Mae Arthur Khachuyan yn arbenigwr Rwsiaidd adnabyddus mewn prosesu data mawr, sylfaenydd y cwmni Social Data Hub (Tazeros Global bellach). Partner o Ysgol Economeg Uwch y Brifysgol Ymchwil Genedlaethol. Paratowyd a chyflwynwyd, ynghyd ag Ysgol Economeg Uwch y Brifysgol Ymchwil Genedlaethol, bil ar Ddata Mawr yng Nghyngor y Ffederasiwn Siaradodd yn Sefydliad Curie ym Mharis, Prifysgol Talaith St Petersburg, Prifysgol Ffederal o dan Lywodraeth Ffederasiwn Rwsia, yn Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Recordiwyd y ddarlith yn yr ŵyl awyr agored “Geek Picnic” ym Moscow yn 2019.
Arthur Khachuyan (o hyn ymlaen - AH): - Os o nifer enfawr o ddiwydiannau - o feddygaeth, o adeiladu, o rywbeth, rhywbeth, i ddewis yr un lle mae technoleg data mawr, dysgu peiriant, dysgu dwfn yn cael ei ddefnyddio amlaf, yna mae'n debyg mai marchnata yw hyn. Oherwydd am y tair blynedd diwethaf, mae popeth sydd o'n cwmpas mewn rhyw fath o gyfathrebiadau hysbysebu bellach ynghlwm yn union â dadansoddi data ac yn union â'r hyn y gellir ei alw'n ddeallusrwydd artiffisial. Felly, heddiw dywedaf wrthych am hyn o hanes mor bell iawn ...
Os dychmygwch ddeallusrwydd artiffisial a sut olwg sydd arno, mae'n debyg mai rhywbeth felly ydyw. Mae'r darlun rhyfedd yn un o'r rhwydweithiau niwral a ysgrifennais flwyddyn yn ôl i ddod o hyd i ddibyniaeth yr hyn y mae fy nghi yn ei wneud - sawl gwaith mae angen iddi fynd yn fawr, yn fach, a sut mae'n gyffredinol yn dibynnu ar faint mae hi'n ei fwyta neu beidio?. Dyma jôc am sut y gellid dychmygu deallusrwydd artiffisial.
Ond o hyd, gadewch i ni feddwl am sut mae'r cyfan yn gweithio mewn cyfathrebiadau hysbysebu. Mae tair ffordd y gall algorithmau modern mewn hysbysebu a marchnata ryngweithio â ni. Mae'n amlwg fod y stori gyntaf wedi'i hanelu at gael a thynnu gwybodaeth ychwanegol amdanoch chi a minnau, ac yna ei defnyddio at rai dibenion da ac nid cystal; personoli'r ymagwedd at bob person penodol; Yn naturiol, ar ôl hyn, yn creu galw penodol er mwyn cyflawni'r prif darged gweithredu a chynnal gwerthiant penodol.
Gan ddefnyddio technoleg, maent yn ceisio datrys y broblem o gyfathrebu effeithiol
Os dywedaf wrthych am feddwl am yr hyn y mae Pornhub ac M. Fideo", beth ydych chi'n ei feddwl?
Sylwadau gan y gynulleidfa (y cyfeirir ati o hyn ymlaen fel C): - teledu, cynulleidfa.
OH: - Fy nghysyniad yw bod y rhain yn ddau le lle mae pobl yn dod am fath penodol o wasanaeth, neu gadewch i ni ei alw'n fath penodol o nwyddau. Ac mae'r gynulleidfa hon yn wahanol gan nad yw am ddweud unrhyw beth wrth y gwerthwr. Mae hi eisiau dod i mewn a chael yr hyn sydd o ddiddordeb iddi mewn rhyw ffurf benodol neu ymhlyg. Yn naturiol, nid oes neb yn dod i M. Nid yw Fideo” eisiau cyfathrebu ag unrhyw werthwyr, nid yw am ddeall, nid yw am ateb unrhyw un o'u cwestiynau.
Felly, mae'r stori gyntaf yn dilyn o hyn i gyd.
Pan ymddangosodd technolegau ar gyfer cael gwybodaeth ychwanegol er mwyn osgoi cyfathrebu â pherson mewn rhyw ffordd. Rydyn ni i gyd wrth ein bodd pan rydyn ni'n galw'r banc ac mae'r banc yn dweud wrthym: “Helo. Alexey, chi yw ein cleient VIP. Nawr bydd rhyw uwch reolwr yn siarad â chi.” Rydych chi'n dod i'r banc hwn, ac mae yna reolwr unigryw sy'n gallu siarad â chi. Yn anffodus neu'n ffodus, nid yw un cwmni wedi cyfrifo eto sut i logi mil o reolwyr personol ar gyfer mil o gleientiaid; a chan fod y rhan fwyaf o'r bobl hyn bellach ar-lein, y dasg yw deall pa fath o berson yw hwn a sut i gyfathrebu ag ef yn gywir cyn iddo ddod i ryw adnodd hysbysebu. Ac felly, mewn gwirionedd, mae technolegau wedi ymddangos sy'n ceisio datrys y broblem hon.
Echdynnu data yw'r olew newydd
Gadewch i ni ddychmygu mai chi yw perchennog stondin flodau. Mae tri o bobl yn dod i'ch gweld. Mae'r un cyntaf yn sefyll am amser hir iawn, yn petruso, yn ceisio siarad â chi, yn cymryd rhyw fath o dusw - rydych chi'n mynd i'w lapio, yn mynd allan i wneud rhywbeth yno; mae'n rhedeg i ffwrdd o'r stondin gyda'r tusw hwn - rydych chi wedi colli'ch tair mil o rubles. Pam y digwyddodd? Nid ydych chi'n gwybod unrhyw beth am y person hwn: nid ydych chi'n gwybod ei hanes o arestiadau yn y Weinyddiaeth Materion Mewnol, nid ydych chi'n gwybod ei fod yn kleptomaniac ac wedi'i gofrestru mewn fferyllfa seiciatrig. Pam? Oherwydd ichi ei weld am y tro cyntaf, ac nid ydych yn ddadansoddwr ymddygiad.
Rhywun arall yn dod... Vitaly. Mae Vitaly hefyd yn cymryd amser hir iawn i'w ddarganfod, mae'n dweud, “Wel, dwi angen hwn a hwnna.” Ac rydych chi'n dweud wrtho, "Blodau i fam, iawn?" Ac rydych chi'n gwerthu tusw iddo.
Y cysyniad yma yw darganfod digon o ddata i ddeall beth sydd ei angen ar y person mewn gwirionedd. Meddyliodd pawb ar unwaith am ryw fath o rwydweithiau hysbysebu ac ati ...
Mae’n debyg bod pawb wedi clywed yr ymadrodd gwirion mai “data yw’r olew newydd” fwy nag unwaith? Siawns bod pawb wedi clywed. Mewn gwirionedd, dysgodd pobl gasglu data gryn amser yn ôl, ond echdynnu data o'r data hwn yw'r dasg y mae deallusrwydd artiffisial mewn marchnata, neu ryw fath o algorithmau ystadegol, bellach yn ceisio ei datrys. Pam? Oherwydd os siaradwch â pherson, gall roi ateb cywir, anghywir neu rywsut lliw i chi. Y jôc rwy’n ei ddweud wrth fy myfyrwyr yw sut mae arolygon yn wahanol i ystadegau. Fe ddywedaf hyn wrthych fel hanesyn:
Mae hyn yn golygu eu bod mewn dau bentref wedi penderfynu cynnal astudiaeth ar hyd cyfartalog dyn. Mae hyn yn golygu, yn y pentref cyntaf, Villaribo, mai'r hyd cyfartalog yw 15 centimetr, ym mhentref Villabaggio - 25. Ydych chi'n gwybod pam? Oherwydd bod mesuriadau wedi'u gwneud yn y pentref cyntaf, a gwnaed arolwg yn yr ail.
Mae'r diwydiant porn yn flaenllaw mewn systemau argymell
Dyna pam mai'r dull modern yw dadansoddi pawb yn ddieithriad, hyd yn oed os ydynt ychydig yn llai na 100%, ond dyma'r bobl nad oes angen i chi eu gofyn, nid oes angen i chi edrych arnynt. Mae'n ddigon dadansoddi'r hyn a elwir bellach yn ôl troed digidol i ddeall beth sydd ei angen ar y person hwn, sut i siarad ag ef yn gywir, sut i greu galw o'i gwmpas yn gywir. Ar y naill law, peiriant difeddwl yw hwn (ond rwyt ti a fi yn gwybod hwn yn dda iawn); nid ydym am gyfathrebu â phobl o M. Fideo, ”a hyd yn oed yn fwy felly, pan fyddwn ni'n mynd at adnoddau fel Pornhub, rydyn ni am gael yr union beth sydd ei angen arnom.
Pam ydw i bob amser yn siarad am Pornhub? Oherwydd mai'r diwydiant oedolion yw'r cyntaf i ddod i ddadansoddi technolegau o'r fath, i weithredu technolegau o'r fath, i ddadansoddi data. Os cymerwch y tair llyfrgell fwyaf poblogaidd yn yr ardal hon (er enghraifft, TensorFlow neu Pandas ar gyfer Python, ar gyfer prosesu ffeiliau CSV, ac yn y blaen), os byddwch yn ei agor ar Github, gyda Google byr o'r holl enwau hyn fe welwch a cwpl o bobl sydd naill ai'n gweithio neu'n gweithio yn y cwmni Pornhub ar hyn o bryd, a nhw oedd y cyntaf i weithredu systemau argymell yno. Yn gyffredinol, mae'r stori hon yn ddatblygedig iawn, ac yn dangos faint mae'r gynulleidfa hon, faint mae'r cwmni hwn wedi symud ymlaen.
Tair lefel o adnabyddiaeth
Mae set enfawr o ddata o amgylch person y gellir ei adnabod. Rwyf fel arfer yn rhannu hyn yn ffurfiol yn dair lefel, gan fynd yn ddyfnach ac yn ddyfnach. Yn naturiol, mae gan y cwmni ei ddata ei hun.
Os, dyweder, yr ydym yn sôn am adeiladu system argymell, yna'r lefel gyntaf yw'r data sydd wedi'i leoli yn y siop ei hun (hanes prynu, pob math o drafodion, sut mae person yn rhyngweithio â'r rhyngwyneb).
Nesaf mae lefel (yn gymharol y mwyaf) - dyma'r hyn a elwir yn ffynonellau agored. Peidiwch â meddwl fy mod yn eich annog i sgrapio rhwydweithiau cymdeithasol, ond mewn gwirionedd, mae'r hyn sydd ar gael mewn ffynonellau agored yn agor set enfawr o ddata y gallwch chi, dyweder, ddysgu am berson.
A'r drydedd ran fawr yw amgylchedd y person hwn ei hun. Oes, mae yna farn, os nad yw person ar rwydweithiau cymdeithasol, nad oes data amdano yno (mae'n debyg eich bod eisoes yn gwybod nad yw hyn yn wir), ond y peth pwysicaf yw bod y data sydd ar broffil person (neu mewn rhyw gymhwysiad ) ddim ond 40% o'r wybodaeth y gellir ei chael yn ei gylch. Daw gweddill y wybodaeth o'i amgylchfyd. Mae'r ymadrodd “dywedwch wrthyf pwy yw eich ffrind a byddaf yn dweud wrthych pwy ydych chi” yn cymryd ar ystyr newydd yn yr XNUMXain ganrif oherwydd gellir cael swm enfawr o ddata o amgylch y person hwnnw.
Os byddwn yn siarad yn agosach at gyfathrebiadau hysbysebu, yna mae derbyn cyfathrebiadau hysbysebu nid o hysbysebu, ond gan ryw ffrind, cydnabyddwr neu berson wedi'i wirio rywsut yn nodwedd cŵl iawn y mae llawer o farchnatwyr yn ei defnyddio. Pan fydd rhywfaint o gymhwysiad yn sydyn yn rhoi cod hyrwyddo am ddim i chi, rydych chi'n gwneud postiad amdano ac felly'n denu cynulleidfa newydd. Mewn gwirionedd, ni ddewiswyd y cod hyrwyddo hwn ar gyfer yr amodol “Yandex.Taxi” ar hap, ond ar gyfer hyn, dadansoddwyd llawer iawn o ddata am eich potensial i ddenu cynulleidfa newydd a rhyngweithio â nhw rywsut.
Maent hyd yn oed yn dadansoddi ymddygiad cymeriadau cyfres deledu
Byddaf yn dangos tri llun i chi, a byddwch yn dweud wrthyf beth yw'r gwahaniaeth rhyngddynt.
Yr un yma:
hwn:
A'r un yma:
Beth yw'r gwahaniaeth rhyngddynt? Mae popeth yn syml yma. Fel mewn mecaneg cwantwm, yn yr achos hwn ffurfiwyd y creadigrwydd hwn gan yr arsylwr. Hynny yw, dim ond o ran pwy wyliodd y creadigol hwn y mae'r gwahaniaeth yn yr un ymgyrch hysbysebu, a gynhaliwyd gan yr un brand ar yr un pryd. Yn bersonol, pan fyddaf yn mynd i Ammediateka, maent yn dal i ddangos Khal Drogo. Nid wyf yn gwybod beth mae Ammediateka yn ei feddwl am fy newisiadau, ond am ryw reswm mae hyn yn digwydd.
Yr hyn a elwir bellach yn gyfathrebiadau personol yw’r stori fwyaf poblogaidd am ddenu cynulleidfa a rhyngweithio’n iawn â hi. Os byddwn yn y cam cyntaf yn nodi pobl sy'n defnyddio ein data brand ein hunain, data ffynhonnell agored ac, er enghraifft, data o amgylchedd y person hwn, gallwn ni, ar ôl ei ddadansoddi, ddeall pwy ydyw, sut i siarad ag ef yn gywir ac, yn bwysicaf oll , pa iaith mae'n siarad siarad ag ef.
Yma mae technoleg wedi mynd mor bell fel bod y cymeriadau mewn cyfresi teledu y mae pobl yn eu gwylio bellach yn cael eu dadansoddi. Hynny yw, rydych chi'n hoffi cyfresi teledu - maen nhw [hoffi] yn cael eu gwylio, maen nhw'n edrych ar bwy roeddech chi'n rhyngweithio â nhw yno, er mwyn deall pa fath o berson fyddai'n addas i chi ryngweithio ag ef. Mae'n swnio fel nonsens llwyr, ond dim ond am hwyl, rhowch gynnig arni ar un o'r adnoddau - mae gwahanol bobl yn gweld gwahanol bobl greadigol (er mwyn rhyngweithio ag ef yn gywir).
Nid yw un cyfrwng modern nac unrhyw adnodd fideo yn dangos rhywfaint o newyddion i chi. Ewch i'r cyfryngau - mae nifer enfawr o algorithmau'n cael eu llwytho sy'n eich adnabod chi, yn deall eich holl weithgaredd blaenorol, yn apelio at y model mathemategol ac yna'n dangos rhywbeth i chi. Yn yr achos hwn, mae stori mor rhyfedd.
Sut mae anghenion yn cael eu pennu? Seicometreg. Ffisignomeg
Mae yna lawer o ddulliau (go iawn) o bennu gwir anghenion person a sut i gyfathrebu ag ef yn gywir. Mae yna lawer o ddulliau, mae popeth yn cael ei ddatrys yn wahanol, mae'n amhosibl dweud pa un sy'n dda a pha un sy'n ddrwg. Mae'n ymddangos bod y prif rai yn gwybod popeth.
Seicometreg. Ar ôl y stori gyda Cambridge Analytics, fe gymerodd hi rhyw fath o ysgytwol, yn fy marn i, rhyw fath o dro, oherwydd mae pob ail gwmni gwleidyddol nawr yn dod ac yn dweud: “O, allwch chi fy ngwneud i fel Trump? Rwyf hefyd eisiau ennill, ac yn y blaen.” Mewn gwirionedd, mae hyn, wrth gwrs, yn nonsens i'n realiti, er enghraifft, etholiadau gwleidyddol. Ond i bennu seicoteipiau, defnyddir tri model:
- mae'r cyntaf yn seiliedig ar y cynnwys rydych chi'n ei ddefnyddio - y geiriau rydych chi'n eu hysgrifennu, rhywfaint o wybodaeth rydych chi'n ei hoffi, fideos, ac ati;
- mae'r ail yn gysylltiedig â sut rydych chi'n rhyngweithio â'r rhyngwyneb gwe, sut rydych chi'n teipio, pa fotymau rydych chi'n eu pwyso - yn wir, mae yna gwmnïau cyfan, yn seiliedig ar eu llawysgrifen bysellfwrdd, yn gallu penderfynu'n eithaf dibynadwy yr hyn a elwir bellach yn seicoteipiau.
- Dydw i ddim yn llawer o seicolegydd, nid wyf yn deall sut mae'n gweithio mewn gwirionedd, ond o safbwynt cyfathrebiadau hysbysebu, mae cynulleidfaoedd wedi'u rhannu i'r segmentau hyn yn gweithio'n dda iawn, oherwydd mae angen dangos sgrin goch gyda glas i rywun. fenyw, mae angen dangos cefndir sgrin dywyll i rywun gyda rhyw fath o dynnu, ac mae'n gweithio'n cŵl iawn. Ar rai lefelau isel - cymaint fel nad yw person hyd yn oed yn meddwl amdano. Beth yw'r brif broblem yn y farchnad hysbysebu nawr? Mae pawb yn asiant cudd-wybodaeth, mae pawb yn cuddio, mae gan bawb filiwn o filoedd o ganiatadau porwr wedi'u gosod, er mwyn peidio â chael eu hadnabod mewn unrhyw ffordd - mae'n debyg bod gennych chi “Adblocks”, “Gostrey” a phob math o gymwysiadau sy'n rhwystro olrhain. Oherwydd hyn, mae'n anodd iawn deall unrhyw beth am berson. Ac mae technoleg wedi symud ymlaen - mae angen i chi nid yn unig wybod bod y person hwn wedi dychwelyd i'ch gwefan am y tro 125, ond ei fod hefyd yn berson mor rhyfedd.
Mae ffisiognomeg yn wyddor ddadleuol iawn. Nid yw hyd yn oed yn cael ei ystyried yn wyddoniaeth. Mae hwn yn grŵp o bobl a oedd yn arfer rhaglennu synwyryddion celwydd ar gyfer rhai Weinyddiaeth Materion Mewnol, ac sydd bellach yn ymwneud â'r hyn a elwir yn bersonoliad creadigrwydd. Mae'r dull hwn yn syml iawn: mae nifer o'ch lluniau cyhoeddus yn cael eu cymryd o rai rhwydweithiau cymdeithasol, ac mae geometreg tri dimensiwn yn cael ei adeiladu oddi wrthynt. Ac os ydych yn gyfreithiwr, byddwch yn awr yn dweud bod hwn yn berson a data personol; ond dywedaf wrthych fod y rhain yn 300 mil o bwyntiau wedi'u lleoli yn y gofod, ac nid person yw hwn, ac nid yw'n ddata personol. Dyma beth mae pawb yn ei ddweud fel arfer pan ddaw Roskomnadzor atynt.
Ond o ddifrif, eich wyneb ar wahân, os nad yw eich enw cyntaf ac olaf wedi'i lofnodi yno, nid yw eich data personol. Y pwynt yw bod y dynion yn nodi nodweddion wyneb amrywiol sy'n dylanwadu ar sut mae person yn gwneud penderfyniadau a sut i ryngweithio'n gywir ag ef. Mewn rhai meysydd mae hyn yn gweithio'n wael, mewn rhai segmentau hysbysebu; ym mha segmentau mae'n gweithio'n dda iawn. Yn y diwedd, pan ewch i ryw adnodd, rydych chi'n gweld nid yn unig un faner sy'n cael ei dangos i bawb, ond, er enghraifft... nawr mae'n arferol gwneud 16 neu 20 opsiwn ar gyfer gwahanol gynulleidfaoedd - ac mae'n gweithio cwl iawn. Ydy, mae hyn yn dristach fyth o safbwynt y defnyddiwr, oherwydd mae pobl yn dechrau cael eu trin fwyfwy. Ond serch hynny, o safbwynt busnes mae'n gweithio'n dda iawn.
Y blwch du o ddysgu peirianyddol
Mae hyn yn arwain at y broblem ganlynol gyda thechnolegau o'r fath: wedi'r cyfan, i'r rhan fwyaf o ddatblygwyr nawr mae'r hyn a elwir yn ddysgu dwfn yn “blwch du”. Os ydych chi erioed wedi ymgolli yn y stori hon ac wedi siarad â'r datblygwyr, maen nhw bob amser yn dweud: “O, gwrandewch, wel, rydyn ni wedi codio rhywbeth mor annealladwy yno, a dydyn ni ddim yn gwybod sut mae'n gweithio.” Efallai bod rhywun wedi cael hyn yn digwydd.
Mae hyn ymhell o fod yn wir mewn gwirionedd. Mae'r hyn a elwir bellach yn ddysgu peirianyddol ymhell o fod yn “bocs du”. Mae yna nifer fawr o ddulliau i ddisgrifio'r data mewnbwn ac allbwn, ac yn y diwedd gall y cwmni ddeall yn iawn ar sail pa arwyddion y penderfynodd y peiriant ddangos y fideo pornograffig hwn neu'r llall i chi. Y cwestiwn yw nad oes yr un o'r cwmnïau byth yn datgelu hyn, oherwydd: yn gyntaf, mae'n gyfrinach fasnachol; yn ail, bydd llawer iawn o ddata nad oeddech chi hyd yn oed yn gwybod amdano.
Er enghraifft, cyn hyn, mewn trafodaeth ar foeseg, buom yn trafod sut mae rhwydweithiau cymdeithasol yn dadansoddi negeseuon personol er mwyn tagio pobl mewn rhyw fath o straeon hysbysebu. Os byddwch yn ysgrifennu rhywbeth at rywun, yn seiliedig ar hyn byddwch yn derbyn tag penodol ar gyfer, mewn gwirionedd, rhyw fath o hysbysebu cyfathrebiadau. Ac ni fyddwch byth yn ei brofi, ac mae'n debyg nad oes diben ei brofi. Fodd bynnag, pe bai patrymau tebyg yn cael eu datgelu, byddent yn bodoli. Mae'n ymddangos bod y farchnad ar gyfer adeiladu systemau argymell o'r fath yn esgus nad yw'n gwybod pam y digwyddodd hyn.
Nid yw pobl eisiau gwybod beth mae pobl yn ei wybod amdanynt
A'r ail stori yw nad yw'r cleient byth eisiau gwybod pam y derbyniodd yr hysbyseb benodol hon, y cynnyrch penodol hwn. Dywedaf y stori hon wrthych. Fy mhrofiad cyntaf wrth weithredu systemau argymell yn fasnachol yn seiliedig ar algorithmau tebyg yn union er mwyn ymchwil oedd yn 2015 mewn rhwydwaith mawr iawn o siopau rhyw (ie, nid stori arbennig o annymunol hefyd).
Cynigiwyd y canlynol i gwsmeriaid: maen nhw'n dod i mewn, yn mewngofnodi gyda'u rhwydwaith cymdeithasol, ac ar ôl tua 5 eiliad maen nhw'n derbyn siop gwbl bersonol ar eu cyfer, hynny yw, mae'r holl gynhyrchion wedi newid - maen nhw'n perthyn i gategori penodol, ac ati. . Ydych chi'n gwybod faint mae cyfradd trosi'r siop hon wedi cynyddu? Nid o bell ffordd! Daeth pobl i mewn a rhedeg i ffwrdd oddi wrtho ar unwaith. Daethant i mewn a sylweddoli eu bod wedi cael cynnig yn union yr hyn yr oeddent yn ei feddwl ...
Y broblem gyda'r prawf hwn oedd ei fod wedi'i ysgrifennu o dan bob cynnyrch pam y cynigiwyd yr un penodol hwnnw i chi ("oherwydd eich bod yn aelod o'r grŵp cudd "Mae menyw bwerus yn chwilio am ddyn sy'n fat drws"). Felly, nid yw systemau argymell modern byth yn dangos y data y gwnaed y “rhagfynegiad” ar eu sail.
Stori boblogaidd iawn yw'r cyfryngau oherwydd eu bod i gyd yn defnyddio systemau argymell tebyg. Yn flaenorol, roedd yr algorithmau yn syml iawn: edrychwch ar y categori "Gwleidyddiaeth" - ac maent yn dangos newyddion o'r categori "Gwleidyddiaeth". Nawr mae popeth mor gymhleth fel eu bod yn dadansoddi'r mannau lle gwnaethoch chi stopio'r llygoden, pa eiriau y gwnaethoch chi ganolbwyntio arnyn nhw, beth wnaethoch chi ei gopïo, sut roeddech chi'n rhyngweithio'n gyffredinol â'r dudalen hon. Yna mae'n dadansoddi geirfa'r negeseuon eu hunain: ie, nid darllen newyddion am Putin yn unig rydych chi, ond mewn ffordd benodol, gyda lliw emosiynol penodol. A phan fydd person yn derbyn rhywfaint o newyddion, nid yw hyd yn oed yn meddwl sut y daeth yma. Serch hynny, mae wedyn yn rhyngweithio â'r cynnwys hwn.
Mae hyn i gyd, yn naturiol, wedi'i anelu at gadw'r dyn bach tlawd, anffodus sydd eisoes yn mynd yn wallgof o'r swm enfawr o wybodaeth sydd o'i gwmpas. Yma mae'n rhaid dweud y byddai'n braf defnyddio systemau o'r fath i bersonoli'r creadigol o'ch cwmpas a chasglu rhywfaint o wybodaeth, ond, yn anffodus, nid oes gwasanaethau o'r fath eto.
Mae deallusrwydd artiffisial yn dal y cleient yn yr awyr ac yn creu galw
Ac yma mae un cwestiwn athronyddol diddorol iawn yn codi, gan symud o greu system argymell i greu galw. Anaml y mae unrhyw un yn meddwl amdano, ond pan geisiwch ofyn i'r Instagram, fel y'i gelwir, “Pam ydych chi'n casglu data? Beth am ddangos hysbysebion hollol ar hap i mi?” - Bydd Instagram yn dweud wrthych: “Ffrind, gwneir hyn i gyd i ddangos i chi yn union beth sy'n ddiddorol i chi.” Fel, rydyn ni eisiau eich adnabod mor fanwl gywir fel y gallwn ddangos i chi yn union beth rydych chi'n edrych amdano.
Ond mae technoleg wedi croesi'r trothwy ofnadwy hwn ers amser maith, ac nid yw technolegau tebyg bellach yn rhagweld yr hyn sydd ei angen arnoch chi. Maen nhw (sylw!) yn creu galw. Mae'n debyg mai dyma'r peth mwyaf brawychus sy'n ymwneud â deallusrwydd artiffisial mewn cyfathrebiadau o'r fath. Y peth brawychus yw ei fod wedi cael ei ddefnyddio bron ym mhobman am y 3-5 mlynedd diwethaf - o ganlyniadau chwilio Google i ganlyniadau chwilio Yandex, i rai systemau... Iawn, ni fyddaf yn dweud dim byd drwg am Yandex; a da.
Beth yw'r pwynt? Mae wedi bod yn amser hir ers i gyfathrebiadau hysbysebu o’r fath symud i ffwrdd o’r strategaeth lle rydych chi’n ysgrifennu “Rydw i eisiau prynu sedd plentyn” a gweld can mil o gyhoeddiadau. Fe wnaethant symud ymlaen at y canlynol: cyn gynted ag y byddai'r fenyw yn postio llun gyda bol prin yn weladwy, byddai ei gŵr yn dechrau cael ei ddilyn ar unwaith gan negeseuon: "Dyn, mae'r enedigaeth yn dod yn fuan. Prynwch sedd plentyn."
Yma, fe allech chi ofyn yn rhesymol, pam, gyda datblygiadau mor enfawr mewn technoleg, rydyn ni'n dal i weld hysbysebu mor ysgytwol ar rwydweithiau cymdeithasol? Y broblem yw bod popeth yn y farchnad hon yn dal i gael ei benderfynu gan arian, felly un eiliad wych efallai y bydd hysbysebwr fel Coca-Cola yn dod i ddweud: “Dyma 20 miliwn i chi - dangoswch fy baneri shitty i'r Rhyngrwyd gyfan.” A byddant yn wir yn ei wneud.
Ond os gwnewch ryw fath o gyfrif glân a phrofi pa mor gywir y mae algorithmau o'r fath yn eich dyfalu: maent yn gyntaf yn ceisio eich dyfalu, ac yna maent yn dechrau gwneud rhywbeth i chi ymlaen llaw. Ac mae'r ymennydd dynol yn gweithio yn y fath fodd, wrth dderbyn gwybodaeth sy'n ddibynadwy ar ei gyfer, nid yw hyd yn oed yn prosesu'r foment y derbyniodd y wybodaeth hon. Y rheol gyntaf i benderfynu eich bod mewn breuddwyd yw deall sut y daethoch yma. Nid yw person byth yn cofio'r foment y daeth i ben mewn ystafell benodol. Mae yr un peth yma.
Efallai y bydd Google yn Dechrau Siapio Eich Worldview
Cynhaliwyd astudiaethau o'r fath gan nifer o gwmnïau tramor sy'n cymryd rhan mewn i-olrhain. Fe wnaethant osod dyfeisiau ar gyfrifiaduron arbennig sy'n cofnodi lle mae llygaid gwrthrych y prawf yn edrych. Cymerais rhwng pump a saith mil o wirfoddolwyr a oedd yn syml yn sgrolio'r porthiant, yn rhyngweithio â rhwydweithiau cymdeithasol, â hysbysebu, ac yn cofnodi gwybodaeth ar ba rannau o'r baneri a'r bobl greadigol y gwnaeth y bobl hyn atal eu llygaid arnynt.
Ac mae'n ymddangos, pan fydd pobl yn derbyn y fath greadigol hyper-bersonol, nid ydyn nhw hyd yn oed yn meddwl amdano - maen nhw'n symud ymlaen ar unwaith, yn dechrau rhyngweithio ag ef. O safbwynt busnes, mae hyn yn dda, ond o safbwynt ni, fel defnyddwyr, nid yw hyn yn cŵl iawn, oherwydd - beth maen nhw'n ofni? – Ar un adeg dda y gall y “Google” amodol ddechrau (neu, wrth gwrs, efallai na fydd yn dechrau) ffurfio ei fyd-olwg ei hun. Yfory, er enghraifft, gall ddechrau dangos newyddion i bobl bod y ddaear yn wastad.
Dim ond twyllo, ond maen nhw wedi cael eu dal gymaint o weithiau nes eu bod yn dechrau rhoi gwybodaeth benodol i rai pobl yn ystod etholiadau. Rydyn ni i gyd wedi arfer â'r ffaith bod y peiriant chwilio yn cael popeth yn onest. Ond, fel y dywedaf bob amser, os ydych chi wir eisiau gwybod sut mae'r byd yn gweithio, ysgrifennwch eich peiriant chwilio eich hun, heb ffilteri, heb dalu sylw i hawlfraint, heb raddio rhai o'ch ffrindiau mewn canlyniadau chwilio. Yn gyffredinol, mae arddangos data go iawn ar y Rhyngrwyd yn wahanol i'r hyn a ddangosir gan Google, Yandex, Bing, ac ati. Mae rhai deunyddiau wedi'u cuddio oherwydd bod ffrindiau, cydweithwyr, gelynion neu rywun arall (neu gyn-gariad y buoch chi'n cysgu gydag ef) - does dim ots.
Sut enillodd Trump
Pan oedd yr etholiad diwethaf yn yr Unol Daleithiau, cynhaliwyd astudiaeth syml iawn. Cymerasant yr un ceisiadau mewn gwahanol leoedd, o wahanol gyfeiriadau IP, o wahanol ddinasoedd, roedd gwahanol bobl yn Google yn gwneud yr un peth. Yn gonfensiynol, roedd y cais yn null: pwy fydd yn ennill yr etholiadau? Ac yn rhyfeddol, lluniwyd y canlyniadau yn y fath fodd fel eu bod, yn y taleithiau hynny lle ceisiodd y nifer fwyaf o bobl bleidleisio dros yr ymgeisydd anghywir, wedi derbyn newyddion da am yr ymgeisydd a hyrwyddodd Google. Pa un? Wel, mae'n amlwg pa un - yr un a ddaeth yn arlywydd. Mae hon yn stori gwbl na ellir ei phrofi, ac mae'r holl astudiaethau hyn yn fys yn y dŵr. Gall Google ddweud: “Bois, mae hyn i gyd yn cael ei wneud fel ein bod ni'n dangos y cynnwys mwyaf perthnasol i chi.”
O hyn ymlaen, dylech wybod nad yw'r hyn a elwir yn hynod berthnasol yn wir o gwbl. Mae'r cwmni'n galw rhywbeth perthnasol y mae angen ei werthu i chi am ryw reswm da neu ddrwg.
Mae'r rhai nad oes ganddyn nhw arian nawr eisoes yn cael eu paratoi ar gyfer pryniannau yn y dyfodol
Mae pwynt diddorol arall yma y dywedaf wrthych amdano. Mae nifer enfawr o gynulleidfaoedd gweithgar sydd bellach ar rwydweithiau cymdeithasol ac mewn apiau yn bobl ifanc. Gadewch i ni ei alw'n hyn - ieuenctid ansolfent: plant 8-9 oed sy'n chwarae gemau moronic, mae'r rhain yn 12-13-14 sydd ond yn cofrestru ar rwydweithiau cymdeithasol. Pam y byddai cwmnïau enfawr yn gwario cyllidebau ac adnoddau enfawr i greu ceisiadau ar gyfer cynulleidfa nad yw'n talu nad yw byth yn cael ei hariannu? Ar hyn o bryd pan fydd y gynulleidfa hon yn dod yn ddiddyled, bydd digon o ddata amdani i ragweld ei hymddygiad yn dda iawn.
Nawr gofynnwch i unrhyw dargedegydd, beth yw'r gynulleidfa anoddaf? Byddant yn dweud: hynod broffidiol. Oherwydd bod gwerthu, er enghraifft, fflat gwerth 150 miliwn rubles trwy rwydweithiau cymdeithasol bron yn amhosibl. Mae yna achosion ynysig pan fyddwch chi'n gwneud rhyw fath o hysbysebu ar gyfer 10 mil o bobl, mae un yn prynu'r fflat hwn - mae'r cleient yn llwyddiant ... Ond mae un o bob deg mil, o safbwynt ystadegol, yn crap cyflawn. Felly, pam ei bod yn anodd nodi cynulleidfa incwm uchel? Oherwydd bod y bobl sydd bellach yn aelodau o gynulleidfa broffidiol iawn wedi'u geni pan oedd y Rhyngrwyd yn dal yn fach iawn, pan nad oedd neb yn gwybod Artemy Lebedev eto, ac nid oes unrhyw wybodaeth amdanynt. Mae’n amhosib rhagfynegi eu patrwm ymddygiad, mae’n amhosib deall pwy yw eu harweinwyr barn, ac o ba ffynonellau cynnwys a gânt.
Felly pan fyddwch chi i gyd yn dod yn biliwnyddion mewn 25 mlynedd, a bydd gan y cwmnïau sy'n mynd i werthu rhywbeth i chi lawer iawn o ddata. Dyna pam mae gennym yn awr GDPR gwych yn Ewrop sy'n atal casglu data gan blant dan oed.
Yn naturiol, nid yw hyn yn gweithio o gwbl yn ymarferol, gan fod yr holl blant yn dal i chwarae ar gyfrifon eu mam a'u tad - dyma sut mae gwybodaeth yn cael ei chasglu. Y tro nesaf y byddwch chi'n rhoi tabled i'ch plentyn, meddyliwch am hyn.
O gwbl nid rhyw ddyfodol brawychus, dystopaidd, pan fydd pawb yn marw mewn rhyfel â pheiriannau - stori gwbl real nawr. Mae yna nifer enfawr o gwmnïau sy'n creu algorithmau ar gyfer seico-broffilio pobl yn seiliedig ar sut maen nhw'n chwarae gemau. Diwydiant diddorol iawn. Yn seiliedig ar hyn i gyd, yna mae pobl yn cael eu segmentu er mwyn cyfathrebu â nhw rywsut.
Bydd rhagfynegiad o ymddygiad y bobl hyn ar gael mewn 10-15 mlynedd - yn union ar hyn o bryd pan fyddant yn dod yn gynulleidfa ddiddyled. Yr hyn sydd bwysicaf yw bod y bobl hyn eisoes wedi rhoi caniatâd ymlaen llaw i brosesu eu data personol, ei drosglwyddo i drydydd partïon, a hyn i gyd yw hapusrwydd, ac ati.
Pwy fydd yn colli eu swydd?
A fy stori olaf yw bod pawb bob amser yn gofyn beth fydd yn digwydd mewn 50 mlynedd: byddwn i gyd yn marw, bydd diweithdra i farchnatwyr ... Mae yna farchnatwyr yma sy'n poeni am ddiweithdra, iawn? Yn gyffredinol, nid oes angen poeni, oherwydd ni fydd unrhyw berson cymwys iawn yn colli ei swydd.
Ni waeth pa algorithmau sy'n cael eu creu, ni waeth pa mor agos y mae'r peiriant yn dod yn agos at yr hyn sydd gennym yma (yn pwyntio at ei ben), os yw'n datblygu'n ddigon cyflym, ni fydd pobl o'r fath byth yn cael eu gadael yn segur, oherwydd bydd yn rhaid i rywun greu'r pethau creadigol hyn gwneud. Oes, mae yna bob math o “gans” sy’n tynnu lluniau sy’n edrych fel pobl ac yn creu cerddoriaeth, ond mae’n dal yn annhebygol y bydd pobol yr ardal hon byth yn colli eu swyddi.
Mae gen i bopeth gyda'r stori, felly gallwch chi ofyn cwestiynau os oes gennych chi fwy. Diolch.
Arwain: - Gyfeillion, rydyn ni nawr yn symud ymlaen i'r bloc “Cwestiwn ac Ateb”. Rydych chi'n codi'ch llaw - rydw i'n dod i fyny atoch chi.
Cwestiwn gan y gynulleidfa (XNUMX): – Cwestiwn am y “blwch du”. Dywedasant ei bod yn bosibl deall yn benodol pam y cafwyd canlyniad o'r fath ar gyfer defnyddiwr o'r fath. Ai rhyw fath o algorithmau yw’r rhain, neu a oes angen eu dadansoddi bob tro ar gyfer pob model ad hoc (nodyn yr awdur: “yn enwedig ar gyfer hyn” - uned ymadroddol Lladin)? Neu a oes rhai parod ar gyfer rhyw fath o rwydwaith niwral a all, yn fras, wneud synnwyr busnes?
OH: - Yma mae angen i chi ddeall y canlynol: mae yna nifer fawr o dasgau mewn dysgu peiriant. Er enghraifft, mae tasg - atchweliad. Ar gyfer atchweliad, nid oes angen unrhyw rwydweithiau niwral o gwbl. Mae popeth yn syml: mae gennych sawl dangosydd, mae angen i chi gyfrifo'r canlynol. Mae yna dasgau lle mae angen troi at y fath beth â dysgu dwfn. Yn wir, mewn dysgu dwfn mae'n anodd deall yn ddibynadwy pa bwysau a roddwyd i ba niwronau, ond yn gyfreithiol y cyfan sydd ei angen arnoch yw deall pa ddata oedd yn y mewnbwn a sut chwaraeodd allan yn yr allbwn. Mae hyn yn ddigon cyfreithiol i roi patent ar benderfyniad o'r fath ac mae'n ddigon deall ar ba sail y gwnaed y stori.
Nid yw'n debyg i chi fynd i'r wefan a chael rhyw fath o faner oherwydd i chi dynnu llun gyda gwallt coch ar Instagram ddau fis yn ôl. Os nad yw'r datblygwr yn cynnwys casglu'r data hwn a marcio lliw gwallt yn y model hwn, yna ni fydd yn dod allan o unman.
Sut i werthu canlyniadau systemau dysgu peiriannau?
Z: – Dim ond cwestiwn o beth ydyw: yn union sut i egluro, sut i werthu i rywun nad yw'n deall dysgu peirianyddol. Rwyf am ddweud: mae fy model yn amlwg yn arwain o liw gwallt i... wel, mae lliw gwallt yn newid ... Ydy hyn yn bosibl ai peidio?
OH: - Efallai ie. Ond o safbwynt gwerthu, bydd yr unig gynllun yn gweithio: mae gennych chi ymgyrch hysbysebu, rydyn ni'n disodli'r gynulleidfa gyda'r un a gynhyrchir gan y peiriant - a dim ond y canlyniad rydych chi'n ei weld. Yn anffodus, dyma'r unig ffordd i argyhoeddi'r cwsmer yn ddibynadwy bod stori o'r fath yn gweithio, oherwydd mae yna lawer o atebion ar y farchnad a gafodd eu gweithredu unwaith ac nad oeddent yn gweithio.
Ynglŷn â chreu personoliaeth rithwir
Z: - Helo. Diolch am y ddarlith. Y cwestiwn yw: pa siawns sydd gan berson, nad yw am ryw reswm eisiau dilyn arweiniad dysgu peirianyddol, i greu personoliaeth rithwir iddo'i hun sy'n wahanol iawn i'w bersonoliaeth ei hun, trwy ryngweithio â'r rhyngwyneb neu i rai rheswm arall?
OH: - Mae yna griw o wahanol ategion sy'n delio'n benodol ag ymddygiad ar hap. Mae yna beth cŵl - Ghostery, sydd, yn fy marn i, bron yn gyfan gwbl yn eich cuddio rhag criw o wahanol dracwyr na allant gofnodi'r wybodaeth hon wedyn. Ond mewn gwirionedd, nawr y cyfan sydd ei angen arnoch chi yw proffil caeedig ar rwydweithiau cymdeithasol fel na all unrhyw un, dim crafwyr drwg, gasglu unrhyw beth yno. Mae'n debyg ei bod yn well gosod rhyw fath o estyniad neu ysgrifennu rhywbeth eich hun.
Rydych chi'n gweld, y cysyniad yma yw bod data personol yn gyfreithiol, er enghraifft, yn cyfeirio at ddata y gellir eich adnabod trwyddynt, ac mae'r gyfraith yn rhoi fel enghraifft eich cyfeiriad preswylio, oedran, ac ati. Y dyddiau hyn mae yna swm di-rif o ddata y gellir eich adnabod trwyddo: yr un llawysgrifen bysellfwrdd, yr un wasg, llofnod digidol y porwr ... Yn hwyr neu'n hwyrach, mae person yn gwneud camgymeriad. Gall fod yn rhywle mewn “caffi” gan ddefnyddio “Thor”, ond yn y diwedd, ar un eiliad braf, naill ai bydd y VPN yn anghofio troi ymlaen, neu rywbeth arall, ac ar y foment honno gellir ei adnabod. Felly y ffordd hawsaf yw gwneud cyfrif preifat a gosod rhywfaint o estyniad.
Mae'r farchnad yn symud tuag at y pwynt lle mae angen i chi wasgu un botwm yn unig i gael canlyniadau.
Z: - Diolch am y stori. Fel bob amser, bob amser yn ddiddorol iawn (Rwy'n dilyn chi). Y cwestiwn yw: pa gynnydd sydd o ran creu systemau sy'n gadarnhaol i ddefnyddwyr, systemau argymell? Dywedasoch eich bod ar un adeg yn gweithio ar system argymell ar gyfer dod o hyd i bartner rhywiol, ffrind mewn bywyd (neu gerddoriaeth y gallai person ei hoffi)... Pa mor addawol yw hyn i gyd, a sut ydych chi'n gweld ei datblygiad o safbwynt creu systemau sydd eu hangen ar bobl?
OH: - Yn gyffredinol, mae'r farchnad yn symud i'r pwynt lle mae angen i bobl wasgu un botwm a chael yr hyn sydd ei angen arnynt ar unwaith. O ran fy mhrofiad o greu ceisiadau dyddio (gyda llaw, byddwn yn ei ail-lansio ar ddiwedd y flwyddyn), yn ogystal â'r ffaith bod 65% yn ddynion priod, y broblem argymhelliad anoddaf oedd bod person wedi cael cynnig sawl model. ar ddechrau'r cais - "Cyfeillgarwch", "Rhyw", "Cyfeillgarwch Rhyw" a "Busnes". Nid oedd pobl yn dewis beth oedd ei angen arnynt. Daeth dynion a dewis “Cariad,” ond mewn gwirionedd roedden nhw'n taflu noethni at bawb, ac ati.
Y broblem oedd nodi person nad yw'n ffitio un o'r modelau hyn, a rhywsut yn mynd ag ef yn esmwyth a'i symud i'r cyfeiriad arall. Oherwydd y swm bach o ddata, mae'n anodd iawn penderfynu a yw hwn yn gamgymeriad yn yr algorithm rhagweld, neu a yw person nad yw yn ei gategori. Mae'r un peth yn wir gyda cherddoriaeth: ychydig iawn o algorithmau teilwng iawn sy'n gallu “ffawdio” cerddoriaeth yn dda. Efallai “Yandex.Music”. Mae rhai pobl yn meddwl bod algorithm Yandex.Music yn ddrwg. Er enghraifft, dwi'n ei hoffi hi. Yn bersonol, er enghraifft, nid wyf yn hoffi'r algorithm cerddoriaeth YouTube ac yn y blaen.
Mae yna, wrth gwrs, rai cynildeb - mae popeth ynghlwm wrth drwyddedau... Ond mewn gwirionedd, mae'r galw am systemau o'r fath yn eithaf uchel. Ar un adeg, roedd y cwmni Retail Rocket yn hysbys, a oedd yn ymwneud â gweithredu systemau argymell, ond erbyn hyn nid yw'n gwneud yn dda iawn rywsut - mae'n debyg oherwydd na wnaethant ddatblygu eu algorithmau am amser hir. Mae popeth yn mynd tuag at hyn - i'r pwynt ein bod ni'n mynd i mewn a, heb bwyso dim, yn cael yr hyn sydd ei angen arnom (a dod yn hollol dwp, oherwydd mae ein gallu i ddewis wedi diflannu'n llwyr).
Dylanwadu ar farchnata
Z: - Helo. Fy enw i yw Konstantin. Hoffwn godi cwestiwn am farchnata dylanwad. Ydych chi'n gwybod am unrhyw systemau sy'n caniatáu i fusnes ddewis blogiwr addas ar gyfer y busnes yn seiliedig ar rywfaint o ddata ystadegol ac ati? Ac ar ba sail y gwneir hyn?
OH: - Ydw, fe ddechreuaf o bell a dweud ar unwaith mai'r broblem gyda'r holl dechnolegau hyn yw bod yr holl ddeallusrwydd artiffisial hwn mewn marchnata bellach fel cerddwr rhaffau: ar y chwith mae cwmnïau mawr sydd â llawer o arian, ac yn unrhyw achos bydd popeth yn effeithiol iddynt weithio oherwydd bod eu hymgyrchoedd hysbysebu wedi'u hanelu'n syml at safbwyntiau; ar y llaw arall, mae yna lawer o fusnesau bach na fydd hyn yn gweithio iddynt, oherwydd mae ganddynt lawer o ddata. Hyd yn hyn, rhywle yn y canol yw cymhwysedd y straeon hyn.
Pan mae cyllidebau da eisoes, a'r dasg yw prosesu'r cyllidebau hyn yn gywir (ac, mewn egwyddor, mae cryn dipyn o ddata eisoes) ... Rwy'n gwybod cwpl o wasanaethau, rhywbeth fel Getblogger, sy'n ymddangos fel pe bai ganddynt algorithmau. I fod yn onest, nid wyf wedi astudio'r algorithmau hyn. Gallaf ddweud wrthych pa ddull a ddefnyddiwn i ddod o hyd i arweinwyr barn pan fydd angen inni roi anrheg i rai mamau.
Rydym yn defnyddio metrig o'r enw Amser Dosbarthu Cynnwys. Mae'n gweithio fel hyn: rydych chi'n cymryd person y mae ei gynulleidfa yn ei ddadansoddi, ac mae angen i chi yn systematig (er enghraifft, unwaith bob 5 munud) gasglu gwybodaeth ar bob post, pwy oedd yn ei hoffi, sylwadau arno, ac ati. Fel hyn, gallwch chi ddeall ar ba bwynt mewn amser y gwnaeth pob person yn eich cynulleidfa ryngweithio â'ch cynnwys. Ailadroddwch y llawdriniaeth hon ar gyfer pob cynrychiolydd o'i gynulleidfa, ac felly, gan ddefnyddio metrig yr amser cyfartalog o ledaenu cynnwys, gellir, er enghraifft, ei liwio mewn graff rhwydwaith mawr o'r bobl hyn a defnyddio'r metrig hwn i adeiladu clystyrau.
Mae hyn yn gweithio'n eithaf da os ydym am, er enghraifft, dod o hyd i 15 o famau sy'n cynnal eu barn gyhoeddus ar rai woman.ru. Ond mae hwn yn weithrediad technegol eithaf cymhleth (er yn ddamcaniaethol yn unig y gellir ei wneud yn Python). Y gwir amdani yw mai'r broblem gyda dylanwad marchnata mewn asiantaethau hysbysebu mawr yw eu bod angen blogwyr mawr, cŵl, drud nad ydyn nhw'n gweithio i cachu. Nawr, mae brand car eisiau gwerthu rhywfaint o gynnyrch trwy ryw arweinydd barn - mae angen iddynt ddefnyddio blogiwr ceir yn olaf, oherwydd bod y gynulleidfa o'r fath naill ai eisoes wedi prynu car, neu'n gwybod yn union pa fath o gar maen nhw ei eisiau, dim ond eistedd ac edrych mewn ceir oer. Yma mae'n bwysig peidio â cholli'r dadansoddiad o gynulleidfa'r person ei hun.
Bots marchnata
Z: - Dywedwch wrthyf, i ba raddau y mae bots ar rwydweithiau cymdeithasol yn effeithio ar gasglu gwybodaeth a'i hansawdd?
OH: - Mae'n beth mor ddiddorol gyda bots. Mae bots rhad yn eithaf hawdd i'w hadnabod - mae ganddyn nhw naill ai'r un cynnwys, neu maen nhw'n ffrindiau â'i gilydd, neu maen nhw yn yr un rhwydwaith. Mae yna hefyd ddulliau o ddelio â bots cymhleth. Neu a ydych chi'n gofyn y broblem sut i gysylltu person â'i ffug?
Z: – Pa mor uchel yw gwybodaeth o ansawdd uchel fydd yr allbwn gyda'r holl sbwriel hwn?
OH: - Yma mae'n gweithio fel hyn: oherwydd y ffaith bod llawer iawn o ddata (er enghraifft, ar gyfer rhyw fath o ymchwil marchnata), yn syml, gellir taflu'r holl riffraff hwn allan. Hynny yw, mae'n well taflu ychydig mwy o bobl go iawn allan na chipio bots, oherwydd mae'n ddiwerth iddynt ddangos unrhyw hysbysebu. Ond os ydych chi'n casglu metrigau, er enghraifft, rhyngweithio â baneri neu systemau argymell, gellir taflu cyfrifon o'r fath allan.
Nawr ar rwydweithiau cymdeithasol, mae tua chwech y cant o gymeriadau rhithwir neu dudalennau wedi'u gadael neu fewnblyg, y mae algorithmau yn eu “cyfateb” fel bots. O ran cysylltu person â'i ffug, yma, hefyd, mae popeth yn gysylltiedig â'r ffaith y bydd y person yn gwneud camgymeriad yn hwyr neu'n hwyrach, a'r peth yw bod y model ymddygiad yr un peth - ei gyfrif go iawn a'i ffug. Yn hwyr neu'n hwyrach byddant yn gwylio'r un cynnwys neu rywbeth arall.
Yma mae'r cyfan yn dibynnu nid i ganran y gwallau, ond i'r amser sydd ei angen i adnabod person yn ddibynadwy. I rywun sy'n byw gyda'u Instagram, mae'r amser hwn ar gyfer adnabod dibynadwy yn dod i lawr i bum munud. I rai – o chwech i wyth mis.
I bwy a sut i werthu data?
Z: - Helo. Mae gen i ddiddordeb mewn gwybod sut mae data'n cael ei werthu rhwng cwmnïau? Er enghraifft, mae gen i gais lle gallwch chi ddarganfod (i'r datblygwr) i ble mae person yn mynd, i ba siopau y mae'n mynd, a faint o arian y mae'n ei wario yno. Ac mae gen i ddiddordeb mewn gwybod sut, gadewch i ni ddweud, y gallaf werthu data am fy nghynulleidfa i'r siopau hyn neu roi fy nata i mewn i un gronfa ddata enfawr a chael fy nhalu amdano?
OH: - O ran gwerthu data yn uniongyrchol i rywun, roeddech chi a phawb arall ar y blaen i OFD - gweithredwyr data cyllidol, a adeiladodd eu hunain yn gyfrwys rhwng trosglwyddo sieciau a'r Gwasanaeth Treth ac sydd bellach yn ceisio gwerthu data i bawb. Yn wir, maent mewn gwirionedd wedi chwalu'r farchnad ddadansoddeg symudol gyfan. Yn wir, gallwch chi fewnosod eich cais, er enghraifft, y picsel Facebook, ei system DMP; yna defnyddiwch y gynulleidfa hon i werthu. Er enghraifft, y picsel “Targed Mai”. Dydw i ddim yn gwybod pa fath o gynulleidfa sydd gennych chi, mae angen i chi ddeall. Ond beth bynnag, gallwch chi integreiddio naill ai i Yandex neu My Target, sef y systemau DMP mwyaf.
Mae hon yn stori eithaf diddorol. Yr unig broblem yw y byddwch chi'n rhoi'r holl draffig iddynt, a byddan nhw, fel cyfnewidfeydd, yn cymryd arnynt eu hunain werth ariannol y traffig hwn. Efallai y byddant yn dweud wrthych fod 10 o bobl wedi defnyddio'ch cynulleidfa neu beidio. Felly, naill ai rydych chi'n adeiladu eich rhwydwaith hysbysebu eich hun, neu'n ildio i DMPs mawr.
Pwy fydd yn ennill - yr artist neu'r techie?
Z: - Cwestiwn ychydig yn bell o'r rhan dechnegol. Dywedwyd am ofnau marchnatwyr am y diweithdra torfol sydd i ddod. A oes rhyw fath o frwydr gystadleuol rhwng marchnata creadigol (y dynion hyn a luniodd hysbysebu cyw iâr, hysbysebu Volkswagen, mae'n ymddangos) a'r rhai sy'n ymwneud â Data Mawr (sy'n dweud: nawr byddwn ni'n casglu'r holl ddata ac yn darparu hysbysebion wedi'u targedu i pawb)? Fel person sy'n ymwneud yn uniongyrchol, beth yw eich barn am bwy fydd yn ennill - artist, technegydd, neu a fydd rhyw fath o effaith synergaidd?
OH: - Gwrandewch, wel, maen nhw'n gweithio gyda'i gilydd. Nid yw peirianwyr yn meddwl am greadigrwydd. Nid yw'r rhai sy'n greadigol yn dyfeisio cynulleidfa. Mae rhyw fath o stori amlddisgyblaethol yma. Mae’r problemau go iawn nawr i’r rhai sy’n eistedd ac yn pwyso botymau, i’r rhai sy’n gwneud y “gwaith mwnci”, gan wasgu’r un peth bob dydd – dyma’r bobl fydd yn diflannu.
Ond bydd y rhai sy'n dadansoddi'r data yn aros yn naturiol, ond rhaid i rywun brosesu'r data hwn. Bydd yn rhaid i rywun ddod o hyd i'r lluniau hyn, eu tynnu. Ni all peiriant feddwl am y fath greadigrwydd! Mae hyn yn wallgofrwydd llwyr! Neu fel, er enghraifft, hysbysebu firaol Carprice, a oedd, gyda llaw, yn gweithio'n dda iawn. Cofiwch, roedd yr un hon ar YouTube: “Sell it at Carprice,” yn hollol wallgof. Wrth gwrs, ni fydd unrhyw rwydwaith niwral yn cynhyrchu stori o'r fath.
Yn gyffredinol, yr wyf yn gefnogwr o’r ffaith nad pobl a fydd yn colli eu swyddi, ond bydd ganddynt ychydig mwy o amser rhydd, a byddant yn gallu treulio’r amser rhydd hwn ar hunan-addysg.
Bydd hysbysebu cyntefig yn marw allan
Z: - Ar y cyfan, nid yw'r hysbysebu a ddangosir, y baneri - ar y cyfan, hyd yn oed yn gwerthu testunau wedi'u hysgrifennu yno: "Mae angen ffenestri arnoch chi - cymerwch ef!", "Mae angen rhywbeth arall arnoch chi - cymerwch ef!", hynny yw, does dim creadigrwydd yno o gwbl.
OH: – Bydd hysbysebion o’r fath yn darfod, wrth gwrs, yn hwyr neu’n hwyrach. Bydd yn marw allan nid yn gymaint oherwydd datblygiad technoleg, ond oherwydd eich datblygiad chi a fi.
Mae'n well cymysgu'r perthnasol gyda'r amherthnasol
Z: - Rydw i yma! Mae gen i gwestiwn am yr arbrawf a ddywedasoch nad oedd yn gweithio allan i chi (gyda'r system argymell). Yn eich barn chi, ai'r broblem yw'r hyn a lofnodwyd yno, pam ei fod yn cael ei argymell, neu a yw popeth a welodd y defnyddiwr yn ymddangos yn berthnasol iddo? Oherwydd i mi ddarllen arbrawf ar gyfer mamau, ac nid oedd cymaint o ddata eto, ac nid oedd cymaint o ddata o'r Rhyngrwyd, dim ond data a gafwyd gan adwerthwr groser a oedd yn rhagweld beichiogrwydd (y byddent yn famau). A phan ddangoson nhw ddetholiad o gynhyrchion ar gyfer mamau beichiog, roedd mamau'n arswydo eu bod wedi dod i wybod amdanyn nhw cyn unrhyw bethau swyddogol. Ac ni weithiodd. Ac er mwyn datrys y broblem hon, maent yn fwriadol yn cymysgu cynhyrchion perthnasol gyda rhywbeth hollol amherthnasol.
OH: “Fe wnaethom ddangos yn benodol i bobl ar ba sail y gwnaed yr argymhellion er mwyn deall eu hadborth. Mewn gwirionedd, dyma lle ganwyd y cysyniad nad oes angen dweud wrth bobl mai dyma rai cynhyrchion hynod berthnasol iddo.
Oes, gyda llaw, mae yna ddull o'u cymysgu â rhai amherthnasol. Ond mae'r gwrthwyneb yn wir: weithiau mae pobl yn dod i mewn ac yn rhyngweithio â'r cynnyrch amherthnasol hwn - mae allgleifion ar hap yn digwydd, mae modelau'n torri ac mae pethau'n mynd yn fwy cymhleth fyth. Ond mae hyn yn bodoli mewn gwirionedd. Ar ben hynny, mae llawer o gwmnïau'n fwriadol, os ydyn nhw'n gwybod bod rhywun yn prosesu eu data (gallai rhywun ddwyn allbwn o'r fath ganddyn nhw), maen nhw weithiau'n ei gymysgu fel y gallant brofi'n ddiweddarach na wnaethoch chi gymryd y data o'i system argymhellion, ond o yr hyn a elwir yn Yandex.Market.
Atalyddion hysbysebion a diogelwch porwr
Z: - Helo. Soniasoch am Ghostery ac Adblock. A allwch chi ddweud wrthym pa mor effeithiol yw olrheinwyr o'r fath yn gyffredinol (efallai yn seiliedig ar ystadegau)? Ac a gawsoch chi unrhyw orchmynion gan gwmnïau: maen nhw'n dweud, gwnewch yn siŵr na all Adblock gau ein hysbysebu.
OH: – Nid ydym yn cysylltu’n uniongyrchol â llwyfannau hysbysebu – yn union fel nad ydynt yn gofyn am wneud eu hysbysebion yn weladwy i bawb. Rwy'n bersonol yn defnyddio Ghostery - rwy'n credu ei fod yn estyniad cŵl iawn. Nawr mae pob porwr yn ymladd am breifatrwydd: mae Mozilla wedi rhyddhau criw o bob math o ddiweddariadau, mae Google Chrome bellach yn hynod ddiogel. Maen nhw i gyd yn rhwystro popeth o fewn eu gallu. Mae “Safari” hyd yn oed wedi diffodd “Gyroscope” yn ddiofyn.
Ac mae'r duedd hon, wrth gwrs, yn dda (nid ar gyfer y rhai sy'n casglu data, er eu bod hefyd wedi dod allan ohono), oherwydd bod pobl wedi rhwystro cwcis yn gyntaf. Roedd pawb a oedd yn berchen ar rwydweithiau hysbysebu yn cofio technoleg mor wych ag olion bysedd porwr - mae'r rhain yn algorithmau sy'n derbyn 60 o baramedrau gwahanol (cydraniad sgrin, fersiwn, ffontiau gosod) ac yn seiliedig arnynt maent yn cyfrifo “ID” unigryw. Gadewch i ni symud ymlaen at hyn. A dechreuodd porwyr gael trafferth gyda hyn. Yn gyffredinol, bydd hon yn frwydr ddiddiwedd y titans.
Mae'r datblygwr diweddaraf Mozilla yn eithaf diogel. Mae'n arbed bron dim cwcis ac yn gosod oes fer. Yn enwedig os trowch “Incognito” ymlaen, ni fydd unrhyw un yn dod o hyd i chi o gwbl. Y cwestiwn yw y bydd yn anghyfleus i nodi cyfrineiriau ym mhob gwasanaeth.
Ble mae seicoteipio a ffisiognomi yn gweithio a ddim yn gweithio?
Z: —Arthur, diolch yn fawr am y ddarlith. Rwyf hefyd yn mwynhau dilyn eich darlithoedd ar YouTube. Soniasoch fod marchnatwyr yn troi fwyfwy at ddefnyddio seicoteipio a ffisiognomeg. Fy nghwestiwn yw: ym mha gategorïau brand y mae hyn yn gweithio? Fy nghred i yw mai dim ond ar gyfer FMCG y mae hyn yn addas. Er enghraifft, mae dewis car yn...
OH: - Gallaf lawrlwytho lle mae'n gweithio'n union. Mae hyn yn gweithio mewn pob math o straeon fel “Amediateka”, cyfresi teledu, ffilmiau ac ati. Mae hyn yn gweithio'n dda mewn banciau a chynhyrchion bancio, os nad y segment premiwm ydyw, ond mae pob math o gardiau myfyrwyr, cynlluniau rhandaliadau - y mathau hynny o bethau. Mae hyn yn gweithio'n dda iawn yn FMCG a phob math o iPhones, chargers, yr holl crap hwn. Mae hyn yn gweithio'n dda mewn cynhyrchion “mam a phop”. Er fy mod yn gwybod bod mewn pysgota (mae pwnc o'r fath)... Bu achosion gyda physgotwyr sawl gwaith - ni ellir byth eu segmentu'n ddibynadwy. Dwi ddim yn gwybod pam. Rhyw fath o gamgymeriad ystadegol.
Nid yw hyn yn gweithio'n dda gyda modurwyr, gyda gemwaith, neu gyda rhai eitemau cartref. Mewn gwirionedd, nid yw'n gweithio'n dda gyda phethau na fyddai pobl byth yn ysgrifennu amdanynt ar gyfryngau cymdeithasol - gallwch chi ei wirio fel hyn. Yn gonfensiynol, gyda phrynu peiriant golchi: dyma sut i ddeall pwy sydd â pheiriant golchi a phwy sydd ddim? Mae'n ymddangos bod gan bawb. Gallwch ddefnyddio data OFD - gweld pwy brynodd beth gan ddefnyddio derbynebau, a pharu'r bobl hyn gan ddefnyddio derbynebau. Ond mewn gwirionedd, mae yna bethau na fyddech chi byth yn siarad amdanyn nhw, er enghraifft, ar Instagram - mae'n anodd gweithio gyda phethau o'r fath.
Mae peiriannau'n cydnabod triciau fel stwffin ystadegol.
Z: – Mae gen i gwestiwn am dargedu. A yw'n bosibl (neu a ydynt yn bodoli'n sydyn) o gymeriad hap amodol sy'n gwrth-ddweud ei hun ym mhopeth: yn gyntaf mae'n Google "y campfeydd gorau", ac yna mae'n Google "10 ffordd i wneud dim"? Ac felly y mae ym mhopeth. A all targedu gadw golwg ar rywbeth sy'n gwrth-ddweud ei hun?
OH: - Yr unig gwestiwn yma yw hyn: os ydych chi wedi bod yn defnyddio Google ers 2 flynedd, wedi dweud popeth y gallwch chi amdanoch chi'ch hun, a nawr gosodwch ategyn i chi'ch hun a fydd yn ysgrifennu ymholiadau ar hap tebyg, yna, wrth gwrs, o'r ystadegau y byddwch chi'n eu gwneud. gallu deall – mae'r hyn rydych chi'n ei wneud nawr yn allanolyn ystadegol, ac mae hyn i gyd yn fater o ddidoli. Os dymunwch, cofrestrwch gyfrif newydd, ond ni fydd maint yr hysbysebu yn newid. Bydd hi'n rhyfeddu. Er ei bod hi'n dal yn rhyfedd.
Rhai hysbysebion 🙂
Diolch am aros gyda ni. Ydych chi'n hoffi ein herthyglau? Eisiau gweld cynnwys mwy diddorol? Cefnogwch ni trwy osod archeb neu argymell i ffrindiau, , analog unigryw o weinyddion lefel mynediad, a ddyfeisiwyd gennym ni ar eich cyfer chi: (ar gael gyda RAID1 a RAID10, hyd at 24 craidd a hyd at 40GB DDR4).
Dell R730xd 2 gwaith yn rhatach yng nghanolfan ddata Equinix Haen IV yn Amsterdam? Dim ond yma yn yr Iseldiroedd! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - o $99! Darllenwch am
Ffynhonnell: hab.com