ארתור חצ'ויאן: בינה מלאכותית בשיווק

ארתור חצ'ויאן הוא מומחה רוסי ידוע בעיבוד ביג דאטה, מייסד חברת Social Data Hub (כיום Tazeros Global). שותף של בית הספר הגבוה לכלכלה של אוניברסיטת המחקר הלאומית. הכין והציג, יחד עם בית הספר הגבוה לכלכלה של אוניברסיטת המחקר הלאומית, הצעת חוק בנושא ביג דאטה במועצת הפדרציה. הוא דיבר במכון קירי בפריז, אוניברסיטת סנט פטרסבורג סטייט, האוניברסיטה הפדרלית תחת ממשלת הפדרציה הרוסית, ב-Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.

ההרצאה הוקלטה בפסטיבל באוויר הפתוח "Geek Picnic" במוסקבה ב-2019.

ארתור חצ'ויאן (להלן – ע"ה): – אם ממספר עצום של תעשיות - מרפואה, מבנייה, ממשהו, משהו, ועד לבחור את זה שבו משתמשים לרוב בטכנולוגיה של ביג דאטה, למידת מכונה, למידה עמוקה, אז כנראה שזה שיווק. כי בשלוש השנים האחרונות ומשהו, כל מה שמקיף אותנו בסוג של תקשורת פרסומית קשור כיום בדיוק לניתוח נתונים ודווקא למה שאפשר לכנות בינה מלאכותית. לכן, היום אספר לכם על כך מהיסטוריה כה רחוקה...

אם אתה מדמיין בינה מלאכותית ואיך היא נראית, כנראה שזה משהו כזה. התמונה המוזרה היא אחת מרשתות העצבים שכתבתי לפני שנה כדי למצוא את התלות של מה שהכלב שלי עושה - כמה פעמים היא צריכה להיות גדולה, קטנה, ואיך זה בכלל תלוי כמה היא אוכלת או שלא? . זו בדיחה על איך אפשר לדמיין בינה מלאכותית.

אבל בכל זאת, בואו נחשוב איך הכל עובד בתקשורת פרסומית. ישנן שלוש דרכים שבהן אלגוריתמים מודרניים בפרסום ושיווק יכולים ליצור איתנו אינטראקציה. ברור שהסיפור הראשון נועד להשיג ולהפיק ידע נוסף עליך ועליי, ולאחר מכן להשתמש בו למטרות טובות ולא כל כך טובות; להתאים אישית את הגישה לכל אדם ספציפי; מטבע הדברים, לאחר מכן, ליצור דרישה מסוימת על מנת לבצע את פעולת המטרה העיקרית ולבצע מכירה מסוימת.

באמצעות טכנולוגיה הם מנסים לפתור את בעיית התקשורת האפקטיבית

אם אני אגיד לך לחשוב על מה Pornhub ו-M. סרטון", מה אתה חושב?

הערות מהקהל (להלן ג'): - טלוויזיה, קהל.

הו: - הקונספט שלי הוא שמדובר בשני מקומות שבהם אנשים מגיעים בשביל סוג מסוים של שירות, או בוא נקרא לזה סוג מסוים של סחורה. והקהל הזה שונה בכך שהוא לא רוצה להגיד למוכר כלום. היא רוצה להיכנס ולקבל את מה שמעניין אותה בצורה מפורשת או מרומזת. מטבע הדברים, אף אחד לא בא למ. וידאו” לא רוצה לתקשר עם אף מוכר, לא רוצה להבין, לא רוצה לענות על אף אחת מהשאלות שלהם.

לכן, הסיפור הראשון נובע מכל זה.

כאשר הופיעו טכנולוגיות להשגת ידע נוסף כדי להימנע איכשהו מתקשורת עם אדם. כולנו אוהבים את זה כשאנחנו מתקשרים לבנק והבנק אומר לנו: "שלום. אלכסיי, אתה לקוח ה-VIP שלנו. עכשיו איזה מנהל-על ידבר איתך." אתה בא לבנק הזה, ובאמת יש מנהל ייחודי שיכול לדבר איתך. למרבה הצער או למרבה המזל, אף חברה לא הבינה עדיין איך לגייס אלף מנהלים אישיים לאלף לקוחות; ומכיוון שרוב האנשים האלה נמצאים עכשיו באינטרנט, המשימה היא להבין באיזה סוג אדם מדובר ואיך לתקשר איתו בצורה נכונה לפני שהוא מגיע לאיזשהו משאב פרסומי. ולכן, למעשה, הופיעו טכנולוגיות שמנסות לפתור את הבעיה הזו.

מיצוי נתונים הוא השמן החדש

בואו נדמיין שאתם הבעלים של דוכן פרחים. שלושה אנשים באים לראות אותך. הראשון עומד הרבה מאוד זמן, מהסס, מנסה לדבר איתך, לוקח איזה זר - אתה הולך לעטוף אותו, יוצא לעשות משהו שם; הוא בורח מהדוכן עם הזר הזה - איבדת את שלושת אלפים רובל שלך. למה זה קרה? אתה לא יודע כלום על האדם הזה: אתה לא יודע את ההיסטוריה של המעצרים שלו במשרד הפנים, אתה לא יודע שהוא קלפטומן ורשום במרפאה פסיכיאטרית. למה? כי ראית את זה בפעם הראשונה, ואתה לא מנתח התנהגותי.

מישהו אחר בא... ויטלי. לויטלי גם לוקח הרבה מאוד זמן להבין את זה, הוא אומר, "טוב, אני צריך את זה וזה". ואתה אומר לו, "פרחים לאמא, נכון?" ואתה מוכר לו זר פרחים.

הרעיון כאן הוא לגלות מספיק נתונים כדי להבין מה האדם באמת צריך. כולם מיד חשבו על איזושהי רשתות פרסום וכן הלאה...

כולם בטח שמעו את המשפט המטופש ש"נתונים הם השמן החדש" יותר מפעם אחת? בטח כולם שמעו. למעשה, אנשים למדו לאסוף נתונים די מזמן, אבל שליפת נתונים מהנתונים האלה היא המשימה שבינה מלאכותית בשיווק, או סוג של אלגוריתמים סטטיסטיים, מנסה לפתור כעת. למה? כי אם אתה מדבר עם אדם, הוא יכול לתת לך תשובה נכונה, לא נכונה, או איכשהו צבעונית. הבדיחה שאני מספר לתלמידים שלי היא איך סקרים שונים מסטטיסטיקה. אני אגיד לכם את זה כאנקדוטה:

המשמעות היא שבשני כפרים החליטו לערוך מחקר על אורך הגבריות הממוצע. זה אומר שבכפר הראשון, Villaribo, האורך הממוצע הוא 15 סנטימטרים, בכפר Villabaggio - 25. אתה יודע למה? כי בכפר הראשון בוצעו מדידות, ובשני בוצע סקר.

תעשיית הפורנו היא ספינת הדגל של מערכות ההמלצות

זו הסיבה שהגישה המודרנית היא לנתח את כל האנשים ללא יוצא מן הכלל, גם אם הם קצת פחות מ-100%, אבל אלה האנשים שאתה לא צריך לשאול, אתה לא צריך להסתכל עליהם. מספיק לנתח את מה שנקרא כיום טביעת רגל דיגיטלית כדי להבין מה האדם הזה צריך, איך לדבר אליו נכון, איך ליצור ביקוש נכון סביבו. מצד אחד, זו מכונה חסרת שכל (אבל אתה ואני יודעים זאת היטב); אנחנו לא רוצים לתקשר עם אנשים מ-M. וידאו", ועוד יותר מכך, כשאנחנו הולכים למשאבים כמו Pornhub, אנחנו רוצים להשיג בדיוק את מה שאנחנו צריכים.

למה אני תמיד מדבר על Pornhub? כי תעשיית המבוגרים היא הראשונה שמגיעה לניתוח של טכנולוגיות כאלה, ליישום של טכנולוגיות כאלה, לניתוח נתונים. אם אתה לוקח את שלוש הספריות הפופולריות ביותר בתחום זה (לדוגמה, TensorFlow או Pandas עבור Python, לעיבוד קבצי CSV וכן הלאה), אם תפתח אותה ב- Github, עם גוגל קצר של כל השמות האלה תמצא זוג אנשים שעבדו או עובדים כיום בחברת Pornhub, והיו הראשונים ליישם שם מערכות המלצות. באופן כללי, הסיפור הזה מאוד מתקדם, ומראה כמה הקהל הזה, כמה החברה הזו התקדמה.

שלוש רמות של זיהוי

ישנו סט עצום של נתונים סביב אדם שניתן לזהות אותו. בדרך כלל אני מחלק את זה באופן רשמי לשלוש רמות, הולך ומעמיק יותר ויותר. מטבע הדברים, לחברה יש נתונים משלה.

אם, נניח, אנחנו מדברים על בניית מערכת המלצות, אז הרמה הראשונה היא הנתונים שנמצאים בחנות עצמה (היסטוריית רכישות, כל מיני עסקאות, איך אדם קיים אינטראקציה עם הממשק).

לאחר מכן יש רמה (יחסית הגדולה ביותר) - זה מה שנקרא קוד פתוח. אל תחשוב שאני מעודד אותך לגרד רשתות חברתיות, אבל למעשה, מה שזמין במקורות פתוחים פותח אוסף עצום של נתונים שאתה יכול, נניח, ללמוד על אדם.

והחלק העיקרי השלישי הוא הסביבה של האדם הזה עצמו. כן, יש דעה שאם אדם לא נמצא ברשתות חברתיות, אין עליו נתונים שם (אתם בטח כבר יודעים שזה לא נכון), אבל הכי חשוב שהנתונים שנמצאים בפרופיל של אדם (או באפליקציה כלשהי) הוא רק 40% מהידע שניתן לקבל עליו. שאר המידע מתקבל מסביבתו. המשפט "אמור לי מי חברך ואומר לך מי אתה" מקבל משמעות חדשה במאה ה-XNUMX מכיוון שניתן להשיג כמות עצומה של נתונים סביב אותו אדם.

אם נדבר קרוב יותר לתקשורת פרסומית, אז קבלת תקשורת פרסומית לא מהפרסום, אלא מאיזה חבר, מכר או אדם מאומת איכשהו היא תכונה מאוד מגניבה שהרבה משווקים משתמשים בה. כשאפליקציה כלשהי נותנת לך פתאום קוד פרומו בחינם, אתה מפרסם עליה פוסט ובכך מושך קהל חדש. למעשה, קוד ההטבה הזה עבור "Yandex.Taxi" המותנה לא נבחר באקראי, אך לשם כך נותחו כמות עצומה של נתונים לגבי הפוטנציאל שלך למשוך קהל חדש ואיכשהו לתקשר איתו.

הם אפילו מנתחים את ההתנהגות של דמויות בסדרות טלוויזיה

אני אראה לך שלוש תמונות, ואתה תגיד לי מה ההבדל ביניהן.

זֶה:

זֶה:

וזה:

מה ההבדל ביניהם? הכל פשוט כאן. כמו במכניקת הקוונטים, במקרה זה היצירתיות הזו נוצרה על ידי הצופה. כלומר, ההבדל באותו קמפיין פרסומי, שבוצע על ידי אותו מותג בו זמנית, הוא רק במי שצפה בקריאייטיב הזה. באופן אישי, כשאני הולך לאמידיטקה, הם עדיין מראים את חאל דרוגו. אני לא יודע מה Amediateka חושב על ההעדפות שלי, אבל מסיבה כלשהי זה קורה.

מה שנקרא כיום תקשורת מותאמת הוא הסיפור הפופולרי ביותר של משיכת קהל ואינטראקציה נכונה איתו. אם בשלב הראשון זיהינו אנשים המשתמשים בנתוני המותג שלנו, בנתוני קוד פתוח ולמשל נתונים מסביבתו של אדם זה, נוכל, לאחר ניתוח שלו, להבין מי הוא, איך לדבר איתו נכון ובעיקר. , באיזו שפה הוא מדבר דברו אליו.

כאן הטכנולוגיה הלכה עד כדי כך שהדמויות בסדרות טלוויזיה שאנשים צופים בהן מנותחות כעת. כלומר, אתה אוהב סדרות טלוויזיה - צופים בהם [לייקים], מסתכלים עם מי היית שם באינטראקציה, כדי להבין עם איזה אדם יתאים לך לקיים אינטראקציה. זה נשמע כמו שטות מוחלטת, אבל סתם בשביל הכיף, נסה את זה באחד המשאבים - אנשים שונים רואים קריאייטיבים שונים (כדי לקיים איתו אינטראקציה נכונה).

אף מדיה מודרנית או משאב וידאו לא מציגים לך רק חדשות. לכו לתקשורת - נטענים מספר עצום של אלגוריתמים שמזהים אתכם, מבינים את כל הפעילות הקודמת שלכם, עושים ערעור על המודל המתמטי ואז מראים לכם משהו. במקרה הזה, יש סיפור כל כך מוזר.

כיצד נקבעים צרכים? פְּסִיכוֹמֶטרִיָה. קְלַסְתֵר

ישנן גישות רבות (אמיתיות) לקביעת הצרכים האמיתיים של אדם וכיצד לתקשר איתם בצורה נכונה. יש הרבה גישות, הכל נפתר אחרת, אי אפשר להגיד מה טוב ומי רע. נראה שהעיקריים יודעים הכל.

פְּסִיכוֹמֶטרִיָה. אחרי הסיפור עם קיימברידג' אנליטיקה, זה לקח איזשהו תפנית מזעזעת, לדעתי, כי כל חברה פוליטית שנייה באה עכשיו ואומרת: "אוי, אתה יכול לגרום לי לחבב את טראמפ? אני גם רוצה לנצח, וכן הלאה”. למעשה, זה כמובן שטויות למציאות שלנו, למשל, בחירות פוליטיות. אבל כדי לקבוע פסיכוטיפים, משתמשים בשלושה מודלים:

• הראשון מבוסס על התוכן שאתה צורך - המילים שאתה כותב, מידע שאתה אוהב, סרטונים וכו';
• השני קשור לאופן שבו אתה מקיים אינטראקציה עם ממשק האינטרנט, איך אתה מקליד, על אילו כפתורים אתה לוחץ - אכן, יש חברות שלמות שבהתבסס על כתב יד המקלדת שלהן, יכולות לקבוע בצורה מהימנה את מה שנקרא כיום פסיכוטיפים.
• אני לא כל כך פסיכולוג, אני לא ממש מבין איך זה עובד, אבל מנקודת מבט של תקשורת פרסומית, קהלים המחולקים לקטעים האלה עובדים טוב מאוד, כי צריך להראות למישהו מסך אדום עם כחול אישה, למישהו צריך להציג מסך כהה - רקע כחול עם איזושהי הפשטה, וזה עובד מאוד מגניב. בכמה רמות נמוכות - עד כדי כך שאדם אפילו לא חושב על זה. מה הבעיה העיקרית בשוק הפרסום עכשיו? כולם סוכן מודיעין, כולם מתחבאים, לכולם מותקנות מיליון אלף הרשאות דפדפן, כדי לא להיות מזוהה בשום צורה - כנראה יש לך "Adblocks", "Gostrey" ועוד כל מיני אפליקציות שחוסמות מעקב. בגלל זה, קשה מאוד להבין משהו על אדם. והטכנולוגיה התקדמה - אתה צריך לא רק לדעת שהאדם הזה חזר לאתר שלך בפעם ה-125, אלא שהוא גם אדם מוזר כזה וכזה.

פיזיוגנומיה היא מדע מאוד שנוי במחלוקת. זה אפילו לא נחשב למדע. מדובר בקבוצה של אנשים שנהגו לתכנת גלאי שקר עבור משרד פנים כלשהו, ​​ועכשיו עוסקים במה שנקרא האנשה של יצירתיות. הגישה כאן פשוטה מאוד: כמה מהצילומים הציבוריים שלך לקוחים מכמה רשתות חברתיות, ומהם נבנית גיאומטריה תלת מימדית. ואם אתה עורך דין, תגיד עכשיו שמדובר באדם ובנתונים אישיים; אבל אני אגיד לך שאלו 300 אלף נקודות שנמצאות בחלל, וזה לא אדם, ולא מידע אישי. זה מה שכולם אומרים בדרך כלל כשרוסקומנדזור מגיע אליהם.

אבל ברצינות, הפנים שלך בנפרד, אם השם הפרטי והמשפחה שלך לא חתומים שם, הם לא הנתונים האישיים שלך. העניין הוא שהחבר'ה מסמנים תווי פנים שונים המשפיעים על האופן שבו אדם מקבל החלטות ואיך לקיים איתו אינטראקציה נכונה. באזורים מסוימים זה עובד גרוע, בחלק מקטעי הפרסום; באילו קטעים זה עובד טוב מאוד. בסופו של דבר, מסתבר שכשאתה הולך למשאב כלשהו, ​​אתה רואה לא רק באנר אחד שמוצג לכולם, אלא למשל... עכשיו זה נורמלי לעשות 16 או 20 אפשרויות לקהלים שונים - וזה עובד מגניב מאוד. כן, זה אפילו יותר עצוב מנקודת המבט של הצרכן, כי אנשים מתחילים להיות מניפולציות יותר ויותר. אבל בכל זאת, מנקודת מבט עסקית זה עובד טוב מאוד.

הקופסה השחורה של למידת מכונה

זה מעורר את הבעיה הבאה בטכנולוגיות כאלה: אחרי הכל, עבור רוב המפתחים כיום מה שנקרא למידה עמוקה הוא "קופסה שחורה". אם אי פעם היית שקוע בסיפור הזה ודיברת עם המפתחים, הם תמיד אומרים: "הו, תקשיב, ובכן, קודדנו שם משהו כל כך לא מובן, ואנחנו לא יודעים איך זה עובד." אולי למישהו זה קרה.

זה למעשה רחוק מלהיות נכון. מה שנקרא כיום למידת מכונה רחוקה מלהיות "קופסה שחורה". יש מספר עצום של גישות לתיאור נתוני הקלט והפלט, ובסופו של דבר החברה יכולה להבין ביסודיות על סמך אילו סימנים החליטה המכונה להראות לך את הסרטון הפורנוגרפי הזה או אחר. השאלה היא שאף אחת מהחברות לא חושפת זאת מעולם, כי: ראשית, מדובר בסוד מסחרי; שנית, תהיה כמות עצומה של נתונים שאפילו לא ידעתם עליהם.

לדוגמה, לפני כן, בדיון על אתיקה, דנו כיצד רשתות חברתיות מנתחות מסרים אישיים על מנת לתייג אנשים באיזשהו סיפורי פרסום. אם אתה כותב משהו למישהו, על סמך זה אתה מקבל תג ספציפי עבור, למעשה, סוג של תקשורת פרסומית. ולעולם לא תוכיח את זה, וכנראה שאין טעם להוכיח את זה. עם זאת, אם יתגלו דפוסים דומים, הם היו קיימים. מסתבר ששוק בניית מערכות ממליצים כאלה מתיימר לא לדעת מדוע זה קרה.

אנשים לא רוצים לדעת מה אנשים יודעים עליהם

והסיפור השני הוא שהלקוח אף פעם לא רוצה לדעת למה הוא קיבל את המודעה הספציפית הזו, המוצר הספציפי הזה. אני אספר לך את הסיפור הזה. הניסיון הראשון שלי ביישום מסחרי של מערכות המלצות המבוססות על אלגוריתמים דומים בדיוק לצורכי מחקר היה ב-2015 ברשת מאוד גדולה של חנויות מין (כן, גם לא סיפור לא נעים במיוחד).

ללקוחות הוצעו הדבר הבא: הם נכנסים, נכנסים לרשת החברתית שלהם, ולאחר כ-5 שניות הם מקבלים עבורם חנות מותאמת לחלוטין, כלומר כל המוצרים השתנו - הם נכנסים לקטגוריה מסוימת וכו' . האם אתה יודע כמה שיעור ההמרה של החנות הזו גדל? בשום אופן לא! אנשים נכנסו ומיד ברחו ממנו. הם נכנסו והבינו שהציעו להם בדיוק את מה שהם חושבים עליו...

הבעיה עם הבדיקה הזו הייתה שמתחת לכל מוצר היה כתוב למה הציעו לך דווקא את האחד הזה ("כי אתה חבר בקבוצה הנסתרת "אישה חזקה מחפשת גבר שהוא שטיחון לדלת"). לכן, מערכות המלצות מודרניות לעולם אינן מציגות את הנתונים שעל בסיסם נעשתה ה"תחזית".

סיפור פופולרי מאוד הוא התקשורת מכיוון שכולם משתמשים במערכות ממליצים דומות. בעבר, האלגוריתמים היו פשוטים מאוד: תסתכל על קטגוריית "פוליטיקה" - והם מראים לך חדשות מקטגוריית "פוליטיקה". עכשיו הכל כל כך מסובך שהם מנתחים את המקומות שבהם עצרת את העכבר, באילו מילים התרכזת, במה העתקת, איך בכלל היית באינטראקציה עם הדף הזה. ואז הוא מנתח את אוצר המילים של המסרים עצמם: כן, אתה לא קורא רק חדשות על פוטין, אלא בצורה מסוימת, עם צביעה רגשית מסוימת. וכשאדם מקבל חדשות, הוא אפילו לא חושב על איך הוא הגיע לכאן. עם זאת, לאחר מכן הוא מתקשר עם התוכן הזה.

כל זה, מטבע הדברים, נועד לשמור על האיש הקטן המסכן והאומלל שכבר משתגע מכמות המידע העצומה שיש סביבו. כאן צריך לומר שזה יהיה נחמד להשתמש במערכות כאלה כדי להתאים אישית את הקריאייטיב סביבך ולאסוף קצת מידע, אבל, למרבה הצער, עדיין אין שירותים כאלה.

בינה מלאכותית תופסת את הלקוח באוויר ויוצרת ביקוש

וכאן עולה שאלה פילוסופית אחת מאוד מעניינת, העוברת מיצירת מערכת המלצות ליצירת ביקוש. לעתים רחוקות מישהו חושב על זה, אבל כשאתה מנסה לשאול את מה שנקרא אינסטגרם, "למה אתה אוסף נתונים? למה לא להראות לי פרסום אקראי לחלוטין?" - אינסטגרם יגיד לך: "חבר, כל זה נעשה כדי להראות לך בדיוק מה מעניין אותך." כאילו, אנחנו רוצים להכיר אותך בצורה כל כך מדויקת שנוכל להראות לך בדיוק מה אתה מחפש.

אבל הטכנולוגיה כבר מזמן חצתה את הסף הנורא הזה, וטכנולוגיות דומות כבר לא חוזות מה אתה צריך. הם (שימו לב!) יוצרים ביקוש. זה כנראה הדבר הכי מפחיד שסובב סביב בינה מלאכותית בתקשורת כזו. הדבר המפחיד הוא שהשתמשו בו כמעט בכל מקום ב-3-5 השנים האחרונות - מתוצאות החיפוש של גוגל ועד תוצאות החיפוש של Yandex, ועד כמה מערכות... אוקיי, אני לא אגיד שום דבר רע על Yandex; וטוב.

מה הטעם? עבר הרבה זמן מאז שתקשורת פרסומית כזו התרחקה מהאסטרטגיה שבה אתה כותב "אני רוצה לקנות כיסא לילד" ורואה מאה אלף מיליון פרסומים. הם עברו לדברים הבאים: ברגע שהאישה פרסמה תמונה עם בטן בקושי נראית לבעלה מיד יתחילו לעקוב אחריו הודעות: "גבר, הלידה בקרוב. קנה כיסא לילד".

כאן, אתה עשוי לשאול באופן סביר, מדוע, עם התקדמות כה ענקית בטכנולוגיה, אנו עדיין רואים פרסום כל כך מחורבן ברשתות חברתיות? הבעיה היא שבשוק הזה הכל עדיין נקבע על ידי כסף, אז רגע טוב אחד יכול לבוא איזה מפרסם כמו קוקה קולה ויגיד: "הנה 20 מיליון בשבילך - תראה את הבאנרים המחורבנים שלי לכל האינטרנט". והם באמת יעשו את זה.

אבל אם אתה עושה איזשהו חשבון נקי ותבדוק באיזו מידה אלגוריתמים כאלה מנחשים אותך: הם קודם מנסים לנחש אותך, ואז הם מתחילים לעשות לך משהו מראש. והמוח האנושי פועל בצורה כזו שכאשר הוא מקבל מידע אמין עבורו, הוא אפילו לא מעבד את הרגע שבגללו קיבל את המידע הזה. הכלל הראשון לקבוע שאתה בחלום הוא להבין איך הגעת לכאן. אדם לא זוכר את הרגע שבו הגיע לחדר מסוים. זה אותו דבר כאן.

גוגל עשויה להתחיל לעצב את תפיסת העולם שלך

מחקרים כאלה בוצעו על ידי כמה חברות זרות העוסקות ב-i-tracking. הם התקינו מכשירים על מחשבים מיוחדים שמתעדים היכן מביטים עיניו של הנבדק. לקחתי בין חמשת אל שבעת אלפים מתנדבים שפשוט גללו את הפיד, קיימו אינטראקציה עם רשתות חברתיות, עם פרסום, והם רשמו מידע על אילו חלקים של הבאנרים והקריאייטיבים האנשים האלה עצרו את עיניהם.

ומסתבר שכאשר אנשים מקבלים קריאייטיב כה היפר-אישי, הם אפילו לא חושבים על זה - הם מיד ממשיכים הלאה, מתחילים ליצור איתו אינטראקציה. מבחינה עסקית זה טוב, אבל מבחינתנו, כמשתמשים, זה לא מאוד מגניב, כי - ממה הם מפחדים? – שברגע בהיר אחד עשוי ה"גוגל" המותנה להתחיל (או, כמובן, אולי לא יתחיל) לגבש תפיסת עולם משלו. מחר, למשל, הוא יכול להתחיל להראות לאנשים חדשות שכדור הארץ שטוח.

סתם בצחוק, אבל הם נתפסו כל כך הרבה פעמים שבמהלך בחירות הם מתחילים לתת מידע מסוים לאנשים מסוימים. כולנו רגילים לעובדה שמנוע החיפוש מקבל הכל ביושר. אבל, כמו שאני תמיד אומר, אם אתה באמת רוצה לדעת איך העולם עובד, כתוב מנוע חיפוש משלך, בלי פילטרים, בלי לשים לב לזכויות יוצרים, בלי לדרג חלק מהחברים שלך בתוצאות החיפוש. הצגת הנתונים האמיתיים באינטרנט שונה בדרך כלל ממה שמוצג על ידי Google, Yandex, Bing וכן הלאה. חלק מהחומרים מוסתרים כי חברים, עמיתים, אויבים או מישהו אחר (או מאהב לשעבר שאיתו שכבת) - זה לא משנה.

איך טראמפ ניצח

כשהיו הבחירות האחרונות בארצות הברית, נערך מחקר פשוט מאוד. הם לקחו את אותן בקשות במקומות שונים, מכתובות IP שונות, מערים שונות, אנשים שונים חיפשו את אותו הדבר בגוגל. באופן קונבנציונלי, הבקשה הייתה בסגנון: מי ינצח בבחירות? ולמרבה הפלא, התוצאות נבנו בצורה כזו שבמדינות שבהן המספר הגדול ביותר של אנשים ניסו להצביע למועמד הלא נכון, הם קיבלו חדשות טובות על המועמד שגוגל קידמה. איזה מהם? ובכן, ברור מי מהם - זה שהפך לנשיא. זהו סיפור בלתי ניתן להוכחה לחלוטין, וכל המחקרים הללו הם אצבע למים. גוגל יכולה לומר: "חבר'ה, כל זה נעשה כדי שנציג את התוכן הרלוונטי ביותר עבורכם."

מעתה והלאה, אתה צריך לדעת שמה שנקרא רלוונטיות מקסימלית הוא ממש לא המקרה. החברה קוראת לרלוונטי משהו שצריך למכור לך מסיבה טובה או רעה.

מי שאין לו כסף עכשיו כבר מתכונן לרכישות עתידיות

יש כאן עוד נקודה מעניינת שאספר עליה. מספר עצום של קהלים פעילים כיום ברשתות חברתיות ובאפליקציות הם צעירים. בואו נקרא לזה כך - נוער חדל פירעון: ילדים בני 8-9 שמשחקים משחקים מטומטמים, אלו בני 12-13-14 שרק נרשמים ברשתות החברתיות. למה שחברות ענק יוציאו תקציבים ומשאבים אדירים כדי ליצור יישומים לקהל לא משלם שלעולם לא ניתן להרוויח ממנו רווחים? ברגע שהקהל הזה הופך לממס, תהיה כמות מספיקה של נתונים לגביו כדי לחזות היטב את התנהגותו.

עכשיו תשאל כל מטרתולוג, מהו הקהל הקשה ביותר? יגידו: משתלם ביותר. כי מכירת, למשל, דירה בשווי 150 מיליון רובל דרך רשתות חברתיות היא כמעט בלתי אפשרית. יש מקרים בודדים שעושים איזשהו פרסום ל-10 אלף איש, אחד קונה את הדירה הזו - הלקוח מצליח... אבל אחד מכל עשרת אלפים, מבחינה סטטיסטית, זה קשקוש מוחלט. אז למה קשה לזהות קהל בעל הכנסה גבוהה? כי האנשים שהם כיום חברים בקהל מאוד רווחי נולדו כשהאינטרנט עדיין היה קטן מאוד, כשאף אחד לא הכיר עדיין את ארטמי לבדב, ואין מידע עליהם. אי אפשר לחזות את דפוס ההתנהגות שלהם, אי אפשר להבין מי הם מובילי הדעה שלהם, ומאילו מקורות תוכן הם מקבלים.

אז כשכולכם תהיו מיליארדרים תוך 25 שנה, ולחברות שהולכות למכור לכם משהו יהיו כמות עצומה של נתונים. לכן יש לנו כעת GDPR נפלא באירופה שמונע איסוף נתונים מקטינים.

באופן טבעי, זה בכלל לא עובד בפועל, מכיוון שכל הילדים עדיין משחקים בחשבונות של אמם ואבא שלהם - כך נאסף מידע. בפעם הבאה שאתם נותנים לילדכם טאבלט, חשבו על זה.

ממש לא איזה עתיד דיסטופי מפחיד, שבו כולם ימותו במלחמה עם מכונות - סיפור אמיתי לחלוטין עכשיו. ישנן מספר עצום של חברות שיצרו אלגוריתמים עבור אנשים שיוצרים פסיכו-פרופילים על סמך איך הם משחקים משחקים. תעשייה מאוד מעניינת. על סמך כל זה, אנשים מפולחים כדי לתקשר איתם איכשהו.

חיזוי התנהגותם של האנשים הללו יהיה זמין בעוד 10-15 שנים - בדיוק ברגע שבו הם יהפכו לקהל סולבנטי. מה שהכי חשוב הוא שהאנשים האלה כבר נתנו אישור מראש לעבד את הנתונים האישיים שלהם, להעביר אותם לצדדים שלישיים, וכל זה הוא אושר וכו'.

מי יאבד את עבודתו?

והסיפור האחרון שלי הוא שכולם תמיד שואלים מה יקרה בעוד 50 שנה: כולנו נמות, תהיה אבטלה למשווקים... יש פה משווקים שמודאגים מהאבטלה, נכון? באופן כללי, אין צורך לדאוג, כי כל אדם בעל כישורים גבוהים לא יאבד את עבודתו.

לא משנה אילו אלגוריתמים נוצרים, לא משנה כמה קרוב המכונה מתקרבת למה שיש לנו כאן (מצביע על הראש שלו), אם היא תתפתח מספיק מהר, אנשים כאלה לעולם לא יישארו בטלים, כי מישהו יצטרך ליצור את הדברים היצירתיים האלה לַעֲשׂוֹת. כן, יש כל מיני "גנים" שמציירים תמונות שנראות כמו אנשים ויוצרים מוזיקה, אבל עדיין לא סביר שאנשים באזור הזה אי פעם יאבדו את מקום עבודתם.

יש לי הכל עם הסיפור, אז אתה יכול לשאול שאלות אם יש לך עוד. תודה.

עופרת: – חברים, אנו עוברים כעת לבלוק "שאלה ותשובה". אתה מרים יד - אני ניגש אליך.

שאלה מהקהל (XNUMX): – שאלה לגבי "הקופסה השחורה". הם אמרו שאפשר להבין ספציפית למה התקבלה תוצאה כזו ואחרת למשתמש כזה ואחר. האם אלו סוג של אלגוריתמים, או שצריך לנתח אותו בכל פעם עבור כל מודל אד-הוק (הערת המחבר: "במיוחד בשביל זה" - יחידה ביטויית לטינית)? או שיש מוכנים לאיזושהי רשת עצבית שבערך, יכולה להיות הגיונית עסקית?

הו: - כאן אתה צריך להבין את הדברים הבאים: יש מספר עצום של משימות בלמידת מכונה. למשל, יש משימה - רגרסיה. עבור רגרסיה, אין צורך ברשתות עצביות כלל. הכל פשוט: יש לך כמה אינדיקטורים, אתה צריך לחשב את הדברים הבאים. יש משימות שבהן יש צורך לפנות לדבר כזה כמו למידה עמוקה. אכן, בלמידה עמוקה קשה להבין בצורה מהימנה אילו משקלים הוקצו לאילו נוירונים, אבל מבחינה חוקית כל מה שאתה צריך זה להבין אילו נתונים היו בקלט וכיצד הם פעלו במוצא. זה מספיק משפטית כדי לפטנט על החלטה כזו ודי להבין על סמך מה הסיפור נעשה.

זה לא שנכנסת לאתר והראו לך איזשהו באנר בגלל שצילמת תמונה עם שיער אדום באינסטגרם לפני חודשיים. אם המפתח לא יכלול את איסוף הנתונים הללו ואת סימון צבע השיער במודל זה, אז זה לא יבוא משום מקום.

איך למכור את התוצאות של מערכות למידת מכונה?

З: - זו רק שאלה של מה: איך בדיוק להסביר, איך למכור למישהו שלא מבין למידת מכונה. אני רוצה לומר: הדגם שלי מוביל בבירור מצבע שיער ל... ובכן, צבע שיער משתנה... האם זה אפשרי או לא?

הו: - אולי כן. אבל מנקודת מבט של מכירות, הסכימה היחידה תעבוד: יש לך קמפיין פרסומי, אנחנו מחליפים את הקהל בקהל שנוצר על ידי המכונה - ואתה פשוט רואה את התוצאה. זו, למרבה הצער, הדרך היחידה לשכנע את הלקוח בצורה מהימנה שסיפור כזה עובד, כי יש הרבה פתרונות בשוק שפעם יושמו ולא עבדו.

על יצירת אישיות וירטואלית

З: - שלום. תודה על ההרצאה. השאלה היא: איזה סיכוי יש לאדם, שמשום מה לא רוצה ללכת בעקבות למידת המכונה, ליצור לעצמו אישיות וירטואלית השונה בתכלית מאישיותו שלו, דרך אינטראקציה עם הממשק או עבור חלק סיבה אחרת?

הו: - יש חבורה של תוספים שונים שעוסקים ספציפית בהתנהגות אקראית. יש דבר מגניב - Ghostery, שלדעתי מסתיר אותך כמעט לחלוטין מחבורה של עוקבים שונים שלא יכולים לאחר מכן לתעד את המידע הזה. אבל למעשה, עכשיו כל מה שאתה צריך זה פרופיל סגור ברשתות החברתיות כדי שאף אחד, שום מגרדים מרושעים, לא יוכל לאסוף שם שום דבר. כנראה שעדיף להתקין סוג של הרחבה או לכתוב משהו בעצמך.

אתה מבין, התפיסה כאן היא שמבחינה משפטית, למשל, נתונים אישיים מתייחסים לנתונים שבאמצעותם ניתן לזהות אותך, והחוק נותן כדוגמה את כתובת המגורים שלך, גילך וכו'. כיום יש אינספור נתונים שלפיהם ניתן לזהות אותך: אותו כתב יד מקלדת, אותה לחיצה, החתימה הדיגיטלית של הדפדפן... במוקדם או במאוחר, אדם עושה טעות. הוא יכול להיות איפשהו ב"בית קפה" באמצעות "ת'ור", אבל בסופו של דבר, ברגע אחד יפה, או שה-VPN ישכח להפעיל, או משהו אחר, ובאותו רגע ניתן לזהות אותו. אז הדרך הקלה ביותר היא ליצור חשבון פרטי ולהתקין הרחבה כלשהי.

השוק מתקדם לנקודה שבה אתה צריך רק ללחוץ על כפתור אחד כדי לקבל תוצאות.

З: - תודה על הסיפור. כמו תמיד, תמיד מאוד מעניין (אני עוקב אחריך). השאלה היא: איזו התקדמות יש מבחינת יצירת מערכות חיוביות למשתמשים, מערכות המלצות? אמרת שבזמן מסוים עבדת על מערכת המלצות למציאת בן זוג מיני, חבר בחיים (או מוזיקה שאדם יכול לאהוב)... כמה כל זה מבטיח, ואיך אתה רואה את ההתפתחות שלו מתוך נקודת המבט של יצירת מערכות שאנשים צריכים?

הו: – באופן כללי, השוק עובר לנקודה שבה אנשים צריכים ללחוץ על כפתור אחד ולקבל מיד את מה שהם צריכים. לגבי הניסיון שלי ביצירת אפליקציות היכרויות (אגב, נשיק אותה מחדש בסוף השנה), בנוסף לעובדה ש-65% היו גברים נשואים, בעיית ההמלצה הקשה ביותר הייתה שהציעו לאדם מספר דגמים בתחילת הבקשה - "חברות", "סקס", "חברות מינית" ו"עסקים". אנשים לא בחרו את מה שהם צריכים. גברים באו ובחרו ב"אהבה", אבל במציאות הם זרקו עירום על כולם, וכן הלאה.

הבעיה הייתה לזהות אדם שלא מתאים לאחד מהדגמים הללו, ואיכשהו לקחת אותו בצורה חלקה ולהזיז אותו לכיוון השני. בשל מיעוט הנתונים, קשה מאוד לקבוע האם מדובר בטעות באלגוריתם החיזוי, או שאדם אינו בקטגוריה שלו. זה אותו דבר עם מוזיקה: יש עכשיו מעט מאוד אלגוריתמים ראויים באמת שיכולים "להפיץ" מוזיקה בצורה טובה. אולי "Yandex.Music". יש אנשים שחושבים שהאלגוריתם של Yandex.Music גרוע. למשל, אני אוהב אותה. אני אישית, למשל, לא אוהב את אלגוריתם המוזיקה של יוטיוב וכן הלאה.

יש כמובן כמה דקויות - הכל קשור ברישיונות... אבל במציאות הביקוש למערכות כאלה די גבוה. פעם הייתה ידועה חברת Retail Rocket, שהייתה מעורבת ביישום מערכות המלצות, אבל עכשיו היא איכשהו לא מצליחה במיוחד - כנראה בגלל שהם לא פיתחו את האלגוריתמים שלהם הרבה זמן. הכל הולך לקראת זה - עד כדי כך שאנחנו נכנסים ובלי ללחוץ על שום דבר מקבלים את מה שאנחנו צריכים (ונהיים טיפשים לגמרי, כי יכולת הבחירה שלנו נעלמה לגמרי).

להשפיע על השיווק

З: - שלום. שמי קונסטנטין. אני רוצה להעלות שאלה לגבי השפעה על שיווק. האם אתם מכירים מערכות שמאפשרות לעסק לבחור בלוגר מתאים לעסק על סמך כמה נתונים סטטיסטיים וכן הלאה? ועל סמך מה זה נעשה?

הו: – כן, אני אתחיל מרחוק ומיד אומר שהבעיה בכל הטכנולוגיות האלה היא שכל הבינה המלאכותית הזו בשיווק היא עכשיו כמו מהלך על חבל דק: מצד שמאל יש חברות גדולות שיש להן הרבה כסף, וב בכל מקרה הכל יהיה יעיל עבורם עבודה כי מסעות הפרסום שלהם מכוונים פשוט לצפיות; מצד שני, יש הרבה עסקים קטנים שעבורם זה לא יעבוד, כי יש להם הרבה נתונים. עד כה, ישימותם של הסיפורים הללו היא איפשהו באמצע.

כשיש כבר תקציבים טובים, והמשימה היא לעבד את התקציבים האלה בצורה נכונה (ובאופן עקרוני, יש כבר די הרבה נתונים)... אני מכיר כמה שירותים, משהו כמו Getblogger, שנראה שיש להם אלגוריתמים. למען האמת, לא למדתי את האלגוריתמים האלה. אני יכול להגיד לך באיזו גישה אנחנו משתמשים כדי למצוא מובילי דעה כשאנחנו צריכים לתת מתנה לאמהות מסוימות.

אנו משתמשים במדד שנקרא זמן הפצת תוכן. זה עובד ככה: אתה לוקח אדם שאת הקהל שלו אתה מנתח, וצריך לאסוף באופן שיטתי (לדוגמה, אחת ל-5 דקות) מידע על כל פוסט, מי אהב אותו, הגיב עליו וכו'. כך תוכלו להבין באיזו נקודת זמן כל אדם בקהל שלכם קיים אינטראקציה עם התוכן שלכם. חזור על הפעולה הזו עבור כל נציג מהקהל שלו, וכך, באמצעות המדד של זמן הפצת התוכן הממוצע, ניתן, למשל, לצבוע אותו בגרף רשת גדול של אנשים אלו ולהשתמש במדד זה לבניית אשכולות.

זה עובד די טוב אם אנחנו רוצים, למשל, למצוא 15 אמהות ששומרות על דעת הקהל שלהן באיזו woman.ru. אבל זהו יישום טכני מורכב למדי (אם כי באופן תיאורטי בלבד ניתן לעשות זאת ב-Python). השורה התחתונה היא שהבעיה עם שיווק השפעה במשרדי פרסום גדולים היא שהם צריכים בלוגרים גדולים, מגניבים ויקרים שלא עובדים בשביל החרא. עכשיו, מותג רכב רוצה למכור מוצר כלשהו דרך מוביל דעה כלשהו - הם צריכים להיעזר בבלוגר אוטומטי אחרון, כי הקהל של כזה או שכבר קנה רכב, או יודע בדיוק איזה סוג של מכונית הם רוצים, פשוט יושב ומסתכל במכוניות מגניבות. כאן חשוב לא לפספס את הניתוח של הקהל של האדם עצמו.

בוטים שיווקיים

З: – תגיד לי, עד כמה בוטים ברשתות החברתיות משפיעים על איסוף המידע ואיכותו?

הו: - זה דבר כל כך מעניין עם בוטים. די קל לזהות בוטים זולים - או שיש להם אותו תוכן, או שהם חברים זה עם זה, או שהם באותה רשת. ישנן גם גישות להתמודדות עם בוטים מורכבים. או שאתה שואל את הבעיה איך לחבר אדם לזיוף שלו?

З: – כמה מידע איכותי יהיה הפלט עם כל הזבל הזה?

הו: – כאן זה עובד כך: בגלל העובדה שיש כמות עצומה של נתונים (למשל, עבור מחקר שיווקי כלשהו), אפשר פשוט לזרוק את כל הרפרף הזה. כלומר, עדיף לזרוק קצת יותר אנשים אמיתיים מאשר ללכוד בוטים, כי זה חסר תועלת עבורם להציג כל פרסום. אבל אם אתה אוסף מדדים, למשל, אינטראקציות עם באנרים או מערכות המלצות, חשבונות כאלה עלולים להיסרק.

כעת ברשתות החברתיות, יש כשישה אחוזים מהדמויות הווירטואליות או פשוט דפים נטושים או מופנמים, שאלגוריתמים "מתאימים" להם בתור בוטים. לגבי הקישור של אדם לזיוף שלו, גם כאן הכל קשור לעובדה שהאדם יטעה במוקדם או במאוחר, והעניין הוא שמודל ההתנהגות זהה - גם החשבון האמיתי שלו וגם המזויף שלו. במוקדם או במאוחר הם יצפו באותו תוכן או משהו אחר.

כאן הכל מסתכם לא באחוז הטעות, אלא בכמות הזמן הדרוש לזיהוי מהימן של אדם. למי שחי עם האינסטגרם שלו, הפעם לזיהוי אמין מסתכם בחמש דקות. עבור חלקם - עד שישה עד שמונה חודשים.

למי ואיך למכור נתונים?

З: - שלום. אני מעוניין לדעת איך נמכרים נתונים בין חברות? למשל, יש לי אפליקציה שבה אפשר לברר (למפתח) לאן אדם הולך, לאיזה חנויות הוא הולך וכמה כסף הוא מוציא שם. ואני מעוניין לדעת איך, נניח, אני יכול למכור נתונים על הקהל שלי לחנויות האלה או להכניס את הנתונים שלי למסד נתונים ענק אחד ולקבל עליו תשלום?

הו: – באשר למכירת נתונים ישירות למישהו, אתה וכל השאר הקדימתם את OFD – מפעילי נתונים פיסקאליים, שבנו את עצמם בעורמה בין העברת הצ'קים למשרד המיסים ועכשיו מנסים למכור נתונים לכולם. ואכן, הם למעשה ריססו את כל שוק האנליטיקס הנייד. למעשה, אתה יכול להטמיע את האפליקציה שלך, למשל, פיקסל פייסבוק, מערכת ה-DMP שלו; לאחר מכן השתמש בקהל הזה כדי למכור. לדוגמה, הפיקסל "מאי יעד". אני פשוט לא יודע איזה סוג של קהל יש לך, אתה צריך להבין. אבל בכל מקרה, אתה יכול להשתלב ב-Yandex או ב-My Target, שהן מערכות ה-DMP הגדולות ביותר.

זה סיפור די מעניין. הבעיה היחידה היא שאתה תיתן להם את כל התנועה, והם, כבורסה, ייקחו על עצמם את המונטיזציה של התנועה הזו. אולי הם יגידו לך או לא יגידו לך ש-10 אנשים השתמשו בקהל שלך. לכן, או שאתה בונה רשת פרסום משלך, או שאתה נכנע ל-DMPs גדולים.

מי ינצח - האמן או הטכנאי?

З: – שאלה קצת מרוחקת מהחלק הטכני. נאמר על חששות המשווקים מפני האבטלה ההמונית הקרובה. האם יש איזשהו מאבק תחרותי בין שיווק יצירתי (החבר'ה האלה שעלו על פרסום עוף, פרסום בפולקסווגן, כך נראה) לבין העוסקים בביג דאטה (שאומרים: עכשיו רק נאסוף את כל הנתונים ונעביר פרסום ממוקד ל כל אחד )? כאדם שמעורב ישירות, מה דעתך על מי ינצח - אמן, טכנאי, או שיהיה איזשהו אפקט סינרגטי?

הו: – תקשיב, ובכן, הם עובדים יחד. מהנדסים לא באים עם יצירתיות. מי שיצירתי לא ממציא קהל. יש כאן איזשהו סיפור רב-תחומי. הבעיות האמיתיות כעת הן למי שיושב ולוחץ על כפתורים, למי שעושה את "עבודת הקופים", לוחצים על אותו הדבר כל יום - אלה האנשים שייעלמו.

אבל מי שמנתח את הנתונים יישאר באופן טבעי, אבל מישהו חייב לעבד את הנתונים האלה. מישהו יצטרך להמציא את התמונות האלה, לצייר אותן. מכונה לא יכולה להמציא יצירתיות כזו! זה טירוף מוחלט! או כמו, למשל, הפרסום הויראלי של Carprice, שאגב, עבד מצוין. זכור, היה זה ביוטיוב: "למכור את זה ב-Carprice", מטורף לחלוטין. כמובן, שום רשת עצבית לא תיצור סיפור כזה.
בכלל, אני תומך בכך שלא אנשים יאבדו את מקום עבודתם, אלא יהיה להם קצת יותר זמן פנוי, והם יוכלו לבזבז את הזמן הפנוי הזה על חינוך עצמי.

פרסום פרימיטיבי יגווע

З: - בגדול, הפרסום שמוצג, הבאנרים - בגדול, אפילו טקסטים מוכרים לא כתובים שם: "אתה צריך חלונות - קח!", "אתה צריך משהו אחר - קח!", כלומר, אין שם יצירתיות בכלל.

הו: - פרסום כזה יגווע, כמובן, במוקדם או במאוחר. זה יגווע לא כל כך בגלל התפתחות הטכנולוגיה, אלא בגלל ההתפתחות שלך ושלי.

עדיף לערבב את הרלוונטי עם הלא רלוונטי

З: - אני כאן! יש לי שאלה לגבי הניסוי שאמרת שלא הסתדר לך (עם מערכת הממליצים). האם לדעתך הבעיה היא מה שנחתם שם, למה זה מומלץ או שכל מה שהמשתמש ראה נראה לו רלוונטי? בגלל שקראתי ניסוי לאמהות, ועדיין לא היו כל כך הרבה נתונים, ולא היו כל כך הרבה נתונים מהאינטרנט, היו רק נתונים מחנות מכולת שחיזה הריון (שהן יהיו אמהות). וכשהראו מבחר מוצרים לאמהות לעתיד, אמהות נחרדו שגילו עליהם לפני כל דבר רשמי. וזה לא עבד. וכדי לפתור את הבעיה הזו, הם ערבבו בכוונה מוצרים רלוונטיים עם משהו לגמרי לא רלוונטי.

הו: "הראינו במיוחד לאנשים את הבסיס שעליו התקבלו ההמלצות כדי להבין את המשוב שלהם. למעשה, כאן נולדה התפיסה שלא צריך שיגידו לאנשים שאלו מוצרים סופר רלוונטיים עבורו.

כן, אגב, יש גישה לערבב אותם עם לא רלוונטיים. אבל יש דבר הפוך: לפעמים אנשים נכנסים ומקיימים אינטראקציה עם המוצר הלא רלוונטי הזה - חריגים אקראיים מתרחשים, מודלים נשברים והדברים מסתבכים עוד יותר. אבל זה בעצם קיים. יתרה מכך, חברות רבות בכוונה, אם הן יודעות שמישהו מעבד את הנתונים שלהן (מישהו יכול לגנוב מהם פלט כזה), הן לפעמים מערבבות את זה כדי שיוכלו להוכיח אחר כך שלא לקחת את הנתונים ממערכת ההמלצות שלה, אלא ממערכת ההמלצות שלה. מה שנקרא Yandex.Market.

חוסמי פרסומות ואבטחת דפדפן

З: - שלום. הזכרת את Ghostery ו-Adblock. האם אתה יכול לספר לנו עד כמה עוקבים כאלה יעילים באופן כללי (אולי על סמך סטטיסטיקה)? והאם קיבלת הזמנות מחברות: הם אומרים, תוודא שלא ניתן לסגור את הפרסום שלנו על ידי Adblock.

הו: – אנחנו לא יוצרים קשר ישיר עם פלטפורמות פרסום – בדיוק כדי שהן לא יבקשו להפוך את הפרסום שלהן לגלוי לכולם. אני אישית משתמש ב-Ghostery - אני חושב שזו הרחבה מאוד מגניבה. כעת כל הדפדפנים נלחמים על הפרטיות: מוזילה פרסמה חבורה של כל מיני עדכונים, גוגל כרום כעת מאובטח במיוחד. כולם חוסמים כל מה שהם יכולים. "Safari" אפילו כיבה את "Gyroscope" כברירת מחדל.
והטרנד הזה, כמובן, טוב (לא למי שאוסף נתונים, למרות שגם הוא יצא מזה), כי אנשים חסמו קודם כל עוגיות. כל מי שהיה בעל רשתות פרסום זכר טכנולוגיה נפלאה כמו טביעות אצבע של דפדפן - אלו אלגוריתמים שמקבלים 60 פרמטרים שונים (רזולוציית מסך, גרסה, גופנים מותקנים) ועל בסיסם הם מחשבים "מזהה" ייחודי. בואו נעבור לזה. ודפדפנים התחילו להיאבק בזה. באופן כללי, זה יהיה קרב אינסופי של הטיטאנים.

המפתח האחרון מוזילה מאובטח למדי. זה לא חוסך כמעט עוגיות ומגדיר אורך חיים קצר. במיוחד אם תפעיל את "גלישה בסתר", אף אחד לא ימצא אותך בכלל. השאלה היא שזה יהיה לא נוח להזין סיסמאות בכל השירותים.

היכן פסיכוטיפיות ופיזיונומיה עובדות ולא עובדות?

З: – ארתור, תודה רבה על ההרצאה. אני גם נהנה לעקוב אחר ההרצאות שלך ביוטיוב. הזכרת שאנשי שיווק פונים יותר ויותר לשימוש בפסיכוטיפיות ובפיזיונומיה. השאלה שלי היא: באילו קטגוריות מותג זה עובד? האמונה שלי היא שזה מתאים רק ל-FMCG. לדוגמה, בחירת רכב היא...

הו: - אני יכול להוריד איפה זה בדיוק עובד. זה עובד בכל מיני סיפורים כמו "Amediateka", סדרות טלוויזיה, סרטים וכן הלאה. זה עובד טוב בבנקים ובמוצרים בנקאיים, אם זה לא פלח הפרימיום, אלא כל מיני כרטיסי סטודנט, תשלומים - דברים כאלה. זה באמת עובד טוב מאוד ב-FMCG ובכל מיני מכשירי אייפון, מטענים, כל השטויות האלה. זה עובד היטב במוצרי "אמא ופופ". למרות שאני יודע שבדייג (יש נושא כזה)... היו מקרים עם דייגים כמה פעמים - אף פעם לא ניתן לפלח אותם בצורה מהימנה. אני לא יודע למה. סוג של טעות סטטיסטית.

זה לא עובד טוב עם נהגים, עם תכשיטים או עם פריטים ביתיים מסוימים. למעשה, זה לא עובד טוב עם דברים שאנשים לעולם לא היו כותבים עליהם ברשתות החברתיות - אתה יכול לבדוק את זה כך. באופן קונבנציונלי, ברכישת מכונת כביסה: הנה איך להבין למי יש מכונת כביסה ולמי אין? נראה שלכולם יש את זה. אתה יכול להשתמש בנתוני OFD - לראות מי קנה מה באמצעות קבלות, ולהתאים את האנשים האלה באמצעות קבלות. אבל למעשה, יש דברים שלעולם לא תדבר עליהם, למשל באינסטגרם - קשה לעבוד עם דברים כאלה.

מכונות מזהות טריקים כמלית סטטיסטית.

З: - יש לי שאלה לגבי מיקוד. האם אפשר (או שפתאום הם קיימים) של דמות אקראית מותנית שסותרת את עצמה בכל דבר: קודם הוא מחפש בגוגל את "חדרי הכושר הכי טובים", ואז הוא מחפש בגוגל "10 דרכים לעשות כלום"? וכך זה בכל דבר. האם מיקוד יכול לעקוב אחר משהו שסותר את עצמו?

הו: – השאלה היחידה כאן היא זו: אם אתה משתמש בגוגל כבר שנתיים, סיפרת לה כל מה שאתה יכול על עצמך, ועכשיו תתקין לעצמך תוסף שיכתוב שאילתות אקראיות דומות, אז כמובן, מהסטטיסטיקה תוכל להיות מסוגל להבין - מה שאתה עושה עכשיו הוא חריג סטטיסטי, וכל זה עניין של סינון. אם תרצה, תרשום חשבון חדש, אך נפח הפרסום לא ישתנה. היא פשוט תהיה מוזרה. למרות שהיא עדיין מוזרה.

כמה מודעות 🙂

תודה שנשארת איתנו. האם אתה אוהב את המאמרים שלנו? רוצים לראות עוד תוכן מעניין? תמכו בנו על ידי ביצוע הזמנה או המלצה לחברים, Cloud VPS למפתחים החל מ-$4.99, אנלוגי ייחודי של שרתים ברמת הכניסה, שהומצא על ידינו עבורכם: כל האמת על VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 ליבות) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps החל מ-$19 או איך לשתף שרת? (זמין עם RAID1 ו-RAID10, עד 24 ליבות ועד 40GB DDR4).

Dell R730xd זול פי 2 במרכז הנתונים Equinix Tier IV באמסטרדם? רק כאן 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV החל מ-$199 בהולנד! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - החל מ-$99! לקרוא על כיצד לבנות תשתיות קורפ. מחלקה עם שימוש בשרתי Dell R730xd E5-2650 v4 בשווי 9000 יורו עבור אגורה?

מקור: www.habr.com