Si Arthur Khachuyan usa ka ilado nga espesyalista sa Russia sa pagproseso sa dagkong datos, nagtukod sa kompanya sa Social Data Hub (karon Tazeros Global). Kasosyo sa National Research University Higher School of Economics. Giandam ug gipresentar, kauban sa National Research University Higher School of Economics, usa ka balaodnon sa Big Data sa Federation Council. Namulong siya sa Curie Institute sa Paris, St. Petersburg State University, Federal University ubos sa Gobyerno sa Russian Federation, sa Pula nga Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Ang lecture narekord sa open-air festival nga "Geek Picnic" sa Moscow sa 2019.
Artur Khachuyan (pagkahuman niini - AH): – Kung gikan sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga industriya - gikan sa medisina, gikan sa pagtukod, gikan sa usa ka butang, sa usa ka butang, sa pagpili sa usa diin ang teknolohiya sa dako nga data, machine pagkat-on, lawom nga pagkat-on mao ang labing kanunay nga gigamit, nan kini lagmit marketing. Tungod kay sa miaging tulo o kapin pa ka tuig, ang tanan nga naglibot kanamo sa usa ka matang sa komunikasyon sa advertising karon gihigot sa tukma sa pag-analisar sa datos ug tukma sa kung unsa ang matawag nga artipisyal nga paniktik. Busa, karon isulti ko kanimo ang bahin niini gikan sa layo kaayo nga kasaysayan ...
Kung mahanduraw nimo ang artificial intelligence ug kung unsa ang hitsura niini, tingali ingon niana. Ang katingad-an nga litrato mao ang usa sa mga neural network nga akong gisulat usa ka tuig ang milabay aron mahibal-an ang pagsalig sa kung unsa ang gibuhat sa akong iro - pila ka beses nga kinahanglan niya nga magdako, gamay, ug kung giunsa kini sa kasagaran nagdepende kung unsa kadaghan ang iyang gikaon. o dili?. Kini usa ka komedya kung giunsa mahanduraw ang artificial intelligence.
Apan bisan pa, hunahunaon naton kung giunsa kini tanan molihok sa mga komunikasyon sa advertising. Adunay tulo ka mga paagi diin ang modernong mga algorithm sa advertising ug marketing mahimong makig-uban kanamo. Klaro nga ang unang istorya gitumong sa pagkuha ug pagkuha og dugang nga kahibalo mahitungod kanimo ug kanako, ug dayon gamiton kini alang sa pipila ka maayo ug dili kaayo maayo nga mga katuyoan; i-personalize ang pamaagi sa matag piho nga tawo; Natural, pagkahuman niini, paghimo usa ka piho nga panginahanglan aron mahimo ang panguna nga target nga aksyon ug pagpahigayon usa ka piho nga pagbaligya.
Gamit ang teknolohiya, naningkamot sila sa pagsulbad sa problema sa epektibong komunikasyon
Kung sultihan ko ikaw nga hunahunaon kung unsa ang Pornhub ug M. Video", unsa imong gihunahuna?
Mga komento gikan sa mamiminaw (gitawag nga C): - TV, mamiminaw.
OH: – Ang akong konsepto mao nga kini mao ang duha ka mga dapit diin ang mga tawo moabut alang sa usa ka piho nga matang sa serbisyo, o tawgon kini sa usa ka piho nga matang sa mga butang. Ug kini nga mamiminaw lahi tungod kay dili kini gusto nga isulti sa magbabaligya bisan unsa. Gusto niya nga mosulod ug makuha kung unsa ang makapainteres kaniya sa usa ka klaro o dili klaro nga porma. Siyempre, walay usa nga moadto sa M. Video" dili gusto nga makigkomunikar sa bisan unsang mga tigbaligya, dili gusto nga masabtan, dili gusto nga tubagon ang bisan unsang mga pangutana.
Busa, ang unang istorya nagsunod gikan niining tanan.
Sa diha nga ang mga teknolohiya alang sa pagkuha sa dugang nga kahibalo nagpakita aron sa usa ka paagi sa paglikay sa pagpakigsulti sa usa ka tawo. Kitang tanan ganahan nga motawag sa bangko ug ang bangko mosulti kanato: “Hello. Alexey, ikaw ang among kliyente nga VIP. Karon ang usa ka super manager makigsulti kanimo. ” Mianhi ka niini nga bangko, ug adunay usa ka talagsaon nga manedyer nga makigsulti kanimo. Ikasubo o maayo na lang, wala’y bisan usa ka kompanya nga nakahunahuna kung giunsa pag-hire ang usa ka libo nga personal nga managers alang sa usa ka libo nga kliyente; ug tungod kay ang kadaghanan niini nga mga tawo anaa na karon sa internet, ang tahas mao ang pagsabot kon unsa nga matang sa tawo kini ug unsaon sa pagpakigsulti kaniya sa husto sa dili pa siya moabut sa pipila ka kapanguhaan sa advertising. Ug busa, sa tinuud, nagpakita ang mga teknolohiya nga naningkamot sa pagsulbad niini nga problema.
Ang pagkuha sa datos mao ang bag-ong lana
Hunahunaa nga ikaw ang tag-iya sa usa ka flower stall. Tulo ka tawo ang mianhi aron makigkita kanimo. Ang una nagbarug sa dugay nga panahon, nagduha-duha, naningkamot nga makigsulti kanimo, nagkuha usa ka klase nga bouquet - moadto ka aron iputos kini, paggawas aron buhaton ang usa ka butang didto; midagan siya gikan sa stall uban niini nga bouquet - nawala ang imong tulo ka libo nga mga rubles. Ngano nahitabo ni? Wala ka'y nahibal-an bahin niini nga tawo: wala nimo nahibal-an ang iyang kasaysayan sa mga pag-aresto sa Ministry of Internal Affairs, wala ka nahibal-an nga siya usa ka kleptomaniac ug narehistro sa usa ka psychiatric dispensary. Ngano man? Tungod kay nakita nimo kini sa unang higayon, ug dili ka usa ka analista sa pamatasan.
Adunay laing moabut ... Vitaly. Nagkinahanglan usab og taas nga panahon si Vitaly aron mahibal-an kini, siya miingon, "Aw, kinahanglan nako kini ug kana." Ug ingnon nimo siya, "Bulak para kang mama, di ba?" Ug gibaligya nimo siya usa ka bouquet.
Ang konsepto dinhi mao ang pagpangita sa igo nga datos aron masabtan kung unsa gyud ang gikinahanglan sa tawo. Ang tanan naghunahuna dayon bahin sa usa ka matang sa mga network sa advertising ug uban pa...
Ang tanan tingali nakadungog sa binuang nga hugpong sa mga pulong nga "ang datos mao ang bag-ong lana" labaw pa sa makausa? Sigurado nga ang tanan nakadungog. Sa tinuud, ang mga tawo nakakat-on sa pagkolekta sa datos sa dugay na nga panahon, apan ang pagkuha sa datos gikan niini nga datos mao ang tahas nga ang artificial intelligence sa marketing, o usa ka matang sa statistical algorithm, karon naningkamot sa pagsulbad. Ngano man? Kay kon makigsulti ka sa usa ka tawo, makahatag siya kanimo og husto, sayop, o bisan unsa nga kolor nga tubag. Ang komedya nga akong gisulti sa akong mga estudyante mao ang pagkalahi sa mga survey sa estadistika. Isulti ko kini kanimo isip usa ka anekdota:
Kini nagpasabot nga sa duha ka mga baryo nakahukom sila sa paghimo sa usa ka pagtuon sa kasagaran nga gitas-on sa pagkalalaki. Buot ipasabot nga sa unang baryo, Villaribo, ang kasagarang gitas-on kay 15 sentimetros, sa baryo sa Villabaggio - 25. Nasayod ka ba kon ngano? Tungod kay ang mga pagsukod gihimo sa una nga baryo, ug usa ka survey ang gihimo sa ikaduha.
Ang industriya sa pornograpiya mao ang punoan nga punoan sa mga sistema sa rekomendasyon
Mao kini ang hinungdan ngano nga ang modernong pamaagi mao ang pag-analisar sa tanan nga mga tawo nga walay eksepsiyon, bisan kung sila gamay nga ubos sa 100%, apan kini ang mga tawo nga dili nimo kinahanglan pangutan-on, dili nimo kinahanglan nga tan-awon sila. Igo na ang pag-analisar sa gitawag karon nga digital footprint aron masabtan kung unsa ang gikinahanglan niini nga tawo, unsaon pagsulti kaniya sa husto, kung unsaon paghimo sa husto nga panginahanglan sa iyang palibot. Sa usa ka bahin, kini usa ka makina nga wala’y hunahuna (apan ikaw ug ako nahibal-an kini pag-ayo); dili kami gusto nga makigkomunikar sa mga tawo gikan sa M. Video," ug labi pa, kung moadto kami sa mga kapanguhaan sama sa Pornhub, gusto namon nga makuha gyud ang among kinahanglan.
Ngano nga kanunay akong maghisgot bahin sa Pornhub? Tungod kay ang industriya sa hamtong mao ang una nga moabut sa pag-analisar sa ingon nga mga teknolohiya, sa pagpatuman sa ingon nga mga teknolohiya, sa pagtuki sa datos. Kung kuhaon nimo ang tulo ka labing inila nga mga librarya sa kini nga lugar (pananglitan, TensorFlow o Pandas para sa Python, alang sa pagproseso sa mga file sa CSV, ug uban pa), kung ablihan nimo kini sa Github, nga adunay usa ka mubo nga Google sa tanan niini nga mga ngalan makit-an nimo ang usa ka magtiayon nga mga tawo nga nagtrabaho o karon nagtrabaho sa kompanya sa Pornhub, ug sila ang una nga nagpatuman sa mga sistema sa rekomendasyon didto. Sa kinatibuk-an, kini nga istorya labi ka abante, ug gipakita kung unsa kadaghan ang kini nga mamiminaw, kung unsa ka dako ang pag-uswag sa kini nga kompanya.
Tulo ka lebel sa pag-ila
Adunay usa ka dako nga hugpong sa datos sa palibot sa usa ka tawo nga mahimong mailhan. Kasagaran akong pormal nga bahinon kini sa tulo ka lebel, nga mas lawom ug mas lawom. Siyempre, ang kompanya adunay kaugalingon nga datos.
Kung, ingnon ta, naghisgot kami bahin sa pagtukod sa usa ka sistema sa rekomendasyon, nan ang una nga lebel mao ang datos nga nahimutang sa tindahan mismo (kasaysayan sa pagpalit, tanan nga mga matang sa mga transaksyon, kung giunsa ang usa ka tawo nakig-uban sa interface).
Sunod adunay usa ka lebel (medyo ang pinakadako) - kini ang gitawag nga bukas nga mga gigikanan. Ayaw hunahunaa nga gidasig ko ikaw sa pag-scrape sa mga social network, apan sa tinuud, kung unsa ang magamit sa bukas nga mga gigikanan nagbukas sa usa ka dako nga hugpong sa datos nga mahimo nimo, ingnon ta, pagkat-on bahin sa usa ka tawo.
Ug ang ikatulo nga mayor nga bahin mao ang palibot niini nga tawo mismo. Oo, adunay usa ka opinyon nga kung ang usa ka tawo wala sa mga social network, wala’y datos bahin kaniya didto (tingali nahibal-an na nimo nga dili kini tinuod), apan ang labing hinungdanon nga butang mao nga ang datos nga naa sa profile sa usa ka tawo. (o sa pipila ka aplikasyon ) mao lamang ang 40% sa kahibalo nga makuha bahin niini. Ang ubang impormasyon makuha gikan sa iyang palibot. Ang hugpong sa mga pulong nga "isulti kanako kung kinsa ang imong higala ug sultihan ko ikaw kung kinsa ka" adunay bag-ong kahulugan sa ika-XNUMX nga siglo tungod kay daghang mga datos ang makuha sa palibot sa tawo.
Kung maghisgot kita nga mas duol sa mga komunikasyon sa advertising, unya ang pagdawat sa mga komunikasyon sa advertising dili gikan sa advertising, apan gikan sa usa ka higala, kaila o bisan unsang napamatud-an nga tawo usa ka cool nga bahin nga gigamit sa daghang mga tigpamaligya. Kung ang pipila ka aplikasyon kalit nga naghatag kanimo usa ka libre nga promo code, naghimo ka usa ka post bahin niini ug sa ingon nakadani usa ka bag-ong mamiminaw. Sa tinuud, kini nga promo code alang sa kondisyon nga "Yandex.Taxi" wala gipili nga random, apan alang niini, usa ka dako nga kantidad sa datos ang gisusi bahin sa imong potensyal sa pagdani sa usa ka bag-ong mamiminaw ug sa usa ka paagi makig-uban kanila.
Gi-analisar pa nila ang pamatasan sa mga karakter sa serye sa TV
Ipakita ko kanimo ang tulo ka mga litrato, ug isulti nimo kanako kung unsa ang kalainan tali kanila.
Kini usa:
Kini:
Ug kini:
Unsa may kalainan nila? Ang tanan yano dinhi. Sama sa quantum mechanics, sa kini nga kaso kini nga pagkamamugnaon naporma sa tigpaniid. Kana mao, ang kalainan sa parehas nga kampanya sa advertising, nga gihimo sa parehas nga brand sa parehas nga oras, naa ra kung kinsa ang nagtan-aw sa kini nga mamugnaon. Sa personal, kung moadto ko sa Amediateka, gipakita gihapon nila si Khal Drogo. Wala ko mahibal-an kung unsa ang gihunahuna ni Amediateka bahin sa akong mga gusto, apan sa pipila ka hinungdan kini nahitabo.
Ang gitawag karon nga personalized nga mga komunikasyon mao ang labing popular nga istorya sa pagdani sa usa ka mamiminaw ug sa husto nga pagpakig-uban niini. Kung sa una nga yugto nahibal-an namon ang mga tawo nga naggamit sa among kaugalingon nga data sa brand, data sa bukas nga gigikanan ug, pananglitan, mga datos gikan sa palibot sa kini nga tawo, kami, pagkahuman sa pag-analisar kaniya, masabtan kung kinsa siya, kung giunsa siya makigsulti sa husto ug, labing hinungdanon. , unsa nga pinulongan ang iyang gisulti pakigsulti kaniya.
Dinhi ang teknolohiya nahimo nga labi ka layo nga ang mga karakter sa mga serye sa TV nga gitan-aw sa mga tawo karon gisusi. Sa ato pa, gusto nimo ang mga serye sa TV - sila [gusto] gitan-aw, gitan-aw nila kung kinsa ang imong nakig-uban didto, aron mahibal-an kung unsang klase nga tawo ang angay kanimo nga makig-uban. Morag bug-os nga walay pulos, apan alang lang sa kalingawan, sulayi kini sa usa sa mga kahinguhaan - lain-laing mga tawo ang nakakita sa lain-laing mga creatives (aron makig-interact niini sa husto).
Wala’y bisan usa ka modernong media o bisan unsang kapanguhaan sa video nga nagpakita kanimo pipila ka mga balita. Lakaw ngadto sa media - usa ka dako nga gidaghanon sa mga algorithm ang gikarga nga nagpaila kanimo, nakasabut sa tanan nimo nga nangaging kalihokan, paghimo usa ka pag-apelar sa modelo sa matematika ug dayon ipakita kanimo ang usa ka butang. Sa kini nga kaso, adunay usa ka talagsaon nga istorya.
Giunsa pagtino ang mga panginahanglanon? Psychometry. Physiognomy
Adunay daghang (tinuod) nga mga pamaagi sa pagtino sa aktuwal nga mga panginahanglan sa usa ka tawo ug kung unsaon pagpakigsulti kanila sa husto. Adunay daghang mga pamaagi, ang tanan nasulbad sa lahi nga paagi, imposible nga isulti kung unsa ang maayo ug unsa ang daotan. Ang mga nag-una daw nahibal-an ang tanan.
Psychometry. Pagkahuman sa istorya sa Cambridge Analytics, nagkinahanglan kini og usa ka matang sa makapakurat, sa akong opinyon, usa ka matang sa turno, tungod kay ang matag ikaduha nga politikanhong kompanya karon moabut ug moingon: "Oh, mahimo ba nimo akong sama ni Trump? Gusto sab kong modaog, ug uban pa.” Sa pagkatinuod, kini, siyempre, walay pulos alang sa atong mga kamatuoran, pananglitan, sa politikanhong eleksyon. Apan aron mahibal-an ang mga psychotype, tulo nga mga modelo ang gigamit:
- ang una gibase sa sulod nga imong gigamit - ang mga pulong nga imong gisulat, pipila ka impormasyon nga imong gusto, mga video, ug uban pa;
- ang ikaduha nahigot sa kung giunsa nimo pakig-uban ang interface sa web, kung giunsa nimo pag-type, kung unsang mga buton ang imong gipadayon - sa tinuud, adunay tibuuk nga mga kompanya nga, base sa ilang pagsulat sa keyboard, masaligan nga mahibal-an kung unsa ang gitawag karon nga psychotypes.
- Dili kaayo ako usa ka psychologist, wala gyud ako makasabut kung giunsa kini molihok, apan gikan sa punto sa panan-aw sa mga komunikasyon sa advertising, ang mga mamiminaw nga gibahin sa kini nga mga bahin maayo kaayo, tungod kay ang usa ka tawo kinahanglan nga ipakita ang usa ka pula nga screen nga adunay asul. babaye, ang usa ka tawo kinahanglan nga ipakita sa usa ka mangitngit nga screen -asul nga background uban sa usa ka matang sa abstraction, ug kini nagtrabaho kaayo cool. Sa pipila ka ubos nga lebel - kaayo nga ang usa ka tawo wala gani maghunahuna mahitungod niini. Unsa ang nag-unang problema sa merkado sa advertising karon? Ang tanan usa ka ahente sa paniktik, ang tanan nagtago, ang matag usa adunay usa ka milyon nga libo nga mga permiso sa browser nga na-install, aron dili mailhan sa bisan unsang paagi - tingali adunay ka "Adblocks", "Gostrey" ug tanan nga mga matang sa mga aplikasyon nga nagbabag sa pagsubay. Tungod niini, lisud kaayo nga masabtan ang bisan unsang butang bahin sa usa ka tawo. Ug ang teknolohiya nagpadayon - kinahanglan nimo nga dili lamang mahibal-an nga kini nga tawo mibalik sa imong site sa ika-125 nga higayon, apan nga siya usab usa ka katingad-an nga tawo.
Ang Physiognomy usa ka kontrobersyal nga siyensya. Wala kini isipa nga siyensya. Kini usa ka grupo sa mga tawo nga kaniadto nagprograma sa mga lie detector alang sa pipila nga Ministry of Internal Affairs, ug karon nakigbahin sa gitawag nga personipikasyon sa pagkamamugnaon. Ang paagi dinhi kay yano ra kaayo: ubay-ubay sa imong publikong mga litrato gikuha gikan sa pipila ka mga social network, ug ang three-dimensional nga geometry gihimo gikan kanila. Ug kung ikaw usa ka abogado, karon moingon ka nga kini usa ka tawo ug personal nga datos; apan sultihan ko ikaw nga kini mao ang 300 ka libo nga mga punto nga nahimutang sa kawanangan, ug kini dili usa ka tawo, ug dili personal nga datos. Mao kini ang kasagarang isulti sa tanan kung ang Roskomnadzor moabut kanila.
Apan seryoso, ang imong nawong gilain, kung ang imong una ug apelyido wala gipirmahan didto, dili imong personal nga datos. Ang punto mao nga ang mga lalaki nagtimaan sa lainlaing mga bahin sa nawong nga nag-impluwensya kung giunsa ang usa ka tawo naghimo og mga desisyon ug kung giunsa siya makig-uban sa husto. Sa pipila ka mga lugar kini dili maayo, sa pipila ka mga bahin sa advertising; diin nga mga bahin kini nagtrabaho pag-ayo. Sa katapusan, kini nahimo nga kung moadto ka sa usa ka kapanguhaan, dili nimo makita ang usa ka bandila nga gipakita sa tanan, apan, pananglitan ... karon normal na ang paghimo sa 16 o 20 nga mga kapilian alang sa lainlaing mga mamiminaw - ug kini molihok. cool kaayo. Oo, kini mas makapasubo gikan sa punto sa panglantaw sa mga konsumidor, tungod kay ang mga tawo nagsugod sa pagmaniobra sa dugang ug labaw pa. Apan bisan pa niana, gikan sa panglantaw sa negosyo kini maayo kaayo.
Ang itom nga kahon sa pagkat-on sa makina
Naghatag kini sa mosunod nga problema sa ingon nga mga teknolohiya: bisan pa, alang sa kadaghanan sa mga developer karon ang gitawag nga lawom nga pagkat-on usa ka "itom nga kahon". Kung naunlod ka sa kini nga istorya ug nakigsulti sa mga nag-develop, kanunay silang moingon: "Oh, paminaw, maayo, naka-code kami usa ka butang nga dili masabtan didto, ug wala kami mahibal-an kung giunsa kini molihok." Tingali adunay nakaagi niini.
Kini sa pagkatinuod layo sa tinuod. Ang gitawag karon nga pagkat-on sa makina layo sa "itom nga kahon". Adunay usa ka dako nga gidaghanon sa mga pamaagi sa paghulagway sa input ug output data, ug sa katapusan ang kompanya mahimong hingpit nga makasabut sa basehan sa unsa nga mga ilhanan ang makina nakahukom sa pagpakita kaninyo niini nga pornographic nga video o sa lain. Ang pangutana mao nga walay bisan usa sa mga kompanya nga nagpadayag niini, tungod kay: una, kini usa ka sekreto sa pamatigayon; ikaduha, adunay daghang mga datos nga wala nimo nahibal-an.
Pananglitan, sa wala pa kini, sa usa ka diskusyon bahin sa pamatasan, among gihisgutan kung giunsa pag-analisar sa mga social network ang mga personal nga mensahe aron ma-tag ang mga tawo sa usa ka matang sa mga istorya sa advertising. Kung nagsulat ka usa ka butang sa usa ka tawo, base niini nakadawat ka usa ka piho nga tag alang, sa tinuud, usa ka matang sa komunikasyon sa advertising. Ug dili nimo kini pamatud-an, ug tingali wala’y kapuslanan nga pamatud-an kini. Bisan pa, kung ang parehas nga mga sumbanan gipadayag, kini maglungtad. Kini nahimo nga ang merkado alang sa pagtukod sa ingon nga mga sistema sa rekomendasyon nagpakaaron-ingnon nga wala mahibal-an kung ngano kini nahitabo.
Ang mga tawo dili gusto nga mahibal-an kung unsa ang nahibal-an sa mga tawo bahin kanila
Ug ang ikaduha nga istorya mao nga ang kliyente dili gusto nga mahibal-an kung ngano nga nakadawat siya niining partikular nga ad, kini nga partikular nga produkto. Isulti ko kanimo kini nga istorya. Ang akong una nga kasinatian sa komersyal nga pagpatuman sa mga sistema sa rekomendasyon nga gibase sa parehas nga mga algorithm nga tukma alang sa panukiduki sa 2015 sa usa ka dako kaayo nga network sa mga tindahan sa sekso (oo, dili usab usa ka labi nga dili maayo nga istorya).
Gitanyag ang mga kustomer sa mga musunud: mosulod sila, mag-log in sa ilang social network, ug pagkahuman sa mga 5 segundos nakadawat sila usa ka hingpit nga personalized nga tindahan alang kanila, nga mao, ang tanan nga mga produkto nausab - nahulog sila sa usa ka kategorya, ug uban pa . Nahibal-an ba nimo kung pila ang pagtaas sa rate sa pagkakabig sa kini nga tindahan? Dili sa bisan unsang paagi! Misulod ang mga tawo ug nanagan dayon palayo niini. Misulod sila ug nakaamgo nga gitanyagan sila sa eksakto kung unsa ang ilang gihunahuna ...
Ang problema sa kini nga pagsulay mao nga sa ilawom sa matag produkto gisulat kung ngano nga gitanyag kanimo kana nga partikular ("tungod kay miyembro ka sa tinago nga grupo "Ang kusgan nga babaye nangita usa ka lalaki nga usa ka doormat"). Busa, ang modernong mga sistema sa rekomendasyon wala gayud magpakita sa mga datos nga gibase sa paghimo sa "prediksyon".
Usa ka sikat kaayo nga istorya mao ang media tungod kay silang tanan naggamit sa parehas nga mga sistema sa pagrekomenda. Kaniadto, ang mga algorithm yano ra kaayo: tan-awa ang kategorya nga "Politika" - ug gipakita nila kanimo ang mga balita gikan sa kategorya nga "Politika". Karon ang tanan komplikado kaayo nga ilang gi-analisar ang mga lugar diin imong gipahunong ang mouse, kung unsang mga pulong ang imong gikonsentrar, kung unsa ang imong gikopya, kung giunsa nimo kanunay nga nakig-uban sa kini nga panid. Dayon iyang gisusi ang bokabularyo sa mga mensahe sa ilang kaugalingon: oo, dili ka lang nagbasa sa balita bahin sa Putin, apan sa usa ka paagi, nga adunay usa ka piho nga emosyonal nga kolor. Ug sa dihang ang usa ka tawo makadawat ug pipila ka balita, wala gani siya maghunahuna kon sa unsang paagi siya mianhi dinhi. Bisan pa, nakig-uban siya sa kini nga sulud.
Kining tanan, natural, gitumong sa pagpabilin sa mga kabus, alaot nga gamay nga tawo nga nabuang na gikan sa daghang impormasyon nga anaa sa iyang palibot. Dinhi kinahanglan isulti nga maayo nga gamiton ang ingon nga mga sistema aron ma-personalize ang mga mamugnaon sa imong palibot ug mangolekta pipila ka kasayuran, apan, sa kasubo, wala pa ang ingon nga mga serbisyo.
Ang artipisyal nga paniktik nakakuha sa kliyente sa hangin ug nagmugna og panginahanglan
Ug dinhi mitungha ang usa ka makapaikag kaayo nga pilosopikal nga pangutana, nga naglihok gikan sa paghimo og sistema sa rekomendasyon hangtod sa paghimo sa panginahanglan. Panagsa ra nga adunay naghunahuna bahin niini, apan kung gisulayan nimo nga pangutan-on ang gitawag nga Instagram, "Ngano nga nagkolekta ka mga datos? Ngano nga dili nimo ipakita kanako ang hingpit nga random nga pag-anunsyo? Sama sa, gusto namon nga mailhan ka sa tukma aron mapakita namon kanimo kung unsa gyud ang imong gipangita.
Apan ang teknolohiya dugay na nga mitabok niining makalilisang nga sukaranan, ug ang susama nga mga teknolohiya wala na magtagna kung unsa ang imong gikinahanglan. Sila (atensyon!) nagmugna og panginahanglan. Kini tingali ang labing makahadlok nga butang nga naglibot sa artipisyal nga paniktik sa ingon nga mga komunikasyon. Ang makahahadlok nga butang mao nga kini gigamit halos bisan asa sulod sa milabay nga 3-5 ka tuig - gikan sa mga resulta sa pagpangita sa Google ngadto sa mga resulta sa pagpangita sa Yandex, ngadto sa pipila ka mga sistema ... Okay, dili ako mosulti og bisan unsa nga dili maayo mahitungod sa Yandex; ug maayo.
Unsay punto? Dugay na nga panahon sukad nga ang maong mga komunikasyon sa advertising mibalhin gikan sa estratehiya diin imong gisulat ang "Gusto kong mopalit og lingkuranan sa bata" ug makakita og usa ka gatus ka libo ka milyon nga mga publikasyon. Nagpadayon sila sa mosunod: sa diha nga ang babaye nag-post sa usa ka litrato nga halos dili makita ang tiyan, ang iyang bana magsugod dayon nga sundan sa mga mensahe: "Tawo, ang pagpanganak hapit na. Pagpalit ug child seat."
Dinhi, makapangutana ka nga makatarunganon, ngano, sa ingon ka dako nga pag-uswag sa teknolohiya, nakita pa ba naton ang ingon ka daotan nga advertising sa mga social network? Ang problema mao nga sa niini nga merkado ang tanan gidesisyonan gihapon pinaagi sa salapi, mao nga usa ka maayong higayon ang pipila nga tig-anunsyo sama sa Coca-Cola mahimong moabut ug moingon: "Ania ang 20 milyon alang kanimo - ipakita ang akong mga bandera sa tibuuk nga Internet." Ug buhaton gyud nila kini.
Apan kung maghimo ka usa ka matang sa limpyo nga account ug sulayan kung unsa ka tukma ang pagtag-an kanimo sa ingon nga mga algorithm: una nila nga sulayan ang pagtag-an kanimo, ug dayon magsugod sila sa pagbuhat sa usa ka butang kanimo nga abante. Ug ang utok sa tawo molihok sa paagi nga, kung makadawat og kasayuran nga kasaligan alang niini, dili gani kini magproseso sa higayon ngano nga nakadawat kini nga kasayuran. Ang una nga lagda aron mahibal-an nga naa ka sa usa ka damgo mao ang pagsabut kung giunsa nimo pag-anhi dinhi. Ang usa ka tawo dili gayud makahinumdom sa higayon nga siya mihunong sa usa ka lawak. Pareho ra dinhi.
Mahimong Magsugod ang Google sa Paghulma sa Imong Panglantaw sa Kalibutan
Ang ingon nga mga pagtuon gihimo sa daghang mga langyaw nga kompanya nga nakigbahin sa i-tracking. Nag-instalar sila og mga device sa espesyal nga mga kompyuter nga nagrekord kung asa ang mga mata sa test subject nagtan-aw. Nagkuha ako gikan sa lima ngadto sa pito ka libo nga mga boluntaryo nga nag-scroll lang sa feed, nakig-interact sa mga social network, sa advertising, ug ilang girekord ang impormasyon kung asa nga mga bahin sa mga banner ug mga creatives nga gihunong sa mga tawo ang ilang mga mata.
Ug kini nahimo nga kung ang mga tawo makadawat sa ingon nga hyper-personalized nga mamugnaon, wala nila kini gihunahuna - sila nagpadayon dayon, nagsugod sa pagpakig-uban niini. Gikan sa usa ka punto sa negosyo, kini maayo, apan gikan sa atong panglantaw, isip mga tiggamit, kini dili kaayo cool, tungod kay - unsa ang ilang gikahadlokan? - Nga sa usa ka maayong higayon ang kondisyon nga "Google" mahimong magsugod (o, siyempre, dili magsugod) aron maporma ang kaugalingon nga pagtan-aw sa kalibutan. Ugma, pananglitan, makasugod na siya sa pagpakita sa mga tawo ug balita nga patag ang yuta.
Tiaw mo, pero kadaghan na sila nadakpan nga panahon sa eleksiyon nagsugod sila sa paghatag og pipila ka impormasyon ngadto sa pipila ka mga tawo. Kitang tanan naanad sa kamatuoran nga ang search engine makakuha sa tanan nga matinuoron. Apan, sama sa kanunay nakong gisulti, kung gusto nimo mahibal-an kung giunsa ang paglihok sa kalibutan, isulat ang imong kaugalingon nga search engine, nga wala’y mga pagsala, nga wala’y pagtagad sa copyright, nga wala’y ranggo ang pipila sa imong mga higala sa mga resulta sa pagpangita. Ang pagpakita sa tinuod nga datos sa Internet sa kasagaran lahi sa gipakita sa Google, Yandex, Bing, ug uban pa. Ang ubang mga materyales gitago tungod kay ang mga higala, kauban, mga kaaway o uban pa (o usa ka kanhing hinigugma nga imong gikatulgan) - dili kini igsapayan.
Giunsa ni Trump ang kadaugan
Sa diha nga adunay katapusan nga eleksyon sa Estados Unidos, usa ka yano kaayo nga pagtuon ang gihimo. Gikuha nila ang parehas nga mga hangyo sa lainlaing mga lugar, gikan sa lainlaing mga adres sa IP, gikan sa lainlaing mga lungsod, lainlaing mga tawo ang nag-Google sa parehas nga butang. Sa naandan, ang hangyo anaa sa estilo sa: kinsa ang modaog sa eleksyon? Ug katingad-an, ang mga resulta gihimo sa paagi nga sa mga estado diin ang labing kadaghan nga mga tawo misulay sa pagbotar sa sayup nga kandidato, nakadawat sila pipila ka maayong balita bahin sa kandidato nga gipasiugda sa Google. Hain nga usa? Aw, klaro kung kinsa - ang nahimong presidente. Kini usa ka hingpit nga dili mapamatud-an nga istorya, ug kining tanan nga mga pagtuon usa ka tudlo sa tubig. Ang Google makaingon: "Mga higala, kining tanan gihimo aron ipakita namo ang labing may kalabutan nga sulod alang kanimo."
Sukad karon, kinahanglan nimong mahibal-an nga ang gitawag nga labing kahinungdanon dili gyud ang kaso. Gitawag sa kompanya ang may kalabotan nga butang nga kinahanglan ibaligya kanimo alang sa maayo o dili maayo nga hinungdan.
Ang mga wala’y kuwarta karon giandam na alang sa umaabot nga pagpalit
Adunay laing makapaikag nga punto dinhi nga akong isulti kanimo. Daghang aktibo nga mga tumatan-aw karon sa mga social network ug sa mga app mga batan-on. Tawgon nato kini - insolvent youth: mga bata nga 8-9 anyos nga nagduwa og moronic games, kini sila 12-13-14 nga nagparehistro lang sa social networks. Ngano nga ang mga dagkong kompanya mogasto ug daghang mga badyet ug mga kahinguhaan sa paghimo og mga aplikasyon alang sa usa ka dili mobayad nga mamiminaw nga dili gyud ma-monetize? Sa higayon nga kini nga mamiminaw mahimong solvent, adunay igo nga kantidad sa datos bahin niini aron matagna ang pamatasan niini nga maayo.
Karon pangutan-a ang bisan kinsa nga targetologist, unsa ang labing lisud nga mamiminaw? Moingon sila: dakog kita. Tungod kay ang pagbaligya, pananglitan, usa ka apartment nga nagkantidad og 150 milyon nga rubles pinaagi sa mga social network hapit imposible. Adunay mga nahilit nga mga kaso kung maghimo ka usa ka matang sa pag-anunsyo alang sa 10 ka libo nga mga tawo, ang usa mopalit niini nga apartment - ang kliyente usa ka kalampusan ... Apan usa sa napulo ka libo, gikan sa usa ka istatistikal nga punto sa pagtan-aw, kompleto nga crap. Busa, nganong lisud ang pag-ila sa usa ka tagpalamati nga adunay taas nga kita? Tungod kay ang mga tawo nga karon mga miyembro sa usa ka kaayo nga ganansya mamiminaw natawo sa diha nga ang Internet gamay pa kaayo, sa diha nga wala pa nakaila Artemy Lebedev, ug walay impormasyon mahitungod kanila. Imposible nga matagna ang ilang sumbanan sa pamatasan, imposible nga masabtan kung kinsa ang ilang mga lider sa opinyon, ug gikan sa unsang mga gigikanan sa sulud ang ilang nadawat.
Mao nga kung kamong tanan mahimong bilyonaryo sa 25 ka tuig, ug ang mga kompanya nga magbaligya kanimo usa ka butang adunay daghang mga datos. Mao nga aduna na kitay nindot nga GDPR sa Europe nga nagpugong sa pagkolekta sa datos gikan sa mga menor de edad.
Siyempre, dili kini molihok sa praktis, tungod kay ang tanan nga mga bata nagdula gihapon sa mga account sa ilang inahan ug amahan - mao kini ang paagi sa pagkolekta sa impormasyon. Sa sunod higayon nga hatagan nimo og tablet ang imong anak, hunahunaa kini.
Hingpit nga dili makahadlok, dystopian nga umaabot, kung ang tanan mamatay sa usa ka gubat sa mga makina - usa ka hingpit nga tinuod nga istorya karon. Adunay usa ka dako nga gidaghanon sa mga kompanya nga nagmugna og mga algorithm alang sa psycho-profiling nga mga tawo base sa kung giunsa nila pagdula ang mga dula. Usa ka makapaikag kaayo nga industriya. Base sa tanan niini, ang mga tawo gibahin-bahin aron sa usa ka paagi makigkomunikar kanila.
Ang panagna sa pamatasan sa kini nga mga tawo mahimong magamit sa 10-15 ka tuig - tukma sa higayon nga sila mahimong usa ka solvent audience. Ang labing hinungdanon mao nga kini nga mga tawo naghatag na daan nga pagtugot aron maproseso ang ilang personal nga datos, ibalhin kini sa mga ikatulo nga partido, ug tanan kini kalipay, ug uban pa.
Kinsa ang mawad-an sa ilang trabaho?
Ug ang akong katapusan nga istorya mao nga ang tanan kanunay nga mangutana kung unsa ang mahitabo sa 50 ka tuig: kitang tanan mamatay, adunay pagkawalay trabaho alang sa mga tigbaligya ... Naay mga marketer dinhi nga nabalaka mahitungod sa pagkawalay trabaho, di ba? Sa kinatibuk-an, dili kinahanglan nga mabalaka, tungod kay bisan kinsa nga kuwalipikado kaayo nga tawo dili mawad-an sa iyang trabaho.
Bisan unsa nga mga algorithm ang gihimo, bisan unsa pa ka duol ang makina sa kung unsa ang naa kanato dinhi (gitudlo ang iyang ulo), kung kini dali nga molambo, ang ingon nga mga tawo dili gayud mabiyaan nga walay trabaho, tungod kay adunay usa nga kinahanglan nga maghimo niining mga mamugnaon nga mga butang. buhata. Oo, adunay tanan nga mga matang sa "gans" nga nagdrowing og mga hulagway nga morag mga tawo ug nagmugna og musika, apan dili gihapon posible nga ang mga tawo niining dapita mawad-an sa ilang mga trabaho.
Naa koy tanan sa story, para mangutana mo kung naa pa mo. Salamat.
Nanguna: – Mga higala, kita karon mobalhin ngadto sa "Pangutana ug Tubag" block. Ipataas nimo ang imong kamot - Moduol ko nimo.
Pangutana gikan sa mamiminaw (XNUMX): - Pangutana bahin sa "itom nga kahon". Giingon nila nga posible nga masabtan kung ngano nga nakuha ang ingon ug ingon nga resulta alang sa ingon ug ingon nga tiggamit. Kini ba usa ka matang sa mga algorithm, o kinahanglan ba kini nga analisahon matag higayon alang sa matag modelo nga ad hoc (pahinumdom sa tagsulat: "ilabi na alang niini" - usa ka yunit sa hugpong sa pulong sa Latin)? O aduna bay mga andam alang sa usa ka matang sa neural network nga, sa halos pagsulti, makahimo sa negosyo nga kahulugan?
OH: – Dinhi kinahanglan nimong masabtan ang mosunod: adunay daghang mga buluhaton sa pagkat-on sa makina. Pananglitan, adunay usa ka buluhaton - regression. Alang sa pagbalik, wala’y kinahanglan nga mga neural network. Ang tanan yano ra: adunay ka daghang mga indikasyon, kinahanglan nimo nga kuwentahon ang mosunod. Adunay mga buluhaton diin kinahanglan nga modangop sa usa ka butang sama sa lawom nga pagkat-on. Sa tinuud, sa lawom nga pagkat-on lisud nga masabtan kung unsang mga gibug-aton ang gihatag kung unsang mga neuron, apan sa ligal nga kinahanglan nimo mao ang pagsabut kung unsa nga datos ang naa sa input ug kung giunsa kini gidula sa output. Kini igo nga legal nga patente sa ingon nga desisyon ug igo na nga masabtan kung unsa ang basehan sa istorya.
Dili sama sa imong pag-adto sa site ug gipakita ang usa ka matang sa banner tungod kay nagkuha ka usa ka litrato nga adunay pula nga buhok sa Instagram duha ka bulan ang milabay. Kung ang developer wala maglakip sa pagkolekta niini nga datos ug ang pagmarka sa kolor sa buhok niini nga modelo, nan kini dili mogawas sa bisan asa.
Giunsa ibaligya ang mga resulta sa mga sistema sa pagkat-on sa makina?
Z: - Kini usa lamang ka pangutana kung unsa: eksakto kung giunsa ipasabut, kung giunsa ang pagbaligya sa usa ka tawo nga wala makasabut sa pagkat-on sa makina. Gusto kong isulti: ang akong modelo tin-aw nga nanguna gikan sa kolor sa buhok hangtod sa ... maayo, pagbag-o sa kolor sa buhok ... Posible ba kini o dili?
OH: - Tingali oo. Apan gikan sa usa ka punto sa pagpamaligya, ang bugtong laraw ang molihok: ikaw adunay usa ka kampanya sa advertising, gipulihan namon ang mamiminaw sa usa nga gihimo sa makina - ug makita ra nimo ang resulta. Kini, sa kasubo, mao ang bugtong paagi aron masaligon nga makombinsir ang kustomer nga ang ingon nga istorya molihok, tungod kay adunay daghang mga solusyon sa merkado nga kaniadto gipatuman ug wala molihok.
Mahitungod sa paghimo sa usa ka virtual nga personalidad
Z: - Hello. Salamat sa lecture. Ang pangutana mao: unsa nga kahigayunan ang usa ka tawo, kinsa sa pipila ka rason dili gusto nga mosunod sa pagpanguna sa pagkat-on sa makina, sa paghimo alang sa iyang kaugalingon sa usa ka virtual nga personalidad nga lahi kaayo gikan sa iyang kaugalingon nga personalidad, pinaagi sa pakig-uban sa interface o sa pipila. laing rason?
OH: – Adunay usa ka hugpong sa mga lain-laing mga plugins nga naghisgot ilabi na sa randomizing kinaiya. Adunay usa ka cool nga butang - Ghostery, nga, sa akong opinyon, halos hingpit nga nagtago kanimo gikan sa usa ka hugpong sa lainlaing mga tracker nga dili makarekord sa kini nga kasayuran. Apan sa pagkatinuod, karon ang tanan nga imong gikinahanglan mao ang usa ka sirado nga profile sa mga social network aron walay usa, walay dautan nga mga scraper, nga makakolekta sa bisan unsa didto. Mas maayo tingali nga mag-install og usa ka matang sa extension o magsulat og usa ka butang sa imong kaugalingon.
Nakita nimo, ang konsepto dinhi mao nga sa legal nga paagi, pananglitan, ang personal nga datos nagtumong sa datos diin ikaw mahimong mailhan, ug ang balaod naghatag isip usa ka pananglitan sa imong adres sa pinuy-anan, edad, ug uban pa. Karong panahona adunay dili maihap nga gidaghanon sa mga datos nga mahimo nimong mailhan: parehas nga pagsulat sa keyboard, parehas nga press, ang digital nga pirma sa browser... Sa madugay o sa madali, ang usa ka tawo masayop. Mahimo siya sa usa ka lugar sa usa ka "cafe" gamit ang "Thor", apan sa katapusan, sa usa ka maayong higayon, mahimo’g makalimtan sa VPN ang pag-on, o uban pa, ug sa kana nga higayon mailhan siya. Mao nga ang labing kadali nga paagi mao ang paghimo usa ka pribado nga account ug pag-install sa pipila ka extension.
Ang merkado naglihok padulong sa punto diin kinahanglan nimo nga ipadayon ang usa ka buton aron makuha ang mga resulta.
Z: - Salamat sa istorya. Sama sa kanunay, makapaikag kaayo (gisundan ko ikaw). Ang pangutana mao: unsa ang pag-uswag sa mga termino sa paghimo sa mga sistema nga positibo alang sa mga tiggamit, mga sistema sa rekomendasyon? Miingon ka nga sa usa ka higayon nagtrabaho ka sa usa ka sistema sa rekomendasyon alang sa pagpangita sa usa ka sekswal nga kapikas, usa ka higala sa kinabuhi (o musika nga mahimo’g magustohan sa usa ka tawo) ... ang punto sa panglantaw sa paghimo sa mga sistema nga gikinahanglan sa mga tawo?
OH: - Sa kinatibuk-an, ang merkado naglihok sa punto diin ang mga tawo kinahanglan nga mopilit sa usa ka buton ug makuha dayon ang ilang gikinahanglan. Sama sa alang sa akong kasinatian sa paghimo og mga aplikasyon sa pagpakigdeyt (sa laing bahin, atong ilunsad kini pag-usab sa katapusan sa tuig), dugang pa sa kamatuoran nga ang 65% mga minyo nga mga lalaki, ang labing lisud nga problema sa rekomendasyon mao nga ang usa ka tawo gitanyagan og daghang mga modelo. sa pagsugod sa aplikasyon - " Friendship", "Sex", "Sex Friendship" ug "Business". Wala gipili sa mga tawo kung unsa ang ilang kinahanglan. Ang mga lalaki miabut ug mipili sa "Gugma," apan sa pagkatinuod ilang gilabay ang kahubo sa tanan, ug uban pa.
Ang problema mao ang pag-ila sa usa ka tawo nga dili mohaum sa usa niini nga mga modelo, ug sa usa ka paagi hapsay nga dad-on siya ug ibalhin siya sa laing direksyon. Tungod sa gamay nga kantidad sa datos, lisud kaayo nga mahibal-an kung kini usa ka sayup sa algorithm sa pagtagna, o kung ang usa ka tawo wala sa iyang kategorya. Parehas kini sa musika: karon gamay ra kaayo nga takus nga mga algorithm nga maka "facast" sa musika nga maayo. Tingali "Yandex.Music". Ang ubang mga tawo naghunahuna nga ang Yandex.Music algorithm dili maayo. Pananglitan, ganahan ko niya. Ako sa personal, pananglitan, dili ganahan sa YouTube music algorithm ug uban pa.
Adunay, siyempre, pipila ka mga subtleties - ang tanan nahigot sa mga lisensya... Apan sa tinuud, ang panginahanglan alang sa ingon nga mga sistema taas kaayo. Sa usa ka higayon, nahibal-an ang kompanya sa Retail Rocket, nga nahilambigit sa pagpatuman sa mga sistema sa rekomendasyon, apan karon kini sa usa ka paagi dili kaayo maayo - dayag tungod kay wala nila mapalambo ang ilang mga algorithm sa dugay nga panahon. Ang tanan padulong niini - sa punto nga kita mosulod ug, nga walay pagpugos sa bisan unsa, makuha ang atong gikinahanglan (ug mahimong bug-os nga tanga, tungod kay ang atong abilidad sa pagpili hingpit nga nawala).
Impluwensya sa marketing
Z: - Hello. Ang akong ngalan kay Konstantin. Gusto ko nga magpatunghag pangutana bahin sa impluwensya sa marketing. Nahibal-an ba nimo ang bisan unsang mga sistema nga nagtugot sa usa ka negosyo nga makapili usa ka angay nga blogger alang sa negosyo nga gibase sa pipila nga datos sa istatistika ug uban pa? Ug sa unsa nga mga sukaranan kini gihimo?
OH: – Oo, ako magsugod gikan sa halayo ug diha-diha dayon moingon nga ang problema sa tanan niini nga mga teknolohiya mao nga ang tanan nga kini nga artipisyal nga paniktik sa marketing karon sama sa usa ka tightrope walker: sa wala adunay mga dagkong kompanya nga adunay daghang salapi, ug sa bisan unsa nga kaso ang tanan mahimong epektibo alang kanila nga nagtrabaho tungod kay ang ilang mga kampanya sa advertising gitumong lamang sa mga panan-aw; sa laing bahin, adunay daghang gagmay nga mga negosyo diin kini dili molihok, tungod kay sila adunay daghang mga datos. Sa pagkakaron, ang paggamit niini nga mga istorya anaa sa tunga-tunga.
Kung naa nay maayo nga mga badyet, ug ang tahas mao ang pagproseso sa kini nga mga badyet sa husto (ug, sa prinsipyo, daghan na ang datos)… Nahibal-an nako ang usa ka magtiayon nga mga serbisyo, sama sa Getblogger, nga ingon og adunay mga algorithm. Sa tinuud, wala pa nako gitun-an kini nga mga algorithm. Makasulti ko nimo unsa nga paagi ang atong gamiton sa pagpangita og mga lider sa opinyon kon kita kinahanglan nga mohatag og regalo ngadto sa pipila ka mga inahan.
Gigamit namo ang metric nga gitawag ug Content Distribution Time. Nagbuhat kini sama niini: gikuha nimo ang usa ka tawo kansang mga mamiminaw imong gi-analisar, ug kinahanglan nimo nga sistematiko (pananglitan, kausa sa matag 5 minuto) pagkolekta impormasyon sa matag post, kinsa ang nakagusto niini, nagkomento niini, ug uban pa. Niining paagiha, masabtan nimo kung unsang orasa ang matag tawo sa imong mamiminaw nakig-uban sa imong sulud. Balika kini nga operasyon alang sa matag representante sa iyang mga mamiminaw, ug sa ingon, gamit ang metric sa kasagaran nga oras sa pagsabwag sa sulod, mahimo kini, pananglitan, mahimong kolor sa usa ka dako nga network graph niini nga mga tawo ug gamiton kini nga metric sa pagtukod og mga cluster.
Maayo kaayo kini kung gusto namon, pananglitan, pagpangita sa 15 nga mga inahan nga nagpadayon sa ilang opinyon sa publiko sa pipila nga babaye.ru. Apan kini usa ka labi ka komplikado nga teknikal nga pagpatuman (bisan kung sa tinuud mahimo kini sa Python). Ang hinungdan mao nga ang problema sa pagpamaligya sa impluwensya sa dagkong mga ahensya sa advertising mao nga kinahanglan nila ang dagko, cool, mahal nga mga blogger nga wala magtrabaho alang sa tae. Karon, gusto sa usa ka brand sa awto nga ibaligya ang usa ka produkto pinaagi sa pipila nga lider sa opinyon - kinahanglan nila nga mogamit usa ka blogger sa awto ingon usa ka katapusan nga paagi, tungod kay ang ilang mga tagpalamati nakapalit na ug awto, o nahibal-an kung unsang klase nga awto ang gusto nila, naglingkod lang ug nagtan-aw sa mga cool nga mga sakyanan. Dinhi importante nga dili makalimtan ang pag-analisar sa mamiminaw sa tawo mismo.
Mga bot sa marketing
Z: – Sultihi ko, unsa ka dako ang epekto sa mga bot sa mga social network sa pagkolekta sa impormasyon ug sa kalidad niini?
OH: - Kini usa ka makapaikag nga butang sa mga bot. Ang barato nga mga bot dali ra mailhan - sila adunay parehas nga sulud, o managhigala sila sa usag usa, o naa sila sa parehas nga network. Adunay usab mga pamaagi sa pag-atubang sa mga komplikado nga bot. O gipangutana nimo ang problema kung giunsa ang pagkonektar sa usa ka tawo sa iyang peke?
Z: – Unsa ka taas nga kalidad nga impormasyon ang mapagawas niining tanan nga basura?
OH: - Dinhi kini nagtrabaho sa ingon niini nga paagi: tungod sa kamatuoran nga adunay usa ka dako nga kantidad sa datos (pananglitan, alang sa usa ka matang sa panukiduki sa marketing), kining tanan nga mga riffraff mahimo ra nga ilabay. Kana mao, mas maayo nga ilabay ang usa ka gamay nga mas tinuod nga mga tawo kaysa sa pagdakop sa mga bot, tungod kay kini walay kapuslanan alang kanila sa pagpakita sa bisan unsa nga advertising. Apan kung mangolekta ka mga sukatan, pananglitan, ang mga interaksyon sa mga banner o mga sistema sa rekomendasyon, ang ingon nga mga account mahimong ilabay.
Karon sa mga social network, adunay mga unom ka porsyento sa mga virtual nga karakter o yano nga gibiyaan nga mga panid o mga introvert, nga ang mga algorithm "match" ingon mga bot. Mahitungod sa pag-link sa usa ka tawo sa iyang peke, dinhi usab, ang tanan nahigot sa kamatuoran nga ang tawo sa madugay o sa madali masayop, ug ang butang mao nga ang modelo sa pamatasan parehas - ang iyang tinuod nga account ug ang iyang peke. Sa madugay o sa madali sila motan-aw sa sama nga sulod o sa laing butang.
Dinhi ang tanan moabut dili sa porsyento sa sayup, apan sa gidugayon sa oras nga gikinahanglan aron masaligan ang pag-ila sa usa ka tawo. Alang sa usa nga nagpuyo uban sa ilang Instagram, niining panahona alang sa kasaligan nga pag-ila moabut sa lima ka minuto. Alang sa pipila - sa unom hangtod walo ka bulan.
Kang kinsa ug unsaon pagbaligya sa datos?
Z: - Hello. Interesado ako nga mahibal-an kung giunsa ang pagbaligya sa datos tali sa mga kompanya? Pananglitan, ako adunay usa ka aplikasyon diin imong mahibal-an (ngadto sa developer) kung asa moadto ang usa ka tawo, unsa nga mga tindahan ang iyang adtoan, ug pila ang iyang gigasto didto. Ug interesado ako nga mahibal-an kung giunsa, ingnon ta, mahimo nako ibaligya ang datos bahin sa akong mamiminaw sa kini nga mga tindahan o ibutang ang akong datos sa usa ka dako nga database ug mabayran kini?
OH: – Sama sa alang sa pagbaligya sa data direkta ngadto sa usa ka tawo, ikaw ug ang tanan nag-una sa OFD – fiscal data operators, nga tuso pagtukod sa ilang mga kaugalingon tali sa pagbalhin sa mga tseke ug sa Tax Service ug karon naningkamot sa pagbaligya sa data ngadto sa tanan. Sa tinuud, gibuak gyud nila ang tibuuk nga merkado sa mobile analytics. Sa pagkatinuod, mahimo nimong i-embed ang imong aplikasyon, pananglitan, ang Facebook pixel, ang DMP system niini; unya gamita kini nga mamiminaw sa pagbaligya. Pananglitan, ang "May Target" nga pixel. Wala lang ko kahibalo kung unsa nga klase sa mamiminaw ang naa nimo, kinahanglan nimo nga masabtan. Apan sa bisan unsang kaso, mahimo nimong i-integrate ang Yandex o My Target, nga mao ang pinakadako nga sistema sa DMP.
Kini usa ka makapaikag nga istorya. Ang bugtong problema mao nga imong ihatag kanila ang tanan nga trapiko, ug sila, ingon nga mga pagbinayloay, magdala sa ilang kaugalingon sa pag-monetize niini nga trapiko. Mahimo o dili nila isulti kanimo nga 10 ka tawo ang migamit sa imong mamiminaw. Busa, magtukod ka sa imong kaugalingon nga network sa advertising, o mosurender ka sa dagkong mga DMP.
Kinsa ang modaog - ang artista o ang techie?
Z: – Usa ka pangutana nga medyo layo sa teknikal nga bahin. Gisulti kini bahin sa kahadlok sa mga tigpamaligya bahin sa umaabot nga daghang kawalay trabaho. Aduna bay usa ka matang sa kompetisyon nga pakigbisog tali sa creative marketing (kini nga mga lalaki nga naghimo sa advertising sa manok, Volkswagen advertising, daw) ug kadtong nalambigit sa Big Data (nga nag-ingon: karon atong kolektahon ang tanan nga mga datos ug ihatud ang gipunting nga advertising sa tanan)? Isip usa ka tawo nga direktang nalangkit, unsa ang imong opinyon bahin sa kung kinsa ang modaog - usa ka artista, usa ka technician, o aduna bay usa ka matang sa synergistic nga epekto?
OH: – Paminaw, maayo, sila nagtinabangay. Ang mga inhenyero dili makahimo sa pagkamamugnaon. Kadtong mga mamugnaon wala mag-imbento og mamiminaw. Adunay usa ka matang sa multidisciplinary nga istorya dinhi. Ang tinuod nga mga problema karon alang sa mga naglingkod ug nagpindot sa mga buton, alang sa mga nagbuhat sa "trabaho sa unggoy", nagpindot sa parehas nga butang matag adlaw - kini ang mga tawo nga mawala.
Apan kadtong nag-analisar sa datos natural nga magpabilin, apan kinahanglan nga adunay magproseso niini nga datos. Adunay kinahanglan nga maghimo niini nga mga litrato, idrowing kini. Ang usa ka makina dili makahimo sa ingon nga pagkamamugnaon! Kini mao ang hingpit nga kabuang! O sama, pananglitan, ang viral advertising sa Carprice, nga, sa laing bahin, nagtrabaho pag-ayo. Hinumdomi, adunay kini sa YouTube: "Ibaligya kini sa Carprice," hingpit nga buang. Siyempre, walay neural network nga makamugna sa ingon nga istorya.
Sa kinatibuk-an, ako usa ka tigpaluyo sa kamatuoran nga dili ang mga tawo nga mawad-an sa ilang mga trabaho, apan sila adunay gamay nga dugang nga libre nga panahon, ug sila makahimo sa paggahin niini nga libre nga panahon sa pag-edukar sa kaugalingon.
Ang una nga advertising mawala
Z: - Sa kinatibuk-an, ang advertising nga gipakita, ang mga bandera - sa kadaghanan, bisan ang pagbaligya sa mga teksto wala gisulat didto: "Kinahanglan nimo ang mga bintana - kuhaa kini!", "Nagkinahanglan ka usa pa - kuhaa kini!", kana, wala gayoy creativity didto.
OH: – Ang ingon nga pag-anunsyo mamatay, siyempre, sa madugay o sa madali. Mamatay kini dili kaayo tungod sa pag-uswag sa teknolohiya, apan tungod sa pag-uswag kanimo ug kanako.
Mas maayo nga isagol ang may kalabotan sa wala’y kalabotan
Z: - Naa ko diri! Naa koy pangutana bahin sa eksperimento nga giingon nimo nga wala mogana kanimo (uban ang sistema sa tigrekomenda). Sa imong opinyon, ang problema ba kung unsa ang gipirmahan didto, ngano nga kini girekomenda, o kini ba nga ang tanan nga nakita sa tiggamit ingon nga may kalabotan kaniya? Tungod kay nagbasa ako og usa ka eksperimento alang sa mga inahan, ug wala pa'y ingon ka daghan nga datos, ug wala'y ingon ka daghan nga datos gikan sa Internet, adunay mga datos lamang gikan sa usa ka retailer sa grocery nga nagtagna sa pagmabdos (nga sila mahimong mga inahan). Ug sa diha nga sila nagpakita sa usa ka pagpili sa mga produkto alang sa mga mabdos nga mga inahan, ang mga inahan nahadlok nga nahibal-an nila kini sa wala pa ang bisan unsang opisyal nga mga butang. Ug wala kini molihok. Ug aron masulbad kini nga problema, gituyo nila nga gisagol ang mga may kalabutan nga mga produkto sa usa ka butang nga wala’y kalabotan.
OH: "Espesipiko namon nga gipakita sa mga tawo ang sukaranan kung diin gihimo ang mga rekomendasyon aron masabtan ang ilang feedback. Sa tinuud, dinhi natawo ang konsepto nga dili kinahanglan nga isulti sa mga tawo nga kini ang pipila nga labi ka hinungdanon nga mga produkto alang kaniya.
Oo, pinaagi sa dalan, adunay usa ka pamaagi sa pagsagol kanila sa mga wala’y kalabotan. Apan adunay kaatbang nga butang: usahay ang mga tawo mosulod ug makig-uban sa kini nga wala’y kalabotan nga produkto - mahitabo ang mga random outlier, maguba ang mga modelo ug labi ka komplikado ang mga butang. Apan kini tinuod nga naglungtad. Dugang pa, daghang mga kompanya ang tinuyo, kung nahibal-an nila nga adunay usa nga nagproseso sa ilang datos (usa ka tawo mahimong mangawat sa ingon nga output gikan kanila), usahay isagol nila kini aron ilang mapamatud-an sa ulahi nga wala nimo gikuha ang datos gikan sa sistema sa rekomendasyon, apan gikan sa ang gitawag nga Yandex.Market.
Mga ad blocker ug seguridad sa browser
Z: - Hello. Gihisgutan nimo ang Ghostery ug Adblock. Mahimo ba nimo isulti kanamo kung unsa ka epektibo ang ingon nga mga tracker sa kinatibuk-an (tingali base sa estadistika)? Ug aduna ka bay mga order gikan sa mga kompanya: ingon nila, siguruha nga ang among advertising dili masira sa Adblock.
OH: – Dili kami direktang makontak sa mga plataporma sa advertising – tukma aron dili sila mangayo nga makita sa tanan ang ilang advertising. Ako personal nga naggamit sa Ghostery - sa akong hunahuna kini usa ka cool kaayo nga extension. Karon ang tanan nga mga browser nakig-away alang sa pagkapribado: Ang Mozilla nagpagawas sa usa ka hugpong sa tanan nga mga matang sa mga update, ang Google Chrome karon super-secure. Gibabagan nila tanan ang tanan nga ilang mahimo. Gipatay pa sa "Safari" ang "Gyroscope" nga default.
Ug kini nga uso, siyempre, maayo (dili alang sa mga nagkolekta sa datos, bisan kung nakuha usab nila kini), tungod kay ang mga tawo una nga gibabagan ang mga cookies. Ang tanan nga nanag-iya sa mga network sa advertising nahinumdom sa usa ka katingad-an nga teknolohiya sama sa mga fingerprint sa browser - kini ang mga algorithm nga nakadawat 60 nga lainlaing mga parameter (resolusyon sa screen, bersyon, na-install nga mga font) ug gibase sa kanila ilang gikalkula ang usa ka talagsaon nga "ID". Mopadayon ta niini. Ug ang mga browser nagsugod sa pakigbisog niini. Sa kinatibuk-an, kini mahimong usa ka walay katapusan nga gubat sa mga titans.
Ang pinakabag-o nga developer nga Mozilla medyo luwas. Kini makatipig halos walay cookies ug nagtakda sa usa ka mubo nga kinabuhi. Ilabi na kung imong gi-on ang "Incognito", wala’y usa nga makit-an nimo. Ang pangutana mao nga dili kombenyente ang pagsulod sa mga password sa tanan nga mga serbisyo.
Diin ang psychotyping ug physiognomy nagtrabaho ug dili molihok?
Z: – Arthur, salamat kaayo sa lecture. Nalingaw sab ko sa pagsunod sa imong mga lecture sa YouTube. Gihisgutan nimo nga ang mga tigpamaligya labi nga naggamit sa psychotyping ug physiognomy. Ang akong pangutana mao: unsa nga mga kategorya sa brand ang nagtrabaho niini? Ang akong pagtuo mao nga kini angay lamang alang sa FMCG. Pananglitan, ang pagpili sa usa ka sakyanan mao ang ...
OH: – Ma-download nako kung asa kini eksakto nga nagtrabaho. Naglihok kini sa tanang matang sa mga istorya sama sa "Amediateka", serye sa TV, mga pelikula ug uban pa. Maayo kini sa mga bangko ug mga produkto sa pagbabangko, kung dili ang premium nga bahin, apan ang tanan nga mga lahi sa mga kard sa estudyante, mga plano sa pag-install - kana nga mga butang. Maayo kaayo kini nga pagtrabaho sa FMCG ug sa tanan nga mga lahi sa mga iPhone, charger, tanan niini nga crap. Maayo kini sa mga produkto nga "mama ug pop". Bisan pa nahibal-an ko nga sa pagpangisda (adunay ingon nga hilisgutan) ... Adunay mga kaso sa mga mangingisda sa daghang mga higayon - dili gyud sila kasaligan nga bahin. Wala ko kabalo ngano. Usa ka matang sa statistical error.
Dili kini maayo sa mga motorista, sa mga alahas, o sa pipila ka mga gamit sa balay. Sa tinuud, dili kini molihok nga maayo sa mga butang nga dili gyud isulat sa mga tawo sa social media - mahimo nimong susihon kini nga paagi. Sa naandan, sa pagpalit sa usa ka washing machine: ania kung giunsa masabtan kung kinsa ang adunay washing machine ug kinsa ang wala? Morag ang tanan aduna niini. Mahimo nimong gamiton ang datos sa OFD - tan-awa kung kinsa ang nagpalit kung unsa gamit ang mga resibo, ug ipares kini nga mga tawo nga naggamit mga resibo. Apan sa tinuud, adunay mga butang nga dili nimo hisgutan, pananglitan, sa Instagram - lisud ang pagtrabaho sa ingon nga mga butang.
Giila sa mga makina ang mga limbong ingon nga statistical stuffing.
Z: – Naa koy pangutana bahin sa pagtarget. Posible ba (o kalit ba sila nga naglungtad) sa usa ka kondisyon nga random nga kinaiya nga sukwahi sa iyang kaugalingon sa tanan: una siya nag-Google sa "labing maayo nga mga gym", ug dayon nag-Google siya sa "10 nga mga paagi nga wala'y mahimo"? Ug mao usab kini sa tanan. Mahimo bang masubay sa pag-target ang usa ka butang nga sukwahi sa kaugalingon?
OH: - Ang bugtong pangutana dinhi mao kini: kung gigamit nimo ang Google sulod sa 2 ka tuig, gisultihan kini sa tanan nga imong mahimo bahin sa imong kaugalingon, ug karon i-install ang usa ka plugin alang sa imong kaugalingon nga magsulat parehas nga random nga mga pangutana, nan, siyempre, gikan sa estadistika nga imong buhaton. masabtan - ang imong gibuhat karon usa ka istatistikal nga outlier, ug kini tanan usa ka butang sa pag-ayag. Kung gusto nimo, magparehistro og bag-ong account, apan ang gidaghanon sa advertising dili mausab. Ma-weird na lang siya. Bisag katingad-an gihapon siya.
Pipila ka mga ad 🙂
Salamat sa pagpabilin kanamo. Ganahan ka ba sa among mga artikulo? Gusto nga makakita og mas makapaikag nga sulod? Suportahi kami pinaagi sa pag-order o pagrekomenda sa mga higala, , usa ka talagsaon nga analogue sa mga entry-level server, nga giimbento namo alang kanimo: (anaa sa RAID1 ug RAID10, hangtod sa 24 ka mga core ug hangtod sa 40GB DDR4).
Dell R730xd 2 ka beses nga mas barato sa Equinix Tier IV data center sa Amsterdam? Dinhi lang sa Netherlands! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - gikan sa $99! Basaha ang mahitungod sa
Source: www.habr.com