Arthur Khachuyan is in bekende Russyske spesjalist yn big data ferwurking, oprjochter fan it bedriuw Social Data Hub (no Tazeros Global). Partner fan 'e National Research University Higher School of Economics. Tariede en presintearre, tegearre mei de Nasjonale Undersyk Universiteit Hegere Skoalle fan Ekonomy, in wetsfoarstel op Big Data yn de Federaasje Ried Hy spruts op de Curie Ynstitút yn Parys, St. Petersburg State University, Federale Universiteit ûnder it regear fan de Russyske Federaasje. by Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
De lêzing waard opnommen op it iepenloftfestival "Geek Picnic" yn Moskou yn 2019.
Arthur Khachuyan (hjirnei - AH): - As út in enoarm oantal yndustry - fan medisinen, fan bou, fan wat, wat, om dejinge te kiezen wêr't de technology fan grutte data, masine learen, djip learen meast wurdt brûkt, dan is dit wierskynlik marketing. Want de lêste trije of wat jier is alles wat ús omgiet yn in soarte fan reklamekommunikaasje no krekt bûn oan data-analyze en krekt oan wat keunstmjittige yntelliginsje neamd wurde kin. Dêrom, hjoed sil ik jo fertelle oer dit út sa'n heul fiere skiednis ...
As jo jo keunstmjittige yntelliginsje foarstelle en hoe't it derút sjocht, is it wierskynlik sa. De frjemde foto is ien fan 'e neurale netwurken dy't ik in jier lyn skreau om de ôfhinklikens te finen fan wat myn hûn docht - hoefolle kearen moat se grut, lyts gean, en hoe hinget it oer it algemien ôf fan hoefolle se yt of net? Dit is in grap oer hoe't keunstmjittige yntelliginsje koe wurde foarsteld.
Mar dochs, litte wy tinke oer hoe't it allegear wurket yn reklamekommunikaasje. D'r binne trije manieren wêrop moderne algoritmen yn reklame en marketing mei ús kinne ynteraksje. It is dúdlik dat it earste ferhaal derop rjochte is om ekstra kennis oer dy en my te krijen en te heljen, en it dan foar guon goede en net sa goede doelen te brûken; personalisearje de oanpak foar elke spesifike persoan; Natuerlik, nei dit, meitsje in bepaalde fraach om de wichtichste doelaksje út te fieren en in bepaalde ferkeap te fieren.
Mei help fan technology besykje se it probleem fan effektive kommunikaasje op te lossen
As ik jo sis te tinken oer wat Pornhub en M. Fideo", wat tinke jo?
Opmerkings fan it publyk (hjirnei oantsjutten as C): - TV, publyk.
OH: - Myn konsept is dat dit binne twa plakken dêr't minsken komme foar in bepaald soarte fan tsjinst, of lit ús neame it in bepaald soarte fan guod. En dit publyk is oars yn dat it de ferkeaper neat fertelle wol. Se wol ynkomme en krije wat har ynteressearret yn ien of oare eksplisite of ymplisite foarm. Fansels komt gjinien nei M. Fideo" wol net kommunisearje mei ferkeapers, wol net begripe, wol net ien fan har fragen beäntwurdzje.
Dêrom folget it earste ferhaal út dit alles.
Doe't technologyen foar it krijen fan ekstra kennis ferskynden om op ien of oare manier kommunisearjen mei in persoan te foarkommen. Wy hâlde der allegear fan as wy de bank belje en de bank fertelt ús: "Hallo. Alexey, do bist ús VIP kliïnt. No sil ien of oare supermanager mei jo prate. ” Jo komme ta dizze bank, en der is echt in unike manager dy't kin prate mei dy. Spitigernôch of gelokkich hat noch gjin inkeld bedriuw útfûn hoe't se tûzen persoanlike managers ynhiere kinne foar tûzen kliïnten; en om't de measte fan dizze minsken no online binne, is de taak om te begripen hokker soarte persoan dit is en hoe't jo goed mei him kinne kommunisearje foardat hy by guon reklameboarne komt. En dêrom, yn feite, binne technologyen ferskynden dy't besykje dit probleem op te lossen.
Gegevenswinning is de nije oalje
Litte wy ús yntinke dat jo de eigner binne fan in blomstâl. Trije minsken komme om dy te sjen. De earste stiet hiel lang, wifket, besiket mei dy te praten, nimt in soarte fan boeket - do giet it ynpakke, giet der út om dêr wat te dwaan; hy rint mei dit boeket út 'e stâl - jo binne jo trijetûzen roebel kwytrekke. Wêrom is it bard? Jo witte neat oer dizze persoan: jo witte net syn skiednis fan arrestaasjes yn it ministearje fan Ynlânske Saken, jo witte net dat hy in kleptoman is en registrearre is yn in psychiatryske dispensary. Wêrom? Omdat jo seagen it foar de earste kear, en do bist gjin gedrachsproblemen analyst.
Der komt noch ien... Vitaly. Vitaly duorret ek hiel lang om it út te finen, hy seit: "No, ik haw dit en dat nedich." En jo fertelle him: "Blommen foar mem, krekt?" En jo ferkeapje him in boeket.
It konsept hjir is om genôch gegevens te finen om te begripen wat de persoan eins nedich is. Elkenien tocht fuortendaliks oer in soarte fan reklame netwurken en sa...
Elkenien hat wierskynlik de domme sin heard dat "gegevens de nije oalje binne" mear as ien kear? Wiswier elkenien hat heard. Yn feite hawwe minsken in lange tiid lyn leard om gegevens te sammeljen, mar it ekstrahearjen fan gegevens út dizze gegevens is de taak dy't keunstmjittige yntelliginsje yn marketing, of in soarte fan statistyske algoritmen, no besykje op te lossen. Wêrom? Want as jo mei in persoan prate, kin hy jo in rjocht, ferkeard, of op ien of oare manier kleurd antwurd jaan. De grap dy't ik myn studinten fertel is hoe't ûndersiken ferskille fan statistiken, ik sil jo dit fertelle as in anekdoate.
Dat betsjut dat se yn twa doarpen besletten hawwe om in ûndersyk út te fieren nei de trochsneed lingte fan manskip. Dit betsjut dat yn it earste doarp, Villaribo, de gemiddelde lingte 15 sintimeter is, yn it doarp Villabaggio - 25. Witte jo wêrom? Want yn it earste doarp binne mjittings dien, en yn it twadde is in ûndersyk dien.
De porno-yndustry is it flaggeskip fan oanbefellingssystemen
Dêrom is de moderne oanpak om alle minsken sûnder útsûndering te analysearjen, sels as se in bytsje minder binne as 100%, mar dit binne de minsken dy't jo net hoege te freegjen, jo moatte net nei har sjen. It is genôch om te analysearjen wat no in digitale foetôfdruk neamd wurdt om te begripen wat dizze persoan nedich is, hoe't jo goed mei him prate kinne, hoe't jo fraach om him hinne goed meitsje kinne. Oan de iene kant, dit is in mindless masine (mar do en ik witte dit hiel goed); wy wolle net kommunisearje mei minsken fan M. Fideo', en noch mear, as wy nei boarnen lykas Pornhub geane, wolle wy krekt krije wat wy nedich binne.
Wêrom praat ik altyd oer Pornhub? Om't de folwoeksen yndustry is de earste dy't komt ta de analyze fan sokke technologyen, ta de ymplemintaasje fan sokke technologyen, ta gegevens analyze. As jo de trije populêrste bibleteken yn dit gebiet nimme (bygelyks TensorFlow of Pandas foar Python, foar it ferwurkjen fan CSV-bestannen, ensafuorthinne), as jo it iepenje op Github, mei in koarte Google fan al dizze nammen fine jo in pear minsken dy't wurke of op it stuit wurkje by it Pornhub-bedriuw, en wiene de earsten dy't dêr oanbefellingssystemen ymplementeare. Yn 't algemien is dit ferhaal heul avansearre, en lit sjen hoefolle dit publyk, hoefolle dit bedriuw foarút is.
Trije nivo's fan identifikaasje
D'r is in enoarme set gegevens om in persoan dy't kin wurde identifisearre. Ik ferdiel dit meastentiids formeel yn trije nivo's, dy't djipper en djipper gean. Fansels hat it bedriuw syn eigen gegevens.
As, sizze, wy prate oer it bouwen fan in oanbefellingssysteem, dan is it earste nivo de gegevens dy't lizze yn 'e winkel sels (oankeapskiednis, alle soarten transaksjes, hoe't in persoan omgie mei de ynterface).
Dêrnei is d'r in nivo (relatyf it grutste) - dit is wat iepen boarnen neamd wurdt. Tink net dat ik jo oanmoedigje om sosjale netwurken te skrassen, mar feitlik, wat beskikber is yn iepen boarnen iepenet in enoarme set gegevens dy't jo kinne, sizze, leare oer in persoan.
En it tredde grutte diel is de omjouwing fan dizze persoan sels. Ja, d'r is in miening dat as in persoan net op sosjale netwurken is, d'r gjin gegevens oer him binne (jo witte wierskynlik al dat dit net wier is), mar it wichtichste is dat de gegevens op it profyl fan in persoan binne (of yn guon applikaasje) is mar 40% fan 'e kennis dy't der oer kin wurde krigen. De rest fan de ynformaasje wurdt krigen út syn omjouwing. De útdrukking "fertel my wa't jo freon is en ik sil jo fertelle wa't jo binne" nimt in nije betsjutting yn 'e XNUMXe ieu, om't in enoarme hoemannichte gegevens oer dy persoan kinne wurde krigen.
As wy tichter by reklamekommunikaasje prate, dan is it ûntfangen fan reklamekommunikaasje net fan reklame, mar fan ien of oare freon, kunde of ien of oare manier ferifiearre persoan in heul coole funksje dy't in protte marketeers brûke. As guon applikaasje jo ynienen in fergese promo-koade jout, meitsje jo der in post oer en lûke dêrmei in nij publyk oan. Yn feite waard dizze promoasjekoade foar de betingsten "Yandex.Taxi" net willekeurich keazen, mar dêrfoar waard in enoarme hoemannichte gegevens analysearre oer jo potensjeel om in nij publyk te lûken en op ien of oare manier mei har te ynteraksje.
Se analysearje sels it gedrach fan karakters fan TV-searjes
Ik sil dy sjen litte trije foto, en do fertel my wat it ferskil is tusken harren.
Dizze:
Dit:
En dizze:
Wat is it ferskil tusken harren? Alles is hjir ienfâldich. Lykas yn de kwantummeganika, yn dit gefal waard dizze kreativiteit foarme troch de waarnimmer. Dat is, it ferskil yn deselde reklamekampanje, útfierd troch itselde merk tagelyk, is allinich yn wa't dizze kreative seach. Persoanlik, as ik nei Amediateka gean, litte se noch Khal Drogo sjen. Ik wit net wat Amediateka tinkt oer myn foarkarren, mar om ien of oare reden bart dit.
Wat no personaliseare kommunikaasje neamd wurdt is it populêrste ferhaal fan it lûken fan in publyk en goed ynteraksje mei it. As wy yn it earste stadium minsken identifisearre hawwe mei ús eigen merkgegevens, iepen boarnegegevens en bygelyks gegevens út 'e omjouwing fan dizze persoan, kinne wy, nei it analysearjen fan him, begripe wa't hy is, hoe't wy goed mei him prate kinne en, it wichtichste , hokker taal hy praat praat mei him.
Hjir is technology sa fier gien dat de karakters yn tv-searjes dy't minsken sjogge no wurde analysearre. Dat is, jo hâlde fan tv-searjes - se [likes] wurde besjoen, se sjogge nei wa't jo dêr ynteraksje mei hawwe, om te begripen hokker soarte persoan foar jo geskikt wêze soe om mei te ynteraksje. It klinkt as folsleine ûnsin, mar besykje it gewoan foar de wille op ien fan 'e boarnen - ferskate minsken sjogge ferskillende kreativiteiten (om der goed mei te ynteraksje).
Net ien moderne media of in fideo-boarne lit jo gewoan wat nijs sjen. Gean nei de media - in enoarm oantal algoritmen wurde laden dy't jo identifisearje, al jo foarige aktiviteit begripe, in berop dwaan op it wiskundige model en jo dan wat sjen litte. Yn dit gefal is der sa'n nuver ferhaal.
Hoe wurde behoeften bepaald? Psychometry. Fysiognomy
D'r binne in protte (echte) oanpakken om de eigentlike behoeften fan in persoan te bepalen en hoe't se korrekt mei har kommunisearje. Der binne in protte oanpakken, alles wurdt oars oplost, it is ûnmooglik om te sizzen wat goed en wat min is. De wichtichsten lykje alles te witten.
Psychometry. Nei it ferhaal mei Cambridge Analytics naam it in soarte fan skokkend, neffens my, in soarte fan beurt, want elk twadde politike bedriuw komt no en seit: "Och, kinne jo my lykas Trump meitsje? Ik wol ek winne, ensfh.” Eins is dit fansels ûnsin foar ús realiteiten, bygelyks politike ferkiezings. Mar om psychotypen te bepalen, wurde trije modellen brûkt:
- de earste is basearre op de ynhâld dy't jo konsumearje - de wurden dy't jo skriuwe, guon ynformaasje dy't jo leuk fine, fideo's, ensfh.;
- de twadde is ferbûn oan hoe't jo ynteraksje mei de webynterface, hoe't jo typen, op hokker knoppen jo drukke - yndie, d'r binne hiele bedriuwen dy't, basearre op har toetseboerdhânskrift, frij betrouber kinne bepale wat no psychotypen neamd wurdt.
- Ik bin net folle in psycholooch, ik begryp net echt hoe't it wurket, mar út it eachpunt fan reklamekommunikaasje wurket publyk ferdield yn dizze segminten hiel goed, want immen moat in read skerm mei in blau sjen litte frou, immen moat te sjen wêze in tsjustere skerm -blauwe eftergrûn mei in soarte fan abstraksje, en it wurket hiel cool. Op guon lege nivo's - safolle dat in persoan der net iens oan tinkt. Wat is no it wichtichste probleem yn 'e reklamemerk? Elkenien is in yntelliginsje-agint, elkenien ferberget, elkenien hat in miljoen tûzen browser-tastimmingen ynstalleare, om op gjin inkelde manier te identifisearjen - jo hawwe wierskynlik "Adblocks", "Gostrey" en alle soarten applikaasjes dy't it folgjen blokkearje. Hjirtroch is it heul lestich om wat oer in persoan te begripen. En technology is trochgien - jo moatte net allinich witte dat dizze persoan foar de 125ste kear werom is nei jo side, mar dat hy ek sa'n en sa'n frjemd persoan is.
Fysiognomy is in tige kontroversjele wittenskip. It wurdt net iens beskôge as wittenskip. Dit is in groep minsken dy't eartiids foar guon Ministearje fan Ynlânske Saken leagensetektors programmearre, en no dwaande binne mei wat de personifikaasje fan kreativiteit hjit. De oanpak hjir is heul ienfâldich: ferskate fan jo iepenbiere foto's wurde nommen fan guon sosjale netwurken, en trijediminsjonale mjitkunde is derfan boud. En as jo in advokaat binne, sille jo no sizze dat dit in persoan en persoanlike gegevens is; mar ik sil dy sizze dat dit 300 tûzen punten leit yn romte, en dit is gjin persoan, en is gjin persoanlike gegevens. Dit is wat elkenien normaal seit as Roskomnadzor by har komt.
Mar serieus, jo gesicht apart, as jo foar- en efternamme dêr net ûndertekene binne, is net jo persoanlike gegevens. It punt is dat de jonges ferskate gesichtsfunksjes markearje dy't beynfloedzje hoe't in persoan besluten nimt en hoe't se goed mei him kinne omgean. Yn guon gebieten dit wurket min, yn guon reklame segminten; yn hokker segminten wurket it hiel goed. Uteinlik docht it bliken dat as jo nei ien of oare boarne geane, jo net allinich ien banner sjogge dy't oan elkenien te sjen is, mar bygelyks ... no is it normaal om 16 of 20 opsjes te meitsjen foar ferskate doelgroepen - en it wurket hiel cool. Ja, dit is noch tryster út it eachpunt fan de konsumint, om't minsken begjinne te wurden mear en mear manipulearre. Mar dochs wurket it út in saaklik eachpunt hiel goed.
De swarte doaze fan masine learen
Dit jout oanlieding ta it folgjende probleem mei sokke technologyen: ommers, foar de measte ûntwikkelders no wat hjit djip learen is in "swarte doaze". As jo oait ûnderdompele binne yn dit ferhaal en mei de ûntwikkelders praat hawwe, sizze se altyd: "Oh, harkje, no, wy hawwe dêr wat sa ûnbegryplik kodearre, en wy witte net hoe't it wurket." Miskien hat immen dit barre.
Dit is eins fier fan wier. Wat no masine learen hjit is fier fan in "swarte doaze". D'r binne in grut oantal oanpakken om de ynfier- en útfiergegevens te beskriuwen, en op it lêst kin it bedriuw goed begripe op basis fan hokker tekens de masine besleat om jo dizze pornografyske fideo as in oar te sjen. De fraach is dat gjin fan 'e bedriuwen dit ea bekendmakket, om't: it earste is in hannelsgeheim; twadde, der sil in enoarme hoemannichte gegevens dat jo net iens wist oer.
Bygelyks, foar dit, yn in diskusje oer etyk, hawwe wy besprutsen hoe't sosjale netwurken persoanlike berjochten analysearje om minsken te tagjen yn in soarte fan reklameferhalen. As jo wat oan immen skriuwe, krije jo op grûn dêrfan in spesifike tag foar, trouwens, in soarte fan reklamekommunikaasje. En do silst nea bewize it, en der is nei alle gedachten gjin punt in bewize it. As lykwols ferlykbere patroanen waarden iepenbiere, soene se bestean. It docht bliken dat de merk foar it bouwen fan sokke oanbefellingssystemen pretendearret net te witten wêrom dit barde.
Minsken wolle net witte wat minsken oer har witte
En it twadde ferhaal is dat de klant noait wol witte wêrom't hy dizze bepaalde advertinsje, dit bepaalde produkt, krige. Ik sil dy dit ferhaal fertelle. Myn earste ûnderfining yn 'e kommersjele ymplemintaasje fan oanbefellingssystemen basearre op ferlykbere algoritmen krekt foar it ûndersyk wie yn 2015 yn in heul grut netwurk fan sekswinkels (ja, ek net in bysûnder onaangenaam ferhaal).
Klanten waarden it folgjende oanbean: se komme yn, loggen yn mei har sosjale netwurk, en nei sawat 5 sekonden krije se in folslein personaliseare winkel foar har, dat is, alle produkten binne feroare - se falle yn in bepaalde kategory, ensfh. . Witte jo hoefolle de konverzje taryf fan dizze winkel is tanommen? Op gjin inkelde manier! Minsken kamen deryn en naaiden der fuort fuort. Se kamen binnen en realisearre dat se krekt oanbean waarden wêr't se oan tochten ...
It probleem mei dizze test wie dat ûnder elk produkt skreaun waard wêrom't jo dy bepaalde oanbean waarden ("omdat jo lid binne fan 'e ferburgen groep "Krachtige frou siket in man dy't in doarmat is"). Dêrom litte moderne oanbefellingssystemen de gegevens nea sjen op basis wêrfan de "foarsizzing" makke is.
In heul populêr ferhaal is de media, om't se allegear ferlykbere oanbefellingssystemen brûke. Earder wiene de algoritmen heul ienfâldich: sjoch nei de kategory "Polityk" - en se litte jo nijs sjen út 'e kategory "Polityk". No is alles sa yngewikkeld dat se de plakken analysearje wêr't jo de mûs stoppe hawwe, op hokker wurden jo jo konsintrearre hawwe, wat jo kopieare, hoe't jo oer it algemien mei dizze side omgeane. Dan analysearret er de wurdskat fan de berjochten sels: ja, jo lêze net allinich nijs oer Putin, mar op in bepaalde manier, mei in bepaalde emosjonele kleur. En as in persoan wat nijs krijt, tinkt er net iens oer hoe't er hjir kaam. Dochs docht er dan ynteraksje mei dizze ynhâld.
Dit alles is fansels rjochte op it hâlden fan de earme, ûngelokkige lytse man dy't al gek wurdt fan 'e grutte hoemannichte ynformaasje dy't om him hinne is. Hjir moat sein wurde dat it moai wêze soe om sokke systemen te brûken om de kreative om jo hinne te personalisearjen en wat ynformaasje te sammeljen, mar spitigernôch binne d'r noch gjin sokke tsjinsten.
Keunstmjittige yntelliginsje fangt de klant yn 'e loft en skept fraach
En hjir ûntstiet ien tige nijsgjirrige filosofyske fraach, dy't ferpleatst fan it meitsjen fan in oanbefellingssysteem nei it skeppen fan fraach. Selden tinkt immen deroer, mar as jo besykje de saneamde Instagram te freegjen: "Wêrom sammelje jo gegevens? Wêrom lit my net absolút willekeurige reklame sjen?" - Instagram sil jo fertelle: "Freon, dit is allegear dien om jo krekt te sjen wat jo ynteressant binne." Lykas, wy wolle jo sa krekt kennen dat wy jo krekt sjen kinne wêr't jo nei sykje.
Mar technology is lang om let oer dizze skriklike drompel, en ferlykbere technologyen net mear foarsizze wat jo nedich hawwe. Se (omtinken!) meitsje fraach. Dit is wierskynlik it skriklikste ding dat draait om keunstmjittige yntelliginsje yn sokke kommunikaasje. It skriklike ding is dat it de lêste 3-5 jier hast oeral brûkt is - fan Google sykresultaten nei Yandex sykresultaten, nei guon systemen ... Okay, ik sil neat sizze oer Yandex; en goed.
Wat is it punt? It is in lange tiid lyn dat sokke reklamekommunikaasje fuort is fan 'e strategy wêr't jo skriuwe "Ik wol in bernestoel keapje" en sjogge hûnderttûzen miljoen publikaasjes. Se geane oer nei it folgjende: sadree't de frou in foto pleatste mei in amper sichtbere búk, begûn har man daliks te folgjen mei berjochten: “Man, de berte komt gau. Keapje in bernestoel."
Hjir kinne jo ridlik ôffreegje, wêrom, mei sokke gigantyske foarútgong yn technology, sjogge wy noch sokke shitty reklame op sosjale netwurken? It probleem is dat op dizze merk alles noch altyd wurdt besletten troch jild, dus op in moai momint kin guon advertearder lykas Coca-Cola komme en sizze: "Hjir binne 20 miljoen foar jo - lit myn shitty banners sjen op it heule ynternet." En se sille it echt dwaan.
Mar as jo in soarte fan skjinne rekken meitsje en testje hoe krekt sokke algoritmen jo riede: se besykje jo earst te rieden, en dan begjinne se fan tefoaren wat mei jo te dwaan. En it minsklik brein wurket op sa'n manier dat it by it ûntfangen fan ynformaasje dy't dêrfoar betrouber is, it momint net iens ferwurket wêrom't it dizze ynformaasje krige. De earste regel om te bepalen dat jo yn in dream binne, is om te begripen hoe't jo hjir kamen. In persoan herinnert noait it momint dat hy yn in bepaalde keamer kaam. It is hjir itselde.
Google kin begjinne om jo wrâldbyld te foarmjen
Sokke stúdzjes waarden útfierd troch ferskate bûtenlânske bedriuwen dy't har dwaande hâlde mei i-tracking. Se ynstalleare apparaten op spesjale kompjûters dy't opnimme wêr't de eagen fan it proefpersoan sykje. Ik naam fan fiif oant sân tûzen frijwilligers dy't gewoan de feed rôlje, ynteraksje mei sosjale netwurken, mei reklame, en se registreare ynformaasje oer hokker dielen fan 'e banners en kreativen dizze minsken har eagen stoppe.
En it docht bliken dat as minsken sa'n hyperpersonalisearre kreativiteit krije, se der net iens oer neitinke - se geane fuort, begjinne mei te ynteraksje. Ut in saaklik eachpunt is dit goed, mar út it eachpunt fan ús, as brûkers, dit is net hiel cool, want - wêr binne se bang foar? - Dat op in moai momint de betingst "Google" kin begjinne (of, fansels, it mei net begjinne) te foarmjen syn eigen wrâldbyld. Moarn kin er bygelyks begjinne mei it nijs te sjen litte dat de ierde plat is.
Krekt in grapke, mar se binne sa faak betrape dat se by ferkiezings begjinne mei it jaan fan bepaalde ynformaasje oan bepaalde minsken. Wy binne allegear wend oan it feit dat de sykmasine alles earlik krijt. Mar, lykas ik altyd sis, as jo echt witte wolle hoe't de wrâld wurket, skriuw dan jo eigen sykmasjine, sûnder filters, sûnder omtinken te jaan oan copyright, sûnder guon fan jo freonen te rangearjen yn sykresultaten. De werjefte fan echte gegevens op it ynternet is oer it algemien oars as wat wurdt werjûn troch Google, Yandex, Bing, ensfh. Guon materialen binne ferburgen om't freonen, kollega's, fijannen of immen oars (of in eardere leafhawwer mei wa't jo sliepten) - it makket neat út.
Hoe Trump wûn
Doe't de lêste ferkiezings yn 'e Feriene Steaten wiene, waard in heul ienfâldich ûndersyk dien. Se namen deselde oanfragen op ferskate plakken, fan ferskate IP-adressen, fan ferskate stêden, ferskate minsken Googleden itselde ding. Konvinsjoneel wie it fersyk yn de styl fan: wa wint de ferkiezings? En verbazingwekkend wiene de resultaten sa opboud dat yn dy steaten dêr't it grutste oantal minsken besocht te stimmen foar de ferkearde kandidaat, se wat goed nijs krigen oer de kandidaat dy't Google promovearre. Hokker? No, it is dúdlik hokker - dejinge dy't presidint waard. Dit is in absolút unprovable ferhaal, en al dizze stúdzjes binne in finger yn it wetter. Google kin sizze: "Jongens, dit alles wurdt dien sadat wy de meast relevante ynhâld foar jo sjen litte."
Fan no ôf moatte jo witte dat wat wurdt neamd maksimaal relevant is perfoarst net it gefal. It bedriuw neamt relevant eat dat moat wurde ferkocht oan jo foar guon goede of minne reden.
Wa't no gjin jild hat, wurdt al taret op takomstige oankeapen
D'r is hjir in oar nijsgjirrich punt wêr't ik jo oer sil fertelle. In grut oantal aktive publyk no op sosjale netwurken en yn apps binne jonge minsken. Litte wy it sa neame - insolvente jongerein: bern fan 8-9 jier dy't moryske spultsjes spylje, dit binne 12-13-14 dy't gewoan registrearje op sosjale netwurken. Wêrom soene enoarme bedriuwen enoarme budzjetten en middels besteegje om applikaasjes te meitsjen foar in net-beteljend publyk dat nea monetarisearre wurdt? Op it momint dat dit publyk solvent wurdt, sil d'r genôch gegevens oer wêze om har gedrach heul goed te foarsizzen.
Freegje no elke doelwittenskipper, wat is it dreechste publyk? Se sille sizze: tige rendabel. Omdat it ferkeapjen fan bygelyks in appartemint wurdich 150 miljoen roebel fia sosjale netwurken is hast ûnmooglik. Der binne isolearre gefallen as jo dogge wat soarte fan reklame foar 10 tûzen minsken, men keapet dit appartemint - de klant is in súkses ... Mar ien fan de tsien tûzen, út in statistysk eachpunt, is folsleine crap. Dat, wêrom is it lestich om in publyk mei hege ynkommen te identifisearjen? Om't de minsken dy't no lid binne fan in heul profitable publyk binne berne doe't it ynternet noch heul lyts wie, doe't gjinien Artemy Lebedev noch wist, en der is gjin ynformaasje oer har. It is ûnmooglik om har gedrachspatroan te foarsizzen, it is ûnmooglik te begripen wa't har mieningslieders binne, en út hokker boarnen fan ynhâld se ûntfange.
Dus as jo yn 25 jier allegear miljardêr wurde, en de bedriuwen dy't jo wat sille ferkeapje, sille in enoarme hoemannichte gegevens hawwe. Dêrom hawwe wy no in prachtige GDPR yn Europa dy't it sammeljen fan gegevens fan minderjierrigen foarkomt.
Fansels wurket dit yn 'e praktyk hielendal net, om't alle bern noch spylje op' e rekken fan har mem en heit - dit is hoe't ynformaasje wurdt sammele. De folgjende kear as jo jo bern in tablet jouwe, tink dan oer dit.
Absoluut gjin enge, dystopyske takomst, as elkenien sil stjerre yn in oarloch mei masines - no in absolút echt ferhaal. D'r binne in grut oantal bedriuwen dy't algoritmen meitsje foar psycho-profilearjen fan minsken op basis fan hoe't se spultsjes spylje. In tige nijsgjirrige yndustry. Op grûn fan dit alles wurde minsken dan segmentearre om op ien of oare manier mei har te kommunisearjen.
Foarsizzing fan it gedrach fan dizze minsken sil beskikber wêze yn 10-15 jier - krekt op it momint dat se wurde in solvent publyk. It wichtichste is dat dizze minsken foarôf al tastimming jûn hawwe om har persoanlike gegevens te ferwurkjen, oer te dragen oan tredden, en dit alles is lok, ensfh.
Wa sil har baan ferlieze?
En myn lêste ferhaal is dat elkenien altyd freget wat der oer 50 jier barre sil: wy sille allegear stjerre, der komt wurkleazens foar marketeers ... Der binne marketeers dy't har soargen meitsje oer wurkleazens, net? Yn 't algemien is d'r gjin need om soargen te meitsjen, om't elke heechkwalifisearre persoan syn baan net sil ferlieze.
Gjin saak hokker algoritmen wurde makke, nettsjinsteande hoe ticht de masine komt ticht by wat wy hawwe hjir (wiist nei syn holle), as it ûntwikkelt fluch genôch, sokke minsken sille nea stean stil, want immen sil moatte meitsje dizze kreative dingen dwaan. Ja, der binne allerhanne "gans" dy't foto's tekenje dy't lykje op minsken en muzyk meitsje, mar it is noch altyd net wierskynlik dat minsken yn dit gebiet oait har baan ferlieze.
Ik haw alles mei it ferhaal, dus jo kinne fragen stelle as jo mear hawwe. Dankewol.
Lead: - Freonen, wy geane no troch nei it blok "Fraach en antwurd". Do stek dyn hân op - ik kom nei dy ta.
Fraach út it publyk (3): - Fraach oer de "swarte doaze". Se seine dat it mooglik wie om spesifyk te begripen wêrom't dat en sa'n resultaat foar sa'n en sa'n brûker krigen waard. Binne dit in soarte fan algoritmen, of moat it elke kear foar elk model ad hoc analysearre wurde (notysje fan 'e auteur: "spesjaal foar dit" - in Latynske fraseologyske ienheid)? Of binne d'r klearmakke foar in soarte fan neuraal netwurk dat, rûchwei, saaklik sin kin meitsje?
OH: - Hjir moatte jo it folgjende begripe: d'r binne in enoarm oantal taken yn masine learen. Bygelyks, der is in taak - regression. Foar regression binne hielendal gjin neurale netwurken nedich. Alles is ienfâldich: jo hawwe ferskate yndikatoaren, jo moatte it folgjende berekkenje. D'r binne taken wêr't it nedich is om sa'n ding as djip learen te brûken. Yndie, yn djip learen is it lestich om betrouber te begripen hokker gewichten waarden tawiisd oan hokker neuroanen, mar juridysk alles wat jo nedich hawwe is te begripen hokker gegevens wiene by de ynfier en hoe't it spile út by de útfier. Dit is wetlik genôch om sa'n beslút te patintearjen en it is genôch om te begripen op hokker basis it ferhaal makke is.
It is net sa dat jo nei de side gongen en in soarte fan banner toand wiene, om't jo twa moanne lyn in foto makke hawwe mei read hier op Instagram. As de ûntwikkelder de kolleksje fan dizze gegevens en it markearjen fan hierkleur net yn dit model befettet, dan sil it net út it neat komme.
Hoe kinne jo de resultaten fan masine-learsystemen ferkeapje?
З: - It is gewoan in fraach fan wat: krekt hoe te ferklearjen, hoe te ferkeapjen oan ien dy't gjin masine learen begrypt. Ik wol sizze: myn model liedt dúdlik fan hierkleur nei... no, hierkleur feroaret... Is dit mooglik of net?
OH: - Miskien wol. Mar út it eachpunt fan ferkeap sil it ienige skema wurkje: jo hawwe in reklamekampanje, wy ferfange it publyk mei dejinge dy't troch de masine wurdt generearre - en jo sjogge gewoan it resultaat. Dit is spitigernôch de ienige manier om de klant betrouber te oertsjûgjen dat sa'n ferhaal wurket, om't d'r in protte oplossingen op 'e merke binne dy't eartiids ymplementearre binne en net wurken.
Oer it meitsjen fan in firtuele persoanlikheid
З: - Hallo. Tank foar de lêzing. De fraach is: hokker kâns hat in persoan, dy't om ien of oare reden net de lieding fan masine learen folgje wol, om foar himsels in firtuele persoanlikheid te meitsjen dy't radikaal oars is fan syn eigen persoanlikheid, troch ynteraksje mei de ynterface of foar guon oare reden?
OH: - D'r binne in protte ferskillende plugins dy't spesifyk omgean mei willekeurich gedrach. D'r is in cool ding - Ghostery, dy't, nei myn miening, jo hast folslein ferberget foar in boskje ferskate trackers dy't dizze ynformaasje dan net kinne opnimme. Mar yn feite, no is alles wat jo nedich binne in sletten profyl op sosjale netwurken, sadat gjinien, gjin kweade skrapers, dêr wat kinne sammelje. It is wierskynlik better om in soarte fan útwreiding te ynstallearjen of sels wat te skriuwen.
Jo sjogge, it konsept hjir is dat wetlik, bygelyks, persoanlike gegevens ferwize nei gegevens wêrmei jo kinne wurde identifisearre, en de wet jout as foarbyld jo adres fan wenplak, leeftyd, ensafuorthinne. Tsjintwurdich is der in ûntelbere hoemannichte gegevens wêrmei jo identifisearre wurde kinne: itselde toetseboerdhânskrift, deselde parse, de digitale hantekening fan de browser... Ier of let makket in persoan in flater. Hy kin earne yn in "kafee" wêze mei "Thor", mar op it lêst, op in moai momint, sil de VPN ferjitte om yn te skeakeljen, of wat oars, en op dat stuit kin hy identifisearre wurde. Dat de maklikste manier is om in privee akkount te meitsjen en wat útwreiding te ynstallearjen.
De merk beweecht nei it punt wêr't jo mar ien knop hoege te drukken om resultaten te krijen.
З: - Tank foar it ferhaal. Lykas altyd, altyd heul ynteressant (ik folgje jo). De fraach is: hokker foarútgong is der yn termen fan it meitsjen fan systemen dy't posityf binne foar brûkers, oanbefellingssystemen? Jo seine dat jo op in stuit wurken oan in oanbefellingssysteem foar it finen fan in sekspartner, in freon yn it libben (of muzyk dy't in persoan mooglik leuk fine koe) ... Hoe kânsryk is dit alles, en hoe sjogge jo de ûntwikkeling fan it eachpunt fan it meitsjen fan systemen dy't minsken nedich binne?
OH: - Yn 't algemien bewegt de merk nei it punt wêr't minsken ien knop moatte drukke en fuortendaliks krije wat se nedich binne. Wat myn ûnderfining oanbelanget by it meitsjen fan datingapplikaasjes (troch de manier, wy sille it oan 'e ein fan it jier opnij starte), neist it feit dat 65% troude manlju wiene, wie it dreechste probleem fan oanbefelling dat in persoan ferskate modellen oanbean waard oan it begjin fan 'e applikaasje - "Freonskip", "Seks", "Seksfreonskip" en "Bedriuw". Minsken kieze net wat se nedich hawwe. Manlju kamen en keas "Leafde", mar yn werklikheid smieten se neakenens op elkenien, ensfh.
It probleem wie om in persoan te identifisearjen dy't net past by ien fan dizze modellen, en op ien of oare manier soepel nimme him en ferpleatse him yn 'e oare rjochting. Troch de lytse hoemannichte gegevens is it heul lestich om te bepalen oft dit in flater is yn 'e prognosealgoritme, of as in persoan net yn syn kategory is. It is itselde mei muzyk: d'r binne no in pear echt weardige algoritmen dy't muzyk goed "facastje". Miskien "Yandex.Music". Guon minsken tinke dat it Yandex.Music-algoritme min is. Bygelyks, ik hâld fan har. Ik persoanlik, bygelyks, net leuk it YouTube muzyk algoritme ensafuorthinne.
D'r binne fansels wat subtiliteiten - alles is bûn oan lisinsjes ... Mar yn werklikheid is de fraach nei sokke systemen frij heech. Op in stuit wie it bedriuw Retail Rocket bekend, dat wie belutsen by de ymplemintaasje fan oanbefellingssystemen, mar no komt it op ien of oare manier net sa goed - blykber om't se har algoritmen foar in lange tiid net ûntwikkele hawwe. Alles giet nei dit - oant it punt dat wy yngeane en, sûnder wat te drukken, krije wat wy nedich binne (en folslein dom wurde, om't ús fermogen om te kiezen folslein ferdwûn is).
Beynfloedzje marketing
З: - Hallo. Myn namme is Konstantin. Ik soe graach in fraach stelle oer ynfloed marketing. Kinne jo systemen dy't in bedriuw tastean om in gaadlike blogger foar it bedriuw te selektearjen basearre op guon statistyske gegevens ensafuorthinne? En op hokker grûn wurdt dit dien?
OH: – Ja, ik sil fan fierren begjinne en daliks sizze dat it probleem mei al dy technologyen is dat al dy keunstmjittige yntelliginsje yn marketing no is as in tightrope walker: links binne der grutte bedriuwen dy’t in soad jild hawwe, en yn yn alle gefallen sil alles effektyf wêze foar har wurk, om't har reklamekampanjes gewoan op views binne rjochte; oan de oare kant, der binne in protte lytse bedriuwen dêr't dit sil net wurkje, omdat se hawwe in soad gegevens. Oant no ta sit de tapaslikheid fan dizze ferhalen earne yn it midden.
As d'r al goede budzjetten binne, en de taak is om dizze budzjetten goed te ferwurkjen (en, yn prinsipe, binne d'r al aardich in soad gegevens) ... Ik ken in pear tsjinsten, soksawat as Getblogger, dy't algoritmen lykje te hawwen. Om earlik te wêzen, haw ik dizze algoritmen net studearre. Ik kin jo fertelle hokker oanpak wy brûke om opinylieders te finen as wy in kado oan guon memmen moatte jaan.
Wy brûke in metrik neamd Content Distribution Time. It wurket sa: jo nimme in persoan waans publyk jo analysearje, en jo moatte systematysk (bygelyks ien kear yn 'e 5 minuten) ynformaasje sammelje oer elke post, wa't it leuk fûn, derop kommentaar hat, ensfh. Op dizze manier kinne jo begripe op hokker punt yn 'e tiid elke persoan yn jo publyk ynteraksje mei jo ynhâld. Werhelje dizze operaasje foar elke fertsjintwurdiger fan syn publyk, en dus, mei help fan de metrik fan 'e gemiddelde tiid fan ynhâld fersprieding, it kin, bygelyks, wurde kleurd yn in grutte netwurk grafyk fan dizze minsken en brûk dizze metric te bouwen klusters.
Dit wurket hiel goed as wy wolle, bygelyks, te finen 15 memmen dy't behâlde harren publike miening op guon woman.ru. Mar dit is in frij komplekse technyske ymplemintaasje (alhoewol't it suver teoretysk kin dien wurde yn Python). De ûnderste rigel is dat it probleem mei ynfloed marketing yn grutte reklameburo's is dat se grutte, koele, djoere bloggers nedich binne dy't net foar stront wurkje. No wol in automerk wat produkt ferkeapje fia ien of oare opinylieder - se moatte in autoblogger brûke as lêste ynstânsje, om't har publyk al in auto kocht hat, of krekt wit wat foar auto se wolle, gewoan sit en sjocht nei koele auto's. Hjir is it wichtich om de analyze fan it publyk fan 'e persoan sels net te missen.
Marketing bots
З: - Fertel my, hoefolle beynfloedzje bots op sosjale netwurken de kolleksje fan ynformaasje en har kwaliteit?
OH: - It is sa'n nijsgjirrich ding mei bots. Goedkeape bots binne frij maklik te identifisearjen - se hawwe of deselde ynhâld, of se binne freonen mei elkoar, of se binne yn itselde netwurk. D'r binne ek oanpakken foar it omgean mei komplekse bots. Of freegje jo it probleem hoe't jo in persoan ferbine mei syn fake?
З: - Hoe heechweardige ynformaasje sil de útfier wêze mei al dit jiskefet?
OH: - Hjir wurket it sa: troch it feit dat d'r in geweldige hoemannichte gegevens is (bygelyks foar in soarte fan marketingûndersyk), kin al dizze riffraff gewoan útsmiten wurde. Dat is, it is better om in bytsje mear echte minsken út te smiten dan bots te fangen, om't it nutteloos is foar har om reklame te sjen. Mar as jo metriken sammelje, bygelyks ynteraksjes mei banners of oanbefellingssystemen, kinne sokke akkounts wurde smiten.
No op sosjale netwurken binne d'r sawat seis prosint fan firtuele karakters as gewoan ferlitten siden of yntroverts, dy't algoritmen "oerienkomme" as bots. Wat it keppeljen fan in persoan oan syn fake oanbelanget, is hjir ek alles bûn oan it feit dat de persoan ier of letter in flater sil meitsje, en it ding is dat it gedrachsmodel itselde is - sawol syn echte akkount as syn fake. Ier of let sille se deselde ynhâld sjen as wat oars.
Hjir komt it allegear del net op it persintaazje flater, mar op 'e hoemannichte tiid dy't nedich is om in persoan betrouber te identifisearjen. Foar ien dy't mei har Instagram libbet, komt dizze kear foar betroubere identifikaasje op fiif minuten del. Foar guon - troch seis oant acht moannen.
Oan wa en hoe gegevens te ferkeapjen?
З: - Hallo. Ik bin ynteressearre om te witten hoe't gegevens wurde ferkocht tusken bedriuwen? Bygelyks, ik haw in applikaasje wêryn jo kinne útfine (oan de ûntwikkelder) wêr't in persoan giet, hokker winkels hy giet, en hoefolle jild hy dêr útjout. En ik bin ynteressearre om te witten hoe, lit ús sizze, ik kin gegevens oer myn publyk ferkeapje oan dizze winkels of myn gegevens yn ien enoarme database pleatse en dêrfoar betelle wurde?
OH: - As foar it ferkeapjen fan gegevens direkt oan immen, do en alle oaren wiene foarsprong fan OFD - fiskale gegevens operators, dy't listich boud harsels tusken de oerdracht fan kontrôles en de Belestingtsjinst en binne no besykje te ferkeapjen gegevens oan elkenien. Yndied, se ferûngelokke eins de heule mobile analytyske merk. Yn feite kinne jo ynbêde jo applikaasje, Bygelyks, de Facebook pixel, syn DMP systeem; brûk dan dit publyk om te ferkeapjen. Bygelyks de piksel "May Target". Ik wit gewoan net wat foar publyk jo hawwe, jo moatte begripe. Mar yn alle gefallen kinne jo yntegrearje yn Yandex of My Target, dat binne de grutste DMP-systemen.
Dit is nochal in nijsgjirrich ferhaal. It ienige probleem is dat jo se al it ferkear sille jaan, en se, as útwikselingen, sille de monetarisaasje fan dit ferkear op harsels nimme. Se kinne jo al of net fertelle dat 10 minsken jo publyk hawwe brûkt. Dêrom bouwe jo jo eigen advertinsjenetwurk, of jo jouwe jo oer oan grutte DMP's.
Wa sil winne - de keunstner as de technyk?
З: - In fraach in bytsje fier fan it technyske diel. It waard sein oer de eangsten fan marketeers oer de kommende massale wurkleazens. Is d'r in soarte fan konkurrinsjestriid tusken kreative marketing (dizze jonges dy't mei advertinsjes foar kip kamen, Volkswagen-reklame, liket it derop) en dyjingen dy't belutsen binne by Big Data (dy't sizze: no sille wy gewoan alle gegevens sammelje en doelgerichte advertinsjes leverje oan elkenien)? As persoan dy't direkt belutsen is, wat is jo miening oer wa't wint - in keunstner, in technikus, of sil d'r in soarte fan synergistysk effekt wêze?
OH: - Hark, no, se wurkje gear. Yngenieurs komme net mei kreativiteit. Dejingen dy't kreatyf binne útfine gjin publyk. Der is hjir in soarte fan multydissiplinêr ferhaal. De echte problemen binne no foar dyjingen dy't sitte en knoppen drukke, foar dyjingen dy't de "aapbaan dogge", elke dei itselde ding drukke - dit binne de minsken dy't sille ferdwine.
Mar dyjingen dy't analysearje de gegevens sille fansels bliuwe, mar immen moat ferwurkje dizze gegevens. Immen sil mei dizze foto's komme moatte, se tekenje. In masine kin net komme mei sa'n kreativiteit! Dit is folsleine waansin! Of lykas bygelyks de firale reklame fan Carprice, dy't trouwens hiel goed wurke. Unthâld, d'r wie dizze op YouTube: "Ferkeapje it by Carprice," absolút gek. Fansels sil gjin neuraal netwurk sa'n ferhaal generearje.
Yn it algemien bin ik in foarstanner fan it feit dat it net minsken binne dy't har baan ferlieze, mar se sille in bytsje mear frije tiid hawwe, en dizze frije tiid kinne se besteegje oan selsûnderwiis.
Primitive reklame sil útstjerre
З: - De reklame dy't te sjen is, de spandoeken - yn 't algemien, sels ferkeapjende teksten binne der net skreaun: "Jo hawwe finsters nedich - nim it!", "Jo moatte wat oars - nim it!", dat is, der is hielendal gjin kreativiteit.
OH: – Sokke reklame sil fansels ier of let útstjerre. It sil net sasear útstjerre fanwege de ûntwikkeling fan technology, mar troch de ûntwikkeling fan jo en my.
It is better om it relevante te mingjen mei it irrelevante
З: - Ik bin hjir! Ik haw in fraach oer it eksperimint dat jo seine net foar jo wurke (mei it oanbefellingssysteem). Nei jo miening, is it probleem wat dêr tekene is, wêrom wurdt it oanrikkemandearre, of is it dat alles wat de brûker seach relevant foar him like? Om't ik lês in eksperimint foar memmen, en der wie noch net safolle gegevens, en der wie net safolle gegevens fan it ynternet, der wie krekt gegevens fan in boadskipper retailer dy't foarsei swierwêzen (dat se soe wêze memmen). En doe't se in seleksje fan produkten foar oansteande memmen sjen lieten, wiene memmen ôfgryslik dat se har witte foardat alle offisjele dingen. En it slagge net. En om dit probleem op te lossen, mingden se bewust relevante produkten mei wat folslein irrelevant.
OH: “Wy lieten minsken spesifyk de basis sjen wêrop de oanbefellings waarden makke om har feedback te begripen. Eigentlik is dit wêr't it konsept waard berne dat minsken net hoege te fertellen dat dit wat superrelevante produkten foar him binne.
Ja, trouwens, d'r is in oanpak om se te mingjen mei irrelevante. Mar d'r is it tsjinoerstelde: soms komme minsken binnen en ynteraksje mei dit irrelevante produkt - willekeurige útfallers komme foar, modellen brekke en dingen wurde noch yngewikkelder. Mar dit bestiet eins. Boppedat, in protte bedriuwen mei opsetsin, as se witte dat immen ferwurket harren gegevens (ien kin stelle sokke útfier fan harren), se soms mix it sa, dat se kinne letter bewize dat jo hawwe net nommen de gegevens út syn oanbefellingssysteem, mar fan de saneamde Yandex.Market.
Adblockers en browserfeiligens
З: - Hallo. Jo neamden Ghostery en Adblock. Kinne jo ús fertelle hoe effektyf sokke trackers yn 't algemien binne (miskien basearre op statistiken)? En hawwe jo oarders fan bedriuwen: se sizze, soargje derfoar dat ús reklame net kin wurde sluten troch Adblock.
OH: - Wy nimme net direkt kontakt op mei reklameplatfoarms - krekt sadat se net freegje om har reklame foar elkenien sichtber te meitsjen. Ik persoanlik brûke Ghostery - ik tink dat it is in hiel cool útwreiding. No stride alle browsers foar privacy: Mozilla hat in boskje allerhanne updates frijlitten, Google Chrome is no superfeilich. Se blokkearje allegear alles wat se kinne. "Safari" hat sels "Gyroscope" standert útskeakele.
En dizze trend is fansels goed (net foar dyjingen dy't gegevens sammelje, hoewol se der ek útkamen), om't minsken earst cookies blokkearren. Elkenien dy't advertinsjenetwurken hie, ûnthâlde sa'n prachtige technology as browserfingerprinten - dit binne algoritmen dy't 60 ferskillende parameters ûntfange (skermresolúsje, ferzje, ynstalleare lettertypen) en basearre op har berekkenje se in unike "ID". Litte wy nei dit gean. En browsers begûn te wrakseljen mei dit. Yn it algemien sil dit in einleaze slach fan 'e titanen wêze.
De lêste ûntwikkelder Mozilla is frij feilich. It besparret praktysk gjin koekjes en stelt in koarte libbensdoer yn. Benammen as jo "Incognito" ynskeakelje, sil gjinien jo fine. De fraach is dat it ûngemaklik sil wêze om wachtwurden yn te fieren yn alle tsjinsten.
Wêr wurket psychotyping en fysiognomy en net?
З: – Arthur, tige tank foar de lêzing. Ik genietsje ek nei jo lêzingen op YouTube. Jo neamden dat marketeers hieltyd faker gebrûk meitsje fan psychotyping en fysiognomy. Myn fraach is: yn hokker merkkategoryen wurket dit? Myn leauwe is dat dit allinnich geskikt is foar FMCG. Bygelyks, it kiezen fan in auto is ...
OH: - Ik kin downloade wêr't it krekt wurket. Dit wurket yn allerhanne ferhalen lykas "Amediateka", tv-searjes, films ensafuorthinne. Dit wurket goed yn banken en bankprodukten, as it net it premiumsegment is, mar allerhanne studintekaarten, ôfleveringsplannen - datsoarte dingen. Dit wurket echt hiel goed yn FMCG en alle soarten fan iPhones, chargers, al dizze crap. Dit wurket goed yn "mem en pop" produkten. Hoewol't ik wit dat yn de fiskerij (der is sa'n ûnderwerp) ... D'r hawwe ferskate kearen gefallen west mei fiskers - se kinne nea betrouber segmentearre wurde. Ik wit net wêrom. In soarte fan statistyske flater.
Dit wurket net goed mei automobilisten, mei sieraden, of mei guon húshâldlike items. Yn feite wurket it net goed mei dingen dêr't minsken noait oer skriuwe op sosjale media - jo kinne it op dizze manier kontrolearje. Konvinsjoneel, mei de oankeap fan in waskmasine: hjir is hoe te begripen wa't in waskmasine hat en wa net? It liket derop dat elkenien it hat. Jo kinne gebrûk meitsje fan OFD gegevens - sjoch wa't kocht wat mei help fan kwitânsjes, en oerien mei dizze minsken mei help fan kwitânsjes. Mar yn feite binne d'r dingen wêr't jo noait oer prate, bygelyks op Instagram - it is lestich om mei sokke dingen te wurkjen.
Masines werkenne trúkjes as statistyske stuffing.
З: - Ik haw in fraach oer targeting. Is it mooglik (of besteane se ynienen) fan in betingst willekeurich karakter dat himsels yn alles tsjinsprekt: earst Googlet er "de bêste gyms", en dan Googlet er "10 manieren om neat te dwaan"? En sa is it yn alles. Kin targeting iets byhâlde dat himsels tsjinsprekt?
OH: - De iennichste fraach hjir is dit: as jo Google foar 2 jier hawwe brûkt, fertelde it alles wat jo kinne oer josels, en no in plugin foar josels ynstallearje dy't ferlykbere willekeurige fragen skriuwt, dan sille jo fansels út 'e statistiken kinne begripe - wat jo dogge no is in statistyske outlier, en dit is allegear in kwestje fan sifting út. As jo wolle, registrearje in nij akkount, mar it folume fan reklame sil net feroarje. Se wurdt gewoan raar. Hoewol't se is noch frjemd.
Guon advertinsjes 🙂
Tankewol foar it bliuwen by ús. Hâld jo fan ús artikels? Wolle jo mear ynteressante ynhâld sjen? Stypje ús troch in bestelling te pleatsen of oan te befeljen oan freonen, , in unike analoog fan servers op yngongsnivo, dy't troch ús foar jo útfûn is: (beskikber mei RAID1 en RAID10, oant 24 kearnen en oant 40GB DDR4).
Dell R730xd 2 kear goedkeaper yn Equinix Tier IV data sintrum yn Amsterdam? Allinne hjir yn Nederlân! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - fan $99! Lêze oer
Boarne: www.habr.com