アーサー・カチュヤン: マーケティングにおける人工知能

Arthur Khachuyan は、ビッグ データ処理の有名なロシアの専門家であり、Social Data Hub 会社 (現在は Tazeros Global) の創設者です。 国立研究大学高等経済学部パートナー。 国立研究大学高等経済学部と共同でビッグデータに関する法案を連邦評議会に作成、提出し、パリのキュリー研究所、サンクトペテルブルク州立大学、ロシア連邦政府下の連邦大学で講演した。 Red Apple、International OpenDataDay、RIW 2016、AlfaFuturePeople にて。

この講演は2019年にモスクワで開催された野外フェスティバル「ギーク・ピクニック」で収録された。

アーサー・カチュヤン（以下、AH）： – 医療、建設、何か、何かなど、膨大な数の業界の中から、ビッグデータ、機械学習、ディープラーニングのテクノロジーが最も頻繁に使用されているものを選択する場合、これはおそらくマーケティングです。 なぜなら、過去 XNUMX 年ほどの間、ある種の広告コミュニケーションで私たちを取り囲むすべてのものは、まさにデータ分析、そしてまさに人工知能と呼べるものに結びついているからです。 そこで、今日は、とても遠い歴史からこのことについてお話します...

人工知能とその姿を想像してみると、おそらくそのようなものでしょう。 この奇妙な写真は、犬の行動の依存性を見つけるために XNUMX 年前に書いたニューラル ネットワークの XNUMX つです。犬が大きくなったり小さくなったりするのに何回必要か、一般的に犬の食べる量にどのように依存するかなどです。そうでないのか？ これは、人工知能がどのように想像できるかについてのジョークです。

それでも、広告コミュニケーションにおいてすべてがどのように機能するかを考えてみましょう。 広告とマーケティングにおける最新のアルゴリズムが私たちと対話する方法は XNUMX つあります。 最初の話の目的が、あなたと私に関する追加の知識を取得して抽出し、それを良い目的にもあまり良くない目的にも使用することであることは明らかです。 特定の人ごとにアプローチをパーソナライズする。 当然この後は、メインターゲットのアクションを実行するために一定の需要を創出し、一定の販売を行います。

テクノロジーを利用して、効果的なコミュニケーションの問題を解決しようとしている

Pornhub と M について考えてくださいと言われたら、 ビデオ」、何を考えていますか？

視聴者からのコメント（以下C）： - テレビ、視聴者。

おお： – 私のコンセプトは、この XNUMX つは、人々が特定の種類のサービス、または特定の種類の商品を求めて訪れる場所であるということです。 そして、この視聴者は販売者に何も伝えたくないという点で異なります。 彼女は、何らかの明示的または暗黙的な形で、興味のあるものを手に入れたいと考えています。 当然、Mには誰も来ません。 「ビデオ」は販売者とコミュニケーションを取りたくない、理解したくない、質問に答えたくない。

したがって、最初の物語はこれらすべてから続きます。

何らかの方法で人とのコミュニケーションを避けるために、追加の知識を取得するためのテクノロジーが登場したとき。 銀行に電話すると、銀行がこう言ってくれたときは誰でも嬉しいものです。 アレクセイ、あなたは私たちの VIP クライアントです。 今、スーパーマネージャーがあなたに話しかけます。」 この銀行に来ると、本当に話しかけてくれるユニークな支店長がいます。 幸か不幸か、XNUMX の顧客に対して XNUMX 人の個人マネージャーを雇用する方法を見つけ出した企業はまだ XNUMX 社もありません。 そして、これらの人々のほとんどは現在オンラインであるため、課題は、広告リソースにアクセスする前に、この人物がどのような人物で、どのように適切にコミュニケーションを取るかを理解することです。 したがって、実際に、この問題を解決しようとするテクノロジーが登場しています。

データ抽出は新しい石油です

あなたが花屋の店主であると想像してみましょう。 XNUMX人があなたに会いに来ます。 最初の人は非常に長い間立っており、躊躇し、あなたに話しかけようとし、ある種の花束を受け取ります-あなたはそれを包みに行き、そこで何かをするために外に出ます。 彼はこの花束を持って屋台から逃げます - あなたはXNUMXルーブルを失いました。 なぜそうなったのでしょうか? あなたはこの人物について何も知りません。内務省での逮捕歴も知りませんし、彼が窃盗症で精神科の診療所に登録されていることも知りません。 なぜ？ なぜなら、あなたはそれを初めて見たし、行動分析家ではないからです。

他の人が来ます...ヴィタリー。 ヴィタリーも、それを理解するのに非常に長い時間がかかります。「そうですね、これとこれが必要です」と彼は言います。 そしてあなたは彼に「お母さんに花を贈ろうね？」と言いました。 そしてあなたは彼に花束を売ります。

ここでのコンセプトは、その人が実際に何を必要としているかを理解するために十分なデータを見つけることです。 誰もがすぐに何らかの広告ネットワークなどを考えました...

誰もが「データは新しい石油である」という愚かなフレーズを一度や二度は聞いたことがあるのではないでしょうか? 確かに誰もが聞いたことがあるでしょう。 実際、人々はかなり昔にデータの収集方法を学びましたが、このデータからデータを抽出することは、マーケティングにおける人工知能、またはある種の統計アルゴリズムが現在解決しようとしている課題です。 なぜ？ なぜなら、人に話せば、その人は正解か不正解か、あるいは何らかの色付きの答えをくれるからです。 私が学生たちに言うジョークは、アンケートと統計の違いです。これを逸話としてお話します。

これは、15 つの村で成人期の平均長さに関する調査を実施することにしたことを意味します。 これは、最初の村であるヴィラリボでは平均長さが 25 センチメートルであるのに対し、ヴィッラバッジョ村では平均長さが XNUMX センチメートルであることを意味します。その理由を知っていますか? 最初の村で測定が行われ、XNUMX番目の村で調査が行われたためです。

ポルノ業界はレコメンデーション システムの主力である

現代のアプローチでは、たとえ 100% に満たないとしても例外なくすべての人々を分析するのはこのためです。しかし、これらの人々は質問する必要もありませんし、見る必要もありません。 この人が何を必要としているのか、彼に正しく話しかける方法、彼の周囲に需要を正しく作り出す方法を理解するには、現在デジタルフットプリントと呼ばれているものを分析するだけで十分です。 一方で、これは思考力のない機械です (しかし、あなたも私もこれをよく知っています)。 私たちは M の人々とコミュニケーションを取りたくないのです。 ビデオ」、さらには Pornhub のようなリソースにアクセスするときは、必要なものを正確に入手したいと考えます。

なぜ私はいつも Pornhub について話すのですか? なぜなら、アダルト産業は、そのようなテクノロジーの分析、そのようなテクノロジーの実装、データ分析に最初に取り組んでいるからです。 この分野で最も人気のある XNUMX つのライブラリ (たとえば、CSV ファイルの処理用の Python 用 TensorFlow または Pandas) を Github で開くと、これらすべての名前を簡単に Google で検索すると、 Pornhub 社で働いていた、または現在働いている数人で、そこで推奨システムを初めて実装した人たちです。 一般に、このストーリーは非常に先進的であり、この聴衆、この会社がどれだけ前進したかを示しています。

XNUMX つのレベルの識別

個人に関する識別可能な膨大なデータが存在します。 私は通常、これを正式に XNUMX つのレベルに分けて、どんどん深くしていきます。 当然、企業は独自のデータを持っています。

たとえば、レコメンデーション システムの構築について話している場合、最初のレベルは店舗自体にあるデータ (購入履歴、あらゆる種類の取引、ユーザーがインターフェイスをどのように操作したか) です。

次に (比較的最大の) レベルがあります。これはオープンソースと呼ばれるものです。 ソーシャル ネットワークをスクレイピングすることを推奨しているわけではありませんが、実際、オープン ソースで入手可能なものを利用すると、たとえば、ある人物について知ることができる膨大なデータ セットが公開されます。

そして40番目の大きな部分は、この人自身の環境です。 はい、ある人がソーシャルネットワークに参加していない場合、そこにはその人に関するデータは存在しないという意見があります（おそらくこれが真実ではないことはすでにご存知でしょう）が、最も重要なことは、人のプロフィールにあるデータは(または一部のアプリケーションでは) それについて得られる知識は XNUMX% にすぎません。 残りの情報は彼の環境から取得されます。 「あなたの友達が誰なのか教えてください。そうすればあなたが誰なのか教えます」というフレーズは、XNUMX 世紀にはその人物に関する膨大な量のデータが入手できるため、新たな意味を持ちます。

広告コミュニケーションに近い話であれば、広告からではなく、友人、知人、または何らかの形で認証された人から広告コミュニケーションを受け取ることは、多くのマーケティング担当者が使用する非常に優れた機能です。 あるアプリケーションが突然無料のプロモーション コードを提供すると、それについて投稿することで、新しい視聴者を獲得します。 実際、この条件付き「Yandex.Taxi」のプロモーション コードは無作為に選ばれたわけではありません。このために、新しい視聴者を引き付け、何らかの形で彼らと交流する可能性について、膨大な量のデータが分析されました。

テレビシリーズのキャラクターの行動も分析します

XNUMX枚の写真を見せて、それらの違いを教えてください。

これは：

これ：

そしてこれ：

それらの違いは何ですか? ここではすべてがシンプルです。 量子力学の場合と同様、この場合、この創造性は観察者によって形成されました。 つまり、同じブランドが同時に実施した同じ広告キャンペーンの違いは、このクリエイティブを誰が視聴したかだけです。 個人的には、アメディティカに行くと、今でもカール・ドロゴが見られます。 アメディティカが私の好みをどう思っているのかは分かりませんが、なぜかこうなってしまいます。

現在、パーソナライズされたコミュニケーションと呼ばれるものは、聴衆を引き付け、聴衆と適切に対話するという最も一般的な話です。 最初の段階で、自社のブランド データ、オープンソース データ、たとえばその人の環境からのデータを使用して人物を特定した場合、その人物を分析した後、その人物が誰なのか、彼と正しく話す方法、そして最も重要なことを理解できるようになります。 、彼が話す言語は何ですか？

ここではテクノロジーが大幅に進歩し、人々が視聴するテレビシリーズの登場人物が分析されるようになりました。 つまり、あなたはテレビシリーズが好きです。彼らは、どのような人があなたと交流するのに適しているかを理解するために、そこで誰と交流したかを見ています。 完全にナンセンスのように聞こえますが、面白半分でリソースの XNUMX つで試してみてください。(正しく操作するために) 人によってクリエイティブが異なります。

最新のメディアやビデオ リソースは、ニュースだけを表示するものは XNUMX つもありません。 メディアにアクセスしてください - あなたを識別し、これまでの活動をすべて理解し、数学的モデルに訴えかけ、何かを見せるための膨大な数のアルゴリズムがロードされています。 この場合、こんな奇妙な話がある。

ニーズはどのように決定されるのでしょうか? サイコメトリー。 人相

人の実際のニーズを判断し、適切にコミュニケーションする方法には、多くの（実際の）アプローチがあります。 多くのアプローチがあり、すべてが異なる方法で解決され、どれが良くてどれが悪いかを言うことは不可能です。 主要人物はすべてを知っているようです。

サイコメトリー。 ケンブリッジ・アナリティクス社との話の後、私の意見では、ある種の衝撃的な展開、ある種の展開を迎えた。というのは、今では政治会社が二社おきに来て、こう言うからだ。 私も勝ちたい、などなど。」 実際、もちろん、これは私たちの現実、たとえば政治選挙にとってはナンセンスです。 ただし、精神型を判断するには、次の XNUMX つのモデルが使用されます。

• XNUMX つ目は、あなたが消費するコンテンツ (あなたが書いた言葉、好きな情報、ビデオなど) に基づいています。
• XNUMX つ目は、Web インターフェイスの操作方法、入力方法、どのボタンを押すかに関係しています。実際、キーボードの手書き文字に基づいて、現在サイコタイプと呼ばれているものを非常に確実に判断できる企業全体が存在します。
• 私はあまり心理学者ではないので、それがどのように機能するのかよくわかりませんが、広告コミュニケーションの観点から見ると、視聴者をこれらのセグメントに分けることは非常にうまく機能します。なぜなら、誰かに青い画面で赤い画面を見せる必要があるからです。女性、誰かに暗い画面、つまりある種の抽象化を施した青い背景を見せる必要がありますが、それは非常にクールに機能します。 いくつかの低いレベルでは、人はそれについて考えさえしないほどです。 現在の広告市場における主な問題は何ですか? 誰もが諜報員であり、誰もが隠れており、いかなる方法でも特定されないように、誰もが何百万ものブラウザ権限をインストールしています。おそらく、「Adblock」、「Gostrey」、および追跡をブロックするあらゆる種類のアプリケーションを使用しているでしょう。 このため、人について何かを理解することは非常に困難です。 そしてテクノロジーは進歩しました。あなたは、この人があなたのサイトに 125 回も戻ってきたということだけでなく、彼がとても奇妙な人であることを知る必要があります。

人相学は非常に物議を醸す科学です。 それは科学ともみなされていません。 これは、かつて総務省の嘘発見器をプログラムしていた人々のグループで、現在はいわゆる創造性の擬人化に従事しています。 ここでのアプローチは非常にシンプルです。公開されている写真のいくつかはソーシャル ネットワークから取得され、そこから 300 次元ジオメトリが構築されます。 そして、あなたが弁護士であれば、これは個人であり個人データであると言うでしょう。 しかし、これらは宇宙にある XNUMX 万点であり、これは人ではなく、個人データでもありません。 ロスコムナゾールが彼らのところに来ると、誰もが通常こう言います。

しかし真剣に言うと、姓名が署名されていない限り、顔は個人データではありません。 重要なのは、人がどのように決定を下し、どのように彼と正しく対話するかに影響を与えるさまざまな顔の特徴を彼らがマークしているということです。 一部の領域、一部の広告セグメントでは、これはうまく機能しません。 どのセグメントでうまく機能するか。 結局、あるリソースにアクセスすると、全員に表示されるバナーが 16 つだけではないことがわかりました。しかし、たとえば...今では、さまざまな視聴者に合わせて 20 または XNUMX のオプションを作成するのが普通です - そしてそれは機能しますとてもかっこいい。 はい、消費者の観点からすると、人々はますます操作され始めているため、これはさらに悲しいことです。 しかし、それにもかかわらず、ビジネスの観点から見ると、それは非常にうまく機能します。

機械学習のブラックボックス

このため、このようなテクノロジには次の問題が生じます。結局のところ、現在のほとんどの開発者にとって、ディープ ラーニングと呼ばれるものは「ブラック ボックス」です。 この物語に没頭して開発者と話したことがあれば、彼らはいつもこう言います。「ああ、聞いてください、私たちはそこで非常に理解できないものをコード化しましたが、それがどのように機能するのかわかりません。」 おそらく誰かがこれを経験したことがあるでしょう。

これは実際には真実とは程遠いです。 現在機械学習と呼ばれるものは、決して「ブラックボックス」ではありません。 入力データと出力データを説明するには膨大な数のアプローチがあり、最終的に会社は、マシンがどのような兆候に基づいてこのポルノ ビデオや別のビデオを表示することを決定したかを完全に理解することができます。 問題は、どの企業もこれを決して開示していないということです。その理由は次のとおりです。まず、これは企業秘密です。 次に、あなたが知らなかった膨大な量のデータが存在することになります。

たとえば、この前の倫理に関するディスカッションでは、ある種の広告ストーリーで人々をタグ付けするために、ソーシャル ネットワークが個人のメッセージをどのように分析するかについて議論しました。 誰かに何かを書くと、これに基づいて、実際にはある種の広告コミュニケーションのための特定のタグを受け取ります。 そして、それを証明することは決してありませんし、おそらく証明することに意味はありません。 ただし、同様のパターンが明らかになった場合、それらは存在することになります。 このようなレコメンダー システムを構築する市場は、なぜこのようなことが起こったのか知らないふりをしていることが判明しました。

人は人が自分について知っていることを知りたくないのです

そして 2015 番目の話は、クライアントがなぜこの特定の広告、この特定の商品を受け取ったのかを決して知りたくないということです。 この話をします。 まさに研究目的で、同様のアルゴリズムに基づく推奨システムの商用実装を私が初めて経験したのは、XNUMX 年に非常に大規模なセックス ショップのネットワークでのことでした (はい、これも特に不快な話ではありません)。

顧客には次のことが提供されます。来店し、ソーシャル ネットワークにログインすると、約 5 秒後に、完全にパーソナライズされたストアが表示されます。つまり、すべての製品が変更され、特定のカテゴリに分類されるなどです。 。 この店のコンバージョン率がどれくらい上がったか知っていますか？ 決してそうではありません！ 人々が入ってきましたが、すぐにそこから逃げました。 彼らはそこに来て、まさに自分たちが考えていたことが提供されていることに気づきました...

このテストの問題は、各製品の下に、なぜその特定の製品をオファーされたのかが書かれていることだった（「あなたは、「強力な女性がドアマットである男性を探している」という隠れたグループのメンバーだからです）。 したがって、最新のレコメンデーション システムでは、「予測」が行われた根拠となるデータは決して表示されません。

非常に人気のある話はメディアです。なぜなら、メディアはすべて同じような推薦システムを使用しているからです。 以前は、アルゴリズムは非常に単純でした。「政治」カテゴリに注目すると、「政治」カテゴリからのニュースが表示されます。 現在ではすべてが非常に複雑になっているため、マウスを止めた場所、どの単語に集中したか、何をコピーしたか、このページとどのようにやり取りしたかなどが分析されます。 それから彼は、メッセージ自体の語彙を分析します。そう、あなたはプーチン大統領に関するニュースを読んでいるだけではなく、ある意味で、ある種の感情的な色合いを持ったニュースを読んでいるのです。 そして、人は何かニュースを受け取っても、どうやってここに来たのかなど考えもしません。 それにもかかわらず、彼はこのコンテンツを操作します。

当然のことながら、これらすべては、すでに気が狂いつつある哀れで不幸な小男を、周囲にある膨大な情報から遠ざけることを目的としています。 ここで、このようなシステムを使用して、周囲のクリエイティブをパーソナライズし、情報を収集できれば素晴らしいと言わなければなりませんが、残念ながら、そのようなサービスはまだありません。

人工知能が顧客を捉え、需要を生み出す

ここで、推奨システムの作成から需要の創出へと移行する、非常に興味深い哲学的疑問が XNUMX つ生じます。 それについて考える人はほとんどいませんが、いわゆる Instagram に尋ねようとすると、「なぜデータを収集しているのですか？」 「完全にランダムな広告を表示してみませんか?」 - Instagram は次のように伝えます。「友人、これはすべて、あなたが興味を持っているものを正確に表示するために行われています。」 同様に、私たちはあなたが探しているものを正確に示すことができるように、あなたのことを正確に知りたいと思っています。

しかし、テクノロジーはずっと前にこの恐ろしい閾値を超えており、同様のテクノロジーはもはやユーザーが何を必要とするかを予測できません。 それらは（注意！）需要を生み出します。 これはおそらく、このようなコミュニケーションにおいて人工知能を中心に展開する最も恐ろしいことです。 恐ろしいのは、この 3 ～ 5 年間、Google の検索結果から Yandex の検索結果、一部のシステムに至るまで、ほぼあらゆる場所で使用されていることです。 そして、良いです。

ポイントは何ですか？ こうした広告コミュニケーションが、「チャイルドシートを買いたい」と書けばXNUMX億件も掲載されるという戦略から離れて久しい。 彼らは次のような話題に移った。女性がお腹がほとんど見えない写真を投稿するとすぐに、彼女の夫に次のようなメッセージが続き始めた。 チャイルドシートを買ってください。」

ここで、テクノロジーのこれほどの巨大な進歩にもかかわらず、なぜソーシャルネットワーク上でまだこのようなくだらない広告が見られるのか、と疑問に思う人もいるかもしれません。 問題は、この市場では依然としてすべてがお金で決まるということです。そのため、ある瞬間、コカ・コーラのような広告主がやって来て、「20万ドルあげます。私のクソみたいなバナーをインターネット全体に見せてください」と言うかもしれません。 そして彼らは本当にそれをやってくれるでしょう。

しかし、ある種のクリーンなアカウントを作成し、そのようなアルゴリズムがどれだけ正確にあなたを推測するかをテストすると、アルゴリズムは最初にあなたを推測しようとし、次に事前にあなたに対して何かをし始めます。 そして、人間の脳は、自分にとって信頼できる情報を受け取っても、なぜその情報を受け取ったのかという瞬間さえ処理しないように機能します。 あなたが夢の中にいると判断するための最初のルールは、どのようにしてここに来たのかを理解することです。 人は、ある部屋に入った瞬間のことを決して覚えていません。 ここでも同じです。

Google があなたの世界観を形作り始めるかもしれない

このような研究は、i-tracking に携わるいくつかの外国企業によって実施されました。 彼らは、被験者の目がどこを見ているかを記録する装置を特別なコンピューターに取り付けました。 私は XNUMX 人から XNUMX 人のボランティアを集めて、フィードをスクロールしたり、ソーシャル ネットワークや広告とやり取りしたりするだけで、バナーやクリエイティブのどの部分に人々が目を止めたかについての情報を記録しました。

そして、そのような超パーソナライズされたクリエイティブを受け取ると、人々はそれについて考えさえせず、すぐに先に進み、それと対話し始めることがわかりました。 ビジネスの観点からはこれは良いことですが、ユーザーとしての私たちの観点からすると、これはあまりクールではありません。なぜなら、彼らは何を恐れているのでしょうか? – ある素晴らしい瞬間に、条件付きの「Google」が独自の世界観を形成し始めるかもしれない（もちろん、始まらないかもしれない）。 たとえば明日、彼は地球が平らであるというニュースを人々に見せ始めることができるだろう。

冗談ですが、彼らは何度も逮捕されているため、選挙中に特定の情報を特定の人々に与え始めます。 私たちは皆、検索エンジンがすべてを正直に取得するという事実に慣れています。 しかし、私がいつも言っているように、本当に世界がどのように機能しているかを知りたいのであれば、フィルタや著作権に注意を払わず、検索結果で友人の一部をランク付けせずに、独自の検索エンジンを作成してください。 インターネット上の実際のデータの表示は、通常、Google、Yandex、Bing などで表示されるものとは異なります。 一部の資料は、友人、同僚、敵、または他の誰か (または一緒に寝た元恋人) を理由に隠されていますが、それは問題ではありません。

トランプ氏はどうやって勝ったのか

アメリカで前回の選挙があったとき、非常に簡単な調査が行われました。 彼らは、異なる場所、異なる IP アドレス、異なる都市、異なる人が同じことを Google 検索して、同じリクエストを受け取りました。 従来は「誰が選挙に勝つのか？」というスタイルの要望だった。 そして驚くべきことに、その結​​果は、最も多くの人が間違った候補者に投票しようとした州で、Google が推進した候補者に関する良いニュースを受け取るという方法で構築されました。 どれ？ まあ、どっちが大統領になったかは明らかだ。 これは全く証明不可能な話であり、これらの研究はすべて水面下です。 Google は、「皆さん、これはすべて、最も関連性の高いコンテンツを表示するために行われています。」と言うことができます。

これからは、最大限の関連性があると呼ばれるものは絶対に当てはまらないことを知っておく必要があります。 会社は、良くも悪くも何らかの理由であなたに販売する必要があるものを関連性のあるものと呼んでいます。

今お金がない人はすでに将来の買い物に備えています

ここでもう一つ興味深い点があるので、それについてお話します。 現在、ソーシャル ネットワークやアプリのアクティブな視聴者の膨大な数は若者です。 これをこれを破産した若者と呼びましょう。愚かなゲームをする8〜9歳の子供たち、これらはソーシャルネットワークに登録したばかりの12〜13〜14歳です。 なぜ巨大企業は、決して収益化されない無料のユーザー向けのアプリケーションを作成するために莫大な予算とリソースを費やすのでしょうか? このオーディエンスがソルベントになった瞬間には、その動作を非常に正確に予測するのに十分な量のデータが存在します。

さて、ターゲットロジストに尋ねてください。最も難しい聴衆は誰ですか? 彼らはこう言うだろう、「非常に収益性が高い」。 なぜなら、たとえば150億10万ルーブルのアパートをソーシャルネットワークを通じて販売することはほぼ不可能だからだ。 XNUMX万人に向けて何らかの広告を出し、そのうちのXNUMX人がこのアパートを購入し、クライアントは成功するという個別のケースもあります...しかし、統計的な観点から見ると、XNUMX万人にXNUMX人は完全にクソです。 では、なぜ高所得層の視聴者を特定することが難しいのでしょうか? なぜなら、現在非常に収益性の高い聴衆のメンバーとなっている人々は、インターネットがまだ非常に小さかった時代、アルテミー・レベデフをまだ誰も知らなかった時代に生まれ、彼らについての情報もないからです。 彼らの行動パターンを予測することは不可能であり、彼らのオピニオンリーダーが誰なのか、そして彼らがどのような情報源からコンテンツを受け取っているのかを理解することも不可能です。

つまり、25 年後に皆さんが億万長者になり、何かを販売しようとしている企業は膨大な量のデータを持っていることになります。 そのため、ヨーロッパでは未成年者からのデータ収集を禁止する素晴らしい GDPR が制定されています。

当然のことながら、これは実際にはまったく機能しません。なぜなら、すべての子供たちは依然として母親と父親のアカウントでプレイしているからです。これが情報の収集方法です。 次回子供にタブレットを与えるときは、このことを考えてください。

機械との戦争で誰もが死ぬような、恐ろしいディストピア的な未来ではまったくありません。これは完全に現実の話です。 ゲームのプレイ方法に基づいて人々の心理プロファイリングを行うためのアルゴリズムを作成している企業が数多くあります。 とても興味深い業界です。 これらすべてに基づいて、人々は何らかの形でコミュニケーションを図るためにセグメント化されます。

これらの人々の行動の予測は、10 ～ 15 年後に、まさに彼らが溶媒の対象者になる瞬間に得られるでしょう。 最も重要なことは、これらの人々が自分の個人データを処理したり、第三者に転送したりすることを事前に許可していることです。これはすべて幸せなことです。

誰が職を失うのでしょうか？

そして私の最後の話は、誰もが 50 年後はどうなるのかといつも尋ねるということです。私たちは皆死ぬでしょう、マーケターは失業するでしょう...ここには失業を心配しているマーケターがいますよね？ 一般に、優秀な人材が職を失うことはないため、心配する必要はありません。

どのようなアルゴリズムが作成されたとしても、マシンがここで私たちが持っているものにどれほど近づいたとしても（頭を指さす）、それが十分に早く開発されれば、そのような人々は決して放置されることはありません、なぜなら誰かがこれらの創造的なものを作成しなければならないからですする。 確かに、人間に似た絵を描いたり、音楽を制作したりするさまざまな「ガン」が存在しますが、この地域の人々が職を失う可能性はまだ低いでしょう。

ストーリーについてはすべて揃っていますので、さらに必要な場合は質問してください。 ありがとう。

モデレーター： – 皆さん、これから「質疑応答」ブロックに移ります。 あなたは手を挙げます - 私はあなたのところに行きます。

会場からの質問(XNUMX)： – 「ブラックボックス」についての質問です。 なぜ、こういうユーザーに対して、なぜこういう結果が得られたのかを具体的に理解することができたという。 これらはある種のアルゴリズムなのでしょうか、それともモデルごとにアドホックに毎回分析する必要があるのでしょうか（著者注：「特にこれについては」 - ラテン語の表現単位）。 それとも、大まかに言えば、ビジネス上意味のある、ある種のニューラル ネットワーク用の既製のものはあるのでしょうか?

おお： – ここで次のことを理解する必要があります。機械学習には膨大な数のタスクがあります。 たとえば、回帰というタスクがあります。 回帰の場合、ニューラル ネットワークはまったく必要ありません。 すべては簡単です。いくつかの指標があるので、次のことを計算する必要があります。 ディープラーニングなどに頼る必要があるタスクがあります。 実際、深層学習では、どのニューロンにどのような重みが割り当てられたかを確実に理解することは困難ですが、法的に必要なのは、入力にどのようなデータがあり、それが出力でどのように実行されるかを理解することだけです。 これは法的にそのような決定を特許化するのに十分であり、その話がどのような根拠に基づいて行われたのかを理解するのに十分です。

XNUMX か月前にインスタグラムで赤髪の写真を撮ったからといって、サイトにアクセスして何らかのバナーが表示されたわけではありません。 開発者がこのデータの収集とこのモデルに髪の色のマーキングを含めない場合、それはどこからともなく生まれることはありません。

機械学習システムの結果を販売するにはどうすればよいですか?

З: – 問題は、機械学習を理解していない人にどのように説明し、どのように売り込むかということです。 私が言いたいのは、私のモデルは明らかに髪の色から…そうですね、髪の色が変化することです…これは可能ですか、不可能ですか?

おお： - 多分はい。 しかし、販売の観点から見ると、機能する唯一のスキームは、広告キャンペーンがあり、オーディエンスを機械が生成したオーディエンスに置き換えるだけで、その結果が表示されるだけです。 残念ながら、これが、そのようなストーリーがうまくいくことを顧客に確実に納得させる唯一の方法です。市場には、一度は実装されてもうまくいかなかったソリューションがたくさんあるからです。

仮想パーソナリティの作成について

З: - こんにちは。 講演ありがとうございました。 問題は、何らかの理由で機械学習の先導に従いたくない人が、インターフェイスや一部のユーザーとの相互作用を通じて、自分自身の人格とは根本的に異なる仮想人格を自分で作成するチャンスがあるのか​​ということです。他の理由？

おお： – 特にランダム化動作を扱うさまざまなプラグインが多数あります。 私の意見では、Ghostery という素晴らしいものがあります。これは、この情報を記録できないさまざまなトラッカーからあなたをほぼ完全に隠します。 しかし実際には、今必要なのはソーシャル ネットワーク上の非公開プロフィールだけであり、誰も、邪悪なスクレーパーがそこで何かを収集できないようになります。 おそらく、何らかの拡張機能をインストールするか、自分で何かを作成した方がよいでしょう。

ここでの概念は、例えば法律上、個人データとは個人を識別できるデータを指し、法律では例として住所、年齢などが挙げられています。 現在では、同じキーボードの手書き文字、同じ押し方、ブラウザのデジタル署名など、個人を特定できるデータが無数にあります。遅かれ早かれ、人は間違いを犯します。 彼は「Thor」を使用して「カフェ」のどこかにいる可能性がありますが、最終的には、ある素晴らしい瞬間に、VPN がオンになるのを忘れるか、その他の理由で、その瞬間に彼が特定される可能性があります。 したがって、最も簡単な方法は、プライベート アカウントを作成し、拡張機能をインストールすることです。

市場は、ボタンを XNUMX つ押すだけで結果が得られる段階に向かっています。

З: - お話ありがとうございます。 いつものように、いつもとても興味深いです（フォローしています）。 問題は、ユーザーにとってプラスとなるシステム、つまりレコメンデーションシステムの構築に関してどのような進歩があるのか​​ということです。 あなたはかつて、性的パートナーや人生の友人（または人が好きになる可能性のある音楽）を見つけるためのレコメンデーションシステムに取り組んでいたとおっしゃっていました...これはどれだけ有望ですか、そして今後どのように発展すると思いますか？人々に必要とされる仕組みを作るという視点は？

おお： – 一般に、市場は人々がボタンを 65 つ押すだけで必要なものをすぐに手に入れる必要があるという点に移行しつつあります。 マッチングアプリを作成した私の経験としては（ちなみに、年末にリニューアルする予定です）、XNUMX％が既婚男性だったという事実に加えて、最も難しい推奨の問題は、人が複数のモデルを提供されることでした。アプリケーションの開始時に - 「友情」、「セックス」、「セックスフレンドシップ」、および「ビジネス」。 人々は自分に必要なものを選んだわけではありません。 男たちがやって来て「愛」を選んだのに、実際には全員に裸を投げつけた、などなど。

問題は、これらのモデルのいずれにも当てはまらない人を特定し、どういうわけかスムーズにその人を連れて行き、別の方向に移動させることでした。 データ量が少ないため、これが予測アルゴリズムのエラーなのか、それともその人物がそのカテゴリーに属さないのかを判断するのは非常に困難です。 それは音楽でも同じです。現在、音楽をうまく「ファキャスト」できる真に価値のあるアルゴリズムはほとんどありません。 おそらく「Yandex.Music」でしょう。 Yandex.Music アルゴリズムが悪いと考える人もいます。 たとえば、私は彼女が好きです。 たとえば、私は個人的に YouTube の音楽アルゴリズムなどが好きではありません。

もちろん、微妙な点もいくつかあります。すべてがライセンスに関連付けられているためです...しかし、実際には、そのようなシステムに対する需要は非常に高いです。 かつては、推奨システムの実装に関与していたRetail Rocket社が知られていましたが、現在ではどういうわけかあまりうまくいきません。どうやら、アルゴリズムを長い間開発していなかったためのようです。 すべてはこれに向かって進みます。私たちは、何も押さずに、必要なものを手に入れるまでに進みます（そして、選択する能力が完全に失われたため、完全に愚かになります）。

影響力のあるマーケティング

З: - こんにちは。 私の名前はコンスタンチンです。 インフルエンスマーケティングについて質問したいと思います。 企業が統計データなどをもとに自社に適したブロガーを選定できるシステムをご存知ですか？ そして、これはどのような根拠に基づいて行われるのでしょうか？

おお： – はい、遠くから始めてすぐに言いますが、これらすべてのテクノロジーの問題は、マーケティングにおけるこのすべての人工知能が今や綱渡りのようなものであるということです。左側には多額の資金を持っている大企業があり、左側には多額の資金を持っている大企業があります。いずれにせよ、彼らの広告キャンペーンは単に視聴回数を目的としているため、すべてがうまく機能します。 一方で、大量のデータを保有しているため、これがうまくいかない中小企業もたくさんあります。 これまでのところ、これらの話の適用可能性は中間のどこかにあります。

すでに十分な予算があり、それらの予算を正しく処理することが課題である場合 (そして、原理的には、すでにかなりの量のデータが存在します)…私は、Getblogger のような、アルゴリズムを備えていると思われるサービスをいくつか知っています。 正直に言うと、私はこれらのアルゴリズムを勉強したことがありません。 一部の母親に贈り物をする必要があるときに、オピニオンリーダーを見つけるためにどのようなアプローチを使用するかをお話します。

コンテンツ配信時間と呼ばれる指標を使用します。 これは次のように機能します。分析対象の視聴者を特定し、各投稿に関する情報、誰が「いいね！」をしたのか、誰がコメントしたかなどを体系的に (たとえば 5 分に XNUMX 回) 収集する必要があります。 こうすることで、視聴者の各人がどの時点でコンテンツを操作したかを把握できます。 この操作を視聴者の代表ごとに繰り返し、コンテンツ配布の平均時間のメトリックを使用して、たとえば、これらの人々の大規模なネットワーク グラフで色付けし、このメトリックを使用してクラスターを構築できます。

これは、たとえば、ある Woman.ru について世論を維持している 15 人の母親を見つけたい場合に非常にうまく機能します。 ただし、これはかなり複雑な技術的な実装です (ただし、純粋に理論的には Python で実行できます)。 肝心なのは、大手広告代理店におけるインフルエンスマーケティングの問題は、くだらない仕事をしていない、大きくてクールで金のかかるブロガーを必要としているということだ。 さて、ある自動車ブランドは、オピニオンリーダーを通じて何らかの製品を販売したいと考えています。彼らは最後の手段として自動車ブロガーを利用する必要があります。なぜなら、視聴者はすでに車を購入しているか、欲しい車の種類を正確に知っていて、ただ座って座っているだけだからです。かっこいい車を見ます。 ここで重要なのは、本人の聴衆の分析を見逃さないことです。

マーケティングボット

З: – 教えてください。ソーシャル ネットワーク上のボットは情報の収集とその品質にどの程度影響しますか?

おお： – ボットってとても面白いですね。 安価なボットは、同じコンテンツを持っているか、互いに友達であるか、同じネットワーク内にあるかのいずれかであるため、識別するのは非常に簡単です。 複雑なボットに対処するアプローチもあります。 それとも、ある人物とその偽物をどのように結び付けるかという問題を尋ねているのでしょうか？

З: – これだけのゴミがあれば、どれだけ質の高い情報がアウトプットされるのでしょうか？

おお： – ここでは、このように機能します。膨大な量のデータがあるという事実により (たとえば、ある種のマーケティング調査のため)、このような決まり文句はすべて簡単に破棄できます。 つまり、ボットに広告を表示しても無駄なので、ボットを捕捉するよりも、もう少し現実の人々を排除する方が良いということです。 ただし、バナーやレコメンデーション システムとのインタラクションなどの指標を収集すると、そのようなアカウントは廃棄される可能性があります。

現在、ソーシャル ネットワーク上には、アルゴリズムによってボットとして「マッチング」される仮想キャラクター、あるいは単に放棄されたページや内向的なキャラクターが約 XNUMX パーセント存在します。 ある人をその偽のアカウントに結びつけることに関して言えば、ここでも、すべてはその人が遅かれ早かれ間違いを犯すという事実に結びついており、問題は、彼の本物のアカウントと彼の偽のアカウントの両方で行動モデルが同じであるということです。 遅かれ早かれ、同じコンテンツか別のコンテンツを見ることになります。

ここでは、すべてはエラーの割合ではなく、個人を確実に識別するために必要な時間に帰着します。 Instagram とともに生きている人にとって、信頼できる本人確認にかかる時間は XNUMX 分に短縮されます。 人によっては XNUMX ～ XNUMX か月かかる場合もあります。

データを誰に、どのように販売するか?

З: - こんにちは。 企業間でデータがどのように販売されるのか知りたいのですが? たとえば、ある人がどこに行くか、どの店に行くか、そこでいくらお金を使ったかを（開発者に）知ることができるアプリケーションがあります。 そして、たとえば、私の視聴者に関するデータをこれらのストアに販売したり、私のデータを XNUMX つの巨大なデータベースに入れて、その対価を受け取る方法を知りたいと思っています。

おお： – 誰かにデータを直接販売するという点では、あなたや他の人は OFD よりも先を行っていました。OFD は小切手の送金と税務署の間に巧妙に身を築き、現在では誰にでもデータを販売しようとしている財政データ管理者です。 実際、彼らは実際にモバイル分析市場全体を崩壊させました。 実際、Facebook ピクセルやその DMP システムなどのアプリケーションを埋め込むことができます。 次に、このオーディエンスを販売に利用します。 たとえば、「May Target」ピクセルです。 どのような聴衆がいるのかわかりません。理解する必要があります。 ただし、いずれの場合でも、最大の DMP システムである Yandex または My Target に統合できます。

これはなかなか興味深い話です。 唯一の問題は、すべてのトラフィックを彼らに与えることになり、彼らは取引所として、このトラフィックの収益化を自ら引き受けることになります。 10 人があなたの視聴者を利用したことを伝える場合もあれば、伝えない場合もあります。 したがって、独自の広告ネットワークを構築するか、大手 DMP に身を委ねることになります。

アーティストと技術者、どちらが勝つでしょうか?

З: – 技術的な部分から少し離れた質問。 それは、来たるべき大量失業に対する市場関係者の懸念について語られた。 クリエイティブマーケティング担当者（チキン広告やフォルクスワーゲンの広告を考え出した人たちだと思われる）とビッグデータ関係者たち（「これからはすべてのデータを収集してターゲットを絞った広告を配信するだけだ」と言う人たち）との間に、ある種の競争闘争があるのだろうか。みんな）？ アーティストか技術者か、それとも何らかの相乗効果があるのか​​、どちらが勝つのか、直接関わっている立場としてはどう思いますか？

おお： – 聞いてください、彼らは一緒に働いています。 エンジニアは創造性を思いつきません。 創造的な人は聴衆を発明しません。 ここにはある種の学際的な物語があります。 今、本当の問題は、座ってボタンを押す人たち、毎日同じボタンを押す「猿の仕事」をしている人たちです。彼らこそが消えていくことになるのです。

ただし、データを分析する人は当然残りますが、誰かがこのデータを処理する必要があります。 誰かがこれらの絵を考え出し、描かなければなりません。 機械ではこのような創造性を思いつくことはできません。 これは完全な狂気です！ あるいは、たとえば、Carprice のバイラル広告のようなものですが、これは非常にうまくいきました。 覚えておいてください、YouTube に「カープライスで売ってください」というのがありました。まったくクレイジーです。 もちろん、そのようなストーリーを生成するニューラル ネットワークはありません。
一般的に、私は人々が仕事を失うのではなく、もう少し自由な時間が増え、その自由時間を自己教育に費やすことができるようになるという事実を支持します。

原始的な広告は消滅する

З: - 概して、表示される広告やバナーには、「窓が必要です。それを受け入れてください!」「何か別のものが必要です。それを受け入れてください!」などの販売テキストさえも、そこには書かれていません。そこには創造性がまったくありません。

おお： – もちろん、そのような広告は遅かれ早かれ消滅するでしょう。 それはテクノロジーの発展のせいではなく、あなたと私の発展のせいで消滅するでしょう。

関連するものと無関係なものを混ぜた方が良い

З: - 私はここにいます！ あなたが（推奨システムを使って）うまくいかなかったとおっしゃった実験について質問があります。 あなたの意見では、問題はそこに署名されたものですか、なぜそれが推奨されるのか、それともユーザーが見たものすべてが彼に関連しているように見えたことですか? 母親向けの実験を読んだことがありますが、まだそれほど多くのデータはなく、インターネットからもそれほど多くのデータはなく、妊娠（母親になるだろうということ）を予測する食料品小売店からのデータしかありませんでした。 そして、妊婦向けの製品のセレクションを見せたとき、母親たちは公式のものよりも前にそのことを知って愕然としました。 そしてそれはうまくいきませんでした。 そして、この問題を解決するために、関連する製品とまったく無関係なものを意図的に混ぜ合わせたのです。

おお： 「私たちは、フィードバックを理解するために、推奨事項が作成された根拠を特に人々に示しました。 実はここで、これが彼にとって非常に関連性の高い製品であることを人々に伝える必要はないというコンセプトが生まれました。

はい、ちなみに、それらを無関係なものと混合するというアプローチもあります。 しかし、その逆もあります。時々、人々がやって来て、この無関係な製品と対話することがあります。ランダムな外れ値が発生し、モデルが壊れ、事態はさらに複雑になります。 しかし、これは実際に存在します。 さらに、多くの企業は、誰かが自社のデータを処理している（誰かがそのような出力を盗む可能性がある）ことを知っている場合、データをレコメンデーション システムから取得したのではなく、レコメンデーション システムから取得したものではなく、データを後で証明できるように、意図的にデータを混同することがあります。いわゆるYandex.Market。

広告ブロッカーとブラウザのセキュリティ

З: - こんにちは。 Ghostery と Adblock について言及しました。 このようなトラッカーが（おそらく統計に基づいて）一般的にどの程度効果的であるかを教えていただけますか? 企業からの注文はありましたか。企業は、当社の広告が Adblock によって閉じられないようにしてくださいと言われています。

おお： – 私たちは、広告プラットフォームに直接連絡することはありません。正確には、広告プラットフォームが誰でも自分の広告を閲覧できるように要求しないようにするためです。 私は個人的に Ghostery を使用しています。これは非常にクールな拡張機能だと思います。 現在、すべてのブラウザがプライバシーを求めて戦っています。Mozilla はあらゆる種類のアップデートを大量にリリースし、Google Chrome は非常に安全になりました。 彼らは皆、できることすべてをブロックします。 「Safari」では「ジャイロスコープ」もデフォルトでオフになっています。
そしてもちろん、この傾向は良いことです (データを収集する人にとってはそうではありませんが、彼らもそこから抜け出すことができました)。なぜなら人々は最初に Cookie をブロックしたからです。 広告ネットワークを所有している人なら誰でも、ブラウザーの指紋のような素晴らしいテクノロジーを覚えているでしょう。これらは 60 の異なるパラメーター (画面解像度、バージョン、インストールされているフォント) を受け取り、それらに基づいて一意の「ID」を計算するアルゴリズムです。 これに移りましょう。 そしてブラウザはこれに苦戦し始めました。 一般的に、これは巨人の終わりのない戦いになります。

最新の開発者である Mozilla は非常に安全です。 事実上 Cookie が保存されず、有効期間が短く設定されます。 特に「シークレット」をオンにすると、誰もあなたを見つけることができなくなります。 問題は、すべてのサービスでパスワードを入力するのは不便ではないかということです。

サイコタイピングと人相学はどこで機能し、どこで機能しませんか?

З: – アーサーさん、ご講演ありがとうございました。 YouTube であなたの講義を見るのも楽しいです。 マーケティング担当者がサイコタイピングや人相学を利用するケースが増えているとおっしゃいましたね。 私の質問は、これはどのブランド カテゴリで機能するのかということです。 これは日用消費財にのみ適していると私は考えています。 例えば車選びは…

おお： – 正確に機能する場所からダウンロードできます。 これは、「アメダテカ」、テレビシリーズ、映画など、あらゆる種類の物語で機能します。 これは、プレミアムセグメントではなく、あらゆる種類の学生カードや分割払いプランなど、銀行や銀行商品でうまく機能します。 これは日用消費財やあらゆる種類の iPhone、充電器、その他すべてのくだらない製品で非常にうまく機能します。 これは「ママ＆ポップ」製品でうまく機能します。 釣りではそれは知っていますが（そのようなトピックがあります）...漁師とのケースが何度かありました-それらを確実にセグメント化することは決してできません。 何故かはわからない。 ある種の統計誤差。

これは、自動車運転者、宝石、または一部の家庭用品ではうまく機能しません。 実際、人々がソーシャル メディアに決して書かないような内容にはうまく機能しません。この方法で確認できます。 従来、洗濯機を購入する場合、誰が洗濯機を持っていて誰が持っていないのかを理解する方法は次のとおりです。 誰もが持っているようです。 OFD データを使用できます。レシートを使用して誰が何を購入したかを確認し、レシートを使用してそれらの人々を照合します。 しかし実際には、たとえば Instagram などでは絶対に話さないようなこともあります。そのようなことに取り組むのは難しいのです。

機械はトリックを統計的な詰め物として認識します。

З: – ターゲティングについて質問があります。 最初に「最高のジム」をグーグルで検索し、次に「何もしない10の方法」をグーグルで検索するなど、すべてにおいて自分と矛盾する条件付きのランダムなキャラクターが存在する可能性はありますか（あるいは突然存在するのでしょうか）？ そしてそれはすべてにおいてそうです。 ターゲティングは、それ自体に矛盾するものを追跡できるでしょうか?

おお： – ここでの唯一の質問はこれです。あなたが 2 年間 Google を使用しており、自分についてできることはすべて Google に伝え、今度は同様のランダムなクエリを作成するプラグインを自分用にインストールすると、当然のことながら、統計から次のようになります。あなたが今やっていることは統計的に外れ値であり、これはすべてふるいにかけることの問題です。 必要に応じて新しいアカウントを登録してください。ただし、広告の量は変わりません。 彼女はただ奇妙になるだけだ。 彼女はまだ奇妙ですが。

いくつかの広告 🙂

いつもご宿泊いただきありがとうございます。 私たちの記事が気に入っていますか? もっと興味深いコンテンツを見たいですか? 注文したり、友人に勧めたりして私たちをサポートしてください。 開発者向けのクラウド VPS は 4.99 ドルから, 当社があなたのために発明した、エントリーレベルのサーバーのユニークな類似物です。 VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 コア) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps 19 ドルからの真実、またはサーバーを共有する方法? (RAID1 および RAID10、最大 24 コア、最大 40GB DDR4 で利用可能)。

アムステルダムのエクイニクス Tier IV データセンターでは Dell R730xd が 2 倍安い? ここだけ 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV 199 ドルから オランダで！ Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - 99 ドルから! について読む インフラストラクチャー企業を構築する方法730 ペニーで 5 ユーロの価値がある Dell R2650xd E4-9000 vXNUMX サーバーを使用したクラスですか?

出所： habr.com