आर्थर खाचुआन: "विज्ञापनमा वास्तविक बिग डाटा"

मार्च 14, 2017 मा, सोशल डाटा हबका सीईओ आर्थर खाचुयानले BBDO लेक्चरमा बोलेका थिए। आर्थरले बौद्धिक निगरानी, ​​व्यवहार मोडेलहरू निर्माण गर्ने, फोटो र भिडियो सामग्री पहिचान गर्ने, साथै अन्य सामाजिक डेटा हब उपकरणहरू र अनुसन्धानको बारेमा कुरा गरे जसले तपाईंलाई सामाजिक सञ्जाल र बिग डाटा प्रविधिहरू प्रयोग गरेर दर्शकहरूलाई लक्षित गर्न अनुमति दिन्छ।

आर्थर खाचुआन (यसपछि - एएच): - नमस्ते! नमस्ते सबै! मेरो नाम आर्थर खाचुयान हो, म कम्पनी सोशल डाटा हब चलाउँछु, र हामी खुला डाटा स्रोतहरू, सूचना क्षेत्रहरूको विभिन्न रोचक बौद्धिक विश्लेषणहरूमा संलग्न छौं र सबै प्रकारका रोचक अनुसन्धान र यस्तै कुराहरू गर्छौं।

र आज BBDO समूहका सहकर्मीहरूले हामीलाई ठूला डाटाको विश्लेषण गर्नका लागि आधुनिक प्रविधिहरूका बारेमा कुरा गर्न आग्रह गरे, विज्ञापनका लागि ठूला र ठूला डाटा: यसलाई कसरी प्रयोग गरिन्छ, केही रोचक उदाहरणहरू देखाउनुहोस्। मलाई आशा छ कि तपाईंले बाटोमा प्रश्नहरू सोध्नुहुनेछ, किनकि म बोरिंग हुन सक्छु र सार प्रकट गर्न सक्दिन, त्यसैले लाज नमान्नुहोस्।

वास्तवमा, मुख्य दिशाहरू, जहाँ कुनै प्रकारको "नजिक-ठूलो-डेटा" समाधानहरू प्रयोग गरिन्थ्यो," तिनीहरू सबै स्पष्ट छन् - यो दर्शक लक्षित, विश्लेषण, कुनै प्रकारको विश्लेषणात्मक मार्केटिङ अनुसन्धान सञ्चालन गर्ने हो। तर यो सँधै चाखलाग्दो छ कि कुन अतिरिक्त डाटा फेला पार्न सकिन्छ, विश्लेषण लागू गरेपछि के अतिरिक्त अर्थहरू फेला पार्न सकिन्छ।

हामीलाई विज्ञापनको लागि प्रविधि किन चाहिन्छ?

हामी कहाँ सुरु गर्छौं? सबैभन्दा स्पष्ट कुरा सामाजिक सञ्जाल मा विज्ञापन छ। आज मैले यसलाई बिहानै निकालेको छु: कुनै कारणले VKontakte ले यो विशेष विज्ञापन हेर्नुपर्छ भन्ने लाग्छ... यो राम्रो वा नराम्रो दोस्रो प्रश्न हो। हामी देख्छौं कि म निश्चित रूपमा भर्तीको श्रेणीमा पर्छु:

प्राविधिक समाधानको रूपमा लिन सकिने सबैभन्दा पहिलो र सबैभन्दा चाखलाग्दो कुरा... हामीले सुरु गर्नु अघि मैले निर्णय गर्न चाहेको पहिलो कुरा सर्तहरू परिभाषित गर्नु हो: खुला डाटा के हो र ठूलो डाटा के हो? किनकि यस विषयमा सबैको आ-आफ्नै बुझाइ छ, र म कसैलाई मेरो सर्तहरू थोपाउन चाहन्न, तर... कुनै विसंगति नहोस् भनेर।

व्यक्तिगत रूपमा, मलाई लाग्छ कि खुला डाटा सबै हो जुन म कुनै लगइन वा पासवर्ड बिना पुग्न सक्छु। यो सामाजिक सञ्जालहरूमा खुला प्रोफाइल हो, यो खोज परिणामहरू हो, यी खुला रजिस्ट्रीहरू हुन्, आदि। ठूलो डाटा, मेरो आफ्नै बुझाइमा, म यसलाई यस्तो देख्छु: यदि यो डाटा प्लेट हो भने, यो एक अरब पङ्क्ति हो, यदि यो कुनै प्रकारको हो। फाइल भण्डारणको, यो कतै डाटाको एक पेटाबाइट हो। मेरो शब्दावलीमा बाँकी ठूलो डाटा होइन, तर यस्तै केहि।

उच्च परिशुद्धता प्रोफाइल र प्रोफाइल स्कोरिंग

क्रममा जाऔं। खुला डाटा स्रोतहरूको विश्लेषणबाट तपाईले आउन सक्ने पहिलो र सबैभन्दा चाखलाग्दो कुरा भनेको उच्च परिशुद्धता प्रोफाइल र प्रोफाइल स्कोरिङ हो। यो के हो? यो एउटा कथा हो जहाँ तपाइँको सामाजिक सञ्जाल खाताले तपाइँ को हो भनेर मात्र होइन तपाइँको रूचि मात्र होइन भविष्यवाणी गर्न सक्छ।

तर अब, विभिन्न स्रोतहरू संयोजन गरेर, तपाईंले आफ्नो तलबको औसत स्तर, तपाईंको अपार्टमेन्टको लागत कति छ, र यो कहाँ अवस्थित छ भनेर बुझ्न सक्नुहुन्छ। र यो सबै डाटा उपलब्ध माध्यमबाट शाब्दिक रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, यदि तपाईंले आफ्नो खाता सामाजिक सञ्जालमा लिनुभयो भने, हेर्नुहोस्, भन्नुहोस्, तपाईं कहाँ बस्नुहुन्छ, जहाँ काम गर्नुहुन्छ; तपाईंले काम गर्ने कम्पनीको कुन खण्डमा छ भनी बुझ्नुहोस्; यदि तपाईं विश्लेषक, प्रबन्धक, आदि हुनुहुन्छ भने HH र "Superjob" बाट समान रिक्त पदहरू डाउनलोड गर्नुहोस्। तपाईं कहाँ बस्नुहुन्छ (आधार, CIAN भन्नुहोस्) हेर्नुहोस्, यो ठाउँमा घर भाडामा लिन कति खर्च लाग्छ, यस ठाउँमा घर किन्न कति खर्च लाग्छ, तपाईंले लगभग कति कमाउनुहुन्छ भन्ने अनुमान गर्नुहोस्। यसबाहेक, तपाइँको सामाजिक सञ्जाल प्रयोग गरेर, तपाइँ बुझ्न सक्नुहुन्छ कि तपाइँ कति यात्रा गर्नुहुन्छ, तपाइँ कहाँ हुनुहुन्छ, र तपाइँ तपाइँको नियोक्ता प्रति कति वफादार हुनुहुन्छ।

तदनुसार, मेट्रिक्सको यति ठूलो संख्याबाट हामीले चाहेको कुरा गर्न सक्छौं। हामी तपाईंलाई रुचि भएको उत्पादनको परिचय दिन सक्छौं। तपाईं एक अनलाइन स्टोर कल्पना गर्न सक्नुहुन्छ? तपाईं त्यहाँ जानुहुन्छ - यो अनलाइन स्टोरले सामाजिक नेटवर्कमा तपाईंको खाता समात्छ र तपाईंलाई भन्छ: "माशा, तपाईंले भर्खरै आफ्नो प्रेमीसँग ब्रेकअप गर्नुभयो, यहाँ तपाईंको लागि केही निश्चित उत्पादनहरू छन्।" यो निकट भविष्य होइन ...

एक व्यक्तिको भौगोलिक स्थान कसरी निर्धारण गरिन्छ?

श्रोताको प्रश्नको जवाफ:

• सामान्यतया, सबै चेक-इनहरूको 80% निवासको सही स्थान मानिन्छ। तर कहिँ पनि चेक इन नगर्ने मानिसहरूका लागि, त्यहाँ धेरै विकल्पहरू छन्: या त चेक-इन, वा भौगोलिक स्थान, वा यो पोस्ट र प्रकाशनहरूको सम्पूर्ण अवधिको विश्लेषण हो जब कुनै व्यक्तिले केही लेख्यो... र कतै, केहि पप अप हुनेछ जस्तै "म Akademicheskaya नजिक एक स्ट्रलर किन्न चाहन्छु" वा "मैले भर्खरै यहाँ भित्तामा कुरूप ग्राफिटी देखेको छु।" त्यो हो, लगभग 80% मानिसहरूको लागि, तिनीहरूको भौगोलिक स्थान, तिनीहरूको काम गर्ने ठाउँ र तिनीहरूको बसोबास गर्ने ठाउँ डेटा वा मेटाडेटा प्रयोग गरेर निर्धारण गर्न सकिन्छ जुन सामाजिक सञ्जालहरूबाट सङ्कलन गर्न सकिन्छ।

  यो, फेरि, पोष्टहरूको विश्लेषण हो। सरल अर्थमा, यो सामाजिक सञ्जालहरूमा चेक-इनहरू र भौगोलिक स्थानहरूको विश्लेषण हो, जसले jpeg मेटाडेटा मेटाउँदैन (तपाईले यसबाट केहि पत्ता लगाउन सक्नुहुन्छ)। तर बाँकी व्यक्तिहरूका लागि, यी सामान्यतया पाठ प्रसारणहरू हुन्: या त एक व्यक्तिले आफ्नो स्थान "चमकाउँछ" जब उसले केहि लेख्छ, वा उसले आफ्नो फोनलाई "चमकाउँछ", जसबाट तपाईंले Avito वा उसको खातामा उसको केही विज्ञापनहरू फेला पार्न सक्नुहुन्छ। अटो RU"। यस डेटाको आधारमा, तपाइँ संयोजन गर्न सक्नुहुन्छ (उदाहरणका लागि, "म मायाकोभस्काया नजिकैको कार बेच्दै छु") र लगभग यो मान्नुहोस्।

• मानिसहरूले प्राय: यसलाई सोशल मिडियामा पोस्ट गर्छन्। हामी खुला स्रोतहरूसँग मात्र काम गर्छौं र यहाँ हामी खुला स्रोतहरूको बारेमा मात्र कुरा गर्दैछौं। तिनीहरू सामान्यतया विज्ञापनहरू प्रकाशित गर्छन्, अर्थात्, ६० प्रतिशत केसहरूमा, मानिसहरूले आफ्नो हालको सेल फोन नम्बर "देखाउँदा" सबैभन्दा सामान्य कथा कुनै चीजको बिक्रीको लागि विज्ञापनहरू हुन्। या त केही समूहहरूमा एक व्यक्तिले लेख्छ ("म यो वा त्यो त्यहाँ बेच्छु"), वा कतै जान्छ।

  हो! तिनीहरू सामान्यतया यस्तो टिप्पणी गर्छन्: "मलाई जवाफ दिनुहोस् वा मलाई एसएमएस पठाउनुहोस्, मेरो नम्बरमा कल गर्नुहोस्। यो प्रायः मानिसहरूमा हुन्छ जसले केहि बेच्छन्, सामाजिक सञ्जालमा केहि किन्छन्, कसैसँग कुराकानी गर्छन् ... तदनुसार, यो नम्बर प्रयोग गरेर तपाईले CIAN मा उसको प्रोफाइल लिंक गर्न सक्नुहुन्छ, यदि उसले कहिल्यै केहि प्रकाशित गरेको छ, वा, फेरि, मा। Avito। यी केवल सबैभन्दा लोकप्रिय, शीर्ष स्रोतहरू हुन्, यो थप हुनेछ - यी हुन् Avito, CIAN र यस्तै।

• यसले अनलाइन स्टोरलाई जनाउँछ। अर्को अनुहार पहिचान र प्रोफाइल मिलान को प्रविधि हुनेछ (हामी यसको बारेमा कुरा गर्नेछौं)। विशुद्ध सैद्धान्तिक रूपमा, यो अफलाइन स्टोरमा लागू गर्न सकिन्छ। र सामान्यतया, मेरो ठूलो सपना यो हो कि जब सडक ब्यानरहरू देखा पर्छन्, जब तपाईं क्यामेराको छेउमा हिँड्नुहुन्छ, यसले तपाईंको अनुहारलाई "जाल" बनाउँछ। तर यो मामला कानून द्वारा निषेधित हुनेछ किनभने यो गोपनीयता को उल्लङ्घन हो। मलाई आशा छ कि यो ढिलो वा चाँडो हुनेछ।
• व्यक्तिगत अनुभवबाट। प्रायजसो, जब कुनै व्यक्तिले तपाईलाई केहि लेख्छ, तपाईले उसको जीवनका केहि तथ्यहरूमा काम गर्नुहुन्छ जुन तपाईलाई थाहा छैन जस्तो लाग्छ ... धेरैजसो अवस्थामा मानिसहरू डराउँछन्। तर! पछिल्लो तथ्याङ्कको आधारमा, सामाजिक सञ्जालहरूमा बन्द खाताहरूको संख्या 14% ले घटेको छ। नक्कलीहरूको संख्या बढ्दै छ, खोल्ने खाताहरूको संख्या बढ्दै छ - मानिसहरू बढ्दो रूपमा खुलापनतर्फ बढ्दैछन्। मलाई लाग्छ कि 3-4 वर्षमा उनीहरूले यस तथ्यलाई कडा प्रतिक्रिया दिन बन्द गर्नेछन् कि कसैलाई उनीहरूको बारेमा जानकारी थाहा छ जुन उनीहरूलाई सम्भवतः थाहा नहुन सक्छ। तर वास्तवमा उसको पर्खाल हेरेर यो प्राप्त गर्न धेरै सजिलो छ।

खुला स्रोतबाट के लिन सकिन्छ?

त्यहाँ चीजहरूको अनुमानित सूची छ जुन खुला स्रोतहरूबाट पर्याप्त उच्च विश्वसनीयताका साथ बुझ्न सकिन्छ। वास्तवमा, त्यहाँ अझ धेरै फरक मेट्रिकहरू छन्; यो यस्तो अनुसन्धान को ग्राहक मा निर्भर गर्दछ। त्यहाँ केहि मानव संसाधन एजेन्सी छ जुन तपाइँ सामाजिक सञ्जालहरूमा वा सार्वजनिक स्थानमा कतै कसम खानुहुन्छ भन्नेमा रुचि राख्छ। कसैले तपाईंलाई Navalny को प्रकाशनहरू मनपर्छ वा, यसको विपरित, संयुक्त रूस प्रकाशनहरू, वा कुनै प्रकारको अश्लील सामग्री - त्यस्ता चीजहरू प्रायः हुन्छन्।

मुख्यहरू पारिवारिक मूल्यहरू, अपार्टमेन्टको अनुमानित लागत, घर, कार खोजी, र यस्तै अन्य हुन्। यस आधारमा, मानिसहरूलाई सामाजिक समूहहरूमा विभाजन गर्न सकिन्छ। यी मस्को टिन्डर प्रयोगकर्ताहरू हुन्, तिनीहरू को हुन् (उनीहरूको फेसबुक खाताहरूमा फेला परेका तिनीहरूका तस्बिरहरू अनुसार); तिनीहरूको चासोको आधारमा, तिनीहरू विभिन्न सामाजिक समूहहरूमा विभाजित छन्:

यदि हामी विज्ञापनको नजिक जान्छौं भने, हामी बिस्तारै मानक विज्ञापन लक्ष्यीकरणबाट टाढा सरेका छौं, जब तपाइँ VKontakte मा तपाइँ 18-वर्षीय पुरुषहरूमा रुचि राख्नुहुन्छ जुन निश्चित समूहहरूमा सदस्यता लिनुहुन्छ। मसँग यो तस्बिर अर्को छ, अब म तपाईंलाई देखाउनेछु:

मुख्य कुरा यो हो कि हालका धेरैजसो सेवाहरू जसले विश्लेषण गर्दछ, सैद्धान्तिक रूपमा, सामाजिक सञ्जालहरू विश्लेषण गर्ने व्यक्तिहरू, चासोहरू विश्लेषण गर्नमा संलग्न छन्... मानिसहरूको दिमागमा आउने पहिलो कुरा तिनीहरूका सदस्यहरूको शीर्ष समूहहरूको विश्लेषण गर्नु हो। सायद यसले कसैको लागि काम गर्दछ, तर व्यक्तिगत रूपमा मलाई लाग्छ कि यो मौलिक रूपमा गलत छ। किन?

तपाईंको मनपर्ने सङ्कलन र विश्लेषण गरिन्छ

अब तपाइँको फोन लिनुहोस्, तपाइँको शीर्ष समूहहरू हेर्नुहोस् - त्यहाँ निश्चित रूपमा 50% भन्दा बढी समूहहरू हुनेछन् जुन तपाइँले पहिले नै बिर्सनुभएको छ, यो केहि प्रकारको सामग्री हो जुन तपाइँको लागि अप्रासंगिक छ। तपाइँ यसलाई बिल्कुल उपभोग गर्नुहुन्न, तर यद्यपि प्रणालीले तपाइँलाई तिनीहरूको अनुसार ट्र्याक गर्नेछ: कि तपाइँ रेसिपीहरूको सदस्यता लिनुभएको छ, केहि लोकप्रिय समूहहरूमा। त्यो हो, तपाइँ तपाइँको प्रोफाइल को विश्लेषण गर्ने प्रणाली को उल्लङ्घन गर्नुहुनेछ, र तपाइँको चासो जायज हुनेछैन।

अगाडि बढ्दै ... त्यहाँ के छ? अरू मानिसहरूले के गरिरहेका छन् भनेर हामी अनुमान गर्छौं। हाम्रो विचारमा, प्रयोगकर्ताहरूको रुचिहरू मूल्याङ्कन गर्ने सबैभन्दा उपयुक्त तरिका मनपर्ने हो। उदाहरणका लागि, VKontakte मा कुनै मनपर्ने फिड छैन, र मानिसहरू सोच्छन् कि कसैलाई थाहा छैन कि उनीहरूलाई के मनपर्छ। हो, केहि लाइकहरू इन्स्टाग्राममा प्रस्तुत गरिन्छ, हामी फेसबुकमा केहि देख्छौं, तर केहि समूहहरूमा धेरै सामग्रीले यसलाई साझा फिडमा प्रसारित गर्दैन, र मानिसहरू लाइभ हुन्छन् र सोच्छन् कि उनीहरूलाई के मन पर्छ भनेर कसैलाई थाहा हुँदैन।

र हामीलाई चासो लाग्ने कुनै प्रकारको सामग्री सङ्कलन गरेर, यी पोस्टहरू सङ्कलन गरेर, यी लाइकहरू सङ्कलन गरेर, त्यसपछि यो डाटाबेस प्रयोग गरेर यो व्यक्तिलाई जाँच गरेर, हामी उच्च सटीकताका साथ निर्धारण गर्न सक्छौं कि उहाँ को हुनुहुन्छ, उहाँको भाग्य के हो, उहाँ केमा रुचि राख्नुहुन्छ। उसलाई निश्चित सामाजिक समूहमा राख्नुहोस् र उहाँसँग अन्तरक्रिया गर्नुहोस्।

कार किन्दा बानी परिवर्तन हुन्छ

मसँग यस्तो उदाहरण छ। म तुरुन्तै रिजर्भेसन गर्नेछु कि मेरा उदाहरणहरू नजिक-विज्ञापन र नजिक-मार्केटिङ हुन्, किनभने, तपाईंलाई थाहा छ, धेरै जसो केसहरू NDA द्वारा सुरक्षित छन् र यस्तै अन्य। तर त्यहाँ अझै धेरै रोचक चीजहरू हुनेछन्। त्यसोभए, यी व्यक्तिहरूसँगको कथा: यी मानिसहरू हुन् जसले 2010 र 2015 को बीचमा कार किनेका थिए। तिनीहरूको अनलाइन सामाजिक व्यवहार कसरी परिवर्तन भएको छ रङ द्वारा संकेत गरिएको छ। सदस्यहरू बीच केटीहरूको प्रतिशत परिवर्तन भएको छ, मैले "बालिस" सार्वजनिक पृष्ठहरूको सदस्यता लिएँ, स्थायी यौन पार्टनर फेला पारे...

यो सबै कुरा कार ब्रान्ड र मान्छे को संख्या मा विभाजित छ। यहाँबाट तपाईले मानिसहरूको व्यवहार र यसले कसरी काम गर्छ भन्ने बारेमा धेरै रोचक निष्कर्ष निकाल्न सक्नुहुन्छ। म भन्न सक्छु कि पोर्श केयेन र रोपिएको प्रियोरा आकर्षित दर्शकहरूको संख्याको हिसाबले लगभग समान छन्। यस दर्शकको गुणस्तर र तिनीहरूको व्यवहार फरक छ, तर मात्रा लगभग समान छ। तपाईले यहाँबाट निकाल्न सक्नुहुने निष्कर्ष तपाईको बजारको नजिक तपाईले चाहानु भएको कुरा हो। यदि तपाइँ अडी बेच्नुहुन्छ भने, तपाइँ "एउडी किन्नुहोस् र तपाइँको आमाबाबुबाट टाढा जानुहोस्!" नारा बनाउनुहुन्छ। र यस्तै।

हो, यो तथ्यको एक हास्यास्पद उदाहरण हो कि मानिसहरूको व्यवहारलाई मनपर्ने विश्लेषणको आधारमा, तिनीहरू कुन समूहमा सर्छन्, कुन सामग्रीको विश्लेषण गर्छन् - लगभग 100% सम्भावनाको साथ यसले तपाइँ को हो भनेर स्पष्ट पार्छ। किनभने यदि तपाईंसँग नेटवर्क ट्राफिकमा पहुँच छैन र व्यक्तिगत सन्देशहरू पढ्नुहुन्न भने, लाइकहरूले तपाईंलाई सधैं यो व्यक्ति को हो भनेर बताउनेछ - एक गर्भवती महिला, आमा, एक सैनिक पुरुष, एक प्रहरी। र तपाईंको लागि, विज्ञापन गर्न सक्ने व्यक्तिको रूपमा, यो लक्ष्यमा ठूलो हिट हो।

श्रोताको प्रश्नको जवाफ:

• प्रत्येक स्तम्भ यो कार मा मान्छे को संख्या हो; तिनीहरूको व्यवहार ढाँचा कसरी परिवर्तन भएको छ। हेर्नुहोस्: पोर्श केयेन किनेका व्यक्तिहरू - लगभग 550 व्यक्ति (पहेंलो), सदस्यहरू बीच केटीहरूको प्रतिशत बढेको छ।
• नमूना 2010 देखि 2015 सम्म सामाजिक सञ्जाल "Vkontakte", "फेसबुक", "Instagram" को प्रयोगकर्ताहरू हुन्। केवल स्पष्टीकरण: यहाँ चयन गरिएका कारहरू ती हुन् जुन निश्चित उपकरणहरू प्रयोग गरेर 80% भन्दा बढी सटीकताका साथ फोटोहरूमा पहिचान गर्न सकिन्छ।
• निश्चित अवधिमा, उसको कार (ठीक छ, त्यो उसको होइन, हामी यसलाई सामाजिक सञ्जालमा छोड्छौं)... निश्चित अवधिमा, एक व्यक्तिले कारसँग लगातार फोटो खिच्यो, त्यससँग थियो, प्रकाशनहरू फरक थियो, तस्बिरहरू फरक कोणबाट थिए, र यस्तै। त्यसपछि त्यहाँ एक तस्वीर हुनेछ कि मानिसहरू कुन कार संग तस्वीर खिचिरहेका छन् र ... हो, यो दोस्रो प्रश्न हो - सामाजिक नेटवर्क डाटा मा भरोसा।
• हामीले यसलाई ल्याएदेखि, दुर्भाग्यवश, सोशल मिडिया डाटा सधैं सही हुँदैन। मानिसहरू सधैं आफ्नो जानकारी प्रकाशित गर्न इच्छुक छैनन्। व्यक्तिगत रूपमा, मैले यस्तो अध्ययन सञ्चालन गरें: मैले सामाजिक सञ्जालहरूमा दर्ता भएका व्यक्तिहरूको संख्यासँग मस्को विश्वविद्यालयका स्नातकहरूको संख्या तुलना गरें। औसतमा, 60% बढी व्यक्तिहरू सामाजिक सञ्जालहरूमा दर्ता भएका छन् - मस्को स्टेट युनिभर्सिटीका स्नातकहरू निश्चित वर्षमा निश्चित विशेषताहरूमा - त्यहाँ वास्तवमा सिद्धान्तमा छन्। त्यसोभए हो - त्यहाँ, स्वाभाविक रूपमा, यहाँ त्रुटिहरूको प्रतिशत छ, र कसैले यसलाई लुकाउँदैन। यहाँ हामी केवल ती कारहरूलाई आधारको रूपमा लिन्छौं जुन 80% भन्दा बढी सम्भावनाको साथ पहिचान गर्न सकिन्छ।

मोडेल प्रशिक्षणको लागि स्रोतहरूको सूची

यहाँ स्रोतहरूको नमूना सूची हो जुन प्रयोग गर्न सकिन्छ, जुन व्यक्तिको सामाजिक प्रोफाइल, त्यो को हो भन्ने निश्चितताका साथ निर्धारण गर्न प्रयोग गरिन्छ।

हामी सामाजिक सञ्जालहरूबाट प्रोफाइल लिन्छौं, CIAN बाट - एक अपार्टमेन्टको लागत लगभग हो, "हेड-हन्टर", "सुपरजब" - यो दिइएको व्यक्तिको लागि औसत तलब हो। मलाई आशा छ कि यहाँ कुनै हेड हन्टर प्रतिनिधिहरू छैनन्, किनकि उनीहरूलाई लाग्छ कि उनीहरूबाट यो डाटा लिन धेरै राम्रो छैन। जे होस्, यो केहि क्षेत्रहरूमा खाली पदहरूको लागि निश्चित प्रकारका गतिविधिहरूको लागि औसत तलब हो।

"Avito", "Avto.ru": प्रायः मानिसहरू, जब तिनीहरूको फोन उज्यालो हुन्छ, तिनीहरूसँग पक्कै पनि यो हुन्छ (ठूलो संख्यामा) कम्तिमा पनि "Avito", वा "Avto.ru" मा, वा अन्य धेरै साइटहरूमा जहाँबाट तपाइँ बुझ्न सक्नुहुन्छ कि तिनीहरू को हुन्। यदि यो फोन नम्बरमा स्ट्रोलर वा कार बेचेको थियो भने ... Rosstat र कानूनी संस्थाहरूको एकीकृत राज्य दर्ता अझै पनि धेरै दर्ताहरू छन् जसको मद्दतले तपाईले रोजगारदाता कम्पनीलाई श्रेणीकरण गर्न सक्नुहुन्छ - केहि सूत्र अनुसार, मोडेल अनुसार। कुनै पनि व्यक्तिले सेट गर्न सक्छ (तपाईले यो व्यक्तिको पैसा आदि निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ)।

Tinder ले मानिसहरूको स्थितिमा डेटा सङ्कलन गर्न मद्दत गर्छ

साथै, त्यहाँ यस्तो चाखलाग्दो कुरा छ (वैकल्पिक रूपमा, यो अध्ययनमा धेरै हास्यास्पद छ) - यो, फेरि, यस टिन्डरको लागि बटहरू प्रयोग गरेर मस्को टिन्डरबाट डाटाको संग्रह हो। मानिसहरूको दूरी निर्धारण गरिएको थियो, र त्यसपछि तिनीहरूको अनुमानित स्थान निर्धारण गरिएको थियो।

यस अध्ययनको उद्देश्य सरकारी संस्थाहरूको इलाकामा टिन्डर खाताहरूको संख्या निर्धारण गर्नु थियो - डुमामा, अभियोजकको कार्यालय, र यस्तै। तर तपाइँ, एक विज्ञापनदाताको रूपमा, तपाइँ जे चाहानुहुन्छ कल्पना गर्न सक्नुहुन्छ: यो हुन सक्छ, उदाहरणका लागि, Starbucks वा अरू कोही... अर्थात्, Tinder मा तपाईबाट कफी पिउने, केहि अर्डर गर्ने, पसलहरूमा रहेका मानिसहरूको संख्या। यस भौगोलिक स्थानको सन्दर्भमा: यो कुनै पनि सेवाको साथ गर्न सकिन्छ।

दर्शकको प्रश्नको जवाफ:

• टिन्डर? तिमीलाई थाहा छैन? टिन्डर एउटा डेटिङ एप हो जहाँ तपाईं फोटोहरू (बायाँ-दायाँ) मार्फत हेर्नुहुन्छ, र यो एपले तपाईंलाई व्यक्तिसँगको दूरी देखाउँछ। यदि तपाईंले तीन फरक बिन्दुहरूबाट यस व्यक्तिको दूरी प्राप्त गर्नुभयो भने, तपाईं लगभग (+ 5-7 मिटर) स्थान निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ। यस अवस्थामा, अभियोजकको कार्यालय वा राज्य ड्यूमा को क्षेत्र मा निर्धारण को लागी, यो धेरै गाह्रो छैन। तर फेरि, यो तपाइँको स्टोर हुन सक्छ, यो केहि पनि हुन सक्छ।

उदाहरण को लागी, एक लामो, लामो समय पहिले हामीसँग यस्तो मामला थियो (अध्ययन होइन), जब हामीले सेलुलर अपरेटरहरू मध्ये एकबाट ट्राफिक घनत्व, सेलुलर बिन्दुहरूको आन्दोलनको घनत्वमा डेटा प्राप्त गर्यौं, र यो सबै जानकारी सुपरइम्पोज गरिएको थियो। राजमार्गहरूमा अवस्थित बिलबोर्डहरूको समन्वयमा। र सेलुलर अपरेटरको कार्य लगभग कति व्यक्तिहरू गुजरिरहेका छन् र सम्भावित रूपमा यो बिलबोर्ड विज्ञापन देख्न सक्छ भनेर निर्धारण गर्नु हो।

यदि यहाँ बिलबोर्ड विज्ञापन विशेषज्ञहरू छन् भने, तपाइँ भन्न सक्नुहुन्छ: यो सुपर-विश्वसनीयता संग बुझ्न असम्भव छ - कोही आउँदैछ, कसैले हेरेन, कसैले हेर्यो ... यद्यपि, यो कसरी 20 अरब बहुभुजहरू छन् भन्ने उदाहरण हो। यी मस्कोमा, जसमा निश्चित मार्गहरूमा प्रत्येक घण्टामा यी मानिसहरूको घनत्व छ... तपाईंले यी व्यक्तिहरू जुनसुकै बेला कुन ठाउँबाट गुज्रिरहेका थिए देख्न सक्नुहुन्छ र यात्रुहरूको प्रवाहको अनुमान गर्न सक्नुहुन्छ।

दर्शकको प्रश्नको जवाफ:

• यस्तो तथ्यांक कसैले दिदैन । हामीले एक अपरेटरको लागि यस्तो अध्ययन सञ्चालन गर्यौं; यो एक विशेष आन्तरिक कथा हो, त्यसैले, दुर्भाग्यवश, यो चित्र को रूप मा प्रस्तुत गरिएको छैन। तर प्रायः ठूला विज्ञापन एजेन्सीहरूलाई अपरेटरलाई सम्पर्क गर्न कुनै समस्या छैन। कम्तिमा मस्कोमा, त्यहाँ धेरै उदाहरणहरू छन् जब, उदाहरणका लागि, बीमा कम्पनीहरू गेटट्याक्सी जस्ता कम्पनीहरूमा फर्कन्छन्, जसले चालकको उमेर, उनीहरूले कसरी ड्राइभ गर्छन् (राम्रो - नराम्रो, लापरवाह - होइन), भविष्यवाणी गर्नका लागि व्यक्तिगत डेटा प्रदान गर्दछ। नीतिहरू र यस्तै। सबैजना यससँग संघर्ष गर्छन्, तर केही आन्तरिक स्तरमा, बेनामी डाटा दिँदै - मलाई लाग्छ कि कसैलाई त्यस्तो समस्या छैन।

छवि र ढाँचा पहिचान

अघि बढ। मेरो मनपर्ने छवि पहिचान हो। अनुहारहरूद्वारा मानिसहरू खोज्ने बारे एउटा सानो टुक्रा हुनेछ, तर हामी प्रायः यो भाग लिँदैनौं। हामी विशेष रूपमा छवि पहिचान लिन्छौं र यो छविमा के छ भनेर निर्धारण गर्छौं - कारको निर्माण, यसको रंग, र यस्तै।

मसँग यो हास्यास्पद उदाहरण छ:

विभिन्न सामाजिक सञ्जालहरूमा ट्याटू खोज्ने सम्बन्धमा यस्तो अध्ययन भएको थियो। तदनुसार, कुनै पनि ब्रान्डमा, कुनै पनि भिजुअल छविमा, लगभग कुनै पनि भिजुअल छविमा लागू गर्न सकिन्छ। त्यहाँ ती छन् जुन भरपर्दो रूपमा निर्धारण गर्न सकिँदैन (हामी तिनीहरूलाई लिदैनौं)।

यहाँ मेरो मनपर्ने छ। कार ब्रान्डहरू प्राय: यस कार्यमा फर्कन्छन् किनभने तिनीहरूको कार्य, उदाहरणका लागि, केहि BMW X6 को सबै मालिकहरू फेला पार्नु हो, तिनीहरू को हुन्, तिनीहरू कसरी एक-अर्कासँग जोडिएका छन्, तिनीहरू केमा रुचि राख्छन्, र यस्तै कुराहरू बुझ्नु हो। यो सामाजिक सञ्जालमा मानिसहरूले कुन कारहरूसँग फोटो खिच्छन् भन्ने प्रश्नसँग सम्बन्धित छ।

यहाँ कुनै पनि फिल्टरिङ थिएन: वस्तु तिनीहरूको थियो, कार तिनीहरूको थिएन; यो केवल कारहरूको ब्रेकडाउन हो - उमेर र यस्तै। तर भिजुअल छवि पहिचान धेरै पटक प्रयोग गरिन्छ: यो गर्भवती महिलाहरूको लागि खोजी हो, र कुनै प्रकारको मास मिडियामा ब्रान्ड लोगोहरूको खोजी (कसले के पोस्ट गर्दछ)।

मेरो मनपर्ने केस (जुन विभिन्न रेस्टुरेन्टहरू द्वारा प्रयोग गरिन्छ): सामाजिक सञ्जालमा कस्तो प्रकारको रोल पोस्ट गरिन्छ। यो एक रमाइलो कुरा हो, तर वास्तवमा यसले तपाईंलाई धेरै रोचक कुराहरू बुझ्न अनुमति दिन्छ, पहिले, तपाईंको आफ्नै ग्राहकहरूको बारेमा: को आए र तिनीहरूले किन गरे। किनभने यो कुनै गोप्य कुरा होइन कि सुशी बारहरूमा, धेरैजसो मानिसहरू (म "केटीहरू" भन्दिन) चेक इन गर्न, कुनै चीजको फोटो खिच्न, इत्यादिको लागि तस्बिरहरू लिन्छ।

ब्रान्डले यसको फाइदा लिन सक्छ। ब्रान्डले कस्तो किसिमको उत्पादनलाई सुन्दर तस्बिर र पोस्ट गर्न आवश्यक छ, कस्ता मानिसहरू त्यहाँ आए भन्नेमा चासो राख्छ। यो चीज लगभग कुनै पनि चीज संग गर्न सकिन्छ, खाना देखि।

भिडियो ढाँचा पहिचान

दर्शकको प्रश्नको जवाफ:

• भिडियोमा होइन। हामीसँग यो परीक्षण मोडमा छ। हामीले यो टेक्नोलोजी कोसिस गर्यौं, तर यो पत्ता लाग्यो कि... यसले भिडियोको साथ सबै कुरा राम्ररी चिन्ने गर्छ, तर हामीले यसको लागि कतै पनि अनुप्रयोग फेला पारेका छैनौं। बाइ। कति र कस्ता भिडियो ब्लगरहरू कतै बोलिरहेका छन् भनेर विश्लेषण गर्नु बाहेक ... यस्तो अध्ययन थियो। कति अनुहार भेटिन्छन्, कति पटक । तर ब्रान्डहरूले यो कहाँ ल्याउने भनेर अहिलेसम्म पत्ता लगाएका छैनन्। सायद कुनै दिन आउला ।

फेरि, यो खाना हो, यो गर्भवती महिला, पुरुष (गर्भवती छैन), कार - केहि पनि हुन सक्छ।

विकल्पको रूपमा, एउटा मिडिया आउटलेटको लागि नयाँ वर्षको अध्ययन थियो। विज्ञापनबाट पनि टाढा, तर अझै। नयाँ वर्षको लागि मानिसहरूले उपवास बसेका खानेकुराहरू यस्तो छ:

यहाँ उमेर अनुसार पनि टुक्रिएको छ। तपाईंले यस्तो सम्बन्ध देख्न सक्नुहुन्छ कि युवाहरू प्रायः खाना अर्डर गर्छन्, वयस्कहरूले प्रायः परम्परागत टेबल बनाउँछन्। यो एक रमाइलो कुरा हो, तर यसलाई ब्रान्ड मालिकको रूपमा कल्पना गर्दै, तपाईंले धेरै चीजहरूको मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ: तपाईंको उत्पादन कसले र कसरी, तिनीहरूले यसको बारेमा के लेख्छन्। प्रायः, मानिसहरूले पाठमा सधैं ब्रान्डको उल्लेख गर्दैनन्, र परम्परागत विश्लेषणात्मक अनुगमन प्रणालीहरूले सधैं ब्रान्डको यो उल्लेख बुझ्न र भेट्टाउन सक्दैन किनभने यो पाठमा उल्लेख गरिएको छैन। वा पाठ गलत हिज्जे छ, त्यहाँ कुनै ह्यास ट्याग वा केहि छैन।

तस्बिरहरू देखिन्छन्। फोटोग्राफीको साथ, तपाईंले यो फ्रेमको केन्द्रको विषय हो वा फ्रेमको केन्द्रको विषय होइन भनेर बताउन सक्नुहुन्छ। त्यसपछि तपाईंले यो व्यक्तिले के लेखेको देख्न सक्नुहुन्छ। तर प्रायः यो सम्भावित दर्शकहरूको खोजीको रूपमा प्रयोग गरिन्छ जसले निश्चित कारहरू चलाउँछन् र यस्तै। र त्यसपछि हामी यी कारहरूसँग धेरै रोचक चीजहरू गर्नेछौं।

बटहरूलाई मानिसको नक्कल गर्न सिकाइन्छ

त्यहाँ मानिसहरू गन्ती प्रयोग गर्नको लागि यस्तो विकल्प पनि थियो:

त्यहाँ मानिसहरूलाई तुलना गर्ने विकल्प छ, जब तपाईंले केही फोटोहरू प्रयोग गर्ने व्यक्तिहरू फेला पार्न आवश्यक छ, तिनीहरूको सामाजिक प्रोफाइल बुझ्नुहोस्, तिनीहरू को हुन्। फेरि, हामी यो प्रश्नमा फर्कन्छौं कि यदि हामीसँग अफलाइन स्टोरमा क्यामेरा छ भने, तपाईलाई को आउँछन्, यी व्यक्तिहरू को हुन्, तिनीहरू केमा रुचि राख्छन्, उनीहरूलाई तपाईकहाँ आउन के गर्न प्रेरित गर्यो भनेर बुझ्न यो एकदम राम्रो तरिका हो। ।

अर्को सबैभन्दा चाखलाग्दो कुरा आउँछ: यदि हामीले सामाजिक सञ्जालहरूमा तिनीहरूको खाताहरू सङ्कलन गर्छौं भने, यी व्यक्तिहरू को हुन्, तिनीहरू केमा रुचि राख्छन् भनेर बुझ्छौं, हामी (विकल्पको रूपमा) यी मानिसहरूसँग मिल्दोजुल्दो बोट बनाउन सक्छौं; यो बोटले यी व्यक्तिहरू जस्तै जीवन बिताउन थाल्छ र विभिन्न सामाजिक सञ्जालहरूमा कस्तो विज्ञापन देख्छ भनेर विश्लेषण गर्नेछ। यसले तपाईंलाई कुन ब्रान्डहरू यस व्यक्तिमा लक्षित छन् भनेर सही रूपमा बुझ्न अनुमति दिनेछ। यो एक सामान्य कथा पनि हो जब तपाईले यो व्यक्ति को हो र उसको रुचि के हो भनेर मात्र विश्लेषण गर्नु आवश्यक छैन, तर तपाईका सम्भावित प्रतिस्पर्धी वा अन्य इच्छुक व्यक्तिहरूले कस्तो प्रकारको विज्ञापनलाई लक्षित गर्नुपर्छ भनेर पनि।

सामाजिक सञ्जालहरूमा जडानहरूको विश्लेषण

अर्को रोचक कुरा मानिसहरु बीचको सम्बन्ध को विश्लेषण हो। वास्तवमा, नेटवर्कमा जडानहरूको विश्लेषण, यी नेटवर्क ग्राफहरू - त्यहाँ केहि छैन, यसमा नयाँ केहि छैन, सबैलाई यो थाहा छ।

तर विज्ञापन कार्यहरूको लागि आवेदन सबैभन्दा रोचक छ। यो प्रचलनहरू सेट गर्ने व्यक्तिहरूको खोजी हो, यो नेटवर्क भित्र निश्चित मापदण्ड अनुसार जानकारी फैलाउने व्यक्तिहरूको खोजी हो। मानौं हामी एक निश्चित BMW मोडेलको एउटै मालिकहरूमा रुचि राख्छौं। ती सबैलाई सँगै ल्याएर, हामीले जनमतलाई नियन्त्रण गर्नेहरूलाई भेट्टाउन सक्छौं। यी आवश्यक रूपमा मोटर वाहन ब्लगरहरू होइनन्। सामान्यतया यी साधारण कमरेडहरू हुन् जो विभिन्न सार्वजनिक पृष्ठहरूमा बस्छन्, केही सामग्रीमा रुचि राख्छन् र धेरै छोटो अवधिमा, तपाईंको ब्रान्ड वा तपाईंको रुचिको व्यक्तिलाई जिम्मेवारीको यस क्षेत्रमा आकर्षित गर्न सक्छन्। ब्याज।

यस्तो उदाहरण यहाँ छ। हामीसँग केही सम्भावित व्यक्तिहरू छन्, मानिसहरू बीचको जडानहरू। यहाँ सुन्तलाहरू मानिसहरू हुन्, साना थोप्लाहरू साझा समूहहरू, साझा साथीहरू हुन्।

यदि तपाइँ यी सबै बीचको जडानहरू सङ्कलन गर्नुहुन्छ भने, तपाइँ स्पष्ट रूपमा देख्न सक्नुहुन्छ कि त्यहाँ धेरै संख्यामा साझा समूहहरू छन्, साझा साथीहरू छन्, तिनीहरू आपसमा छन् ... र यदि यो समान दृश्यलाई रुचिहरूद्वारा समूहहरूमा विभाजित गरिएको छ, सामग्रीद्वारा, जुन तिनीहरूले वितरण गर्छन्, तिनीहरूले एकअर्कासँग कति अन्तरक्रिया गर्छन्... यहाँ तपाईंले देख्न सक्नुहुन्छ कि अघिल्लो तस्विर यस्तो बन्यो:

यहाँ समूहहरू स्पष्ट रूपमा रंग द्वारा भिन्न छन्। यस अवस्थामा, यी हायर स्कूल अफ इकोनोमिक्समा हाम्रा मास्टरका विद्यार्थीहरू हुन्। यहाँ तपाईले देख्न सक्नुहुन्छ कि बैजनी/निलो ती व्यक्तिहरू हुन् जसले ट्रान्सपरेन्सी इन्टरनेशनल, ओपन रूस, र खोडोरकोभस्कीका सार्वजनिक पृष्ठहरू मन पराउँछन्। तल बायाँ हरियोहरू छन्, जो संयुक्त रूसलाई माया गर्छन्।

तपाईंले देख्न सक्नुहुन्छ कि अघिल्लो तस्विर यस्तो थियो (यी मानिसहरू बीचको सम्बन्ध मात्र हुन्), तर स्पष्ट रूपमा सीमाङ्कन गरिएको छ। अर्थात्, सबै मानिसहरू सधैं एकअर्कासँग जोडिएका छन्, तिनीहरूको समान रुचिहरू छन्, तिनीहरू एकअर्काका साथीहरू छन्। त्यहाँ कोही माथि, कोही तल, र कोही अरू साथीहरू त्यहाँ छन्। र यदि यी प्रत्येक साना सबग्राफहरू अन्य प्यारामिटरहरूसँग छुट्टै भिजुअलाइज गरिएको छ र सामग्री प्रसारको गतिलाई हेर्छ (लगभग भन्नुपर्दा, कसले त्यहाँ के पोस्ट गर्छ), तपाइँ प्रत्येक भागमा एक वा दुई जना व्यक्तिहरू फेला पार्न सक्नुहुन्छ जसले सधैं आफ्नो हातमा सार्वजनिक राय राख्छन्, जसको साथ अन्तरक्रिया गर्दै, केहि प्रकारको पोष्ट वा अरू केहि पठाउन सोध्दै - तपाईले यस सम्पूर्ण रोचक दर्शकहरूबाट प्रतिक्रिया प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।

मसँग यस्तै अर्को उदाहरण छ। साथै ग्राफ: यी उदाहरणका रूपमा सामाजिक सञ्जालहरूमा भेटिएका BBDO समूहका कर्मचारीहरू हुन्। यो चाखलाग्दो, ठूलो, हरियो, तिनीहरू बीचको जडान देखिन्छ ...

तर मसँग एउटा विकल्प छ जहाँ समूहहरू पहिले नै उनीहरूको बीचमा बनाइएका छन्। त्यसोभए, यदि कसैलाई रुचि छ भने, त्यहाँ एक अन्तरक्रियात्मक संस्करण छ - तपाइँ क्लिक गर्न सक्नुहुन्छ र हेर्न सक्नुहुन्छ।

पुटिनलाई माया गर्नेहरू शीर्ष दायाँ छन्। यहाँ बैजनीहरू डिजाइनरहरू हुन्; डिजाइन, केहि रोचक, र यस्तै मा रुचि राख्नेहरू। यहाँ सेतो चीजहरू व्यवस्थापन टोली हुन् (स्पष्ट रूपमा, मैले बुझेको रूपमा); यी व्यक्तिहरू हुन् जो, सामान्यतया, कुनै पनि तरिकामा जोडिएका छैनन्, तर लगभग समान पदहरूमा काम गर्छन्। बाँकी तिनीहरूको साझा समूह, जडानहरू, र यस्तै छन्।

ब्रान्डहरूलाई ब्लगरहरू चाहिँदैन, तर विचार नेताहरू

हामी यी मानिसहरूलाई लैजान्छौं र तिनीहरूलाई फेला पार्छौं - त्यसपछि विज्ञापन एजेन्सी, विज्ञापन कम्पनीले आफैं निर्णय गर्छ: यसले यस व्यक्तिलाई पैसा दिन सक्छ ताकि उसले कुनै न कुनै रूपमा यो सामग्रीसँग अन्तरक्रिया गर्छ, अरू केहि, वा उनीहरूको आफ्नै विशिष्ट विज्ञापन अभियानलाई निर्देशित गर्दछ। यो पनि प्रायः प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी अहिले, किनकि सबै ब्रान्डहरू ब्लगरहरूसँग काम गर्न चाहन्छन्, तिनीहरू आफ्नो सामग्री प्रवर्द्धन गर्न चाहन्छन्, तर विज्ञापन एजेन्सीहरू वास्तवमै सम्पर्क गर्न चाहँदैनन् (राम्रो, यो हुन्छ)।

र यस अवस्थाबाट बाहिर निस्कने वास्तविक तरिका भनेको ब्लगरहरू होइन, ब्यूटी ब्लगरहरू होइनन्, तर उदाहरणका लागि, यस ब्रान्डसँग अन्तर्क्रिया गर्ने केही वास्तविक प्राणीहरू, जसले केही खराब सार्वजनिक पृष्ठ "Mail.ru Answers" मा लेख्न सक्छन्। हेराइ को एक निश्चित संख्या। यी व्यक्तिहरू, जो यस व्यक्तिको सामग्रीमा निरन्तर रुचि राख्छन्, सम्पूर्ण कुरा फैलाउनेछन्, र ब्रान्डले यसको संलग्नता पाउनेछ।

अब यस्तो प्रविधि प्रयोग गर्न को लागी दोस्रो विकल्प एकदम सान्दर्भिक छ - बट्स खोज्दै, मेरो मनपर्ने। यो तपाइँका प्रतिद्वन्द्वीहरु को लागी एक प्रतिष्ठित जोखिम हो, र एक विज्ञापन अभियान, र अरु केहि (टिप्पणी मेटाउने, र मान्छेहरु बीच जडान को लागी खोजी) बाट अप्रासंगिक व्यक्तिहरुलाई बाहिर निकाल्ने अवसर हो। मसँग यस्तो उदाहरण छ, यो पनि ठूलो र अन्तरक्रियात्मक छ - तपाईं यसलाई सार्न सक्नुहुन्छ। यी Lentach समुदायमा टिप्पणीहरू लेख्ने व्यक्तिहरूको जडानहरू हुन्।

यो उदाहरण तपाईले बुझ्नुहुन्छ कि बटहरू कति राम्रो र सजिलै देखिने छन्; र यसका लागि तपाइँसँग कुनै प्राविधिक ज्ञान हुनु आवश्यक छैन। यसको मतलब यो हो कि "Lentach" ले दिमित्री मेदवेदेवको बारेमा FBK अनुसन्धानको बारेमा पोस्ट प्रकाशित गर्यो, र केहि व्यक्तिहरूले टिप्पणीहरू लेख्न थाले। हामीले टिप्पणीहरू लेख्ने सबै मानिसहरूलाई सङ्कलन गर्यौं - यी मानिसहरू हरियो छन्। अब म यसलाई सार्नेछु:

मान्छेहरू हरियो हुन् (जसले टिप्पणीहरू लेखे)। तिनीहरू यहाँ छन्, तिनीहरू यहाँ छन्। तिनीहरू बीचको निलो थोप्लाहरू तिनीहरूको साझा समूहहरू हुन्, पहेंलो थोप्लाहरू तिनीहरूका साझा सदस्यहरू, साथीहरू, र यस्तै अन्य हुन्। अधिकांश मानिसहरु एक अर्कासँग जोडिएका छन् । किनभने, तीन, चार, पाँच हात मिलाउने सिद्धान्त जुनसुकै होस्, सबै मानिसहरू सामाजिक सञ्जालमा एकअर्कासँग जोडिएका छन्। त्यहाँ एकअर्काबाट अलग भएका मानिसहरू छैनन्। भिडियोहरू हेर्नको लागि विशेष रूपमा VKontakte प्रयोग गर्ने मेरा सामाजिक रूपमा फोबिक साथीहरू पनि हामी जस्तै सार्वजनिक पृष्ठहरूमा सदस्यता लिइएका छन्।

Navalny पनि बट्स प्रयोग गर्दछ। सबैसँग बटहरू छन्

मानिसहरूको ठूलो संख्या (यहाँ छ, यहाँ) एक अर्कासँग जोडिएको छ। तर त्यहाँ कामरेडहरूको यस्तो सानो समूह छ जो एकअर्काका साथीहरू हुन्। यहाँ तिनीहरू छन्, साना हरियोहरू, यहाँ तिनीहरूका आपसी साथीहरू र समूहहरू छन्। तिनीहरू यहाँ पनि अलग-अलग खसे:

र भाग्यशाली संयोगले, यो ठ्याक्कै यी व्यक्तिहरू थिए जसले यस पोस्ट अन्तर्गत लेखे: "Navalny कुनै प्रमाण छैन" र यस्तै, र उही टिप्पणीहरू लेखे। अवश्य पनि, म निष्कर्ष निकाल्ने हिम्मत गर्दिन। तर जे होस्, मैले फेसबुकमा अर्को पोष्ट गरेको थिएँ, जब लेबेडेभ र नाभाल्नी बीच बहस चलिरहेको थियो, मैले टिप्पणीहरूलाई उस्तै तरिकाले विश्लेषण गरें: यो पत्ता लाग्यो कि "लेबेडेभ बकवास छ" लेख्ने सबै व्यक्तिहरू सोशलमा थिएनन्। नेटवर्कले भर्खरै चार महिनादेखि कुनै पनि सार्वजनिक पृष्ठको सदस्यता लिएको छैन, अचानक यो विशेष पोस्टमा गए, यो सही टिप्पणी लेख्यो र छोड्यो। फेरि, यहाँबाट निष्कर्ष निकाल्न असम्भव छ, तर Navalny को टोलीबाट कसैले मलाई एउटा टिप्पणी लेख्यो कि तिनीहरू बटहरू प्रयोग गर्दैनन्। खैर, ठीक छ!

विज्ञापनको नजिक, ब्रान्डको नजिक। सबैसँग अब बटहरू छन्! हामीसँग तिनीहरू छन्, हाम्रा प्रतिस्पर्धीहरूसँग तिनीहरू छन्, र अरूसँग तिनीहरू छन्। तिनीहरूलाई बाहिर फ्याँकिनुपर्छ वा राम्रोसँग बाँच्न छोडिनुपर्छ; त्यस्ता डेटाको आधारमा (अघिल्लो स्लाइडमा बिन्दुहरू), तिनीहरूलाई पूर्णतामा ल्याउनुहोस् ताकि तिनीहरू वास्तविक व्यक्तिहरू जस्तै देखिन र त्यसपछि मात्र तिनीहरूलाई प्रयोग गर्नुहोस्। यद्यपि बटहरू प्रयोग गर्नु खराब छ! यद्यपि, एक सामान्य कथा ...

स्वचालित मोडमा, यस्तो चीजले तपाइँलाई तपाइँको विश्लेषणबाट फिल्टर गर्न अनुमति दिन्छ जो विश्लेषणमा अप्रासंगिक छन्, नमूनामा समावेश गर्न नहुने व्यक्तिहरूलाई यस अध्ययनमा समावेश गर्नु हुँदैन। धेरै पटक प्रयोग गरिन्छ। फेरि, सबै कार मालिकहरूले वास्तवमा कारहरूको स्वामित्व पाउँदैनन्। कहिलेकाहीँ मानिसहरू केवल सम्भावित रूपमा कार भएका व्यक्तिहरूमा रुचि राख्छन्, जो केही समूहहरूमा बस्छन्, कसैसँग कुराकानी गर्छन्, तिनीहरूसँग त्यहाँ निश्चित दर्शकहरू छन्।

तथ्य र विचारहरूको विश्लेषण

अर्को मेरो पनि मनपर्ने छ। यो तथ्य र विचारहरूको विश्लेषण हो।

आजकल सबैलाई थाहा छ कसरी विभिन्न स्रोतहरूमा आफ्नो ब्रान्ड उल्लेख गर्न। यसमा कुनै रहस्य छैन। र सबैजना टोनालिटी गणना गर्न सक्षम देखिन्छन् ... यद्यपि व्यक्तिगत रूपमा, मलाई लाग्छ कि टोनालिटी मेट्रिक आफैंमा धेरै चाखलाग्दो छैन, किनकि जब तपाईं आएर ग्राहकलाई भन्नुहुन्छ, "यार, तपाईंसँग 37% तटस्थ छ," र उसले त्यसो भन्यो। , "वाह! मस्त !" त्यसकारण, यो अलि अगाडी सार्नु अझ रोचक हुनेछ: भावनाको मूल्याङ्कन गर्नदेखि तिनीहरूले तपाइँको उत्पादनको बारेमा के भन्छन् भन्ने रायहरू मूल्याङ्कन गर्न।

र यो पनि एक धेरै चाखलाग्दो कुरा हो, किनकि ... म व्यक्तिगत रूपमा विश्वास गर्छु कि त्यहाँ कुनै तटस्थ सन्देशहरू हुन सक्दैनन्, किनकि यदि कुनै व्यक्तिले सार्वजनिक स्थानमा केहि लेख्छ भने, यो सन्देश कुनै पनि हिसाबले रंगीन हुन्छ। मैले व्यक्तिगत रूपमा ब्रान्ड उल्लेख गरेको तटस्थ सन्देश कहिल्यै देखेको छैन। सामान्यतया यो कुनै प्रकारको फोहोर हो।

यदि हामीले यी सन्देशहरूको ठूलो संख्या लियौं (त्यहाँ लाखौं, 10 मिलियन हुन सक्छ), प्रत्येक सन्देशबाट मुख्य विचारलाई हाइलाइट गर्नुहोस्, तिनीहरूलाई संयोजन गर्नुहोस्, हामी यो ब्रान्डको बारेमा मानिसहरू के भन्छन्, उनीहरू के सोच्छन् भन्ने कुरा राम्ररी बुझ्न सक्छौं। "मलाई प्याकेजिङ्ग मन पर्दैन," "मलाई स्थिरता मन पर्दैन," र यस्तै।

Transaero, Chupa Chups र संयुक्त राज्य अमेरिका को राष्ट्रपति को बारे मा मानिसहरू के सोच्छन्?

मसँग एउटा हास्यास्पद उदाहरण छ: यो एक इन्फोग्राफिक हो कि सामाजिक सञ्जाल प्रयोगकर्ताहरूले ट्रान्सएरो कम्पनीको दिवालियापन पछि के गर्नेछन्।

त्यहाँ धेरै रोचक उदाहरणहरू छन्: जलाउनुहोस्, मार्नुहोस्, युरोपमा निर्वासन गर्नुहोस्, त्यहाँ पनि 2% थिए जसले लेखे - "तिनीहरूलाई सैन्य अपरेशनको लागि सिरिया पठाउनुहोस्।" रमाईलो कुराबाट अगाडि बढ्दै, यो लगभग कुनै पनि ब्रान्ड हुन सक्छ - मेरो मनपर्ने कुकुरको खानाबाट केही कारहरूमा। प्याकेजिङ मन नपर्ने जो कोहीले वास्तविक चीजहरू मन पराउँदैन - तपाइँ सधैं यससँग काम गर्न सक्नुहुन्छ, तपाइँ यसलाई सधैं खातामा लिन सक्नुहुन्छ। त्यहाँ धेरै उदाहरणहरू छन् जब मानिसहरूले लगभग आफ्नो उत्पादनको उत्पादन परिवर्तन गरे किनभने उनीहरूले सामाजिक सञ्जालहरूमा लेखेका थिए कि Chupa Chups पर्याप्त गोलो थिएन वा यो पर्याप्त मीठो थिएन।

अर्को हास्यास्पद उदाहरण छ। के टिप्पणी र को बारे मा अनुमान?

कुनै कारणले, अब विचारहरूको विश्लेषण, सन्देशहरूबाट निकालिएका तथ्यहरूको विश्लेषण, धेरै प्रयोग गरिएको छैन र धेरै व्यापक छैन। यद्यपि यो टेक्नोलोजी सुपर गोप्य छैन, त्यहाँ व्यावहारिक रूपमा यो कसरी थाहा छैन, किनभने मानिसहरूको टिप्पणीबाट, विषय निकाल्न, भविष्यवाणी गर्न र तिनीहरूलाई समूहबद्ध गर्न कम्प्युटेशनल भाषाविज्ञानमा प्रतिभाको आवश्यकता पर्दैन। यो गर्न त्यति गाह्रो छैन। तर मलाई आशा छ कि अर्को दुई वर्षमा मानिसहरूले यसलाई प्रयोग गर्न थाल्नेछन्, किनभने... यो राम्रो हुनेछ - यो यस्तो स्वचालित प्रतिक्रिया हो! तपाईलाई सधैं थाहा छ तिनीहरूले तपाईको बारेमा के भन्दैछन्। ठिक छ, तपाईले बुझ्नुभयो कि यो अमेरिकी राष्ट्रपतिको बारेमा बनाइएको थियो।

दर्शकको प्रश्नको जवाफ:

• हो, यो अंग्रेजीमा Facebook हो। तिनीहरू यहाँ रूसीमा अनुवादित छन्। यो कतै लेखिएको थियो।

बिग डाटा र राजनीतिक प्रविधिहरू

वास्तवमा, मसँग ट्रम्प र अरू सबैको बारेमा राजनीतिको धेरै फरक रोचक उदाहरणहरू छन्, तर हामीले तिनीहरूलाई यहाँ ल्याउने निर्णय गरेनौं। तर एउटा राजनीतिक उदाहरण छ।

यी राज्य ड्यूमा को चुनाव हो। तपाईं कहिले हुनुहुन्थ्यो? गत वर्ष? झण्डै डेढ वर्षअघिको कुरा हो ।

यहाँ ती व्यक्तिहरू छन् जसले आफ्नो सही स्थान निर्धारण गर्न सक्षम थिए, एक निश्चित भूबिन्दुमा, तिनीहरू कुन चुनावी परिधिमा पर्छन् भनेर बुझ्नको लागि। र त्यसपछि यी व्यक्तिहरूबाट मात्र उनीहरूको निश्चित राय व्यक्त गर्नेहरू लिइयो, जसलाई उनीहरूले मतदान गर्नेछन्।

राजनीतिक टेक्नोलोजीको दृष्टिकोणबाट, यो धेरै सही छैन, किनभने यो सबै कुरा जनसंख्या घनत्व आदि द्वारा सामान्यीकरण गर्न आवश्यक छ। जे होस्, यहाँका ब्लुजहरूले तपाईलाई मतदान गर्न जाँदैछन्, कसलाई थाहा छ, रातोले विपक्षी कमरेडहरूलाई मतदान गर्न जाँदैछन्, जसमध्ये, वैसे, त्यहाँ धेरै थिएनन्।

म व्यक्तिगत रूपमा विश्वास गर्दछु कि बिग डाटा कुनै पनि समयमा राजनीतिक प्रविधिहरूमा पुग्न सक्दैन, तर, विकल्पको रूपमा, उम्मेद्वार पनि एक ब्रान्ड हो। र यो पनि, केहि हदसम्म, तथ्याङ्क र तपाइँको ब्रान्ड को बारे मा राय को एक विश्लेषण, र एक बरु चाखलाग्दो कुरा, किनकि तपाइँ वास्तविक समयमा बुझ्न सक्नुहुन्छ कि कसले के गरिरहेको छ। मलाई बीबीसीका धेरै घटनाहरू थाहा छ, जब उनीहरूले वास्तविक समयमा सामाजिक सञ्जालहरू केही प्रसारणमा निगरानी गरे: त्यहाँ यस्तो र यस्तो प्रतिक्रिया थियो, मानिसहरूले यसको बारेमा लेख्छन्, यस्तो र यस्तो प्रश्न सोध्छन् - र यो राम्रो छ! मलाई लाग्छ कि यो धेरै चाँडै प्रयोग हुनेछ, किनभने यो सबैको लागि रोचक छ।

मोडलिङ ब्रान्ड पदहरू

त्यसपछि मसँग ब्रान्ड पदहरूको मोडलिङ छ। तपाईले विभिन्न मेट्रिक्स (सामाजिक सञ्जालहरूमा सदस्यहरूको मनपर्ने होइन, तर जटिल मेट्रिक्स प्रयोग गरेर, सामग्रीमा रुचि, मेट्रिक्स प्राप्त गर्न बिताएको समय) प्रयोग गरेर कसरी ब्रान्डहरू श्रेणीकरण गर्न सक्नुहुन्छ भन्ने बारेमा एउटा सानो, छोटो टुक्रा।

मसँग एक निश्चित कारणको लागि "फार्मा" को उदाहरण छ। यहाँ साना सर्कलहरू आन्तरिक, उज्यालो छन् - यो ब्रान्ड आफैले सिर्जना गर्ने पाठ सामग्रीको मात्रा हो, ठूलो सर्कल फोटो र भिडियो सामग्रीको मात्रा हो जुन ब्रान्ड आफैले सिर्जना गर्दछ।

केन्द्रको निकटताले दर्शकहरूलाई सामग्री कत्तिको चाखलाग्दो छ भनेर देखाउँछ। त्यहाँ एक ठूलो मोडेल छ, त्यहाँ सबै प्रकारका प्यारामिटरहरूको गुच्छा छ: मनपर्ने, पुन: पोस्ट, प्रतिक्रिया समय, जसले त्यहाँ औसतमा साझेदारी गर्यो... यहाँ तपाईंले देख्न सक्नुहुन्छ: त्यहाँ एक अद्भुत "Kagotsel" छ, जसले ठूलो मात्रामा पम्प गर्दछ। पैसा आफ्नै सामग्री सिर्जना गर्न, र यसको कारण तिनीहरू केन्द्रको एकदम नजिक छन्। र त्यहाँ कामरेडहरू छन् जसले आफ्नै सामग्री सिर्जना गर्छन्, तर दर्शकहरूलाई यसमा चासो छैन। यो एक धेरै पर्याप्त उदाहरण होइन, किनकि यी सबै खाताहरू व्यावहारिक रूपमा मरेका छन्।

येगोर पंथलाई बस्ता भन्दा बढी माया गरिन्छ

दुर्भाग्यवश, बाँकी ... के देखाउने ... खैर, त्यहाँ पनि रूसी र्यापरहरू छन्, विकल्पको रूपमा, वास्तविक कम्पनीहरूबाट।

प्लस के हो? तथ्य यो हो कि कम्पनीले तपाइँको ब्रान्डको लागि काम गर्ने ग्राहकहरूको औसत तलबबाट सुरु गरी यस्तो मोडेलमा लगभग केहि पनि राख्न सक्छ; कुनै पनि मोडेल तिनीहरूलाई मनपर्छ। किनभने प्रत्येक विज्ञापन एजेन्सीले आफ्नै मेट्रिक्स फरक तरिकाले गणना गर्दछ, ब्रान्डहरूले आफ्नै मेट्रिक्स फरक रूपमा गणना गर्छन्।

यहाँ एउटा पनि छ - बस्ता, जसले ठूलो मात्रामा सामग्री उत्पन्न गर्दछ, तर परिधिमा अवस्थित छ, किनभने यो सामग्री दर्शकहरूलाई स्पष्ट रूपमा धेरै चाखलाग्दो छैन। फेरि, म न्याय गर्न अनुमान गर्दिन। तर जे होस्, त्यहाँ येगोर क्रीड छ, जो, सामाजिक सञ्जाल अनुसार, हाम्रो समय को लगभग सबै भन्दा राम्रो कलाकार हो, तर केवल आफ्नो व्यक्तिगत फोटो प्रकाशित। जे होस्, उहाँसँग ठूलो संख्यामा सदस्यहरू छन्: त्यहाँ तिनीहरूमध्ये लगभग एक लाख छन्। मलाई सही संख्या याद छैन; मलाई याद छ कि यी व्यक्तिहरूको संलग्नताको प्रतिशत 85% भन्दा धेरै उच्च छ, अर्थात्, प्रति मिलियन ग्राहकहरूले यी वास्तविक मानिसहरूबाट 850 हजार प्रतिक्रियाहरू प्राप्त गर्छन् - यो वास्तविक पागलपन हो। यो सत्य हो।

श्रोताको प्रश्नको जवाफ:

र्यापर विश्लेषण मोडेल बनाउन कति समय लाग्यो?

• प्रत्येकको आफ्नै लक्षित दर्शकहरू छन्, यी व्यक्तिहरूको चासो प्रत्येकको लागि गणना गरिन्छ ... यो सबै लगभग केन्द्रको दूरीमा सामान्य गरिएको छ, तिनीहरूको रेडियल स्थिति महत्त्वपूर्ण छैन (यसलाई यहाँ सुन्दरताको लागि मात्र गन्ध गरिएको छ, ताकि तिनीहरूले गर्छन्। एकअर्कामा नजाने)। केन्द्रको अनुमानित निकटता मात्र महत्त्वपूर्ण छ। यो हामीले प्रयोग गर्ने मोडेल हो। उदाहरणका लागि, मलाई सर्कल राम्रो मनपर्छ, केही मानिसहरू यसलाई अर्धवृत्तको रूपमा दिमागमा गर्छन्।
• यो मोडेल दुई वा तीन घण्टा (हो, एक व्यक्ति) मा, छिटो कम्पाइल गरिएको थियो। यहाँ केवल मेट्रिकहरू सम्मिलित गरिएको थियो: हामीले के द्वारा गुणन गर्छौं, यसलाई जोड्नुहोस्, र त्यसपछि यसलाई सामान्य बनाउनुहोस्। मोडेल मा निर्भर गर्दछ। त्यहाँ मानिसहरू छन् जो आफ्नो ग्राहकहरूको औसत तलब (यो मजाक होइन) मा रुचि राख्छन्। र यसको लागि तपाईंले तिनीहरूको सम्पर्कहरू फेला पार्न आवश्यक छ, Avito, यो सबै गणना गर्नुहोस्, यसलाई गुणा गर्नुहोस्। यो हुन्छ कि यो खातामा लिन लामो समय लाग्छ, तर विशेष गरी यो (अघिल्लो स्लाइडमा पोइन्ट) - यहाँ प्यारामिटरहरू धेरै सरल छन्: सदस्यहरू, पुन: पोस्टहरू, र यस्तै। यो पूरा गर्न करिब दुई तीन घण्टा लाग्यो। तदनुसार, यो चीज वास्तविक समयमा अपडेट हुन्छ, र तपाइँ यसलाई प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

अब रमाइलो भाग आउँछ। मैले उदाहरणहरू दिएँ, किनभने यो लामो समयसम्म एक्लै कुरा गर्न रोचक छैन। र मलाई आशा छ कि तपाईले अब प्रश्नहरू सोध्नुहुनेछ, र हामी वास्तवमा, विषयबाट अर्को विषयमा जान्छौं, किनकि मसँग प्रविधिहरू कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भन्ने उदाहरणहरू छन् र यस्तै अन्य...

श्रोताको प्रश्नको जवाफ:

• मसँग एउटा मात्र व्यक्तिगत केस थियो, त्यसैले भन्नुपर्दा, "नजीक-क्यासिनो", जब त्यहाँ क्यामेरा राखिएको थियो, अनुहारहरू पहिचान गरियो, र यस्तै। पहिचान भएका व्यक्तिहरूको प्रतिशत निश्चित रूपमा धेरै ठूलो छ - हाम्रो र हाम्रा प्रतिस्पर्धीहरू। तर यो वास्तवमा धेरै रोचक छ। म यो एक चाखलाग्दो कुराको रूपमा देख्छु: तपाईले बुझ्न सक्नुहुन्छ कि यी व्यक्तिहरू को हुन् र तिनीहरू किन यहाँ आएका थिए, तिनीहरूको जीवनमा के परिवर्तन भयो कि उनीहरूले क्यासिनोमा आउने निर्णय गरे भनेर राम्रोसँग भविष्यवाणी गर्न सक्नुहुन्छ। तर विशेष प्रकारको व्यवसायको लागि... यदि तपाईंले फार्मेसीमा यस्तो चीज राख्नुभयो भने, त्यहाँ कुनै मतलब छैन - तपाईं किन एक व्यक्ति फार्मेसीमा आउनुभयो भनेर भविष्यवाणी गर्न सक्नुहुन्न।

  यहाँ विश्वव्यापी कार्य भनेको कुनै व्यक्तिले तपाइँको ब्रान्डमा चासो देखाउन चाहन्छ भन्ने बुझ्नको लागि एउटा मोडेल निर्माण गर्नु थियो, ताकि तपाइँ उसलाई केहि किनेको (अहिले भइरहेको छ) पछि विज्ञापन दिन सकोस्, तर उसलाई विज्ञापन दिनुहोस् " यो सबै कहिले हुनेछ भन्ने भविष्यवाणीमा। यो यस्तो "नजिक क्यासिनो" संग रोचक थियो; त्यहाँ यी मानिसहरूको धेरै चाखलाग्दो प्रतिशत बाहिर निस्कियो - किन: कसैले अचानक पदोन्नति प्राप्त गर्यो, कसैले अरू केहि पायो - यस्तो रोचक अन्तरदृष्टि। तर केहि पसलहरु संग, खुद्रा संग, केहि प्रकार को गोली को एक स्टोर संग, यो मलाई लाग्छ कि यो धेरै सही हुनेछैन।

बिग डाटा अफलाइन प्रयोग गरिन्छ?

• यो अफलाइन थियो। तपाईलाई ठ्याक्कै बुझ्न आवश्यक छ, लगभग, यो मोडेल फिट हुनेछ वा छैन। फेरि, चम्किलो पानीको साथ... म वास्तवमा सबै कुरामा चासो राख्छु, तर म व्यक्तिगत रूपमा बुझ्न सक्दिन कि यी व्यक्तिहरूको प्रोफाइल कति, तिनीहरूको व्यवहार तिनीहरूले बोतलको पानी किन्न चाहन्छन् भन्नेमा निर्भर हुन सक्छ। यद्यपि यो साँच्चै सत्य हुन सक्छ, मलाई थाहा छैन।

त्यहाँ कतिवटा सामाजिक सञ्जाल खाताहरू छन्?

• हामीसँग विशेष गरी 11 सामाजिक सञ्जालहरू छन् - यी हुन् "Vkontakte", "Facebook", "Twitter", "Odnoklassniki", "Instagram" र केही साना कुराहरू (म सूची हेर्न सक्छु, जस्तै "Mail.ru" र यस्तै)। । VKontakte मा हामी निश्चित रूपमा यी सबै साथीहरूको प्रतिलिपि छ। हामीसँग VKontakte मा मानिसहरू छन् - जुन अहिलेसम्म अस्तित्वमा रहेका सबैको 430 मिलियन हो (जसमध्ये लगभग 200 मिलियन निरन्तर सक्रिय छन्); त्यहाँ समूहहरू छन्, यी व्यक्तिहरू बीचको जडानहरू छन् र त्यहाँ हामीलाई रुचि राख्ने सामग्री छ (पाठ), र मिडियाको एक अंश, तर धेरै सानो... मोटे रूपमा भन्नुपर्दा, हामी यो तस्वीर हेर्छौं: यदि त्यहाँ अनुहारहरू छन् भने, हामी तिनीहरूलाई बचत गर्नुहोस्, यदि त्यहाँ मेम छ भने, हामी तिनीहरूलाई बचत गर्छौं, हामी यसलाई बचत गर्दैनौं, किनभने हामीसँग मिडिया सामग्री बचत गर्न पर्याप्त हुँदैन।

  त्यहाँ रूसी भाषाको फेसबुक छ। कतै अब 60-80% Odnoklassniki छन्, एक दुई महिनामा हामी ती सबैलाई अन्त्यमा ल्याउनेछौं। रूसी इन्स्टाग्राम। यी सबै सामाजिक सञ्जालहरूको लागि त्यहाँ समूहहरू, व्यक्तिहरू, तिनीहरू र पाठ बीचको जडानहरू छन्।

• लगभग 400 मिलियन मानिसहरू। त्यहाँ एक सूक्ष्मता छ: त्यहाँ मानिसहरू छन् जसको शहर निर्दिष्ट गरिएको छैन (तिनीहरू सम्भावित रूसी / गैर-रूसी हुन्); यी मध्ये, सामाजिक सञ्जालहरूको लागि औसत VKontakte मा बन्द खाताहरूको 14% हो, मलाई Facebook मा सही आंकडा थाहा छैन।
• हामी इन्स्टाग्राममा मिडिया पनि बचत गर्दैनौं - त्यहाँ अनुहारहरू छन् भने मात्र। हामी त्यस्ता (अन्य) मिडिया सामग्री भण्डार गर्दैनौं। सामान्यतया रोचक: पाठ मात्र, मान्छे बीच जडान; सबै। इन्स्टाग्राममा सबैभन्दा सामान्य अनुसन्धान दर्शकहरूमा सामान्य अनुसन्धान हो: यी व्यक्तिहरू को हुन्, र सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, अन्य सामाजिक सञ्जालहरूसँग यी व्यक्तिहरूको जडान। Vkontakte र Facebook मा यो व्यक्तिको प्रोफाइल पत्ता लगाउनुहोस् ताकि उसको उमेर र यस्तै अन्य गणना गर्नुहोस्।
• त्यहाँ अरू सबैलाई लिन आवश्यक छैन - केवल किनभने त्यहाँ कुनै ग्राहकहरू छैनन्। भाषाको सन्दर्भमा: हामीसँग रूसी, अंग्रेजी, स्पेनिश छ, तर अझै पनि यो रूसका ब्रान्डहरूको लागि विशेष रूपमा प्रयोग गरिन्छ; ठीक छ, वा कम्पनीहरू जसले तिनीहरूलाई रूसबाट ल्याउँछ।
• हामी हरेक दिन धेरै, धेरै, धेरै थ्रेडहरूमा मानिसहरूसँग अन्तर्वार्ता लिन्छौं: हामी वेब सङ्कलन गरेर डेटा सङ्कलन गर्छौं, र Api प्रयोग गरेर यी सूचकहरू अद्यावधिक गर्छौं। 2-3 दिनमा तपाईं सम्पूर्ण "VKontakte" मार्फत जान सक्नुहुन्छ, तिनीहरू मार्फत जाँदै हुनुहुन्छ; करिब एक हप्तामा तपाईले फेसबुकको सम्पूर्णता मार्फत जान सक्नुहुन्छ, कसले के अपडेट गरेको छ र के छैन भनेर बुझ्न सक्नुहुन्छ। र त्यसपछि यी मानिसहरूलाई अलग-अलग मिलाउनुहोस्: वास्तवमा के परिवर्तन भयो, यो सम्पूर्ण कथा लेख्नुहोस्। मेरो अनुभवमा विरलै कसैको पुरानो सामाजिक मिडिया प्रोफाइल कुनै वास्तविक व्यापार उद्देश्यको लागि प्रयोग गरिएको छ। यो समय थियो जब एकजना राजनीतिक व्यक्तिले आवेदन दिए, र उनको काम मुख्यालयमा कस्ता मानिसहरू आउँछन्, यी व्यक्तिहरू 6-8 महिना अघि को थिए भनेर बुझ्नु थियो (के तिनीहरूले आफ्नो प्रोफाइल मेटाए, तर वास्तवमा अर्को उम्मेदवारको लागि, मतपत्रहरू आइपुग्यो। बिगार्नु)।

  र केहि पटक - व्यक्तिगत कथाहरू जब कसैको फोटो सार्वजनिक डोमेनमा प्रकाशित भएको थियो। यो जडानहरू खोज्न आवश्यक थियो, आदि। दुर्भाग्यवश, यो दुखको कुरा हो, तर हामी अदालतमा गवाही दिन सक्दैनौं, किनभने हाम्रो डाटाबेस कानुनी रूपमा अव्यवस्थित छ।

• MongoDB भण्डारण मेरो मनपर्ने हो।

सामाजिक सञ्जालहरू डाटा सङ्कलन लड्न प्रयास गर्दै छन्

• सामान्यतया हामी यी खाताहरूको सूची मात्र विज्ञापनदाताहरूलाई अपलोड गर्छौं, र त्यसपछि तिनीहरूले मानक प्रयोग गर्छन्... त्यो हो, सामाजिक सञ्जालहरूमा, VKontakte मा, तपाईंले यी व्यक्तिहरूको सूची निर्दिष्ट गर्न सक्नुहुन्छ।

  तर फेसबुकले खरिद गरिएका कुकीहरू प्रयोग गर्दछ। हामी आफैंले कुकीहरूसँग काम गर्दैनौं, तर त्यहाँ धेरै कथाहरू थिए जब विज्ञापनदाताले आफैंले केही मानिसहरूलाई दिए, हामीले उनीहरूसँग अन्तरक्रिया गर्यौं - तिनीहरूसँग यी नेटवर्कहरू छन्, टिजर, गैर-टिजर विज्ञापनहरू, यी "कुकीहरू"। तपाईं यसलाई बाँध्न सक्नुहुन्छ - कुनै प्रश्न छैन! तर मलाई यो सामान साँच्चै मन पर्दैन किनभने मलाई लाग्दैन कि यो धेरै प्रामाणिक छ। यो मेरो विचारमा विशुद्ध रूपमा हो, यो TNS जस्तै हो, जसले टिभीहरू "ट्र्याक" गर्छ - यो स्पष्ट छैन कि तपाइँ यो टिभी हेर्दै हुनुहुन्छ वा होइन, तपाइँ तपाइँको टिभी अन भएको बेला भाँडा माझ्दै हुनुहुन्छ कि गर्दै हुनुहुन्छ... र यहाँ पनि त्यस्तै छ : म प्रायः इन्टरनेटमा केहि गुगल गर्छु, तर यसको मतलब म यसलाई किन्न चाहन्छु भन्ने होइन।

• यदि तपाइँ कुनै प्रकारको मानक सान्दर्भिक विज्ञापन नेटवर्क प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ भने: मसँग धेरै कथाहरू थिए जब हामीले यी व्यक्तिहरूलाई तिनीहरूमा अनलोड गर्यौं र तिनीहरूको इन्टरफेसहरू प्रयोग गरेर, तिनीहरूलाई तिनीहरूको साइटहरूमा "कुकीहरू" सँग जडान गर्न प्रयास गर्यौं। तर मलाई यस्ता कुरा मन पर्दैन।

इन्टरनेट प्रयोगकर्ताको तलब गणनाको लागि सूत्र

• औसत तलबको लागि सामान्य सूत्र: यो क्षेत्र हो जहाँ एक व्यक्ति बस्छ, यो उसले काम गर्ने व्यवसायको श्रेणी हो (अर्थात, कम्पनी जुन उसको रोजगारदाता हो), त्यसपछि यस कम्पनीमा उसको स्थिति लिइन्छ, औसत यस पदको लागि तलब अनुमानित छ... "हेड हन्टर" र "सुपरजब" बाट लिइएको औसत तलब (र त्यहाँ धेरै अन्य स्रोतहरू छन्) दिइएको क्षेत्रमा र दिइएको व्यवसाय सन्दर्भको लागि दिइएको रिक्त स्थानको लागि।

  "Avito" र "Avto.ru" बाट अतिरिक्त प्यारामिटरहरू सामान्यतया लिइन्छ यदि एक व्यक्तिले फोन उज्यालो गरेको छ। Avito को साथ तपाईले देख्न सक्नुहुन्छ कि एक व्यक्तिले कस्तो प्रकारको चीजहरू बेचिरहेको छ - महँगो, सस्तो, प्रयोग गरिएको, प्रयोग नगरिएको। "Avto.ru" को साथ तपाईले देख्न सक्नुहुन्छ कि यदि उनीसँग कार छ - उसको स्वामित्व छ, उसको स्वामित्व छैन। यो कतै 20% भन्दा कम व्यक्ति हो जसले गल्तिले आफ्नो फोन कतै छोड्यो, र तिनीहरूको खाता यस डेटासँग लिङ्क गर्न सकिन्छ।

डाटा सङ्कलन कम्पनीले कुन मात्रामा काम गर्छ?

• पेटाबाइटमा भण्डारण गरिएका फोटोहरूको मात्रा 6,4 छ। म अहिले ठ्याक्कै वृद्धि दर भन्न सक्दिन, किनकि 2016 मा हामीले "पेरिस्कोप" रेकर्ड गर्न थाल्यौं र भर्खरै भिडियो रेकर्ड गर्न थाल्यौं।

  कहिले शून्य भयो भन्न सक्दिन। हामी एक कम्पनीबाट अर्को कम्पनीमा सारियो - यी सबै लामो कथाहरू हुन्। तर म भन्न सक्छु कि VK, Facebook, Instagram र Twitter - यो सबै व्यवसाय (मानिसहरू, समूहहरू र तिनीहरू बीचको जडानहरू) पाठ र सामग्रीको साथ - यो वास्तवमा धेरै डाटा होइन, यो सम्भव छैन कि एक पेटाबाइट पनि पर्याप्त छ। मलाई लाग्छ कि यो 700 गीगाबाइट हो, सायद 800।

के तपाइँ ग्राहकहरूलाई हालको आला र कहाँ खन्न मद्दत गर्नुहुन्छ?

• जब ग्राहक आउँछन्, हामी उसलाई त्यस्ता कुराहरू सुझाव दिन्छौं, तर हामी आफैं, Google Trends जस्तै, त्यस्ता कुराहरू गर्दैनौं।
• हामीसँग चुनावी, पूर्व-चुनावको इतिहास सहित धेरै नजिकका समाजशास्त्रीय कथाहरू थिए - हामीले ती सबैको विश्लेषण गर्यौं। ब्रान्डहरू र ब्रान्डहरूको बारेमा रायहरू मूल्याङ्कन गर्दा, सबै कुरा सधैं सहमत हुन्छन्। यहाँ चुनाव-चुनावका कथाहरू छन् - होइन (कुन उम्मेदवारले जित्नुपर्छ भन्ने मूल्याङ्कनसहित)। मलाई थाहा छैन यहाँ को गलत छ - हामी, वा VTsIOM मा सोच्नेहरू।
• सामान्यतया हामी यी नियन्त्रण परिणामहरू ब्रान्डबाट नै लिन्छौं, तिनीहरूले अनुसन्धान अर्डर गर्ने कामरेडहरूबाट लिन्छन् - टेलिफोन अनुसन्धान, मार्केटिङ अनुसन्धान, र यस्तै। साथै, यो सम्पूर्ण कुरालाई आधारभूत कुराहरूद्वारा जाँच गर्न सकिन्छ: कसैले मेलिङ लिस्टको जवाफ दिए, कसैले सर्वेक्षण गरे... यदि यो ठूलो ब्रान्ड हो (उदाहरणका लागि, कोका-कोला), तिनीहरूसँग पक्कै पनि ग्राहकहरूबाट एक मिलियन वा दुईवटा आन्तरिक समीक्षाहरू छन्। - यी सामाजिक सञ्जाल र केही राय मा टिप्पणी मात्र होइन; यी केही प्रकारका आन्तरिक प्रणालीहरू, समीक्षाहरू, र यस्तै हुन्।

कानूनले व्यक्तिगत डाटा के हो भनेर "जान्दैन"!

• हामी विशेष रूपमा खुला डाटा स्रोतहरू विश्लेषण गर्छौं र कुनै पनि फोहोर चालहरूमा संलग्न हुँदैनौं। हाम्रो मोडेल यस तथ्यमा बनेको छ कि हामीले सबै खुला डाटा केही सार्वजनिक डाटा केन्द्रहरूमा भण्डारण गर्छौं, यसलाई कतै भाडामा लिन्छौं, र यसलाई घरमा, हाम्रा कार्यालयहरूमा, हाम्रा सर्भरहरूमा विश्लेषण गर्छौं, र यो क्षेत्र बाहिर कतै जाँदैन।

  तर खुला डाटाको क्षेत्रमा हाम्रो कानून धेरै अस्पष्ट छ।

  हामीसँग खुला डाटा के हो, व्यक्तिगत डाटा के हो भन्ने स्पष्ट बुझाइ छैन - त्यहाँ यो 152 औं संघीय कानून छ, तर अझै... तिनीहरू कसरी गणना गर्छन्? अब, यदि मसँग एउटा डाटाबेसमा तपाईंको नाम र तपाईंको फोन नम्बर छ भने, अर्को डाटाबेसमा मसँग तपाईंको फोन नम्बर र तपाईंको इ-मेल छ, तेस्रोमा मसँग छ, भन्नुहोस्, तपाईंको इ-मेल र तपाईंको कार; यी सबै गैर-व्यक्तिगत डेटा जस्तो देखिन्छ। यदि तपाइँ यी सबैलाई एकसाथ राख्नुभयो भने, यो कानून अनुसार यो व्यक्तिगत डाटा हुनेछ जस्तो देखिन्छ।

  हामी यसलाई दुई तरिकामा प्राप्त गर्छौं। पहिलो भनेको ग्राहकको लागि सफ्टवेयरको साथ सर्भर स्थापना गर्नु हो, र त्यसपछि यो डाटा उसको क्षेत्र भन्दा बाहिर जाँदैन, र त्यसपछि ग्राहक यस व्यक्तिगत डाटा, गैर-व्यक्तिगत डाटा, र यस्तै अन्यको वितरणको लागि जिम्मेवार छ। वा दोस्रो विकल्प: यदि यो कुनै प्रकारको कथा हो जहाँ तपाईंले सामाजिक सञ्जाल वा अरू केहि मुद्दा हाल्नु पर्छ ...

  हामीले लाइफन्यूजका लागि यी कमरेडहरूका खाताहरू सङ्कलन गर्दा (त्यहाँ युनाइटेड रसिया प्राइमरीहरू थिए) र उनीहरूलाई कस्तो प्रकारको पोर्न मन पर्यो भनेर हेर्दा हामीले यस्तो अध्ययन गरेका थियौं। यो एक हास्यास्पद कुरा थियो, तर अझै पनि। हामीले विश्लेषण गरेका कागजातहरूमा कानूनी रूपमा खुलासा नगरी यसलाई हाम्रो आफ्नै व्यक्तिगत विचारको रूपमा बेच्दछौं - कानूनी संस्थाहरूको एकीकृत राज्य दर्ता, तलब, सामाजिक सञ्जाल; हामी विज्ञको राय बेच्छौं, र त्यसपछि छेउमा हामी व्यक्तिलाई हामीले के र कसरी विश्लेषण गर्यौं भनेर व्याख्या गर्छौं।
  त्यहाँ धेरै कथाहरू थिए, तर तिनीहरू केही सार्वजनिक व्यावसायिक परियोजनाहरूसँग सम्बन्धित थिए। उदाहरणका लागि, हामीसँग लङ्गबोर्डहरू चढ्नेहरूका लागि नि:शुल्क गैर-नाफामुखी परियोजना छ (यस्ता बोर्डहरू लामो हुन्छन्): कार्य भनेको मानिसहरूका प्रकाशनहरू सङ्कलन गर्ने थियो - जब कसैले "म सवारीको लागि गोर्की पार्क गएँ" पोस्ट गर्छ। र अब उसले नक्सामा जानु पर्छ, र उसको वरपरका मानिसहरूले देख्न सक्छन् कि कोही उसको नजिक छ। VK ले यस विषयमा हामीसँग धेरै लामो समयसम्म टाउको राखे, किनभने उनीहरूले यो तथ्यलाई मन पराउँदैनन् कि हामीले मानिसहरूको अनुमति बिना यो जानकारी प्रकाशित गरिरहेका छौं। तर त्यसपछि मुद्दा अदालतमा आएन, किनभने धेरै ठूला समुदायहरूमा हामीले डेटा तेस्रो पक्षहरू, एजेन्सीहरू, कम्पनीहरू, विश्लेषणहरू, आदि द्वारा प्रयोग गर्न सक्ने नियमहरू थपेका छौं। निस्सन्देह, यो विशेष नैतिक थिएन, तर अझै पनि।

• हामीले भर्खरै यसलाई समयमै बुझ्यौं र सबैलाई हाम्रो विशेषज्ञ राय बेच्न थाल्यौं।

के तपाइँ शैक्षिक संस्थाहरूमा काम गर्नुहुन्छ?

• हामी शैक्षिक संस्थाहरूसँग सहकार्य गर्छौं, हो। हामीसँग सम्पूर्ण दायरा छ: हामीसँग उच्च विद्यालयमा मास्टर कार्यक्रम छ, र हामी अन्य विश्वविद्यालयहरूसँग सहकार्य गर्छौं। हामी विश्वविद्यालयहरूलाई धेरै माया गर्छौं!
• यदि तपाईंसँग मेरो सम्पर्कहरू छन् भने, तपाईंले मलाई लेख्न सक्नुहुन्छ। र प्रस्तुतीकरणको लिङ्क, यदि कसैलाई रुचि छ - यी सबै उदाहरणहरू छन्, तपाईं यसलाई सार्न सक्नुहुन्छ।
• यदि तपाईंलाई फोन नम्बर थाहा छ, मेल - यो लगभग एक सय प्रतिशत विकल्प हो, कसैले यसलाई हटाउने छैन। यदि त्यहाँ कुनै फोन नम्बर छैन भने, यो सामान्यतया तस्विर हो; यदि कुनै तस्विर छैन भने, यो वर्ष, निवास स्थान, काम हो। त्यो हो, वर्ष, निवास र काम को स्थान, लगभग सबैलाई सधैं एकदम सूक्ष्म रूपमा पहिचान गर्न सकिन्छ। तर यो, फेरि, कार्य को बारे मा एक प्रश्न हो।

  हामीसँग, भन्नुहोस्, इन्टरनेट टेलिभिजन बेच्ने ग्राहक छ। कसैले तिनीहरूबाट यी "गेम्स अफ थ्रोन्स" को सदस्यता किनेको छ, र कार्य भनेको तिनीहरूको CRM प्रयोग गरी यी व्यक्तिहरूलाई सामाजिक सञ्जालहरूमा फेला पार्न, र त्यसपछि उनीहरूको प्रभाव क्षेत्रबाट सम्भावित व्यक्तिहरू फेला पार्नु हो। मेरो मतलब यो हो कि तिनीहरूसँग पहिलो नाम, थर र इ-मेल छ ... र त्यसपछि यो केहि गर्न धेरै गाह्रो छ। धेरै जसो अवस्थामा, मानिसहरू इ-मेल मार्फत फेला पार्न सकिन्छ।

• हाम्रा साथीहरूको संरचनाको आधारमा, हामी सामान्यतया सामाजिक सञ्जालहरूमा मानिसहरूलाई "मिलाउछौं", तर यो सधैं सही हुँदैन। यो सधैं सही हुँदैन भन्ने होइन - यसले सधैं काम गर्दैन। सबैभन्दा पहिले, यो धेरै श्रम चाहिन्छ, किनभने यो अपरेशन (मिल्ने मान्छे) प्रत्येक साथीहरूको लागि पहिलो गर्न आवश्यक छ - तिनीहरू सामाजिक सञ्जालबाट आए वा होइनन् भनेर बुझ्न। र त्यसपछि - कसैको लागि अज्ञात तथ्य कि VKontakte मा हामीसँग एउटै साथीहरू छन्, फेसबुकमा हामीसँग फरक साथीहरू छन्। सबैको लागि होइन, तर मेरो लागि, उदाहरणका लागि, यो यस्तो छ; र यो धेरै मानिसहरूको लागि पनि सत्य हो।

सबैभन्दा पूर्ण डाटा कसरी सङ्कलन गरिन्छ?

• आफ्नो छेउमा ग्राहकको लागि सफ्टवेयर स्थापना गर्दै। तिनीहरूमा एक सर्भर स्थापना गरिएको छ, जसले हामीबाट सार्वजनिक डेटा मात्र लिन्छ, र तिनीहरूको व्यक्तिगत डेटा आन्तरिक रूपमा प्रशोधन गर्दछ। एक NDA ग्राहक संग निष्कर्षमा छ। निस्सन्देह, यो धेरै सही छैन कि तिनीहरूले यो हामीलाई हस्तान्तरण गर्छन्, तर कानूनी जिम्मेवारी ग्राहकको साथमा रहन्छ - राम्रो, त्यो हो, उसको लागि सफ्टवेयर स्थापना, वा बेनामी डाटा स्थानान्तरण। तर यो धेरै दुर्लभ थियो, किनभने - सही वा गलत अज्ञातीकरण - धेरै अवस्थामा यी व्यक्तिहरू बीचको निर्भरता हराएको छ।

अनुहार पहिचान सफ्टवेयर कसले किन्छ?

• हामी वास्तवमा यहाँ जाँदैछौं किनभने हामीले बेच्ने हाम्रो मुख्य सफ्टवेयर अनुहार खोज, सहसंबंध विश्लेषण हो, र हामी यसलाई सरकारी निकायहरूमा बेच्छौं। र डेढ वर्ष अघि, हामीले यी सबै कथाहरूलाई विज्ञापनमा, मार्केटिङमा, सार्वजनिक बजारमा राख्ने निर्णय गर्‍यौं - यसरी सामाजिक डेटा हब, एक व्यावसायिक कानूनी संस्था, गठन भयो। र अब हामी भर्खर यहाँ आउँदैछौं। हामी डेढ वर्षदेखि यहाँ ह्याङ्ग आउट गर्दैछौं, मानिसहरूलाई उल्लेख सहित डाउनलोडहरू दिन आवश्यक छैन, उनीहरूलाई प्रश्नहरूको जवाफ दिन आवश्यक छ, कि टोनालिटीको आवश्यकता छैन भनेर मानिसहरूलाई बुझाउने प्रयास गर्दैछौं। , र यस्तै। त्यसैले कहाँ छ भन्न गाह्रो छ...
• (तपाईको मतलब को हो?) आतंकवादी र पेडोफाइलहरू खोज्नु पर्ने सबै साथीहरूलाई।
  म तुरुन्तै भन्न सक्छु (यो अर्को प्रश्न हुनेछ): हाम्रो तथ्याङ्क अनुसार, कुनै पनि शिक्षकलाई पुन: पोस्ट गरेकोमा कैद गरिएको थिएन।
• VKontakte मा - 14%; फेसबुकमा कुनै बन्द प्रोफाइल छैन (त्यहाँ साथीहरूको बन्द सूची छ, र यस्तै)। र सबैभन्दा चाखलाग्दो कुरा यो हो कि मैले भर्खरै सन्देश लेखें - अब तिनीहरूले गणना गर्नेछन् र भन्नेछन्।

तपाईलाई लाज लाग्ने केहि पोस्ट नगर्नुहोस्!

• सामाजिक सञ्जालमा तपाईलाई लाज लाग्ने कुनै पनि कुरा पोस्ट नगर्नुहोस् - म व्यक्तिगत रूपमा यसलाई पालना गर्दछु। यद्यपि मसँग धेरै व्यक्तिगतहरू थिए, किनकि म फेसबुकमा कसम खान्छु। खैर, त्यहाँ थियो र त्यहाँ केहि गर्न को लागी थियो ... लाजमर्दो हुने केहि पोस्ट नगर्नुहोस्! यदि तपाइँ पब्लिक चेम्बरमा पछि कतै काम गर्न जाँदै हुनुहुन्छ भने, हो, यो टिप्पणी नगर्नु राम्रो हो। यदि तपाईं यो गर्न जाँदै हुनुहुन्छ, र ठूलो, कसैले वास्ता गर्दैन। म तपाईलाई आश्वस्त पार्न सक्छु कि कसैले तपाईको व्यक्तिगत पत्राचार पढ्दैन, र यो सबैले यो सम्पूर्ण कथा निर्माण गरिरहेको छ ...

  प्रत्येक हप्ता, कोही पक्कै मलाई आउँछन् र भन्छन्: "ठीक छ, मेरो साथीको फोटोहरू अज्ञात सार्वजनिक पृष्ठमा लीक गरिएको थियो! मद्दत गर्नुहोस्! खैर, बेनामी सार्वजनिक पृष्ठहरूमा केहि पनि प्रकाशित नगर्नुहोस्।

• मलाई अन्य अनुगमन प्रणालीहरूको बारेमा थाहा छैन - हामी निश्चित रूपमा यसलाई ध्यानमा राख्नेछौं, कि ब्रान्डको उल्लेख नकारात्मक थियो, भगवानले मलाई माफ गर्नुहोस् ... तर म भन्न सक्छु कि सबै प्रकारका नजिकका राज्यका साथीहरू मात्र मानिसहरूमा चासो राख्छन्। जसको श्रोता ५ हजार भन्दा बढी छ र उनीहरुको जनमतले कसैलाई प्रभाव पार्न सक्छ । मेरो अनुभवमा, यो कहिल्यै भएको छैन कि मानव संसाधन एजेन्सी जसले हामीबाट प्रोफाइल मूल्याङ्कनहरू अर्डर गर्छ: "जसले Navalny मनपर्छ, कसैलाई काममा नदिनुहोस्!"

नतिजा प्रकाशित गर्ने बारे । अनुसन्धानमा कति जना कार्यरत छन् ?

• शीर्ष 10 विज्ञापन कम्पनीहरू मध्ये, अहिले सात प्रकाशनहरू छन्। यो भन्न गाह्रो छ: जब हामीले यो डेढ वर्ष पहिले सुरु गर्यौं... हामीसँग प्रत्येक क्षेत्रमा धेरै व्यक्तिहरू छन् - त्यहाँ बैंकहरूमा धेरै व्यक्तिहरू छन्, त्यहाँ मानव संसाधनमा धेरै व्यक्तिहरू छन्, त्यहाँ विज्ञापनमा धेरै व्यक्तिहरू छन्। र अब हामी कसलाई पहिले जानको लागि बढी लाभदायक छ भनेर सोचिरहेका छौं, जसको लागि हामीले केही इन्टरफेसहरू बनाउन सुरु गर्न आवश्यक छ ...
• (प्रति बजार खण्डमा मानिसहरूको संख्या) 25 जना भन्दा बढी छैन, किनभने हामीले कसैलाई बलात्कार गरेका छैनौं।
• सामान्यतया, सिद्धान्तमा, बजारबाट यी प्रविधिहरू प्रयोग गरिन्छ, मलाई लाग्छ, 50% भन्दा बढी। केही विज्ञापन अभियानहरूमा, केही आन्तरिक विश्लेषणहरूमा। म भन्न चाहन्छु कि 40 प्रतिशतले यसलाई आन्तरिक विश्लेषणमा प्रयोग गर्दछ, 50-60% ले यसलाई अन्त ब्रान्डहरूमा बेच्दछ। तर यो पहिले नै विज्ञापन कम्पनीहरु मा निर्भर गर्दछ। तपाईंले देख्नुभयो, केही मानिसहरूले खर्च गरेको पैसा, तिनीहरूले राखेको विज्ञापनको लागि मात्र रिपोर्ट गर्छन्, जबकि अरूले कति मानिसहरू ल्याए, कस्तो प्रकारका दर्शकहरू लेख्छन्... म त्यसो भन्दछु, तर म गलत हुन सक्छु - म साँच्चै होइन। यी सबै कमरेडहरूले कसरी काम गर्छन् कल्पना गर्नुहोस्। मलाई मात्रात्मक डाटामा थाहा छ।

केही विज्ञापनहरू 🙂

हामीसँग रहनु भएकोमा धन्यवाद। तपाईलाई हाम्रा लेखहरू मनपर्छ? थप रोचक सामग्री हेर्न चाहनुहुन्छ? हामीलाई अर्डर गरेर वा साथीहरूलाई सिफारिस गरेर समर्थन गर्नुहोस्, $4.99 बाट विकासकर्ताहरूको लागि क्लाउड VPS, प्रविष्टि-स्तर सर्भरहरूको एक अद्वितीय एनालग, जुन हामीले तपाईंको लागि आविष्कार गरेको हो: VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 कोर) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps $ 19 बाट वा कसरी सर्भर साझा गर्ने बारे सम्पूर्ण सत्य? (RAID1 र RAID10 सँग उपलब्ध, 24 कोर सम्म र 40GB DDR4 सम्म)।

डेल R730xd 2x एम्स्टर्डमको इक्विनिक्स टियर IV डाटा सेन्टरमा सस्तो छ? यहाँ मात्र 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV $199 बाट नेदरल्याण्ड मा! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $99 बाट! बारे पढ्नुहोस् पूर्वाधार कर्पोरेशन कसरी निर्माण गर्ने। डेल R730xd E5-2650 v4 सर्भरहरूको प्रयोगको साथ एक पैसाको लागि 9000 यूरो मूल्यको वर्ग?

स्रोत: www.habr.com