Arthur Khachuyan: “광고의 실제 빅데이터”

14년 2017월 XNUMX일, Social Data Hub의 CEO인 Arthur Khachuyan이 BBDO 강의에서 연설했습니다. Arthur는 지능형 모니터링, 행동 모델 구축, 사진 및 비디오 콘텐츠 인식은 물론 소셜 네트워크와 빅 데이터 기술을 사용하여 잠재 고객을 타겟팅할 수 있는 기타 소셜 데이터 허브 도구 및 연구에 대해 이야기했습니다.

Arthur Khachuyan(이하 – AH): - 안녕하세요! 안녕하세요 여러분! 제 이름은 Arthur Khachuyan입니다. 저는 Social Data Hub라는 회사를 운영하고 있으며 공개 데이터 소스, 정보 분야에 대한 다양하고 흥미로운 지적 분석에 참여하고 있으며 모든 종류의 흥미로운 연구 등을 수행하고 있습니다.

그리고 오늘 BBDO 그룹의 동료들은 빅 데이터, 광고용 빅 데이터가 아닌 빅 데이터를 분석하는 현대 기술에 대해 이야기하도록 요청했습니다. 사용 방법과 몇 가지 흥미로운 예를 보여주세요. 지루할 수도 있고, 본질이 드러나지 않는 등의 일이 생길 수 있으니, 도중에 질문도 많이 해주시기 바랍니다.

실제로 일종의 "빅 데이터에 가까운" 솔루션이 사용되는 주요 방향은 모두 명확합니다. 이는 잠재 고객 타겟팅, 분석, 일종의 분석 마케팅 조사 수행입니다. 하지만 어떤 추가 데이터를 찾을 수 있는지, 분석을 적용하면 어떤 추가 의미를 찾을 수 있는지는 항상 흥미롭습니다.

광고에 기술이 필요한 이유는 무엇입니까?

어디서부터 시작할까요? 가장 분명한 것은 소셜 네트워크에 광고하는 것입니다. 오늘은 아침에 이 제품을 벗었습니다. 어떤 이유에서인지 VKontakte에서는 제가 이 특정 광고를 봐야 한다고 생각합니다... 그것이 좋은지 나쁜지는 두 번째 질문입니다. 나는 확실히 징집병 범주에 속한다는 것을 알 수 있습니다.

기술적 솔루션으로 받아들일 수 있는 가장 첫 번째이자 가장 흥미로운 것... 시작하기 전에 제가 가장 먼저 결정하고 싶었던 것은 용어를 정의하는 것입니다. 오픈 데이터란 무엇이며 빅 데이터란 무엇입니까? 모든 사람은 이 문제에 대해 각자의 이해를 갖고 있기 때문에 누구에게도 내 조건을 강요하고 싶지는 않지만... 불일치가 없도록 하기 위해서입니다.

개인적으로 로그인이나 비밀번호 없이 접근할 수 있는 것은 오픈 데이터라고 생각합니다. 이것은 소셜 네트워크의 공개 프로필이고, 검색 결과이고, 공개 레지스트리 등입니다. 제가 이해한 바에 따르면 빅 데이터는 다음과 같습니다. 데이터 플레이트라면 10억 행이고, 어떤 종류라면 10억 행입니다. 파일 저장 공간의 경우 페타바이트 규모의 데이터입니다. 내 용어의 나머지 부분은 빅 데이터가 아니라 그런 것입니다.

고정밀 프로파일링 및 프로파일 스코어링

순서대로 가자. 오픈 데이터 소스를 분석하면서 가장 먼저 떠오르는 가장 흥미로운 점은 고정밀 프로파일링과 프로파일 스코어링입니다. 이게 뭔가요? 이것은 귀하의 소셜 네트워크 계정이 귀하가 누구인지뿐만 아니라 귀하의 관심사도 예측할 수 있는 이야기입니다.

하지만 이제는 다양한 소스를 결합하여 평균 급여 수준, 아파트 비용 및 위치를 이해할 수 있습니다. 그리고 이 모든 데이터는 사용 가능한 수단을 통해 문자 그대로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 네트워크에 계정을 등록한 경우 거주지, 근무지 등을 확인하세요. 귀하가 일하는 회사가 어떤 사업 부문에 속해 있는지 이해하십시오. 분석가, 관리자 등인 경우 HH 및 "Superjob"에서 유사한 공석을 다운로드합니다. 당신이 살고 있는 곳(예: CIAN)을 살펴보고, 이 장소에서 집을 임대하는 데 드는 비용이 얼마인지, 이 장소에서 집을 구입하는 데 드는 비용이 얼마인지 이해하고, 대략 수입이 얼마인지 예측하십시오. 또한 소셜 네트워크를 사용하면 여행 횟수, 위치, 고용주에 대한 충성도를 이해할 수 있습니다.

따라서 이렇게 엄청난 수의 측정항목을 통해 우리는 원하는 것은 무엇이든 할 수 있습니다. 귀하가 관심을 갖고 있는 제품을 소개해 드릴 수 있습니다. 온라인 상점을 상상할 수 있나요? 당신은 거기에갑니다. 이 온라인 상점은 소셜 네트워크에서 귀하의 계정을 포착하고 다음과 같이 말합니다. "마샤, 당신은 방금 남자 친구와 헤어졌습니다. 여기 당신을위한 특정 제품이 있습니다." 이건 가까운 미래가 아닌데...

개인의 지리적 위치는 어떻게 결정되나요?

청중의 질문에 대한 답변:

• 일반적으로 모든 체크인의 80%가 정확한 거주지로 간주됩니다. 그러나 어디에도 체크인하지 않는 사람들을 위해 체크인 또는 지리적 위치 등 여러 가지 옵션이 있습니다. 또는 이는 사람이 무언가를 썼을 때 전체 기간 동안 게시물과 출판물을 분석하는 것입니다... 그리고 어딘가에 “아카데미체스카야 근처에서 유모차를 사고 싶어요.” 또는 “최근 여기 벽에 못생긴 낙서를 봤어요.”와 같은 내용이 뜹니다. 즉, 거의 80%의 사람들의 지리적 위치, 근무지, 거주지는 소셜 네트워크에서 수집할 수 있는 데이터나 메타데이터를 사용하여 확인할 수 있습니다.

  이것은 다시 게시물에 대한 분석입니다. 가장 간단한 의미에서 이것은 jpeg 메타데이터를 삭제하지 않는 소셜 네트워크의 체크인 및 지리적 위치에 대한 분석입니다(이로부터 무언가를 알아낼 수 있습니다). 그러나 나머지 사람들에게는 일반적으로 문자 방송입니다. 사람이 글을 쓸 때 자신의 위치를 ​​"빛나게"하거나 휴대폰을 "빛나게"하여 Avito에서 그의 광고 중 일부를 찾거나 "에서 그의 계정을 찾을 수 있습니다." 자동 RU". 이 데이터를 기반으로 결합하여(예: "나는 Mayakovskaya 근처에서 자동차를 판매하고 있습니다.") 대략적으로 가정할 수 있습니다.

• 사람들은 대개 이것을 소셜 미디어에 게시합니다. 우리는 오픈 소스로만 작업하며 여기서는 오픈 소스에 대해서만 이야기하고 있습니다. 그들은 일반적으로 광고를 게시합니다. 즉, 60%의 경우 사람들이 현재 휴대폰 번호를 "표시"할 때 가장 흔한 이야기는 무언가 판매 광고입니다. 어떤 그룹에서는 사람이 글을 쓰거나(“나는 이것저것 팔아요”) 어딘가로 갑니다.

  예! 그들은 대개 다음과 같이 말합니다. “나에게 응답하거나 SMS를 보내거나 내 번호로 전화하십시오. 이는 무언가를 판매하고, 소셜 네트워크에서 구매하고, 누군가와 소통하는 사람들에게 매우 자주 발생합니다.... 따라서 이 번호를 사용하면 CIAN에 있는 그의 프로필을 연결할 수 있습니다(그가 무언가를 게시한 적이 있는 경우). 아비토. 이는 단순히 가장 인기 있는 최고의 소스이며 계속해서 소개될 예정입니다. Avito, CIAN 등이 있습니다.

• 이는 온라인 상점을 의미합니다. 다음은 얼굴 인식 및 프로필 매칭 기술입니다. 이에 대해 이야기하겠습니다. 순전히 이론적으로는 오프라인 매장에도 적용이 가능합니다. 그리고 일반적으로 나의 큰 꿈은 거리 배너가 나타날 때 카메라를 지나갈 때 얼굴이 "갇히는" 것입니다. 하지만 이 경우는 사생활 침해이므로 법적으로 금지됩니다. 조만간 그런 일이 일어나기를 바랍니다.
• 개인적인 경험에서. 어떤 사람이 당신에게 무언가를 쓸 때 당신은 그 사람의 삶에서 당신이 알지 말아야 할 몇 가지 사실을 조작하는 경우가 많습니다. 대부분의 경우 사람들은 겁을 먹습니다. 하지만! 최근 통계에 따르면 소셜 네트워크에서 폐쇄된 계정 수가 14% 감소했습니다. 가짜 수가 증가하고 공개 계정 수가 증가하고 있으며 사람들은 점점 더 개방성을 향해 움직이고 있습니다. 나는 3~4년 안에 누군가가 자신에 대해 잠재적으로 알면 안되는 정보를 알고 있다는 사실에 대해 너무 강하게 반응하는 것을 멈출 것이라고 생각합니다. 하지만 실제로 그의 벽을 보면 매우 쉽게 알 수 있습니다.

오픈소스에서 무엇을 얻을 수 있나요?

오픈 소스에서 상당히 높은 신뢰성으로 이해할 수 있는 대략적인 목록이 있습니다. 실제로 훨씬 더 다양한 측정항목이 있습니다. 그러한 연구의 고객에 따라 다릅니다. 소셜 네트워크에서 욕을 하는지, 공공장소에서 욕을 하는지 관심을 보이는 HR 기관이 있습니다. 누군가는 당신이 Navalny의 출판물을 좋아하는지, 반대로 United Russia 출판물을 좋아하는지 또는 일종의 포르노 콘텐츠를 좋아하는지에 관심이 있습니다. 그러한 일은 자주 발생합니다.

주요한 것은 가족 가치, 아파트, 집의 대략적인 비용, 자동차 검색 등입니다. 이를 바탕으로 사람들은 사회 집단으로 나눌 수 있습니다. 이들은 Moscow Tinder 사용자이며, 자신이 누구인지(Facebook 계정에 있는 사진에 따름); 그들의 관심사에 따라 그들은 다양한 사회 집단으로 나뉩니다:

광고에 더 가까워지면 특정 그룹에 가입한 18세 남성에 관심이 있는 VKontakte를 선택할 때 표준 광고 타겟팅에서 천천히 멀어졌습니다. 다음에는 이 사진이 있습니다. 지금 보여드리겠습니다.

요점은 원칙적으로 소셜 네트워크를 분석하는 사람들을 분석하는 대부분의 현재 서비스가 관심사 분석... 사람들의 마음에 가장 먼저 떠오르는 것은 가입자의 상위 그룹을 분석하는 것입니다. 아마도 이것은 일부에게는 효과가 있을 것입니다. 그러나 개인적으로 저는 이것이 근본적으로 잘못되었다고 생각합니다. 왜?

귀하의 좋아요가 수집되고 분석됩니다.

이제 휴대폰을 들고 상위 그룹을 살펴보세요. 이미 잊어버린 그룹이 50% 이상 있을 것입니다. 이는 실제로 귀하와 관련이 없는 일종의 콘텐츠입니다. 당신은 그것을 전혀 소비하지 않지만 그럼에도 불구하고 시스템은 당신이 레시피, 일부 인기 그룹을 구독했는지에 따라 당신을 추적합니다. 즉, 귀하는 귀하의 프로필을 분석하는 시스템을 위반하게 되며 귀하의 이익이 정당화되지 않습니다.

계속해서... 거기 뭐가 있지? 우리는 다른 사람들이 무엇을 하고 있는지 가정합니다. 우리의 의견으로는 사용자의 관심사를 평가하는 가장 적절한 방법은 좋아요입니다. 예를 들어 VKontakte에는 좋아요 피드가 없으며 사람들은 자신이 무엇을 좋아하는지 아무도 모른다고 생각합니다. 네, 좋아요 중 일부는 인스타그램에 소개되고, 우리는 페이스북에서 뭔가를 보지만, 특정 그룹의 대부분의 콘텐츠는 이것을 공통 피드로 방송하지 않으며, 사람들은 자신이 무엇을 좋아하는지 아무도 모를 것이라고 생각하며 살고 있습니다.

그리고 우리가 관심을 갖는 어떤 종류의 특정 콘텐츠를 수집하고, 이러한 게시물을 수집하고, 이러한 좋아요를 수집한 다음, 이 데이터베이스를 사용하여 이 사람을 확인함으로써 우리는 그가 누구인지, 그의 운명이 무엇인지, 그가 무엇에 관심이 있는지를 매우 정확하게 판단할 수 있습니다. 그를 특정 사회 집단에 정확히 배치하고 그와 상호 작용하십시오.

자동차를 구입하면 행동이 바뀐다

그런 예가 있습니다. 대부분의 사례는 NDA 등에 의해 보호되기 때문에 내 사례가 광고에 가깝고 마케팅에 가깝다는 점을 즉시 예약하겠습니다. 그러나 여전히 흥미로운 것들이 많이 있을 것입니다. 자, 이 사람들에 대한 이야기는 다음과 같습니다. 이들은 2010년에서 2015년 사이에 자동차를 구입한 남성들입니다. 온라인 사회적 행동이 어떻게 변했는지는 색상으로 표시됩니다. 구독자 중 여자 비율이 바뀌었고, "남자다운" 공개 페이지를 구독했고, 영구적인 섹스 파트너를 찾았습니다...

이 모든 것은 자동차 브랜드와 인원수에 따라 분류됩니다. 여기에서 사람들의 행동과 그것이 어떻게 작동하는지에 대한 많은 흥미로운 결론을 도출할 수 있습니다. 관심을 끄는 관객수 측면에서는 포르쉐 카이엔과 심은 프리오라가 거의 동일하다고 할 수 있다. 이 청중의 질과 행동은 다르지만 양은 거의 같습니다. 여기에서 얻을 수 있는 결론은 원하는 것이 무엇이든, 시장에 더 가깝다는 것입니다. 아우디를 팔면 “아우디를 사서 부모님에게서 떠나라!”라는 슬로건을 내세우는 것입니다. 등등.

예, 이것은 좋아요 분석, 어떤 그룹으로 이동하는지, 어떤 콘텐츠를 분석하는지에 따라 사람들의 행동이 거의 100% 확률로 당신이 누구인지 명확하게 한다는 사실을 보여주는 재미있는 예입니다. 네트워크 트래픽에 액세스할 수 없고 개인 메시지를 읽지 않으면 좋아요를 통해 항상 이 사람이 임신한 여성, 어머니, 군인, 경찰관인지 알 수 있기 때문입니다. 그리고 광고를 할 수 있는 사람인 당신에게 이것은 목표에 큰 타격을 줍니다.

청중의 질문에 대한 답변:

• 각 열은 이 차에 탄 사람의 수입니다. 그들의 행동 패턴이 어떻게 변했는지. 보세요: 포르쉐 카이엔을 구입한 사람 - 약 550명(노란색), 구독자 중 소녀의 비율이 증가했습니다.
• 샘플은 2010년부터 2015년까지 소셜 네트워크 "Vkontakte", "Facebook", "Instagram" 사용자입니다. 유일한 설명: 여기에서 선택한 자동차는 특정 도구를 사용하여 80% 이상의 정확도로 사진에서 식별할 수 있는 자동차입니다.
• 일정 기간 동안 그의 차(글쎄, 그의 차는 아닙니다. 우리는 그것을 소셜 네트워크에 맡깁니다)... 일정 기간 동안 사람은 끊임없이 차와 함께 사진을 찍고 그 차와 함께 있었고 출판물 달랐고, 사진이 다른 각도에서 찍은 것이었습니다. 그러면 어떤 사람들이 어떤 자동차로 사진을 찍고 있는지에 대한 사진이 나올 것입니다. 예, 이것이 두 번째 질문입니다. 소셜 네트워크 데이터에 대한 신뢰입니다.
• 불행하게도 소셜 미디어 데이터가 항상 정확하지는 않습니다. 사람들은 항상 자신의 정보를 공개하는 경향이 없습니다. 개인적으로 저는 그러한 연구를 수행했습니다. 모스크바 대학 졸업생 수와 소셜 네트워크에 등록한 사람 수를 비교했습니다. 평균적으로 원칙적으로 실제로 존재하는 것보다 60% 더 많은 사람들이 소셜 네트워크에 등록되어 있습니다. 특정 연도에 특정 전문 분야에서 모스크바 주립 대학을 졸업한 사람들입니다. 그렇습니다. 여기에는 당연히 일정 비율의 오류가 있으며 아무도 이를 숨기지 않습니다. 여기서는 80% 이상의 확률로 식별할 수 있는 자동차를 기초로 삼았습니다.

모델 학습 소스 목록

다음은 개인의 사회적 프로필, 즉 그가 누구인지를 매우 확실하게 결정하는 데 사용되는 소스의 샘플 목록입니다.

우리는 CIAN의 소셜 네트워크에서 프로필을 가져옵니다. 아파트 비용은 대략 "Head-Hunter", "Superjob"입니다. 이는 특정 사람의 평균 급여입니다. 여기에 헤드 헌터 대표가 없었으면 좋겠습니다. 왜냐하면 그들은 이 데이터를 가져가는 것이 별로 좋지 않다고 생각하기 때문입니다. 그러나 이는 공석에 대한 특정 유형의 활동에 대한 특정 지역의 평균 급여입니다.

"Avito", "Avto.ru": 매우 자주 사람들은 휴대폰이 켜져 있을 때 적어도 "Avito" 또는 "Avto.ru"에 무언가를 가지고 있습니다(대부분의 경우). 그들이 누구인지 이해할 수 있는 다른 여러 사이트에서. 이 전화 번호로 유모차나 자동차가 판매된 경우... Rosstat 및 Unified State Register of Legal Entity는 여전히 더 많은 등록 기관으로, 이를 통해 고용 회사의 순위를 매길 수 있습니다. 모델에 따르면 일부 공식에 따라 누구나 설정할 수 있습니다(이 사람의 돈 등을 대략적으로 결정할 수 있습니다).

Tinder는 사람들의 상황에 대한 데이터 수집을 돕습니다.

또한 흥미로운 점이 있습니다 (또는 연구에서 매우 재밌습니다). 이것은 다시 이 Tinder용 봇을 사용하여 Moscow Tinder에서 데이터를 수집한 것입니다. 사람들과의 거리를 확인한 후 대략적인 위치를 결정했습니다.

이 연구의 목적은 Duma, 검찰청 등 정부 기관 영역의 Tinder 계정 수를 확인하는 것이었습니다. 하지만 광고주로서 당신은 원하는 것이 무엇이든 상상할 수 있습니다. 예를 들어 스타벅스나 다른 사람이 될 수 있습니다... 즉, Tinder에서 당신에게서 커피를 마시고, 무언가를 주문하고, 매장에 있는 사람들의 수입니다 이 지리적 위치와 관련하여 이는 모든 서비스에서 수행될 수 있습니다.

청중의 질문에 대한 답변:

• 부싯깃? 넌 몰라? Tinder는 사진(왼쪽-오른쪽)을 통해 보는 데이트 앱으로, 이 앱은 그 사람과의 거리를 보여줍니다. 세 개의 다른 지점에서 이 사람까지의 거리를 얻으면 대략 (+ 5-7 미터) 위치를 결정할 수 있습니다. 이 경우 검찰청이나 국가 두마 영토에 대한 결정은 그리 어렵지 않습니다. 하지만 다시 말하지만, 그것은 당신의 가게일 수도 있고 무엇이든 될 수 있습니다.

예를 들어, 오래 전에 우리는 셀룰러 운영자 중 한 명으로부터 트래픽 밀도에 대한 데이터, 셀룰러 지점 이동 밀도에 대한 데이터를 수신하고이 모든 정보가 겹쳐진 사례 (연구 아님)를 겪었습니다. 고속도로에 위치한 광고판의 좌표. 그리고 이동통신사의 임무는 대략 얼마나 많은 사람들이 지나가고 있는지 그리고 잠재적으로 이 광고판 광고를 볼 수 있는지를 결정하는 것입니다.

여기에 광고판 광고 전문가가 있다면 다음과 같이 말할 수 있습니다. 초신뢰성으로 이해하는 것은 불가능합니다. 누군가 오고 있고, 누군가는 보지 않았고, 누군가는 보았습니다... 그럼에도 불구하고 이것은 20억 개의 다각형이 어떻게 있는지 보여주는 예입니다. 모스크바에서는 특정 경로를 따라 매 시간마다이 사람들의 밀도가 있습니다.... 이 사람들이 언제든지 지나가는 것을 볼 수 있고 승객 흐름을 대략적으로 추정할 수 있습니다.

청중의 질문에 대한 답변:

• 아무도 그런 데이터를 제공하지 않습니다. 우리는 운영자 중 한 명을 대상으로 이러한 연구를 수행했는데 이는 전적으로 내부 이야기이므로 안타깝게도 사진 형식으로 제공되지 않습니다. 그러나 대형 광고 대행사는 운영자와 연락하는 데 아무런 문제가 없는 경우가 많습니다. 적어도 모스크바에서는 예를 들어 보험 회사가 예측을 위해 운전자의 나이, 운전 방법(좋음-나쁨, 무모함-아니요)에 대한 비인격적인 데이터를 제공하는 GetTaxi와 같은 회사에 의지하는 경우 많은 선례가 있습니다. 정책 등등. 모두가 이 문제로 어려움을 겪고 있지만 내부 수준에서는 익명의 데이터를 제공하므로 아무도 그런 문제가 없다고 생각합니다.

이미지 및 패턴 인식

계속하세요. 제가 가장 좋아하는 것은 이미지 인식입니다. 얼굴로 사람을 검색하는 방법에 대한 작은 부분이 있지만 대부분은 이 부분을 다루지 않습니다. 우리는 구체적으로 이미지 인식을 수행하고 이 이미지에 무엇이 있는지(자동차 제조사, 색상 등) 결정합니다.

다음과 같은 재미있는 예가 있습니다.

다양한 소셜 네트워크에서 문신을 검색하는 것에 대한 연구가 있었습니다. 따라서 이는 모든 브랜드, 모든 시각적 이미지, 거의 모든 시각적 이미지에 적용될 수 있습니다. 확실하게 판단할 수 없는 것들도 있습니다(당사는 이를 받아들이지 않습니다).

여기 내가 가장 좋아하는 것이 있습니다. 예를 들어, 자동차 브랜드는 일부 BMW X6의 모든 소유자를 찾고, 그들이 누구인지, 서로 어떻게 연결되어 있는지, 무엇에 관심이 있는지 등을 이해하는 것이 그들의 임무이기 때문에 이 작업에 자주 의존합니다. 이는 사람들이 소셜 네트워크에서 어떤 자동차로 사진을 찍느냐는 질문과 관련이 있습니다.

여기에는 필터링이 전혀 없었습니다. 물건은 그들의 것이었고 차는 그들의 것이 아니었습니다. 그것은 단지 자동차의 고장 – 연령 등입니다. 그러나 시각적 이미지 인식은 매우 자주 사용됩니다. 이는 임산부를 검색하고 일종의 대중 매체(누가 무엇을 게시하는지)에서 브랜드 로고를 검색하는 것입니다.

내가 가장 좋아하는 사례(다양한 레스토랑에서 사용됨): 소셜 네트워크에 어떤 종류의 롤이 게시되는지입니다. 재미있는 일이지만 사실 이를 통해 먼저 고객에 대해 많은 흥미로운 사실을 이해할 수 있습니다. 누가 귀하에게 왔고 왜 그렇게 했는지에 대한 것입니다. 스시 바에서 대부분의 사람들(“여자”라고 말하지 않겠습니다)이 체크인을 위해 사진을 찍거나 사진을 찍는다는 것은 비밀이 아니기 때문입니다.

브랜드는 이를 활용할 수 있습니다. 브랜드는 아름답게 사진을 찍고 포스팅하기 위해 어떤 제품이 필요한지, 어떤 사람들이 그곳에 왔는지 관심이 많다. 이 일은 음식을 비롯해 거의 모든 것으로 할 수 있습니다.

비디오 패턴 인식

청중의 질문에 대한 답변:

• 영상에는 없습니다. 테스트 모드에 있습니다. 우리는 이 기술을 시도했지만... 비디오로 모든 것을 잘 인식하지만 어디에서도 적용할 수 있는 방법을 찾지 못했습니다. 안녕. 어디선가 영상블로거들이 얼마나, 어떤 이야기를 하고 있는지 분석하는 것 말고도... 그런 연구가 있었습니다. 그들의 얼굴이 얼마나 자주 만나는지, 얼마나 자주 만나는지. 하지만 브랜드들은 아직 이를 어디에서 생각해 내야 할지 찾지 못했습니다. 아마도 언젠가는 올 것입니다.

다시 말하지만, 이것은 음식이며 임산부, 남성(임신 아님), 자동차 등 무엇이든 될 수 있습니다.

선택사항으로 한 언론 매체의 신년 연구가 있었습니다. 또한 광고와는 거리가 멀지만 여전히 그렇습니다. 새해를 맞이하여 사람들이 금식한 음식은 다음과 같습니다.

여기도 연령별로 분류되어 있습니다. 젊은이들은 주로 음식을 주문하고, 어른들은 주로 전통 식탁을 차린다는 등의 상관관계를 볼 수 있다. 재미있는 일이지만 브랜드 소유자라고 상상하면 누가 제품을 취급하고 어떻게, 제품에 대해 무엇을 쓰는지 등 많은 것을 평가할 수 있습니다. 종종 사람들은 텍스트에서 브랜드 자체를 언급하지 않으며, 전통적인 분석 모니터링 시스템은 텍스트에서 언급되지 않았기 때문에 브랜드에 대한 이러한 언급을 항상 이해하고 찾을 수 없습니다. 또는 텍스트의 철자가 틀렸거나 해시 태그 등이 없습니다.

사진이 보입니다. 사진을 찍으면 그것이 프레임의 중앙 피사체인지 프레임의 중앙 피사체가 아닌지 알 수 있습니다. 그러면 이 사람이 쓴 글을 볼 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 특정 자동차 등을 운전한 잠재 고객을 검색하는 데 사용됩니다. 그런 다음 우리는 이 자동차로 많은 흥미로운 일을 할 것입니다.

봇은 인간을 모방하도록 교육받습니다.

인원수 계산을 사용하는 옵션도 있습니다.

사진을 사용하여 사람들을 찾고, 그들의 소셜 프로필을 이해하고, 그들이 누구인지 이해해야 할 때 사람들을 비교하는 옵션이 있습니다. 다시 한번, 우리는 오프라인 매장에 카메라가 있다면 누가 당신에게 오는지, 이 사람들이 누구인지, 그들이 무엇에 관심이 있는지, 무엇이 당신에게 오게 되었는지를 이해하는 상당히 좋은 방법이라는 질문으로 돌아갑니다. .

다음으로 가장 흥미로운 점은 다음과 같습니다. 소셜 네트워크에서 그들의 계정을 수집하고, 이 사람들이 누구인지, 그들이 무엇에 관심을 갖고 있는지 이해하면, (옵션으로) 이 사람들과 유사한 봇을 만들 수 있습니다. 이 봇은 이 사람들처럼 생활하기 시작하고 다양한 소셜 네트워크에서 어떤 광고를 보는지 분석합니다. 이를 통해 이 사람을 타겟으로 하는 브랜드가 무엇인지 정확하게 이해할 수 있습니다. 이는 이 사람이 누구인지, 어떤 관심사를 가지고 있는지 분석할 뿐만 아니라 잠재적 경쟁자나 기타 관심 있는 사람들이 어떤 종류의 광고를 타겟팅해야 하는지 분석해야 할 때에도 매우 일반적인 이야기입니다.

소셜 네트워크의 연결 분석

다음으로 흥미로운 점은 사람들 간의 관계 분석이다. 실제로, 네트워크의 연결 분석, 이러한 네트워크 그래프는 여기에 새로운 것이 없으며 모두가 이것을 알고 있습니다.

그러나 가장 흥미로운 것은 광고 업무에 적용하는 것입니다. 이것은 트렌드를 선도하는 사람들을 위한 검색이며, 이 네트워크 내에서 특정 기준에 따라 정보를 전파하는 사람들을 위한 검색입니다. 특정 BMW 모델의 동일한 소유자에게 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. 이들을 모두 모아보면 여론을 통제하는 자들을 찾아낼 수 있다. 이들은 반드시 자동차 블로거 등은 아닙니다. 일반적으로 이들은 다양한 공개 페이지에 앉아 일부 콘텐츠에 관심이 있고 매우 짧은 시간 내에 귀하의 브랜드나 관심 있는 사람을 이 책임 영역, ​관심.

여기에 그러한 예가 있습니다. 우리에게는 잠재적인 사람들과 사람들 사이의 연결이 있습니다. 여기서 주황색은 사람이고, 작은 점은 공통 그룹, 공통 친구입니다.

그들 사이의 이러한 모든 연결을 수집하면 많은 수의 공통 그룹, 공통 친구를 갖고 있는 사람들이 있다는 것을 매우 분명하게 알 수 있습니다. 그들은 서로 간에 존재합니다... 그리고 이 동일한 시각화를 관심사에 따라 그룹으로 나누면 콘텐츠별로, 배포하는 정도, 서로 얼마나 상호 작용하는지... 여기에서 이전 그림이 다음과 같이 된 것을 볼 수 있습니다.

여기서 그룹은 색상으로 명확하게 구분됩니다. 이 경우 이들은 고등 경제 학교의 석사 학생입니다. 여기서 보라색/파란색은 Transparency International, Open Russia 및 Khodorkovsky의 공개 페이지를 좋아하는 사람들임을 알 수 있습니다. 왼쪽 하단은 녹색이며 United Russia를 사랑하는 사람들입니다.

이전 사진은 이랬던 걸 알 수 있는데(사람 간의 연결일 뿐이죠), 경계가 확실히 구분되어 있어요. 즉, 모든 사람들은 항상 서로 연결되어 있고, 동일한 관심사를 갖고 있으며, 서로 친구입니다. 위에도 있고, 밑에도 있고, 거기에도 동지가 있습니다. 그리고 이러한 작은 하위 그래프 각각을 다른 매개변수와 함께 개별적으로 시각화하고 콘텐츠 확산 속도(대략적으로 말하면 누가 거기에 무엇을 다시 게시했는지)를 살펴보면 각 부분에서 항상 여론을 손에 쥐고 있는 한두 명의 사람을 찾을 수 있습니다. 어떤 종류의 게시물이나 다른 것을 보내달라고 요청하는 것과 상호 작용하면 흥미로운 청중 전체로부터 응답을 얻을 수 있습니다.

그런 예가 또 있습니다. 또한 그래프: 이들은 소셜 네트워크에서 발견된 BBDO 그룹 직원을 예로 들 수 있습니다. 흥미롭지 않고 크고 녹색이며 그들 사이의 연결이 보입니다 ...

하지만 그룹 사이에 이미 그룹이 구축되어 있는 옵션이 있습니다. 관심 있는 사람이 있으면 대화형 버전이 있으므로 클릭하여 살펴볼 수 있습니다.

오른쪽 상단은 푸틴을 사랑하는 사람들입니다. 여기 보라색은 디자이너입니다. 디자인이나 흥미로운 것 등에 관심이 있는 분. 여기서 흰색은 관리 팀입니다. (분명히 제가 이해하는 것처럼); 이들은 일반적으로 어떤 식으로든 연결되어 있지 않지만 거의 동일한 위치에서 일하는 사람들입니다. 나머지는 공통 그룹, 연결 등입니다.

브랜드에는 블로거가 필요하지 않지만 오피니언 리더는 필요합니다.

우리는 이 사람들을 데리고 그들을 찾습니다. 그러면 광고 대행사, 광고 회사가 스스로 결정합니다. 이 사람에게 돈을 주어 그가 어떻게든 이 콘텐츠, 다른 것과 상호 작용하거나 자신의 특정 광고 캠페인을 그들에게 전달할 수 있습니다. 이것은 특히 지금은 매우 자주 사용됩니다. 왜냐하면 모든 브랜드는 블로거와 협력하고 싶어하고 콘텐츠가 홍보되기를 원하지만 광고 대행사는 실제로 연락하기를 원하지 않기 때문입니다(글쎄, 이런 일이 발생합니다).

그리고 이 상황에서 벗어나는 실제 방법은 블로거나 뷰티 블로거가 아닌 사람들을 찾는 것입니다. 예를 들어 이 브랜드와 상호 작용하고 비참한 공개 페이지 "Mail.ru Answers"에 글을 쓸 수 있는 실제 존재를 찾는 것입니다. 특정 조회수. 이 사람의 콘텐츠에 지속적으로 관심을 갖고 있는 이들이 전체를 퍼뜨리게 되고, 브랜드도 개입하게 됩니다.

이러한 기술을 사용하는 두 번째 옵션은 이제 매우 관련성이 높습니다. 제가 가장 좋아하는 봇을 검색하는 것입니다. 이는 경쟁사에 대한 평판 위험이자 광고 캠페인 및 기타 모든 것(댓글 삭제, 사람 간의 연결 검색)에서 관련 없는 사람을 제거할 수 있는 기회입니다. 나는 그런 예를 가지고 있는데, 그것은 또한 크고 대화식입니다. 이동할 수 있습니다. Lentach 커뮤니티에 댓글을 작성한 사람들의 연결입니다.

이 예는 봇이 얼마나 잘 보이고 쉽게 보이는지 이해하기 위한 것입니다. 이를 위해서는 기술적 지식이 필요하지 않습니다. 이는 "Lentach"가 Dmitry Medvedev에 대한 FBK 조사에 대한 게시물을 게시했으며 특정 사람들이 댓글을 쓰기 시작했음을 의미합니다. 우리는 댓글을 쓴 사람들을 모두 모았습니다. 이 사람들은 녹색입니다. 이제 이동하겠습니다.

사람들은 녹색 사람들입니다(댓글을 쓴 사람). 그들은 여기 있습니다, 그들은 여기 있습니다. 그 사이의 파란색 점은 공통 그룹이고, 노란색 점은 공통 구독자, 친구 등입니다. 대부분의 사람들은 서로 연결되어 있습니다. 왜냐하면 3, 4, 5번의 악수 이론이 무엇이든 모든 사람들은 소셜 네트워크를 통해 서로 연결되어 있기 때문입니다. 서로 헤어진 사람은 없습니다. 비디오를 보기 위해 VKontakte를 독점적으로 사용하는 사회적 공포증이 있는 친구들조차도 여전히 우리와 동일한 공개 페이지 중 일부를 구독하고 있습니다.

Navalny는 또한 봇을 사용합니다. 누구나 봇을 갖고 있다

대부분의 사람들(여기, 여기)은 서로 연결되어 있습니다. 그러나 서로 독점적으로 친구가되는 작은 동지 그룹이 있습니다. 여기에 작은 녹색 동물들이 있습니다. 여기에 그들의 공통 친구와 그룹이 있습니다. 여기에서는 별도로 떨어졌습니다.

그리고 운 좋게도 이 게시물 아래에 "Navalny에는 증거가 없습니다" 등의 글을 쓰고 동일한 댓글을 쓴 사람은 바로 이 사람들이었습니다. 물론 감히 결론을 내릴 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고 Facebook에 또 다른 게시물이 있었는데 Lebedev와 Navalny 사이에 논쟁이 있었을 때 댓글을 같은 방식으로 분석했습니다. "Lebedev는 똥입니다"라고 쓴 모든 사람들은 소셜 활동을 한 적이 없다는 것이 밝혀졌습니다. 최근 4개월 동안 공개 페이지를 전혀 구독하지 않은 네트워크가 갑자기 바로 이 게시물에 가서 이 정확한 댓글을 쓰고 떠났습니다. 여기서도 결론을 내리는 것은 불가능하지만 Navalny 팀의 누군가가 봇을 사용하지 않는다는 의견을 저에게 썼습니다. 글쎄요!

광고에 더 가깝고, 브랜드에 더 가깝습니다. 이제 모두가 봇을 가지고 있습니다! 우리도 갖고 있고 경쟁업체도 갖고 있고 다른 사람들도 갖고 있습니다. 버려지거나 버려져야 잘 살 수 있다. 이러한 데이터(이전 슬라이드 참조)를 기반으로 실제 사람처럼 보이도록 완벽하게 만든 다음 사용하십시오. 봇을 사용하는 것은 나쁘지만! 그럼에도 불구하고, 꽤 흔한 이야기...

자동 모드에서는 이러한 기능을 통해 분석과 관련 없는 사람, 표본에 포함되어서는 안 되는 사람, 이 연구에 포함되어서는 안 되는 사람을 분석에서 필터링할 수 있습니다. 매우 자주 사용됩니다. 다시 말하지만, 모든 자동차 소유자가 실제로 자동차를 소유하는 것은 아닙니다. 때때로 사람들은 잠재적으로 자동차를 가지고 있는 사람들, 어떤 그룹에 앉아 누군가와 소통하고 거기에 특정 청중이 있는 사람들에게만 관심이 있습니다.

사실과 의견 분석

내가 가지고 있는 다음 것은 또한 내가 가장 좋아하는 것입니다. 사실과 의견을 분석한 글입니다.

요즘에는 누구나 다양한 소스에서 자신의 브랜드를 언급하는 방법을 알고 있습니다. 이것에는 비밀이 없습니다. 그리고 모두가 음조를 계산할 수 있는 것 같습니다... 비록 개인적으로는 음조 측정법 자체가 그다지 흥미롭지 않다고 생각합니다. 왜냐하면 고객에게 와서 "이봐, 당신은 37% 중립적이에요"라고 말하면 그는 그렇게 말하기 때문입니다. , " 우와! 시원한!" 따라서 감정 평가에서 제품에 대한 의견 평가에 이르기까지 조금 더 나아가는 것이 더 흥미로울 것입니다.

그리고 이것은 또한 매우 흥미로운 일입니다. 왜냐하면... 저는 개인적으로 원칙적으로 중립적인 메시지는 있을 수 없다고 믿습니다. 왜냐하면 사람이 공공 장소에 무언가를 쓰면 이 메시지는 어떤 식으로든 착색되기 때문입니다. 나는 개인적으로 브랜드를 언급하는 중립적인 메시지를 본 적이 없습니다. 보통 그것은 일종의 흙입니다.

우리가 이러한 메시지를 많이(수백만 개, 천만 개가 있을 수 있음) 취하여 각 메시지의 주요 아이디어를 강조하고 결합하면 사람들이 이 브랜드에 대해 말하는 것과 생각하는 것을 상당히 확실하게 이해할 수 있습니다. “포장이 마음에 들지 않는다”, “일관성이 마음에 들지 않는다” 등이다.

사람들은 Transaero, Chupa Chups 및 미국 대통령에 대해 어떻게 생각합니까?

재미있는 예가 있습니다. 이것은 소셜 네트워크 사용자가 Transaero 회사가 파산한 후 어떻게 할 것인지에 대한 인포그래픽입니다.

흥미로운 예가 많이 있습니다. 불태우고, 죽이고, 유럽으로 추방하고, "군사 작전을 위해 시리아로 보내세요"라고 쓴 사람도 2%였습니다. 재미있는 점에서 나아가면, 제가 가장 좋아하는 개밥부터 자동차까지 거의 모든 브랜드가 될 수 있습니다. 포장이 마음에 들지 않는 사람, 실제 물건이 마음에 들지 않는 사람 - 언제든지 이 제품을 사용하고 고려할 수 있습니다. Chupa Chups가 충분히 둥글지 않거나 충분히 달콤하지 않다고 소셜 네트워크에 썼기 때문에 사람들이 제품 생산을 거의 변경할 뻔한 사례가 많이 있습니다.

또 다른 재미있는 예가 있습니다. 어떤 댓글과 누구에 대한 댓글인지 맞춰보세요.

어떤 이유에서인지 이제 의견 분석, 즉 메시지에서 추출한 사실 분석은 그다지 사용되지도 않고 널리 보급되지도 않습니다. 이 기술이 초비밀은 아니지만 실제로 노하우가 전혀 없습니다. 사람들의 댓글에서 주어, 술어를 추출하고 그룹화하는 데에는 컴퓨터 언어학의 천재가 필요하지 않기 때문입니다. 그렇게 하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 하지만 저는 앞으로 몇 년 안에 사람들이 이것을 사용하기 시작하기를 바랍니다. 왜냐하면... 정말 멋질 것입니다. 이것은 정말 자동 피드백입니다! 당신은 그들이 당신에 대해 말하는 것을 항상 알고 있습니다. 글쎄, 당신은 이것이 미국 대통령에 대해 만들어졌다는 것을 이해합니다.

청중의 질문에 대한 답변:

• 네, 이건 영어로 페이스북이에요. 여기에서는 러시아어로 번역되었습니다. 이것은 어딘가에 쓰여 있었습니다.

빅데이터와 정치기술

사실 저는 트럼프와 다른 모든 사람들에 대한 정치에 대한 흥미로운 사례를 많이 가지고 있지만 우리는 그것들을 여기에 가져오지 않기로 결정했습니다. 그러나 정치적인 예가 하나 있습니다.

이것은 State Duma 선거입니다. 언제였나요? 작년? 거의 1년 반 전이에요.

다음은 자신이 어느 선거구에 속하는지 이해하기 위해 특정 지리점까지 정확한 위치를 결정할 수 있는 사람들입니다. 그런 다음 이 사람들 중에서 자신의 명확한 의견을 표현한 사람들만 선택하여 투표할 것입니다.

정치 기술의 관점에서 볼 때 이는 그다지 정확하지 않습니다. 왜냐하면 이 모든 것이 인구 밀도 등에 따라 표준화되어야 하기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 여기 블루스는 누구에게 투표할 것이고, 레드는 야당 동지들에게 투표할 것입니다. 그런데 그 수가 많지 않았습니다.

저는 개인적으로 빅데이터가 조만간 정치 기술에 도달하지 못할 것이라고 생각하지만, 선택적으로 후보도 브랜드입니다. 그리고 이는 어느 정도 귀하의 브랜드에 대한 사실과 의견에 대한 분석이며, 누가 무엇을 하고 있는지 실시간으로 이해할 수 있기 때문에 다소 흥미로운 것입니다. 저는 BBC가 일부 방송에서 실시간으로 소셜 네트워크를 모니터링했을 때 몇 가지 사례를 알고 있습니다. 사람들은 이에 대해 글을 쓰고, 이런 질문을 하고, 정말 좋은 반응을 보였습니다! 모든 사람에게 흥미로울 것이기 때문에 곧 사용될 것이라고 생각합니다.

브랜드 포지션 모델링

다음으로 브랜드 포지션 모델링이 있습니다. 다양한 측정항목(소셜 네트워크 구독자의 선호도가 아니라 복잡한 측정항목, 콘텐츠에 대한 관심도, 측정항목 수신에 소요된 시간)을 사용하여 브랜드 순위를 매기는 방법에 대한 짧고 짧은 글입니다.

어떤 이유로 "제약"의 예가 있습니다. 여기서 작은 원은 내부적이고 밝습니다. 이는 브랜드 자체가 생성하는 텍스트 콘텐츠의 양이고, 큰 원은 브랜드 자체가 생성하는 사진 및 비디오 콘텐츠의 양입니다.

중앙에 가까우면 콘텐츠가 청중에게 얼마나 흥미로운지 알 수 있습니다. 큰 모델이 있고 좋아요, 재게시물, 응답 시간, 평균적으로 공유한 사람 등 모든 종류의 매개변수가 있습니다... 여기에서 볼 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터를 펌핑하는 멋진 "Kagotsel"이 있습니다. 자체 콘텐츠를 만드는데 돈이 들고, 이로 인해 중심에 꽤 가깝습니다. 그리고 자신만의 콘텐츠를 만드는 동지들도 있지만, 관객들은 그것에 관심을 두지 않습니다. 이 모든 계정은 사실상 죽었기 때문에 이것은 매우 적절한 예가 아닙니다.

Yegor Creed는 Basta보다 더 사랑받습니다.

안타깝게도 나머지는... 무엇을 보여줄지... 음, 선택적으로 실제 회사의 러시아 래퍼도 있습니다.

장점은 무엇입니까? 사실 회사는 귀하의 브랜드를 위해 일하는 가입자의 평균 급여부터 시작하여 거의 모든 것을 이러한 모델에 넣을 수 있습니다. 그들이 좋아하는 어떤 모델이든. 각 광고 대행사는 자체 측정항목을 다르게 계산하므로 브랜드도 자체 측정항목을 다르게 계산합니다.

여기에는 많은 양의 콘텐츠를 생성하지만 주변에 위치한 Basta도 있습니다. 이 콘텐츠는 청중에게 그다지 흥미롭지 않기 때문입니다. 다시 말하지만 나는 판단하지 않을 것입니다. 그럼에도 불구하고 소셜 네트워크에 따르면 우리 시대 최고의 연기자이지만 개인 사진 만 게시하는 Yegor Creed가 있습니다. 그럼에도 불구하고 그의 구독자 수는 매우 많습니다. 약 백만 명 정도가 됩니다. 정확한 숫자는 기억나지 않습니다. 나는 이 사람들의 참여율이 85%보다 훨씬 높다는 것을 기억합니다. 즉, 구독자 백만 명당 실제 사람들로부터 850만 개의 응답을 받습니다. 이것은 정말 광기입니다. 이것은 사실이다.

청중의 질문에 대한 답변:

래퍼 분석 모델을 만드는 데 얼마나 시간이 걸렸나요?

• 각각에는 고유한 대상 청중이 있으며 이 사람들의 관심은 각각에 대해 계산됩니다... 이 모든 것은 대략 중심까지의 거리로 정규화되며 방사형 위치는 중요하지 않습니다(여기에서는 단순히 아름다움을 위해 번져 있으므로 그렇게 합니다). 서로 부딪치지 마세요). 중심에 대한 대략적인 근접성만이 중요합니다. 이것이 우리가 사용하는 모델입니다. 예를 들어, 나는 원을 더 좋아하고, 어떤 사람들은 반원을 염두에 두고 합니다.
• 이 모델은 2~3시간 안에 빠르게 컴파일되었습니다(예, 1명). 여기에는 측정항목만 삽입되었습니다. 무엇을 무엇으로 곱하고 더한 다음 어떻게든 정규화합니다. 모델에 따라 다릅니다. 구독자 평균 연봉(농담 아님)에 관심을 갖는 분들이 계십니다. 그리고 이를 위해서는 연락처인 Avito를 찾아서 모두 계산하고 곱해야 합니다. 이를 고려하는 데 오랜 시간이 걸리지만 특히 이 부분(이전 슬라이드를 가리킴) - 여기의 매개변수는 구독자, 재게시물 등 매우 간단합니다. 완성하는데 2~3시간 정도 걸렸습니다. 따라서 이 내용이 실시간으로 업데이트되어 이용이 가능합니다.

이제 재미있는 부분이 나옵니다. 오랫동안 혼자 이야기하는 것은 흥미롭지 않기 때문에 예를 들었습니다. 그리고 이제 여러분이 질문을 하시기를 바랍니다. 실제로 우리는 주제에서 주제로 이동할 것입니다. 기술이 어떻게 사용될 수 있는지 등에 대한 예가 있기 때문입니다...

청중의 질문에 대한 답변:

• 나는 "카지노 근처"에 카메라를 배치했을 때 얼굴이 인식되는 등의 개인 사례가 하나뿐이었습니다. 인정받는 사람들의 비율은 우리와 경쟁사 모두 확실히 상당히 큽니다. 하지만 실제로는 꽤 흥미롭습니다. 저는 이것이 흥미로운 일이라고 생각합니다. 이 사람들이 누구인지 이해할 수 있고 그들이 왜 이곳에 왔는지, 그들의 삶에서 무엇이 그렇게 많이 바뀌어 카지노에 오기로 결정했는지를 아주 잘 예측할 수 있습니다. 그러나 특정 유형의 사업에 관해서는... 그런 것을 약국에 넣으면 의미가 없습니다. 사람이 왜 약국에 왔는지 예측할 수 없습니다.

  여기서 글로벌 과제는 사람이 언제 귀하의 브랜드에 관심을 갖고 싶어하는지 이해하기 위한 모델을 구축하여 그가 무언가를 구매한 후(지금 일어나고 있는 것처럼)가 아니라 그에게 광고를 제공할 수 있도록 하는 것이었습니다. 이 모든 일이 언제 일어날 지 예측 중입니다. 그런 "카지노 근처"는 흥미로웠습니다. 이 사람들 중 상당히 흥미로운 비율이 있는 것으로 밝혀졌습니다. 왜: 누군가 갑자기 승진을 받았고, 다른 누군가는 다른 것을 얻었습니다. 매우 흥미로운 통찰력입니다. 그러나 일부 상점, 소매점, 일종의 약 상점에서는 그다지 정확하지 않을 것 같습니다.

빅데이터는 오프라인에서 사용되나요?

• 오프라인이었습니다. 이 모델이 적합한지 여부를 정확히, 대략적으로 이해하면 됩니다. 다시 말하지만, 탄산수로... 저는 사실 모든 것에 관심이 있지만 개인적으로 이 사람들의 프로필과 행동이 생수를 언제 사고 싶은지에 따라 얼마나, 어떻게 달라질 수 있는지 이해하지 못합니다. 이것이 정말로 사실일지도 모르지만, 나는 모른다.

열려 있는 소셜 미디어 계정은 몇 개입니까?

• 우리는 구체적으로 11개의 소셜 네트워크를 보유하고 있습니다. 이는 "Vkontakte", "Facebook", "Twitter", "Odnoklassniki", "Instagram" 및 기타 사소한 것입니다("Mail.ru" 등과 같은 목록을 볼 수 있습니다). . VKontakte에는 확실히 이 모든 동지들의 사본이 있습니다. VKontakte에는 사람들이 있습니다. 이는 지금까지 존재했던 모든 사람 중 430억 200천만 명입니다(이 중 약 XNUMX억 명이 지속적으로 활동하고 있습니다). 그룹이 있고, 이 사람들 사이에 연결이 있고, 우리가 관심을 갖는 콘텐츠(텍스트)와 미디어의 일부가 있지만 매우 작습니다... 대략적으로 말하면 이 사진을 봅니다. 거기에 얼굴이 있으면 저장합니다. 밈이 있으면 저장합니다. 미디어 콘텐츠를 저장할 만큼 충분하지 않기 때문에 저장하지 않습니다.

  러시아어 Facebook이 있습니다. 현재 어딘가에 60-80%가 Odnoklassniki이며, 몇 달 안에 우리는 아마도 그것들을 모두 끝까지 얻을 것입니다. 러시아 인스타그램. 이러한 모든 소셜 네트워크에는 그룹, 사람, 그들 사이의 연결과 텍스트가 있습니다.

• 약 400억명. 미묘함이 있습니다. 도시가 지정되지 않은 사람들이 있습니다(잠재적으로 러시아인/비러시아인임). 이 중 소셜 네트워크의 평균은 VKontakte에서 폐쇄된 계정의 14%입니다. Facebook에서는 정확한 수치를 모르겠습니다.
• 또한 Instagram에는 미디어를 저장하지 않습니다. 단, 거기에 얼굴이 있는 경우에만 가능합니다. 우리는 그러한 (다른) 미디어 콘텐츠를 저장하지 않습니다. 일반적으로 흥미로운 점은 텍스트만, 사람들 간의 연결입니다. 모두. 인스타그램에서 가장 일반적인 연구는 청중에 대한 일반적인 연구입니다. 즉, 이 사람들이 누구인지, 그리고 가장 중요한 것은 이 사람들과 다른 소셜 네트워크의 연결입니다. 나이 등을 계산하려면 Vkontakte와 Facebook에서 이 사람의 프로필을 찾으세요.
• 아직 다른 모든 사람을 맡을 필요는 없습니다. 단순히 고객이 없기 때문입니다. 언어 관련: 러시아어, 영어, 스페인어가 있지만 여전히 이는 러시아 브랜드에만 사용됩니다. 글쎄, 또는 러시아에서 가져 오는 회사.
• 우리는 매일 수많은 스레드를 통해 사람들을 인터뷰합니다. 웹을 수집하여 데이터를 수집하고 Api를 사용하여 이러한 지표를 업데이트합니다. 2-3일 안에 전체 "VKontakte"를 살펴볼 수 있습니다. 약 일주일이면 Facebook 전체를 살펴보며 누가 무엇을 업데이트했고 무엇을 업데이트하지 않았는지 알 수 있습니다. 그런 다음 이 사람들을 따로 모아서 정확히 무엇이 바뀌었는지, 이 전체 이야기를 적어보세요. 내 경험상 누군가의 오래된 소셜 미디어 프로필이 실제 비즈니스 목적으로 사용되는 경우는 거의 없습니다. 이때 한 정치인이 지원했는데, 그의 임무는 6~8개월 전에는 어떤 사람들이 본부에 왔는지, 이 사람들은 누구였는지 파악하는 것이었습니다. (프로필을 삭제했지만 실제로 다른 후보의 경우 투표용지가 도착했습니다.) 약탈).

  그리고 몇 번-누군가의 사진이 공개 도메인에 게시되었을 때의 개인적인 이야기. 연결점 등을 찾아야 했습니다. 안타깝게도 안타깝지만 우리 데이터베이스가 법적으로 비유동적이기 때문에 법정에서 증언할 수 없습니다.

• MongoDB 스토리지는 제가 가장 좋아하는 스토리지입니다.

소셜 네트워크는 데이터 수집에 맞서 싸우고 있습니다.

• 일반적으로 우리는 이러한 계정 목록만 광고주에게 업로드한 다음 광고주는 표준 계정을 사용합니다.... 즉, 소셜 네트워크, VKontakte에서 이러한 사람들의 목록을 지정할 수 있습니다.

  하지만 Facebook은 구매한 쿠키를 사용합니다. 우리 자신은 쿠키를 사용하지 않지만 광고주가 직접 일부 사람들에게 제공하고 그들과 상호 작용한 여러 이야기가 있었습니다. 그들은 티저, 티저가 아닌 광고, 이러한 "쿠키"를 통해 이러한 네트워크를 가지고 있습니다. 묶을 수 있습니다. 의문의 여지가 없습니다! 하지만 저는 이 물건이 그다지 정통하지 않다고 생각하기 때문에 별로 좋아하지 않습니다. 이것은 순전히 내 생각에 TV를 "추적"하는 TNS와 같습니다. 이 TV를 보고 있는지 여부, TV가 켜져 있는 동안 설거지를 하는지 여부가 확실하지 않습니다... 그리고 여기서도 마찬가지입니다. : 나는 인터넷에서 무언가를 자주 검색하지만 그것이 사고 싶다는 의미는 아닙니다.

• 일종의 표준 문맥 광고 네트워크를 사용하는 경우: 우리가 이 사람들을 그들에게 언로드하고 그들의 인터페이스를 사용하여 그들을 그들의 사이트에 있는 "쿠키"와 연결하려고 시도했을 때 여러 이야기를 들었습니다. 하지만 저는 그런 것들을 별로 좋아하지 않습니다.

인터넷 사용자의 급여 계산 공식

• 평균 급여에 대한 일반 공식: 이것은 사람이 살고 있는 지역이고, 그가 일하는 사업 범주(즉, 고용주인 회사)이며, 이 회사에서 그의 직위는 평균입니다. 이 직위에 대한 급여는 추정됩니다... 특정 지역의 특정 공석 및 특정 비즈니스 상황에 대해 "Head Hunter" 및 "Superjob"(및 기타 여러 소스가 있음)에서 가져온 평균 급여입니다.

  사람이 전화기를 켜면 일반적으로 "Avito" 및 "Avto.ru"에서 추가 매개변수가 사용됩니다. Avito를 사용하면 사람이 판매하는 물건의 종류(비싼 것, 저렴한 것, 중고품, 미사용품)를 확인할 수 있습니다. "Avto.ru"를 사용하면 그가 자동차를 가지고 있는지 확인할 수 있습니다. 그는 자동차를 소유하고 있지만 소유하지는 않습니다. 이는 실수로 휴대전화를 어딘가에 떨어뜨린 사람 중 20% 미만이며, 이들의 계정은 이 데이터와 연결될 수 있습니다.

데이터 수집 회사는 어떤 볼륨을 운영합니까?

• 페타바이트 단위로 저장된 사진의 양은 6,4입니다. 2016년에 "잠망경" 녹화를 시작하고 이제 막 비디오 녹화를 시작했기 때문에 지금은 성장률을 정확히 말할 수 없습니다.

  정확히 언제 700이었는지는 말할 수 없습니다. 우리는 회사에서 회사로 이사했습니다. 이것은 모두 긴 이야기입니다. 그러나 VK, Facebook, Instagram 및 Twitter - 텍스트와 콘텐츠를 포함하는 이 모든 비즈니스(사람, 그룹 및 그들 사이의 연결)는 실제로 많은 데이터가 아니며 페타바이트조차도 충분하지 않을 것입니다. 800기가 정도 되는 것 같은데 아마 XNUMX기가 정도 되는 것 같아요.

고객이 현재 틈새 시장과 발굴할 위치를 결정하도록 돕습니까?

• 고객이 오면 우리는 그에게 그런 것을 제안하지만 Google 트렌드처럼 우리 자신은 그런 일을하지 않습니다.
• 우리는 선거, 선거 전 역사를 포함하여 사회학에 가까운 몇 가지 이야기를 가지고 있었고 모두 분석했습니다. 브랜드와 브랜드에 대한 평가 의견을 통해 모든 것이 거의 항상 일치합니다. 다음은 선거-선거 이야기입니다. 아니요(어떤 후보가 승리해야 하는지에 대한 평가 포함). 여기서 누가 틀렸는지 모르겠습니다. 우리 또는 VTsIOM에서 생각하는 사람들입니다.
• 일반적으로 우리는 브랜드 자체에서 이러한 제어 결과를 가져오고 전화 조사, 마케팅 조사 등 연구를 주문하는 동지로부터 가져옵니다. 또한 이 모든 것은 기본적인 사항으로 확인할 수 있습니다. 누군가 메일링 리스트에 응답했고 누군가 설문조사를 했습니다... 대형 브랜드(예를 들어 코카콜라)라면 고객으로부터 백만 또는 두 개의 내부 리뷰를 받았을 것입니다. – 이것은 소셜 네트워크에 대한 댓글과 일부 의견만이 아닙니다. 이것은 일종의 내부 시스템, 리뷰 등입니다.

법은 개인 데이터가 무엇인지 "알지" 못합니다!

• 우리는 공개된 데이터 소스만을 분석하며 어떠한 더러운 속임수에도 관여하지 않습니다. 우리 모델은 모든 공개 데이터를 일부 공공 데이터 센터에 저장하고 다른 곳에서 임대한 후 집, 사무실, 서버에서 분석하며 해당 데이터가 영토 외부로 이동하지 않는다는 사실을 기반으로 합니다.

  그러나 공개 데이터 분야의 법률은 매우 모호합니다.

  우리는 공개 데이터가 무엇인지, 개인 데이터가 무엇인지 명확하게 이해하지 못합니다. 152번째 연방법이 있지만 여전히... 어떻게 계산되나요? 이제 한 데이터베이스에 귀하의 이름과 전화번호가 있다면 다른 데이터베이스에는 귀하의 전화번호와 이메일이 있고, 세 번째 데이터베이스에는 귀하의 이메일과 자동차가 있습니다. 이 모든 것은 비개인 데이터인 것 같습니다. 이걸 모두 합치면 법에 따라 개인정보가 되는 것 같습니다.

  우리는 두 가지 방법으로 이 문제를 해결합니다. 첫 번째는 클라이언트를 위한 소프트웨어가 포함된 서버를 설치하는 것입니다. 그런 다음 이 데이터는 클라이언트의 영역을 벗어나지 않으며 클라이언트는 이 개인 데이터, 비개인 데이터 등의 배포를 담당합니다. 또는 두 번째 옵션: 이것이 소셜 네트워크나 다른 것을 고소해야 하는 일종의 이야기라면...

  Lifenews를 위해 이러한 동지들의 기록을 수집하고 그들이 어떤 종류의 포르노를 좋아하는지 조사했을 때 우리는 그러한 연구를 수행했습니다. 우스꽝스러운 일이었지만 그래도 마찬가지였다. 우리는 우리가 분석한 내용(통합 국가 법인 등록부, 급여, 소셜 네트워크)을 문서에 법적으로 공개하지 않고 이를 우리 자신의 개인적인 의견으로 판매합니다. 우리는 전문가의 의견을 판매한 다음, 그 사람에게 우리가 분석한 내용과 방법을 설명합니다.
  여러 가지 이야기가 있었지만 일부 공공 상업 프로젝트와 관련이있었습니다. 예를 들어, 우리는 롱보드(이러한 보드는 길다)를 타는 사람들을 위한 무료 비영리 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 프로젝트의 임무는 누군가 "나는 타고 고르키 공원에 갔습니다."라고 게시한 사람들의 출판물을 수집하는 것이었습니다. 이제 그는 지도에 나타나야 하며, 주변 사람들은 누군가가 그 근처에 있다는 것을 알 수 있습니다. VK는 우리가 사람들의 허락 없이 이 정보를 공개한다는 사실을 좋아하지 않았기 때문에 이 주제에 대해 아주 오랫동안 우리와 맞섰습니다. 그러나 문제는 법정에 가지 않았습니다. 여러 대규모 커뮤니티 내에서 제3자, 기관, 회사, 분석 등이 데이터를 사용할 수 있다는 규칙을 추가했기 때문입니다. 물론 특별히 윤리적이지는 않았지만 여전히 그렇습니다.

• 우리는 제때에 그것을 깨닫고 전문가의 의견을 모든 사람에게 판매하기 시작했습니다.

교육기관과 협력하시나요?

• 우리는 교육 기관과 협력합니다. 그렇습니다. 우리는 다양한 범위를 가지고 있습니다. 고등 학교에 석사 프로그램이 있고 다른 대학과 협력합니다. 우리는 대학을 매우 좋아합니다!
• 내 연락처가 있으면 나에게 편지를 보내도 됩니다. 관심 있는 사람이 있으면 프레젠테이션에 대한 링크도 있습니다. 이러한 모든 예제가 있으므로 이동할 수 있습니다.
• 전화 번호, 메일을 알고 있다면 거의 100% 옵션이므로 아무도 제거하지 않습니다. 전화번호가 없으면 대개 사진이고, 사진이 없으면 연도, 거주지, 직업입니다. 즉, 연도별, 거주지 및 직장별로 거의 모든 사람을 항상 미묘하게 식별할 수 있습니다. 그러나 이것은 다시 작업에 대한 질문입니다.

  예를 들어, 인터넷 텔레비전을 판매하는 고객이 있습니다. 누군가가 그들로부터 "왕좌의 게임"에 대한 구독을 구입했으며, 임무는 CRM을 사용하여 소셜 네트워크에서 이러한 사람들을 찾은 다음 그들의 영향 영역에서 잠재적인 사람들을 찾는 것입니다. 내 말은, 예를 들어 이름, 성, 이메일이 있다는 뜻입니다. 그러면 아무것도 하기가 매우 어렵습니다. 대부분의 경우 이메일을 통해 사람들을 찾을 수 있습니다.

• 우리는 일반적으로 친구 구성에 따라 소셜 네트워크에서 사람들을 "매칭"하지만 이것이 항상 올바른 것은 아닙니다. 항상 옳지 않다는 것이 아닙니다. 항상 작동하는 것은 아닙니다. 첫째, 이 작업(사람 매칭)은 소셜 네트워크에서 왔는지 여부를 이해하기 위해 각 친구에 대해 먼저 수행되어야 하기 때문에 많은 노력이 필요합니다. 그리고 VKontakte에는 같은 친구가 있고 Facebook에는 다른 친구가 있다는 사람에게는 알려지지 않은 사실입니다. 모든 사람을 위한 것은 아니지만, 예를 들어 나에게는 이렇습니다. 이는 대부분의 사람들에게도 해당됩니다.

가장 완전한 데이터는 어떻게 수집됩니까?

• 클라이언트 측에 소프트웨어를 설치합니다. 이들에게는 당사로부터 공개 데이터만 가져오고 개인 데이터를 내부적으로 처리하는 서버가 설치되어 있습니다. NDA는 고객과 체결됩니다. 물론 이것이 우리에게 전송된다는 것은 그다지 정확하지 않지만 법적 책임은 고객에게 있습니다. 즉, 고객을 위해 소프트웨어를 설치하거나 익명 데이터를 전송하는 것입니다. 그러나 이는 매우 드뭅니다. 익명화가 정확하든 부정확하든 대부분의 경우 이들 사람들 간의 의존성이 상실되기 때문입니다.

안면 인식 소프트웨어는 누가 구입하나요?

• 실제로 우리가 판매하는 주요 소프트웨어는 얼굴 검색, 상관 분석이고 이를 정부 기관에 판매하기 때문에 여기까지 왔습니다. 그리고 1년 반 전에 우리는 이 모든 이야기를 광고, 마케팅, 공공 시장에 투입하기로 결정했습니다. 이것이 바로 상업 법인인 소셜 데이터 허브(Social Data Hub)가 형성된 방식입니다. 그리고 이제 우리는 여기에 오고 있습니다. 우리는 여기에서 1년 반 동안 어울리면서 언급과 함께 다운로드를 제공할 필요가 없으며 질문에 대한 답변을 제공해야 하며 음조가 필요하지 않다는 것을 사람들에게 설명하려고 노력했습니다. , 등등. 그래서 어디인지 말하기가 어렵네요...
• (누구라는 겁니까?) 테러리스트와 소아성애자를 찾아내야 하는 모든 동지들에게.
  즉시 말할 수 있습니다(이것이 다음 질문이 될 것입니다). 우리 데이터에 따르면 재게시로 인해 투옥된 교사는 없습니다.
• VKontakte - 14%, Facebook에는 비공개 프로필이 없습니다(비공개 친구 목록 등이 있음). 그리고 가장 흥미로운 점은 내가 방금 메시지를 썼다는 것입니다. 이제 그들은 계산하고 말할 것입니다.

부끄러워할 내용을 게시하지 마세요!

• 당신을 부끄럽게 만드는 어떤 것도 소셜 네트워크에 게시하지 마십시오. 저는 개인적으로 이것을 따릅니다. 개인적인 일이 많았지 만 페이스 북에서 욕을했기 때문입니다. 뭐, 해야 할 일도 있었고 해야 할 일도 있었습니다... 창피할 만한 글은 올리지 마세요! 나중에 Public Chamber 어딘가에서 일하게 된다면, 그렇습니다. 논평하지 않는 것이 좋습니다. 당신이 이것을하지 않을 경우, 대체로 아무도 신경 쓰지 않습니다. 나는 누구도 당신의 개인적인 서신을 읽지 않으며 이 모든 것이 이 전체 이야기를 구성하고 있다는 것을 당신에게 확신할 수 있습니다...

  매주 누군가가 나에게 와서 이렇게 말합니다. “글쎄, 내 친구의 사진이 익명의 공개 페이지에 유출되었습니다! 돕다! 그런데 익명의 공개 페이지에는 어떤 것도 게시하지 마세요.

• 다른 모니터링 시스템에 대해서는 잘 모르겠습니다. 브랜드에 대한 언급이 부정적이라는 점을 확실히 고려할 것입니다. 용서해주세요... 하지만 모든 종류의 가까운 국가 동지들은 사람에게만 관심이 있다고 말할 수 있습니다. 청중이 5명이 넘고 그들의 여론이 누군가에게 영향을 미칠 수 있습니다. 내 경험에 따르면 우리에게 프로필 평가를 주문하는 HR 기관에서 "Navalny를 좋아하는 사람은 누구도 고용하지 마세요! "라고 말한 적이 없습니다.

결과 공개에 대해. 연구에 종사하는 사람은 몇 명입니까?

• 상위 10개 광고 회사 중 XNUMX개가 현재 출판업을 하고 있습니다. 말하기는 어렵습니다. XNUMX년 반 전에 이 일을 시작했을 때... 우리는 각 분야에 여러 사람이 있었습니다. 은행에도 여러 사람이 있고, HR에도 여러 사람이 있고, 광고에도 여러 사람이 있습니다. 이제 우리는 누구에게 먼저 접근하는 것이 더 수익성이 좋은지, 누구를 위해 인터페이스를 만들기 시작해야 하는지 생각하고 있습니다...
• (시장 부문별 인원 수에 대해) 우리는 누구도 강간하지 않았기 때문에 25명을 넘지 않습니다.
• 일반적으로 이러한 시장 기술은 원칙적으로 50% 이상 사용되는 것 같습니다. 일부는 광고 캠페인에, 일부는 일종의 내부 분석에 사용됩니다. 40%는 내부 분석에 사용하고 50~60%는 최종 브랜드에 판매합니다. 그러나 이것은 이미 광고 회사 자체에 달려 있습니다. 아시다시피, 어떤 사람들은 단순히 지출한 돈과 광고에 대해 보고하는 반면, 다른 사람들은 얼마나 많은 사람을 데려왔는지, 어떤 종류의 청중을 대상으로 하는지 기록합니다... 그렇게 말하고 싶지만 틀릴 수도 있습니다. 실제로는 그렇지 않습니다. 이 모든 동지들이 어떻게 작동하는지 상상해보십시오. 나는 정량적 데이터로만 알고 있습니다.

일부 광고 🙂

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출처 : habr.com