните от социалните мрежи.
• Тъй като го повдигнахме, за съжаление, данните в социалните медии не винаги са верни. Хората не винаги са склонни да публикуват информацията си. Лично аз проведох такова проучване: сравних броя на завършилите московски университети с броя на хората, регистрирани в социалните мрежи. Средно 60% повече хора са регистрирани в социалните мрежи - завършили Московския държавен университет през определена година по определени специалности - отколкото всъщност има по принцип. Така че да - тук естествено има процент грешки и никой не го крие. Тук просто вземаме за основа тези автомобили, които могат да бъдат идентифицирани с повече от 80% вероятност.

Списък с източници за моделно обучение

Ето примерен списък с източници, които могат да се използват, който се използва, за да се определи с голяма сигурност социалния профил на дадено лице, кой е той.

Взимаме профил от социалните мрежи, от CIAN - цената на апартамент е приблизително, "Head-Hunter", "Superjob" - това е средната заплата за даден човек. Надявам се тук да няма представители на Head Hunter, защото смятат, че не е много добре да се вземат тези данни от тях. Това обаче е средната заплата в определени региони за определени видове дейности за свободни работни места.

„Avito“, „Avto.ru“: много често хората, когато телефонът им свети, определено го имат (в голям брой случаи) поне нещо на „Avito“, или на „Avto.ru“, или на други няколко сайта, от които можете да разберете кои са. Ако на този телефонен номер е продадена количка или кола... Росстат и Единният държавен регистър на юридическите лица са още регистри, с помощта на които можете да класирате фирмата работодател - по някаква формула, по модел, който всяко лице може да зададе (можете грубо да определите парите на това лице и т.н.).

Tinder помага за събирането на данни за положението на хората

Плюс това, има толкова интересно нещо (алтернативно, това е много смешно в проучването) - това отново е събирането на данни от Moscow Tinder, използващи ботове за този Tinder. Установено е разстоянието до хората, а след това и тяхното приблизително местоположение.

Целта на това проучване беше да се определи броят на акаунтите в Tinder на територията на държавни институции - в Думата, прокуратурата и т.н. Но вие, като рекламодател, можете да си представяте каквото искате: може да е например Starbucks или някой друг... Тоест броят на хората в Tinder, които пият кафе от вас, поръчват нещо, са в магазини Относно тази геолокация: това може да стане с всяка услуга.

Отговор на въпрос от публиката:

• Тиндър? Не знаеш? Tinder е приложение за запознанства, в което разглеждате снимки (отляво-надясно) и това приложение ви показва разстоянието до човека. Ако получите разстоянието до този човек от три различни точки, можете приблизително (+ 5-7 метра) да определите местоположението. В този случай, за определяне на територията на прокуратурата или Държавната дума, не е толкова трудно. Но отново, това може да е вашият магазин, може да е всичко.

Например, преди много, много време имахме такъв случай (не проучване), когато получихме от един от клетъчните оператори данни за плътността на трафика, данни за плътността на движение на клетъчните точки и цялата тази информация беше насложена върху координатите на билбордове, разположени на магистрали. И задачата на клетъчния оператор е да определи приблизително колко хора минават и потенциално биха могли да видят тази билбордова реклама.

Ако тук има специалисти по реклама на билбордове, можете да кажете: невъзможно е да се разбере със свръхнадеждност - някой идва, някой не е погледнал, някой е погледнал... Все пак това е пример как има 20 милиарда полигона на тези в Москва, на които е плътността на тези хора на всеки час по определени маршрути... Във всеки един момент можете да видите през какво са минавали тези хора и грубо да оцените пътникопотока.

Отговор на въпрос от публиката:

• Никой не дава такива данни. Проведохме такова проучване за един от операторите, това е изключително вътрешна история, така че, за съжаление, не е представена под формата на снимки. Но често големите рекламни агенции нямат проблеми да се свържат с оператор. Поне в Москва има много прецеденти, когато например застрахователни компании се обръщат към компании като GetTaxi, които предоставят безлични данни за възрастта на водача, как шофира (добро - лошо, безразсъдно - не), за да прогнозират политики и така нататък. Всеки се бори с това, но на някакво вътрешно ниво, даването на анонимни данни - мисля, че никой няма такъв проблем.

Разпознаване на изображения и модели

Продължавай. Любимото ми е разпознаването на изображения. Ще има малка част за търсенето на хора по лица, но ние най-често не вземаме тази част. Ние вземаме специално разпознаване на изображението и определяне на това, което е в това изображение - марката на колата, нейният цвят и т.н.

Имам този смешен пример:

Имаше такова проучване за търсене на татуировки в различни социални мрежи. Съответно, същото може да се приложи към всяка марка, към всеки визуален образ, към почти всеки визуален образ. Има такива, които не могат да бъдат надеждно определени (не ги вземаме).

Ето моя любим. Автомобилните марки доста често се обръщат към тази задача, защото тяхната задача например е да намерят всички собственици на някои BMW X6, да разберат кои са те, как са свързани помежду си, от какво се интересуват и т.н. Това е свързано с въпроса с какви автомобили се снимат хората в социалните мрежи.

Тук изобщо нямаше филтриране: обектът беше техен, колата не беше тяхна; Това е просто повреда на колите - възраст и така нататък. Но визуалното разпознаване на изображения се използва доста често: това е търсенето на бременни жени и търсенето на лого на марката в някаква масмедия (кой какво публикува).

Моят любим случай (който се използва от различни ресторанти): какви ролца се публикуват в социалната мрежа. Това е смешно нещо, но всъщност ви позволява да разберете много интересни неща, първо, за вашите собствени клиенти: кой е дошъл при вас и защо са го направили. Защото не е тайна, че в суши баровете повечето хора (няма да казвам „момичета“) снимат, за да се регистрират, да снимат нещо и т.н.

Марката може да се възползва от това. Марката се интересува от какви продукти се нуждае, за да снима красиво и публикува, какви хора са дошли там. Това нещо може да се направи с почти всичко, от храна.

Разпознаване на видео модели

Отговор на въпрос от публиката:

• Не на видео. Имаме го в тестов режим. Пробвахме тази технология, но се оказа, че... Разпознава всичко с видеото доста добре, но никъде не намерихме приложение за нея. Чао. Освен да анализираме колко и кои видеоблогъри говорят някъде... Имаше такова изследване. Колко от лицата им се срещат, колко често. Но марките все още не са измислили къде да измислят това. Може би някой ден ще дойде.

Отново това е храна, може да са бременни, мъже (не бременни), коли - всичко.

Като опция имаше новогодишно проучване за една медия. Също далеч от реклама, но все пак. Ето каква храна са постили за Нова година:

Тук също е разбит по възраст. Виждате такава зависимост, че младите хора поръчват предимно храна, възрастните правят предимно традиционна маса. Това е смешно нещо, но като си го представите като собственик на марка, можете да оцените голям брой неща: кой борави с вашия продукт и как, какво пишат за него. Често хората не винаги споменават самата марка в текста и традиционните системи за аналитичен мониторинг не винаги могат да разберат и намерят това споменаване на марката само защото тя не е спомената в текста. Или текстът е с правописна грешка, няма хеш тагове или нещо подобно.

Снимките се виждат. С фотографията можете да разберете дали това е централния обект на кадъра или не е централния обект на кадъра. Тогава можете да видите какво е написал този човек. Но най-често се използва като търсене на потенциални аудитории, които са карали определени коли и т.н. И тогава ще направим много интересни неща с тези коли.

Ботовете са научени да имитират хора

Имаше и такава опция за използване на преброяване на хора:

Има опция за сравняване на хора, когато трябва да намерите хора с помощта на снимки, да разберете техния социален профил, кои са те. Отново се връщаме на въпроса, че ако имаме камера в офлайн магазин, тогава това е доста добър начин да разберем кой идва при вас, кои са тези хора, от какво се интересуват, какво ги е подтикнало да дойдат при вас .

Следва най-интересното: ако съберем техните акаунти в социалните мрежи, разберем кои са тези хора, от какво се интересуват, можем (като опция) да направим бот, подобен на тези хора; този бот ще започне да живее като тези хора и ще анализира какви реклами вижда в различни социални мрежи. Това ще ви позволи точно да разберете кои марки са насочени към този човек. Това също е доста често срещана история, когато трябва не само да анализирате кой е този човек и какви интереси има, но и към какъв вид реклама трябва да се насочат вашите потенциални конкуренти или други заинтересовани хора.

Анализ на връзките в социалните мрежи

Следващото интересно нещо е анализът на взаимоотношенията между хората. Всъщност анализът на връзките в мрежата, тези мрежови графики - няма малко, нищо ново в това, всеки го знае.

Но приложението към рекламни задачи е най-интересно. Това е търсене на хора, които задават тенденции, това е търсене на хора, които разпространяват информация по определени критерии в тази мрежа. Да кажем, че се интересуваме от едни и същи собственици на определен модел BMW. Събирайки ги всички заедно, можем да открием онези, които контролират общественото мнение. Това не са непременно автомобилни блогъри и т.н. Обикновено това са прости другари, които седят в различни публични страници, интересуват се от някакво съдържание и могат за много кратък период от време да привлекат вашата марка или някой, който ви интересува в тази област на отговорност, в областта на ​интерес.

Тук има такъв пример. Имаме някои потенциални хора, връзки между хората. Тук оранжевите са хора, малките точки са общи групи, общи приятели.

Ако съберете всички тези връзки между тях, можете много ясно да видите, че има хора, които имат голям брой общи групи, общи приятели, те са там помежду си... И ако същата тази визуализация се раздели на групи по интереси, по съдържание, какво разпространяват, колко взаимодействат помежду си... Тук можете да видите, че предишната снимка стана така:

Тук групите са ясно разграничени по цвят. В случая това са нашите магистри от Висшето училище по икономика. Тук можете да видите, че лилаво/сините са тези, които обичат Transparency International, Open Russia и публичните страници на Ходорковски. Долу вляво са зелените, тези, които обичат Единна Русия.

Виждате, че предишната картина беше такава (това са само връзки между хора), но стана ясно разграничена. Тоест всички хора винаги са свързани помежду си, имат еднакви интереси, приятели са помежду си. Има едни отгоре, други отдолу и други там другари. И ако всеки от тези малки подграфи се визуализира отделно с други параметри и се разглежда скоростта на разпространение на съдържанието (грубо казано, кой какво репоства там), можете да намерите във всяка част един или двама души, които винаги държат общественото мнение в ръцете си, взаимодействайки с които, искайки да изпратите някаква публикация или нещо друго - можете да получите отговор от цялата тази интересна публика.

Имам още един такъв пример. Също така графика: това са служители на BBDO Group, намерени в социалните мрежи като пример. Изглежда безинтересно, голямо, зелено, връзки между тях...

Но имам опция, при която групите вече са изградени между тях. След това, ако някой се интересува, има интерактивна версия - можете да кликнете и да погледнете.

Горе вдясно са онези, които обичат Путин. Тук лилавите са дизайнерите; тези, които се интересуват от дизайн, нещо интересно и т.н. Тук белите неща са мениджърският екип (очевидно, както разбирам); Това са хора, които като цяло не са свързани по никакъв начин, но работят на приблизително едни и същи позиции. Останалото са техните общи групи, връзки и т.н.

Брандовете не се нуждаят от блогъри, а от лидери на мнение

Взимаме тези хора и ги намираме - тогава рекламната агенция, рекламната компания решава за себе си: може да даде пари на този човек, така че той по някакъв начин да взаимодейства с това съдържание, нещо друго или да насочи своя специфична рекламна кампания към тях. Това също се използва доста често, особено сега, защото всички марки искат да работят с блогъри, искат тяхното съдържание да бъде популяризирано, но рекламните агенции всъщност не искат да се свързват (е, това се случва).

И истинският изход от тази ситуация е да се намерят хора, които не са блогъри, не блогъри за красота, а например някои реални същества, които взаимодействат с тази марка, които могат да пишат в някаква окаяна публична страница „Отговори на Mail.ru“, да получат определен брой гледания. Тези хора, които постоянно се интересуват от съдържанието на този човек, ще разпространят всичко и марката ще получи своето участие.

Вторият вариант за използване на такава технология сега е доста актуален - търсене на ботове, моят любим. Това е репутационен риск за вашите конкуренти и възможност да отсеете неподходящи хора от рекламна кампания и всичко друго (изтриване на коментари и търсене на връзки между хора). Имам такъв пример, той също е голям и интерактивен - можете да го местите. Това са връзки на хора, които са писали коментари в общността Lentach.

Този пример е, за да разберете колко добре и лесно видими са ботовете; и за това не е необходимо да имате никакви технически познания. Това означава, че Lentach пусна публикация за разследването на FBK за Дмитрий Медведев и определени хора започнаха да пишат коментари. Събрахме всички хора, които са написали коментари - тези хора са зелени. Сега ще го преместя:

Хората са зелените (които са писали коментарите). Те са тук, те са тук. Сините точки между тях са техните общи групи, жълтите точки са техните общи абонати, приятели и т.н. По-голямата част от хората са свързани помежду си. Защото, каквато и да е теорията за три, четири, пет ръкостискания, всички хора са свързани помежду си в социалните мрежи. Няма хора, които да са разделени един от друг. Дори моите приятели със социална фобия, които използват VKontakte изключително за гледане на видеоклипове, все още са абонирани за някои от същите публични страници като нас.

Навални също използва ботове. Всеки има ботове

По-голямата част от хората (ето го, тук) са свързани помежду си. Но има такава малка група другари, които са приятели изключително помежду си. Ето ги, малките зелени, ето ги общите им приятели и групи. Те дори паднаха отделно тук:

И по щастливо стечение на обстоятелствата точно тези хора написаха под този пост: „Навални няма доказателства“ и т.н., и написаха същите коментари. Разбира се, не смея да правя изводи. Но въпреки това имах друга публикация във Фейсбук, когато имаше дебат между Лебедев и Навални, анализирах коментарите по същия начин: оказа се, че всички хора, които са написали „Лебедев е лайно“, те не са били в социалните мрежи мрежи наскоро четири месеца, не е абониран за никоя от публичните страници, внезапно отиде на тази конкретна публикация, написа точно този коментар и си тръгна. Отново е невъзможно да се правят изводи от тук, но някой от екипа на Навални ми написа коментар, че не използват ботове. Ми добре!

По-близо до рекламата, по-близо до марката. Вече всеки има ботове! Ние ги имаме, нашите конкуренти ги имат и други ги имат. Те трябва да бъдат изхвърлени или оставени да живеят добре; Въз основа на такива данни (посочва предходния слайд), довеждайте ги до съвършенство, така че да изглеждат като истински хора и едва тогава ги използвайте. Въпреки че използването на ботове е лошо! Въпреки това, една доста често срещана история...

В автоматичен режим такова нещо ви позволява да филтрирате от вашия анализ хора, които не са от значение за анализа, хора, които не трябва да бъдат включени в извадката, не трябва да бъдат включени в това изследване. Много често се използва. От друга страна, не всички собственици на автомобили всъщност притежават коли. Понякога хората се интересуват само от хора, които потенциално имат кола, които седят в някакви групи, общуват с някого, имат определена публика там.

Анализ на факти и мнения

Следващият, който имам, също ми е любим. Това е анализ на факти и мнения.

Днес всеки знае как да споменава своята марка в различни източници. В това няма тайна. И изглежда всеки може да изчисли тоналността... Въпреки че лично аз смятам, че самата метрика на тоналността не е много интересна, защото когато дойдеш и кажеш на клиента: „Човече, имаш 37% неутрален“, и той казва така , " Еха! Готино!" Следователно би било по-интересно да преминете малко по-нататък: от оценката на настроението към оценката на мненията за това, което те казват за вашия продукт.

И това също е нещо много интересно, защото... Аз лично смятам, че по принцип не може да има неутрални послания, защото, ако човек напише нещо в публичното пространство, това послание по някакъв начин е оцветено по някакъв начин. Аз лично никога не съм виждал неутрално съобщение, в което се споменава марка. Обикновено това е някаква мръсотия.

Ако вземем голям брой от тези съобщения (може да са милиони, 10 милиона), подчертаем основната идея от всяко съобщение, комбинираме ги, можем да разберем доста надеждно какво казват хората за тази марка, какво мислят. „Не ми харесва опаковката“, „Не ми харесва консистенцията“ и т.н.

Какво мислят хората за Transaero, Chupa Chups и президента на Съединените щати?

Имам забавен пример: това е инфографика за това какво биха направили потребителите на социалните мрежи с компанията Transaero след нейния фалит.

Там има много интересни примери: изгарят, убиват, депортират в Европа, дори имаше 2%, които написаха - „Пратете ги в Сирия за военни действия“. Като продължим от смешното, може да е почти всяка марка - от любимата ми храна за кучета до някои коли. Който не харесва опаковката, който не харесва истинските неща – винаги можете да работите с това, винаги можете да вземете предвид това. Има много примери, когато хората почти променят производството на своите продукти, защото пишат в социалните мрежи, че Chupa Chups не е достатъчно кръгъл или не е достатъчно сладък.

Има още един смешен пример. Познайте какви коментари и за кого?

По някаква причина сега анализът на мненията, анализът на фактите, извлечени от съобщения, не се използва много и не е много разпространен. Въпреки че тази технология не е супер секретна, на практика няма никакво ноу-хау в това, защото от коментарите на хората, извличането на субекта, предиката и групирането им не изисква гений в компютърната лингвистика. Не е толкова трудно да се направи. Но се надявам, че през следващите няколко години хората ще започнат да използват това, защото... Ще бъде готино - това е такава автоматична обратна връзка! Винаги знаеш какво говорят за теб. Разбирате, че това е направено за президента на САЩ.

Отговор на въпрос от публиката:

• Да, това е Facebook на английски. Тук са преведени на руски. Това беше писано някъде.

Големи данни и политически технологии

Всъщност имам много различни интересни политически примери за Тръмп и всички останали, но решихме да не ги представяме тук. Но има един политически пример.

Това са избори за Държавната дума. кога беше Миналата година? Преди почти година и половина.

Ето хора, които успяха да определят точното си местоположение, до определена геоточка, за да се разбере в коя избирателна секция попадат. И тогава от тези хора бяха взети само онези, които изразиха категоричното си мнение, за които биха гласували.

От гледна точка на политическите технологии това не е много правилно, защото цялото това нещо трябва да се нормализира по гъстота на населението и т.н. Въпреки това сините тук ще гласуват за знаете за кого, червените ще гласуват за другари от опозицията, които между другото не бяха много.

Аз лично вярвам, че Big Data няма да достигнат скоро до политическите технологии, но като вариант кандидатът е и марка. И това също е до известна степен анализ на факти и мнения за вашата марка и доста интересно нещо, защото можете да разберете в реално време кой какво прави. Знам няколко случая от BBC, когато те наблюдаваха социалните мрежи в реално време в някакво предаване: имаше такъв и такъв отговор, хората пишат за това, задават такъв и такъв въпрос - и това е страхотно! Мисля, че много скоро ще се използва, защото е интересен за всички.

Моделиране на позициите на марката

Следва моделиране на позициите на марката. Малко, кратко парче за това как можете да класирате марки, използвайки различни показатели (не харесвания на абонати в социалните мрежи, а използвайки сложни показатели, интерес към съдържанието, време, прекарано в получаване на показатели).

Имам пример за „фарма“ по определена причина. Тук малките кръгове са вътрешни, ярки - това е количеството текстово съдържание, което създава самата марка, големият кръг е количеството фото и видео съдържание, което създава самата марка.

Близостта до центъра показва колко интересно е съдържанието за аудиторията. Има голям модел, има куп всякакви параметри: харесвания, репостове, време за реакция, кой е споделил средно... Тук можете да видите: има прекрасен „Кагоцел“, който изпомпва огромно количество пари в създаването на собствено съдържание и поради това са доста близо до центъра. И има другари, които също създават собствено съдържание, но публиката не се интересува от него. Това не е много адекватен пример, защото всички тези акаунти са практически мъртви.

Йегор Крийд е обичан повече от Баста

За съжаление останалото... от какво да покажа... Е, има и руски рапъри, като опция, от истински компании.

Какъв е плюсът? Факт е, че една компания може да вложи почти всичко в такъв модел, като се започне от средната заплата на абонатите, които работят за вашата марка; всеки модел, който им харесва. Тъй като всяка рекламна агенция изчислява собствените си показатели по различен начин, марките изчисляват собствените си показатели по различен начин.

Тук също има един - Basta, който генерира голямо количество съдържание, но е разположен в периферията, защото това съдържание очевидно не е много интересно за публиката. Отново, не се наемам да съдя. Но въпреки това има Егор Крийд, който според социалните мрежи е почти най-добрият изпълнител на нашето време, но публикува само личните си снимки. Въпреки това той има голям брой абонати: има около един милион от тях. Не помня точния брой; Спомням си, че процентът на ангажираност на тези хора е много по-висок от 85%, тоест на милион абонати той получава 850 хиляди отговора от тези реални хора - това е истинска лудост. Това е вярно.

Отговори на въпроси от публиката:

Колко време отне създаването на модела за анализ на рапърите?

• Всеки има своя собствена целева аудитория, за всеки се изчисляват интересите на тези хора... Всичко това е нормализирано приблизително до разстоянието до центъра, радиалното им разположение не е важно (тук просто е размазано за красота, за да направят да не се сблъскват). Важна е само приблизителната близост до центъра. Това е моделът, който използваме. Например кръгът ми харесва повече, някои хора го правят наум като полукръг.
• Този модел беше съставен бързо, за два или три часа (да, един човек). Тук бяха вмъкнати само показатели: какво умножаваме по какво, добавяме го и след това по някакъв начин го нормализираме. Зависи от модела. Има хора, които се интересуват от средната заплата (това не е шега) на своите абонати. И за това трябва да намерите техните контакти, Avito, да изчислите всичко, да го умножите. Случва се, че това отнема много време, за да се вземе предвид, но конкретно това (сочи към предишния слайд) - параметрите тук са много прости: абонати, повторни публикации и т.н. Завършването отне около два до три часа. Съответно това нещо след това се актуализира в реално време и можете да го използвате.

Сега идва забавната част. Приключих с примерите, защото не е интересно да говорим дълго време насаме. И се надявам, че сега ще задавате въпроси и всъщност ще преминаваме от тема в тема, защото имам такива примери как могат да се използват технологии и така нататък...

Отговори на въпроси от публиката:

• Имах един единствен личен случай с едно, така да се каже, „близо до казино“, когато там беше поставена камера, разпознаха се лица и т.н. Определено процентът на разпознатите хора е доста голям - както нашите, така и нашите конкуренти. Но всъщност е доста интересно. Виждам това като интересно нещо: можете да разберете кои са тези хора и да предвидите доста добре защо точно са дошли тук, какво се е променило в живота им толкова много, че са решили да дойдат в казиното. Но що се отнася до конкретни видове бизнес ... Ако поставите такова нещо в аптека, тогава няма смисъл - не можете да предвидите защо човек е дошъл в аптеката.

  Глобалната задача тук беше да изградите модел, за да разберете кога човек потенциално иска да се интересува от вашата марка, така че да можете да му дадете реклама не след като е купил нещо (както се случва сега), а да му дадете реклама “ в прогноза” кога всичко това ще се случи. Беше интересно с такова „почти казино“; оказа се доста интересен процент от тези хора - защо: някой внезапно е получил повишение, друг е получил нещо друго - такива интересни прозрения. Но с някои магазини, с търговия на дребно, с магазин за някакви хапчета, струва ми се, че няма да е много правилно.

Използват ли се големи данни офлайн?

• Беше офлайн. Просто трябва да разберете точно, грубо, дали този модел ще пасне или не. Пак с газирана вода... Мен всъщност всичко ме интересува, но аз лично не разбирам доколко, как профилите на тези хора, тяхното поведение може да зависи от това кога искат да си купят бутилирана вода. Въпреки че това наистина може да е вярно, не знам.

Колко отворени акаунта в социалните медии има?

• Ние конкретно имаме 11 социални мрежи - това са „Vkontakte“, „Facebook“, „Twitter“, „Odnoklassniki“, „Instagram“ и някои малки неща (мога да погледна списъка, като „Mail.ru“ и т.н.) . Във VKontakte определено имаме копие на всички тези другари. Имаме хора във VKontakte - това са 430 милиона от всички, които някога са съществували (от които около 200 милиона са постоянно активни); има групи, има връзки между тези хора и има съдържание, което ни интересува (текст), и част от медиите, но много малка... Грубо казано, ние гледаме тази картина: ако има лица там, ние запазваме ги, ако има мем, ние ги запазваме Ние не го запазваме, защото дори ние нямаме достатъчно, за да запазим медийното съдържание.

  Има фейсбук на руски език. Някъде сега 60-80% са Odnoklassniki, след няколко месеца вероятно ще ги изкараме всички до края. Руски Instagram. За всички тези социални мрежи има групи, хора, връзки между тях и текст.

• Около 400 милиона души. Има една тънкост: има хора, чийто град не е посочен (те са потенциално руснаци / неруснаци); От тях средното за социалните мрежи е 14% затворени акаунти във VKontakte, не знам точната цифра във Facebook.
• Също така не запазваме медии в Instagram – само ако там има лица. Ние не съхраняваме такова (друго) медийно съдържание. Обикновено интересно: само текст, връзки между хора; Всичко. Най-често срещаното изследване на Instagram е обичайното изследване на аудиторията: кои са тези хора и, най-важното, връзката на тези хора с други социални мрежи. Намерете профила на този човек във Vkontakte и Facebook, за да изчислите възрастта му и т.н.
• Все още няма нужда да поемате всички останали - просто защото няма клиенти. Относно езика: имаме руски, английски, испански, но все пак това се използва изключително за марки от Русия; добре, или компаниите, които ги носят от Русия.
• Интервюираме хора всеки ден в много, много, много нишки: събираме данни чрез събиране в мрежата и актуализираме тези индикатори с помощта на Api. След 2-3 дни можете да преминете през целия „VKontakte“, преминавайки през тях; За около седмица можете да прегледате целия Facebook, за да разберете кой какво е актуализирал и какво не. И след това съберете отново тези хора поотделно: какво точно се е променило, запишете цялата тази история. Много рядко според моя опит нечий стар профил в социалните медии е бил използван за реални бизнес цели. Това беше времето, когато кандидатстваше една политическа фигура, чиято задача беше да разбере какви хора идват в щаба, кои са тези хора преди 6-8 месеца (изтриха ли си профила, а всъщност за друг кандидат пристигнаха бюлетини развалят).

  И няколко пъти - лични истории, когато нечии снимки бяха публикувани в публичното пространство. Трябваше да се намерят връзки и т.н. За съжаление, жалко, но не можем да свидетелстваме в съда, защото нашата база данни е юридически неликвидна.

• MongoDB хранилището ми е любимото.

Социалните мрежи се опитват да се борят със събирането на данни

• Обикновено ние качваме само списък с тези акаунти на рекламодателите, а след това те използват стандартния... Тоест в социалните мрежи, във VKontakte можете да посочите списък с тези хора.

  Но Facebook използва закупени бисквитки. Ние самите не работим с бисквитки, но имаше няколко истории, когато самият рекламодател даде някои хора, ние взаимодействахме с тях - те имат тези мрежи, с тийзър, не-тийзър реклама, тези „бисквитки“. Можете да го завържете - няма спор! Но аз не харесвам тези неща, защото не мисля, че са много автентични. Това е чисто мое мнение, все едно TNS, който "следи" телевизорите - не е ясно дали гледаш тази телевизия или не, дали миеш чиниите, докато телевизорът ти е включен... И тук е същото : Много често търся нещо в интернет, но това не означава, че искам да го купя.

• Ако използвате някаква стандартна мрежа за контекстно рекламиране: имах няколко истории, когато разтоварихме тези хора при тях и се опитахме, използвайки техните интерфейси, да ги свържем с „бисквитки“ на техните сайтове. Но аз не харесвам много такива неща.

Формула за изчисляване на заплатата на интернет потребител

• Общата формула за средната работна заплата: това е регионът, в който живее човек, това е категорията бизнес, в който работи (т.е. компанията, която е негов работодател), след това се взема позицията му в тази компания, средната заплатата за тази позиция е прогнозна... Средна заплата, взета от „Head Hunter“ и „Superjob“ (и има няколко други източника) за дадена свободна позиция в даден регион и за даден бизнес контекст.

  От „Avito“ и „Avto.ru“ обикновено се вземат допълнителни параметри, ако човек е осветил телефона. С Avito можете да видите какви неща продава човек - скъпи, евтини, използвани, не използвани. С "Avto.ru" можете да видите дали има кола - притежава я, не я притежава. Това е някъде по-малко от 20% от хората, които случайно са изпуснали телефона си някъде и акаунтът им може да бъде свързан с тези данни.

Какви обеми оперира компанията за събиране на данни?

• Обемът на съхранените снимки в петабайти е 6,4. Сега не мога да кажа точно темпа на растеж, защото през 2016 г. започнахме да записваме „перископи“ и току-що започнахме да записваме видео.

  Не мога да кажа точно кога беше нула. Местихме се от компания в компания - всичко това са дълги истории. Но мога да кажа, че VK, Facebook, Instagram и Twitter - целият този бизнес (хора, групи и връзки между тях) с текст и съдържание - това всъщност не са много данни, малко вероятно е дори петабайт да получи достатъчно. Мисля, че е 700 гигабайта, вероятно 800.

Помагате ли на клиентите да определят текущата ниша и къде да копаят?

• Когато дойде клиент, ние му предлагаме такива неща, но ние самите като Google Trends не правим такива неща.
• Имахме няколко почти социологически истории, с изборна, предизборна история - анализирахме всичко. С марките и оценката на мненията за марките почти винаги всичко е съгласно. Ето избори-изборни истории - не (с оценка кой кандидат трябва да спечели). Не знам кой греши тук - ние или тези, които мислят във ВЦИОМ.
• Обикновено ние вземаме тези контролни резултати от самата марка, те ги вземат от другари, които поръчват изследвания - телефонни проучвания, маркетингови проучвания и т.н. Освен това цялото това нещо може да се провери с елементарни неща: някой е отговорил на мейлинг списъка, някой е направил анкети... Ако е голяма марка (Coca-Cola, например), те определено имат милион или два вътрешни прегледа от клиенти – това не са само коментари в социалните мрежи и някакви мнения; Това са някакви вътрешни системи, прегледи и т.н.

Законът не „знае“ какво са лични данни!

• Ние анализираме изключително отворени източници на данни и никога не се забъркваме в мръсни трикове. Нашият модел се основава на факта, че съхраняваме всички отворени данни в някои публични центрове за данни, наемаме ги някъде другаде и ги анализираме у дома, в нашите офиси, в нашите сървъри и те не излизат никъде извън територията.

  Но нашето законодателство в областта на отворените данни е много неясно.

  Нямаме ясна представа какво представляват отворените данни, какво представляват личните данни – има този 152-ри федерален закон, но все пак... Как се броят? Сега, ако имам вашето име и вашия телефонен номер в една база данни, в друга база данни имам вашия телефонен номер и вашия имейл, в трета имам, да речем, вашия имейл и вашата кола; Всичко това изглежда са нелични данни. Ако съберете всичко това, изглежда, че според закона ще стане лични данни.

  Заобикаляме това по два начина. Първият е да инсталирате сървър със софтуер за клиента, след което тези данни не излизат извън неговата територия и тогава клиентът е отговорен за разпространението на тези лични данни, нелични данни и т.н. Или вторият вариант: ако това е някаква история, в която трябва да съдите социална мрежа или нещо друго...

  Имахме такова проучване, когато събрахме (имаше праймеризите на Обединена Русия) за Lifenews акаунтите на тези другари и разгледахме какъв вид порно харесват. Беше смешно, но все пак. Продаваме това като собствено, лично мнение, без законно да разкриваме в документите това, което анализирахме - Единен държавен регистър на юридическите лица, заплати, социални мрежи; Продаваме експертно мнение, а след това отстрани обясняваме на човека какво и как сме анализирали.
  Имаше няколко истории, но те бяха свързани с някакви публични търговски проекти. Например, имаме безплатен проект с нестопанска цел за тези, които карат лонгбордове (такива дъски са дълги): задачата беше да съберем публикациите на хората - когато някой публикува „Отидох в парка Горки да се повозя“. И сега той трябва да се появи на картата и хората около него могат да видят, че някой е близо до него. VK се сблъска с нас по тази тема много дълго време, защото не им хареса факта, че публикуваме тази информация без разрешението на хората. Но тогава въпросът не стигна до съд, защото в рамките на няколко големи общности добавихме към правилата, че данните могат да се използват от трети страни, агенции, компании, анализи и т.н. Разбира се, не беше особено етично, но все пак.

• Ние просто го осъзнахме навреме и започнахме да продаваме нашето експертно мнение на всички.

Работите ли с образователни институции?

• Сътрудничим си с образователни институции, да. Имаме цял набор: имаме магистърска програма във висшето училище и си сътрудничим с други университети. Ние много обичаме университетите!
• Ако имате моите контакти може да ми пишете. И линк към презентацията, ако някой се интересува - всички тези примери ги има, може да го преместите.
• Ако знаете телефонния номер, пощата - това е почти сто процента опция, никой няма да го премахне. Ако няма телефонен номер, това обикновено е снимка, ако няма снимка, това е годината, мястото на пребиваване, работата. Тоест по година, място на пребиваване и работа почти всеки винаги може да бъде идентифициран доста фино. Но това отново е въпрос за задачата.

  Имаме, да речем, клиент, който продава интернет телевизия. Някой е купил абонамент за тези „Игри на тронове“ от тях и задачата е да използват своя CRM, за да намерят тези хора в социалните мрежи и след това да намерят потенциални от тяхната зона на влияние. Просто имам предвид, че имат, да речем, име, фамилия и имейл... И тогава е много трудно да се направи нещо. В повечето случаи хората могат да бъдат намерени по имейл.

• Въз основа на състава на нашите приятели, ние обикновено „съвпадаме“ с хора в социалните мрежи, но това не винаги е правилно. Не че не винаги е правилно - не винаги работи. Първо, това изисква много труд, защото тази операция (сравняване на хора) ще трябва да се извърши първо за всеки от приятелите - за да се разбере дали са дошли от социалните мрежи или не. И тогава - неизвестен факт за никого, че във VKontakte имаме едни и същи приятели, във Facebook имаме различни приятели. Не за всички, но за мен например е така; и това важи и за повечето хора.

Как се събират най-пълните данни?

• Инсталиране на софтуер за клиента от негова страна. На тях е инсталиран сървър, който взема само публични данни от нас и обработва личните им данни вътрешно. С клиента се сключва NDA. Това, разбира се, не е много правилно, че ни прехвърлят това, но правната отговорност е на клиента - добре, тоест инсталиране на софтуер за него или прехвърляне на анонимни данни. Но това беше много рядко, защото - правилно или неправилно анонимизиране - в повечето случаи зависимостта между тези хора се губи.

Кой купува софтуер за лицево разпознаване?

• Всъщност отиваме тук, защото основният ни софтуер, който продаваме, е търсене на лица, корелационен анализ и го продаваме на правителствени агенции. И преди година и половина решихме, че ще поставим всички тези истории в рекламата, в маркетинга, в публичния пазар - така се създаде Social Data Hub, търговско юридическо лице. И сега просто идваме тук. Ние се мотаем тук вече година и половина, опитвайки се да обясним на хората, че няма нужда да даваме на хората изтегляния със споменаване, че трябва да им се дават отговори на въпроси, че няма нужда от тоналност , и така нататък. Така че е трудно да се каже къде...
• (Кого имаш предвид?) До всички другари, които трябва да търсят терористи и педофили.
  Мога да кажа веднага (това ще бъде следващият въпрос): според нашите данни няма затворени учители за повторно публикуване.
• Във VKontakte - 14%; във Facebook няма затворен профил като такъв (има затворен списък с приятели и т.н.). И най-интересното е, че просто написах съобщение - сега ще броят и ще кажат.

Не публикувайте нещо, от което ще се срамувате!

• Не публикувайте нищо в социалните мрежи, което би ви накарало да се срамувате – аз лично следя това. Въпреки че имах много лични, защото ругая във фейсбук. Е, имаше и имаше какво да се направи... Не публикувайте нищо, което би било неудобно! Ако по-късно ще работите някъде в Обществената камара, да, по-добре не коментирайте. Ако няма да направите това, като цяло, на никой не му пука. Мога само да ви уверя, че никой не чете личната ви кореспонденция и всичко това изгражда цялата тази история...

  Всяка седмица някой определено идва при мен и казва: „Е, снимките на моя приятел бяха изтекли на някаква анонимна публична страница! Помогне! Между другото, никога не публикувайте нищо на анонимни публични страници.

• За други системи за мониторинг не знам - определено ще го вземем предвид, че споменаването на марката беше негативно, Бог да ме прости... Но мога да кажа, че всякакви близки другари се интересуват само от хората които имат аудитория от повече от 5 хиляди и тяхното обществено мнение може да повлияе на някого. тогава влияние. Според моя опит никога не се е случвало HR агенцията, която ни поръчва оценка на профили, да каже: „Който харесва Навални, не назначавайте никого!“

Относно публикуването на резултатите. Колко души са заети в изследванията?

• От първите 10 рекламни компании седем вече публикуват. Трудно е да се каже: когато започнахме това преди година и половина... Имаме няколко души във всяка област - има няколко души в банки, има няколко души в HR, има няколко души в рекламата. И сега мислим при кого е по-изгодно първо да отидем, за кого трябва да започнем да правим някакви интерфейси...
• (за броя на хората на пазарен сегмент) Не повече от 25 души, защото не сме изнасилили никого.
• Като цяло по принцип тези технологии от пазара се използват, мисля, над 50%. Някои в рекламни кампании, други в някакви вътрешни анализи. Бих казал, че 40 процента го използват във вътрешните анализи, 50-60% го продават на крайни марки. Но това вече зависи от самите рекламни компании. Виждате ли, някои хора се отчитат просто за похарчените пари, рекламата, която са поставили, докато други пишат колко хора са довели, каква публика... Бих казал така, но може и да греша - не не мога да си представя как работят всички тези другари. Знам само в количествени данни.

Малко реклами 🙂

Благодарим ви, че останахте с нас. Харесвате ли нашите статии? Искате ли да видите още интересно съдържание? Подкрепете ни, като направите поръчка или препоръчате на приятели, облачен VPS за разработчици от $4.99, уникален аналог на сървъри от начално ниво, който беше изобретен от нас за вас: Цялата истина за VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 ядра) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как да споделите сървър? (предлага се с RAID1 и RAID10, до 24 ядра и до 40GB DDR4).

Dell R730xd 2 пъти по-евтин в центъра за данни Equinix Tier IV в Амстердам? Само тук 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV от $199 в Холандия! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - от $99! Прочети за Как да изградим инфраструктура Corp. клас с използване на сървъри Dell R730xd E5-2650 v4 на стойност 9000 евро за стотинка?

Източник: www.habr.com