ਆਰਥਰ ਖਾਚੁਆਨ: ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ

ਆਰਥਰ ਖਾਚੁਯਾਨ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਰੂਸੀ ਮਾਹਰ ਹੈ, ਜੋ ਸੋਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਹੱਬ ਕੰਪਨੀ (ਹੁਣ ਟੈਜ਼ੇਰੋਸ ਗਲੋਬਲ) ਦਾ ਸੰਸਥਾਪਕ ਹੈ। ਨੈਸ਼ਨਲ ਰਿਸਰਚ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਹਾਇਰ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਇਕਨਾਮਿਕਸ ਦਾ ਸਾਥੀ। ਨੈਸ਼ਨਲ ਰਿਸਰਚ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਹਾਇਰ ਸਕੂਲ ਆਫ ਇਕਨਾਮਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਫੈਡਰੇਸ਼ਨ ਕੌਂਸਲ ਵਿਚ ਬਿਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਕ ਬਿੱਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਉਸ ਨੇ ਰੂਸੀ ਸੰਘ ਦੀ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਸਟੇਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਫੈਡਰਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਚ ਕਿਊਰੀ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਵਿਚ ਗੱਲ ਕੀਤੀ। Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople ਵਿਖੇ।

ਇਹ ਭਾਸ਼ਣ 2019 ਵਿੱਚ ਮਾਸਕੋ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਏਅਰ ਫੈਸਟੀਵਲ "ਗੀਕ ਪਿਕਨਿਕ" ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਆਰਥਰ ਖਾਚੂਯਾਨ (ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ - ਏ.ਐਚ.): - ਜੇਕਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਤੋਂ - ਦਵਾਈ ਤੋਂ, ਉਸਾਰੀ ਤੋਂ, ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ, ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਚੁਣਨ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਪਿਛਲੇ ਤਿੰਨ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਘੇਰਦੀ ਹੈ, ਹੁਣ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅੱਜ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਤੋਂ ਦੱਸਾਂਗਾ ...

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਅਜਿਹਾ ਕੁਝ ਹੈ। ਅਜੀਬ ਤਸਵੀਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਿਆ ਸੀ ਕਿ ਮੇਰਾ ਕੁੱਤਾ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ - ਉਸਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਵੱਡਾ, ਛੋਟਾ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨਾ ਖਾਂਦਾ ਹੈ. ਜਾਂ ਨਹੀਂ? . ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਾਕ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ, ਆਓ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੀਏ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਧੁਨਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਣਾ; ਹਰੇਕ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਨਿਜੀ ਬਣਾਓ; ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੁੱਖ ਟੀਚੇ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਕਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੰਗ ਬਣਾਓ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ

ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਹਾਂ ਤਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਕਿ ਪੋਰਨਹਬ ਅਤੇ ਐੱਮ. ਵੀਡੀਓ", ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ?

ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ (ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ C ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ): - ਟੀਵੀ, ਦਰਸ਼ਕ।

OH: - ਮੇਰੀ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋ ਸਥਾਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਆਓ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਮਾਨ ਕਹੀਏ। ਅਤੇ ਇਹ ਦਰਸ਼ਕ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵੇਚਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ. ਉਹ ਅੰਦਰ ਆਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਸਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਐੱਮ. ਵੀਡੀਓ” ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ, ਸਮਝਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ।

ਇਸ ਲਈ, ਪਹਿਲੀ ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਸਭ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੀ ਹੈ.

ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈਆਂ. ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਇਸਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਸਾਨੂੰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਹੈਲੋ। ਅਲੈਕਸੀ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਵੀਆਈਪੀ ਕਲਾਇੰਟ ਹੋ। ਹੁਣ ਕੋਈ ਸੁਪਰ ਮੈਨੇਜਰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੇਗਾ।” ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੈਨੇਜਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਨਿੱਜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਹੁਣ ਔਨਲਾਈਨ ਹਨ, ਕੰਮ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ.

ਡਾਟਾ ਕੱਢਣਾ ਨਵਾਂ ਤੇਲ ਹੈ

ਆਓ ਕਲਪਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਟਾਲ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋ। ਤਿੰਨ ਲੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲਣ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਤੱਕ ਖੜ੍ਹਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਝਿਜਕਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਗੁਲਦਸਤਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ - ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣ ਲਈ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦੇ ਹੋ; ਉਹ ਇਸ ਗੁਲਦਸਤੇ ਨਾਲ ਸਟਾਲ ਤੋਂ ਭੱਜ ਗਿਆ - ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਤਿੰਨ ਹਜ਼ਾਰ ਰੂਬਲ ਗੁਆ ਚੁੱਕੇ ਹੋ। ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ? ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ: ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਮੰਤਰਾਲੇ ਵਿੱਚ ਉਸ ਦੀਆਂ ਗ੍ਰਿਫਤਾਰੀਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਕਲੈਪਟੋਮੈਨਿਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਡਿਸਪੈਂਸਰੀ ਵਿੱਚ ਰਜਿਸਟਰਡ ਹੈ। ਕਿਉਂ? ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨਹੀਂ ਹੋ.

ਕੋਈ ਹੋਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ... ਵਿਟਾਲੀ। ਵਿਟਾਲੀ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਠੀਕ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਅਤੇ ਇਹ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।" ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, "ਮਾਂ ਲਈ ਫੁੱਲ, ਠੀਕ ਹੈ?" ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਗੁਲਦਸਤਾ ਵੇਚਦੇ ਹੋ।

ਇੱਥੇ ਸੰਕਲਪ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਿਆ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ...

ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਮੂਰਖ ਵਾਕ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ "ਡਾਟਾ ਨਵਾਂ ਤੇਲ ਹੈ" ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ? ਯਕੀਨਨ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣਾ ਉਹ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅੰਕੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਹੁਣ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਕਿਉਂ? ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ, ਗਲਤ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੰਗੀਨ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਮਜ਼ਾਕ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਰਵੇਖਣ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਇੱਕ ਕਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦੱਸਾਂਗਾ:

ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਪਿੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਰਦਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਲੰਬਾਈ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲੇ ਪਿੰਡ, ਵਿਲਾਰੀਬੋ ਵਿੱਚ, ਔਸਤ ਲੰਬਾਈ 15 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਹੈ, ਵਿਲਾਬਾਗਿਓ ਪਿੰਡ ਵਿੱਚ - 25. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂ? ਕਿਉਂਕਿ ਪਹਿਲੇ ਪਿੰਡ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਪੋਰਨ ਉਦਯੋਗ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੈ

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਪਹੁੰਚ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ 100% ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋਣ, ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਉਸ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਮੰਗ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਡਿਜੀਟਲ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਬੇਸਮਝ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ (ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ); ਅਸੀਂ ਐਮ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਵੀਡੀਓ," ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਵੱਧ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ Pornhub ਵਰਗੇ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਉਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੋਰਨਹਬ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹਾਂ? ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਲਗ ਉਦਯੋਗ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, TensorFlow ਜਾਂ Pandas for Python, CSV ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਹੋਰ) ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ Github 'ਤੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਨਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ Google ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲੱਭੇਗਾ। ਕੁਝ ਲੋਕ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪੋਰਨਹਬ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਸਨ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਬਹੁਤ ਉੱਨਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦਰਸ਼ਕ, ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਕਿੰਨੀ ਅੱਗੇ ਵਧੀ ਹੈ.

ਪਛਾਣ ਦੇ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰ

ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੈਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹਾਂ, ਡੂੰਘੇ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਜੇ, ਕਹੋ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾ ਪੱਧਰ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹੈ (ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ)।

ਅੱਗੇ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਹੈ (ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ) - ਇਸ ਨੂੰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸੋਚੋ ਕਿ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਖੁੱਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸਮੂਹ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਅਤੇ ਤੀਜਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਇਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਖੁਦ ਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ। ਹਾਂ, ਇੱਕ ਰਾਏ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉੱਥੇ ਉਸ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ), ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. (ਜਾਂ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ) ਸਿਰਫ 40% ਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਸ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵਾਕੰਸ਼ "ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਦੋਸਤ ਕੌਣ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੌਣ ਹੋ" XNUMXਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਰਥ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਅਸੀਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਦੋਸਤ, ਜਾਣੂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਰਕਿਟਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਚਾਨਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਪ੍ਰੋਮੋ ਕੋਡ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪੋਸਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ "Yandex.Taxi" ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰੋਮੋ ਕੋਡ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਉਹ ਟੀਵੀ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਕਿਰਦਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਿੰਨ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਿਖਾਵਾਂਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ।

ਇਹ ਵਾਲਾ:

ਇਹ:

ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ:

ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ? ਇੱਥੇ ਸਭ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨਿਰੀਖਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ। ਭਾਵ, ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕੋ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਰਚਨਾਤਮਕ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਅਮੀਡੀਟੇਕਾ ਜਾਂਦਾ ਹਾਂ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਖਾਲ ਡਰੋਗੋ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਅਮੀਡੀਟੇਕਾ ਮੇਰੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਸੋਚਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਸਨੂੰ ਹੁਣ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਚਾਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। ਜੇ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਡੇਟਾ, ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਅਤੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ, ਉਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਕੌਣ ਹੈ, ਉਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ , ਉਹ ਕਿਹੜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਦਾ ਹੈ ਉਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ।

ਇੱਥੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਇੰਨੀ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਟੀਵੀ ਲੜੀਵਾਰਾਂ ਦੇ ਕਿਰਦਾਰ ਜੋ ਲੋਕ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਹੁਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਭਾਵ, ਤੁਸੀਂ ਟੀਵੀ ਲੜੀਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਉਹ [ਪਸੰਦਾਂ] ਦੇਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਕਵਾਸ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੇਵਲ ਮਜ਼ੇ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਅਜ਼ਮਾਓ - ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਲੋਕ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਦੇਖਦੇ ਹਨ (ਇਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ).

ਇੱਕ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ਮੀਡੀਆ ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵੀਡੀਓ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਖਬਰਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ। ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਜਾਓ - ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਅਪੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਅਜੀਬ ਕਹਾਣੀ ਹੈ.

ਲੋੜਾਂ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ? ਸਾਈਕੋਮੈਟਰੀ. ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ

ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ (ਅਸਲ) ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਬੁਰਾ ਹੈ. ਮੁੱਖ ਵਾਲੇ ਸਭ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।

ਸਾਈਕੋਮੈਟਰੀ. ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕਹਾਣੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਨੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦਾ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਮੇਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੋੜ ਲਿਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਦੂਜੀ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਕੰਪਨੀ ਹੁਣ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ: "ਓ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਟਰੰਪ ਵਰਗਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਮੈਂ ਵੀ ਜਿੱਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ/ਚਾਹੁੰਦੀ ਹਾਂ, ਆਦਿ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਹ, ਬੇਸ਼ੱਕ, ਸਾਡੀ ਅਸਲੀਅਤ ਲਈ ਬਕਵਾਸ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਆਸੀ ਚੋਣਾਂ. ਪਰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਮਾਡਲ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:

• ਪਹਿਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਖਪਤ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ - ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਸ਼ਬਦ, ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਵੀਡੀਓ, ਆਦਿ;
• ਦੂਜਾ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੈੱਬ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਬਟਨ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹੋ - ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਕੀਬੋਰਡ ਲਿਖਾਈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਕਾਫ਼ੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਹੁਣ ਸਾਈਕੋਟਾਈਪ ਕੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਦਰਸ਼ਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨੀਲੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲਾਲ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਔਰਤ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੂੜ੍ਹੀ ਸਕ੍ਰੀਨ - ਨੀਲੀ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਨੀਵੇਂ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ - ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੁਣ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ? ਹਰ ਕੋਈ ਖੁਫੀਆ ਏਜੰਟ ਹੈ, ਹਰ ਕੋਈ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਕੋਲ ਇੱਕ ਲੱਖ ਹਜ਼ਾਰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਸਥਾਪਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ - ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ਾਇਦ "ਐਡਬਲੌਕਸ", "ਗੋਸਟਰੀ" ਅਤੇ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਟਰੈਕਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਕਰਕੇ, ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਵੀ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਪਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਈ ਹੈ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀ 125ਵੀਂ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਇਆ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਅਜਿਹਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਅਜੀਬ ਵਿਅਕਤੀ ਵੀ ਹੈ।

ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨ ਵੀ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਮੰਤਰਾਲੇ ਲਈ ਝੂਠ ਖੋਜਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਉਸ ਵਿੱਚ ਲੱਗੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਰੂਪ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਈ ਜਨਤਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਕੁਝ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਤੋਂ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਕੀਲ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਕਹੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਪਰ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਇਹ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ 300 ਹਜ਼ਾਰ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰੋਸਕੋਮਨਾਡਜ਼ੋਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.

ਪਰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡਾ ਚਿਹਰਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਨਾਮ ਉੱਥੇ ਸਾਈਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਾੜਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਵਿਗਿਆਪਨ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ; ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬੈਨਰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ ਜੋ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ... ਹੁਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ 16 ਜਾਂ 20 ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਹੁਤ ਠੰਡਾ. ਹਾਂ, ਇਹ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਹੋਰ ਵੀ ਦੁਖਦਾਈ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲੱਗੇ ਹਨ। ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ, ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ

ਇਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਬਹੁਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਹੁਣ ਜਿਸਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਹੋਏ ਹੋ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: "ਓਹ, ਸੁਣੋ, ਠੀਕ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਇੰਨਾ ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੋਡ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।" ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇ।

ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ. ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੁਣ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅਸ਼ਲੀਲ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਹੜੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ: ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਰਾਜ਼ ਹੈ; ਦੂਜਾ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਨੈਤਿਕਤਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕੁਝ ਲਿਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਟੈਗ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇ ਸਮਾਨ ਪੈਟਰਨ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣਗੇ. ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ.

ਲੋਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਕਿ ਲੋਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ

ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਕਹਾਣੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਖਾਸ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਇਹ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਕਿਉਂ ਮਿਲਿਆ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਵਾਂਗਾ। ਖੋਜ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਮੇਰਾ ਪਹਿਲਾ ਤਜਰਬਾ 2015 ਵਿੱਚ ਸੈਕਸ ਦੁਕਾਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸੀ (ਹਾਂ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਝਾ ਕਹਾਣੀ ਵੀ ਨਹੀਂ)।

ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: ਉਹ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨਾਲ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ 5 ਸਕਿੰਟਾਂ ਬਾਅਦ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿੱਜੀ ਸਟੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ ਬਦਲ ਗਏ ਹਨ - ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ . ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਸਟੋਰ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰ ਕਿੰਨੀ ਵਧੀ ਹੈ? ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ! ਲੋਕ ਅੰਦਰ ਆ ਗਏ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਉਥੋਂ ਭੱਜ ਗਏ। ਉਹ ਅੰਦਰ ਆਏ ਅਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਉਹ ਸੋਚ ਰਹੇ ਸਨ ...

ਇਸ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਹਰੇਕ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਇਹ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਖਾਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਿਉਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ("ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਲੁਕਵੇਂ ਸਮੂਹ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਹੋ "ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਔਰਤ ਇੱਕ ਆਦਮੀ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਡੋਰਮੈਟ ਹੈ")। ਇਸ ਲਈ, ਆਧੁਨਿਕ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕਦੇ ਵੀ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਜਿਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ "ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ" ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਕਹਾਣੀ ਮੀਡੀਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਸਨ: "ਰਾਜਨੀਤੀ" ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਦੇਖੋ - ਅਤੇ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਰਾਜਨੀਤੀ" ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀਆਂ ਖਬਰਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ ਸਭ ਕੁਝ ਇੰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਊਸ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਸੀ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਪੰਨੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਫਿਰ ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਪੁਤਿਨ ਬਾਰੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਰੰਗ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕੋਈ ਖ਼ਬਰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦਾ ਕਿ ਉਹ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਆਇਆ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਉਹ ਫਿਰ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਸਭ, ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਗਰੀਬ, ਬਦਕਿਸਮਤ ਛੋਟੇ ਆਦਮੀ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਮੌਜੂਦ ਵੱਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਪਾਗਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ, ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਅਜੇ ਤੱਕ ਅਜਿਹੀਆਂ ਕੋਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਫੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਮੰਗ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਵਧਣਾ। ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕੋਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਖੌਤੀ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, "ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਮੈਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵਿਗਿਆਪਨ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ?" - ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗਾ: "ਦੋਸਤ, ਇਹ ਸਭ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ।" ਜਿਵੇਂ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੰਨੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹੀ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ।

ਪਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇਸ ਭਿਆਨਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਚੁੱਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹੁਣ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਉਹ (ਧਿਆਨ ਦਿਓ!) ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਡਰਾਉਣੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੀ ਹੈ। ਡਰਾਉਣੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਿਛਲੇ 3-5 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਹਰ ਥਾਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ - ਗੂਗਲ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਯਾਂਡੇਕਸ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੱਕ, ਕੁਝ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ... ਠੀਕ ਹੈ, ਮੈਂ ਯਾਂਡੇਕਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਵੀ ਬੁਰਾ ਨਹੀਂ ਕਹਾਂਗਾ; ਅਤੇ ਚੰਗਾ.

ਕੀ ਗੱਲ ਹੈ? ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਚਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਤੋਂ ਦੂਰ ਚਲੇ ਗਏ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ "ਮੈਂ ਇੱਕ ਚਾਈਲਡ ਸੀਟ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ" ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੱਖ ਮਿਲੀਅਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇਖਦੇ ਹੋ। ਉਹ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵੱਲ ਚਲੇ ਗਏ: ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਔਰਤ ਨੇ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਢਿੱਡ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਪੋਸਟ ਕੀਤੀ, ਉਸਦੇ ਪਤੀ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸੁਨੇਹੇ ਆਉਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੇ: "ਯਾਰ, ਜਨਮ ਜਲਦੀ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਬੱਚੇ ਦੀ ਸੀਟ ਖਰੀਦੋ।"

ਇੱਥੇ, ਤੁਸੀਂ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਘਟੀਆ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਕਿਉਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ? ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਜੇ ਵੀ ਪੈਸੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਲ ਕੁਝ ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕੋਕਾ-ਕੋਲਾ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ: "ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ 20 ਮਿਲੀਅਨ ਹਨ - ਪੂਰੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਗੰਦੇ ਬੈਨਰ ਦਿਖਾਓ।" ਅਤੇ ਉਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਹ ਕਰਨਗੇ.

ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਾਫ਼ ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕਿੰਨਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇਸ ਪਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਉਸਨੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਉਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਨਿਯਮ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੁਪਨੇ ਵਿੱਚ ਹੋ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਆਏ ਹੋ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕਦੇ ਵੀ ਉਸ ਪਲ ਨੂੰ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਇੱਥੇ ਵੀ ਇਹੀ ਹੈ।

ਗੂਗਲ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਵ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਅਜਿਹੇ ਅਧਿਐਨ ਕਈ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਜੋ ਆਈ-ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਯੰਤਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜੋ ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਟੈਸਟ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਕਿੱਥੇ ਦੇਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਮੈਂ ਪੰਜ ਤੋਂ ਸੱਤ ਹਜ਼ਾਰ ਵਾਲੰਟੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਫੀਡ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੋਲ ਕੀਤਾ, ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨਾਲ, ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਬੈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਾਂ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਭਾਗਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਬੰਦ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।

ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਅਜਿਹੇ ਹਾਈਪਰ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਹ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ - ਉਹ ਕਿਸ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਨ? - ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਲ 'ਤੇ ਸ਼ਰਤੀਆ "ਗੂਗਲ" ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ, ਬੇਸ਼ਕ, ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ) ਆਪਣਾ ਵਿਸ਼ਵ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਕੱਲ੍ਹ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦਿਖਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਧਰਤੀ ਸਮਤਲ ਹੈ।

ਸਿਰਫ਼ ਮਜ਼ਾਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਉਹ ਕਈ ਵਾਰ ਫੜੇ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਚੋਣਾਂ ਦੌਰਾਨ ਉਹ ਕੁਝ ਖਾਸ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲੱਗ ਪੈਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਆਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਸਭ ਕੁਝ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸੰਸਾਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਪਣਾ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਲਿਖੋ, ਫਿਲਟਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ, ​​ਯਾਂਡੇਕਸ, ਬਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਸਤ, ਸਹਿਕਰਮੀ, ਦੁਸ਼ਮਣ ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਾਬਕਾ ਪ੍ਰੇਮੀ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸੌਂਦੇ ਸੀ) - ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ।

ਟਰੰਪ ਕਿਵੇਂ ਜਿੱਤਿਆ

ਜਦੋਂ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਸਨ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਉਹ ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ, ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ IP ਪਤਿਆਂ ਤੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਤੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਕੀਤਾ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿਚ ਸੀ: ਕੌਣ ਜਿੱਤੇਗਾ ਚੋਣਾਂ? ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਰਾਜਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਗਲਤ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨੂੰ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਮਿਲੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਨੇ ਪ੍ਰਮੋਟ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਕਹਿੜਾ? ਖੈਰ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ - ਉਹ ਜੋ ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ ਬਣਿਆ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਕਹਾਣੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਰੇ ਅਧਿਐਨ ਪਾਣੀ ਵਿੱਚ ਉਂਗਲੀ ਹਨ. ਗੂਗਲ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ: "ਦੋਸਤੋ, ਇਹ ਸਭ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਖਾ ਸਕੀਏ।"

ਹੁਣ ਤੋਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਿਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਤ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਚੰਗੇ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਵੇਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਹੁਣ ਪੈਸੇ ਨਹੀਂ ਹਨ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਨੁਕਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ। ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਅਤੇ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਹੁਣ ਨੌਜਵਾਨ ਹਨ। ਚਲੋ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ - ਦਿਵਾਲੀਆ ਨੌਜਵਾਨ: 8-9 ਸਾਲ ਦੇ ਬੱਚੇ ਜੋ ਮੋਰੋਨਿਕ ਗੇਮ ਖੇਡਦੇ ਹਨ, ਇਹ 12-13-14 ਹਨ ਜੋ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਬਜਟ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਕਿਉਂ ਖਰਚ ਕਰਨਗੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਦੇ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ? ਇਸ ਸਮੇਂ ਜਦੋਂ ਇਹ ਦਰਸ਼ਕ ਘੋਲਨ ਵਾਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ.

ਹੁਣ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟਾਰਗੇਟਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ, ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਦਰਸ਼ਕ ਕੀ ਹੈ? ਉਹ ਕਹਿਣਗੇ: ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ. ਕਿਉਂਕਿ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੁਆਰਾ 150 ਮਿਲੀਅਨ ਰੂਬਲ ਦਾ ਇੱਕ ਅਪਾਰਟਮੈਂਟ ਵੇਚਣਾ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਵੱਖਰੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ 10 ਹਜ਼ਾਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕੋਈ ਇਸ ਅਪਾਰਟਮੈਂਟ ਨੂੰ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ - ਗਾਹਕ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ... ਪਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਦਸ ਹਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਕਵਾਸ ਹੈ। ਤਾਂ, ਉੱਚ-ਆਮਦਨ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਹਨ, ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਸਨ ਜਦੋਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਅਜੇ ਤੱਕ ਆਰਟਮੀ ਲੇਬੇਦੇਵ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਆਗੂ ਕੌਣ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ 25 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਬਪਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜਿਹੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵੇਚਣ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਹੈ ਜੋ ਨਾਬਾਲਗਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਰੇ ਬੱਚੇ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੀ ਮਾਂ ਅਤੇ ਪਿਤਾ ਦੇ ਖਾਤਿਆਂ 'ਤੇ ਖੇਡਦੇ ਹਨ - ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਗੋਲੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ।

ਬਿਲਕੁਲ ਕੋਈ ਡਰਾਉਣਾ, ਡਿਸਟੋਪੀਅਨ ਭਵਿੱਖ ਨਹੀਂ, ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਮਰ ਜਾਵੇਗਾ - ਹੁਣ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸਲ ਕਹਾਣੀ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਾਈਕੋ-ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਇਸ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿ ਉਹ ਗੇਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਖੇਡਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਉਦਯੋਗ. ਇਸ ਸਭ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ 10-15 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ - ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਘੋਲਨ ਵਾਲਾ ਦਰਸ਼ਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਇਸਨੂੰ ਤੀਜੀ ਧਿਰਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਖੁਸ਼ੀ ਹੈ, ਆਦਿ.

ਕੌਣ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗਾ?

ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਆਖਰੀ ਕਹਾਣੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ 50 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ: ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਮਰ ਜਾਵਾਂਗੇ, ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਲਈ ਬੇਰੋਜ਼ਗਾਰੀ ਹੋਵੇਗੀ... ਇੱਥੇ ਮਾਰਕੀਟਰ ਹਨ ਜੋ ਬੇਰੁਜ਼ਗਾਰੀ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹਨ, ਠੀਕ ਹੈ? ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਚਿੰਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਉੱਚ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਨਹੀਂ ਗੁਆਏਗਾ.

ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਾਡੇ ਇੱਥੇ ਜੋ ਵੀ ਹੈ (ਉਸ ਦੇ ਸਿਰ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ) ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੇ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕ ਕਦੇ ਵੀ ਵਿਹਲੇ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣੀਆਂ ਪੈਣਗੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਂ, ਇੱਥੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ "ਗੈਨਸ" ਹਨ ਜੋ ਤਸਵੀਰਾਂ ਖਿੱਚਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਗੀਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਲੋਕ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਗੁਆ ਦੇਣਗੇ।

ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕਹਾਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੋਰ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ.

ਮੋਹਰੀ: - ਦੋਸਤੋ, ਹੁਣ ਅਸੀਂ "ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ" ਬਲਾਕ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਹੱਥ ਉਠਾਓ - ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਉਂਦਾ ਹਾਂ।

ਸਰੋਤਿਆਂ ਤੋਂ ਸਵਾਲ (3): - "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਅਜਿਹਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਨਤੀਜਾ ਕਿਉਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਕੀ ਇਹ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ, ਜਾਂ ਕੀ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਐਡਹਾਕ (ਲੇਖਕ ਦਾ ਨੋਟ: "ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ" - ਇੱਕ ਲਾਤੀਨੀ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿਗਿਆਨਕ ਇਕਾਈ) ਲਈ ਹਰ ਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜਾਂ ਕੀ ਇੱਥੇ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ, ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਰਥ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?

OH: - ਇੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੰਮ ਹੈ - ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ. ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਭ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਸੂਚਕ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਗੀ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਨਯੂਰੋਨਸ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਵਜ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਸੀ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪੇਟੈਂਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ ਕਿ ਕਹਾਣੀ ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ।

ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਗਏ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਬੈਨਰ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ 'ਤੇ ਲਾਲ ਵਾਲਾਂ ਵਾਲੀ ਫੋਟੋ ਲਈ ਸੀ। ਜੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਵਾਲਾਂ ਦੇ ਰੰਗ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਤੇ ਵੀ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਆਵੇਗਾ.

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੇਚਣਾ ਹੈ?

Z: - ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ ਕਿ: ਬਿਲਕੁਲ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਉਣਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੇਚਣਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ। ਮੈਂ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: ਮੇਰਾ ਮਾਡਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਲਾਂ ਦੇ ਰੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ... ਨਾਲ ਨਾਲ, ਵਾਲਾਂ ਦਾ ਰੰਗ ਬਦਲਦਾ ਹੈ... ਕੀ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?

OH: - ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਕੀਮ ਕੰਮ ਕਰੇਗੀ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ - ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਨਤੀਜਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ। ਇਹ, ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਕਹਾਣੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੱਲ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਨ.

ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ

Z: - ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ. ਲੈਕਚਰ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਲ ਕੀ ਮੌਕਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸਦੀ ਆਪਣੀ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਜਾਂ ਕੁਝ ਲਈ। ਹੋਰ ਕਾਰਨ?

OH: - ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਚੀਜ਼ ਹੈ - ਭੂਤ, ਜੋ, ਮੇਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟਰੈਕਰਾਂ ਦੇ ਝੁੰਡ ਤੋਂ ਛੁਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ. ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੰਦ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ, ਕੋਈ ਵੀ ਦੁਸ਼ਟ ਸਕ੍ਰੈਪਰ, ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਵੀ ਇਕੱਠਾ ਨਾ ਕਰ ਸਕੇ। ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੁਝ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ਾਇਦ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋ, ਇੱਥੇ ਸੰਕਲਪ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਵਾਸ, ਉਮਰ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ ਕੱਲ੍ਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਹਨ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉਹੀ ਕੀਬੋਰਡ ਲਿਖਾਈ, ਉਹੀ ਪ੍ਰੈਸ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਦਸਤਖਤ... ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ "ਥੋਰ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ "ਕੈਫੇ" ਵਿੱਚ ਕਿਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਲ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਤਾਂ VPN ਚਾਲੂ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ, ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਉਸਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕੁਝ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ।

ਮਾਰਕੀਟ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.

Z: - ਕਹਾਣੀ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ. ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਾਂਗ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ (ਮੈਂ ਤੁਹਾਡਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ). ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਿਨਸੀ ਸਾਥੀ, ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋਸਤ (ਜਾਂ ਸੰਗੀਤ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ... ਇਹ ਸਭ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ?

OH: - ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਾਰਕੀਟ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮੇਰੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਲਈ (ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ), ਇਸ ਤੱਥ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿ 65% ਵਿਆਹੇ ਪੁਰਸ਼ ਸਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ - "ਦੋਸਤੀ", "ਸੈਕਸ", "ਸੈਕਸ ਫਰੈਂਡਸ਼ਿਪ" ਅਤੇ "ਕਾਰੋਬਾਰ"। ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਉਹ ਨਹੀਂ ਚੁਣਿਆ ਜਿਸਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਸੀ। ਆਦਮੀ ਆਏ ਅਤੇ "ਪਿਆਰ" ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਨਗਨਤਾ ਸੁੱਟ ਦਿੱਤੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੀ.

ਸਮੱਸਿਆ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਦੂਜੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣਾ ਸੀ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਛੋਟੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਉਸਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਗੀਤ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਹੈ: ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਅਸਲ ਯੋਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ ਸੰਗੀਤ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ "ਫੇਕਾਸਟ" ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ “Yandex.Music”। ਕੁਝ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ Yandex.Music ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖਰਾਬ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੈਂ ਉਸਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, YouTube ਸੰਗੀਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਦਿ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਬੇਸ਼ੱਕ, ਕੁਝ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਹਨ - ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ... ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਸਮੇਂ, ਰਿਟੇਲ ਰਾਕੇਟ ਕੰਪਨੀ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ ਇਹ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ - ਜ਼ਾਹਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਹਰ ਚੀਜ਼ ਇਸ ਵੱਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅੰਦਰ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦਬਾਏ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੂਰਖ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਲੋਪ ਹੋ ਗਈ ਹੈ)।

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੋ

Z: - ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ. ਮੇਰਾ ਨਾਮ ਕੋਨਸਟੈਂਟਿਨ ਹੈ। ਮੈਂ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣਾ ਚਾਹਾਂਗਾ. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਬਲੌਗਰ ਚੁਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?

OH: - ਹਾਂ, ਮੈਂ ਦੂਰੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਾਰੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੁਣ ਇੱਕ ਤੰਗ ਵਾਕਰ ਵਾਂਗ ਹੈ: ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਪੈਸਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਕੁਝ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਹੈ; ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਤੱਕ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ੀਲਤਾ ਕਿਤੇ ਨਾ ਕਿਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੰਗੇ ਬਜਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਇਹਨਾਂ ਬਜਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ, ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ)… ਮੈਂ ਕੁਝ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Getblogger, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਈਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋਹਫ਼ਾ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਰਾਏ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ।

ਅਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਵੰਡ ਸਮਾਂ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਰ 5 ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ) ਹਰੇਕ ਪੋਸਟ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ, ਇਸ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ, ਆਦਿ. ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਕਿਸ ਸਮੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ। ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਲਈ ਇਸ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਦੇ ਔਸਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨੈਟਵਰਕ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਰੰਗੀਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 15 ਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਜੋ ਕੁਝ woman.ru 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਜਨਤਕ ਰਾਏ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਕਨੀਕੀ ਅਮਲ ਹੈ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)। ਤਲ ਲਾਈਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੀਆਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਏਜੰਸੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ, ਠੰਡੇ, ਮਹਿੰਗੇ ਬਲੌਗਰਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਗੰਦਗੀ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ. ਹੁਣ, ਇੱਕ ਕਾਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿਸੇ ਰਾਏ ਲੀਡਰ ਦੁਆਰਾ ਕੁਝ ਉਤਪਾਦ ਵੇਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰ ਬਲੌਗਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਖਰੀ ਉਪਾਅ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਜਾਂ ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਕਾਰ ਖਰੀਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕਾਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਬਸ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸਰੋਤਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਨਾ ਭੁੱਲੋ.

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬੋਟਸ

Z: - ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ, ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ ਬੋਟਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ?

OH: - ਇਹ ਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ ਹੈ. ਸਸਤੇ ਬੋਟਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਆਸਾਨ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਮਾਨ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਦੋਸਤ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹ ਇੱਕੋ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵੀ ਹਨ. ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਨਕਲੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ?

Z: - ਇਸ ਸਾਰੇ ਕੂੜੇ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੋਵੇਗੀ?

OH: - ਇੱਥੇ ਇਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਖੋਜ ਲਈ), ਇਹ ਸਾਰਾ ਰਿਫਰਾਫ ਸਿਰਫ਼ ਬਾਹਰ ਸੁੱਟਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਭਾਵ, ਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਥੋੜੇ ਹੋਰ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦਿਖਾਉਣਾ ਬੇਕਾਰ ਹੈ. ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੈਨਰਾਂ ਜਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ, ਤਾਂ ਅਜਿਹੇ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ 'ਤੇ, ਲਗਭਗ ਛੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਰਚੁਅਲ ਅੱਖਰ ਹਨ ਜਾਂ ਬਸ ਛੱਡੇ ਗਏ ਪੰਨੇ ਜਾਂ ਅੰਤਰਮੁਖੀ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬੋਟਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਮੇਲ" ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਨਕਲੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਵੀ, ਸਭ ਕੁਝ ਇਸ ਤੱਥ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਉਹੀ ਹੈ - ਉਸਦਾ ਅਸਲ ਖਾਤਾ ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਨਕਲੀ ਦੋਵੇਂ। ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਹ ਉਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਦੇਖਣਗੇ।

ਇੱਥੇ ਇਹ ਸਭ ਗਲਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪਛਾਣ ਲਈ ਇਹ ਸਮਾਂ ਪੰਜ ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਲਈ - ਛੇ ਤੋਂ ਅੱਠ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ।

ਕਿਸ ਨੂੰ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਡੇਟਾ ਵੇਚਣਾ ਹੈ?

Z: - ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ. ਮੈਂ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵੇਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ (ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ) ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਉੱਥੇ ਕਿੰਨਾ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ ਕਿ, ਮੰਨ ਲਓ, ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਇਹਨਾਂ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਵੇਚ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?

OH: - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਚਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹਰ ਕੋਈ OFD - ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਸੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਚੈੱਕਾਂ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਦਫਤਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਹੁਣ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵੇਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਦਰਅਸਲ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਮੋਬਾਈਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਕਰੈਸ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਪਿਕਸਲ, ਇਸਦਾ DMP ਸਿਸਟਮ; ਫਿਰ ਵੇਚਣ ਲਈ ਇਸ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਮਈ ਟਾਰਗੇਟ" ਪਿਕਸਲ। ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਰਸ਼ਕ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ Yandex ਜਾਂ My Target ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ DMP ਸਿਸਟਮ ਹਨ।

ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਦਿਲਚਸਪ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰਾ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇਵੋਗੇ, ਅਤੇ ਉਹ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਸ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉੱਤੇ ਲੈ ਲੈਣਗੇ. ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਵੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ 10 ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ DMPs ਨੂੰ ਸਮਰਪਣ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਕੌਣ ਜਿੱਤੇਗਾ - ਕਲਾਕਾਰ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕੀ?

Z: - ਤਕਨੀਕੀ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਥੋੜਾ ਦੂਰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਵੱਡੀ ਬੇਰੁਜ਼ਗਾਰੀ ਬਾਰੇ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਦੇ ਡਰ ਬਾਰੇ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਕੀ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ (ਇਹ ਲੋਕ ਜੋ ਚਿਕਨ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਵੋਲਕਸਵੈਗਨ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਏ ਹਨ, ਇਹ ਲਗਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਬਿਗ ਡੇਟਾ (ਜੋ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ) ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੈ? ਹਰ ਕੋਈ)? ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਜੋਂ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੀ ਰਾਏ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਜਿੱਤੇਗਾ - ਇੱਕ ਕਲਾਕਾਰ, ਇੱਕ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ, ਜਾਂ ਕੀ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇਗਾ?

OH: - ਸੁਣੋ, ਉਹ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ. ਜੋ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਕਹਾਣੀ ਹੈ. ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਬੈਠ ਕੇ ਬਟਨ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ "ਬਾਂਦਰ ਕੰਮ" ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਰੋਜ਼ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹਨ - ਇਹ ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜੋ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਣਗੇ।

ਪਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਹਿਣਗੇ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਆਉਣਾ ਪਏਗਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣਾ ਪਏਗਾ. ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਜਿਹੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਆ ਸਕਦੀ! ਇਹ ਪੂਰਾ ਪਾਗਲਪਨ ਹੈ! ਜਾਂ ਜਿਵੇਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਾਰਪ੍ਰਾਈਸ ਦੀ ਵਾਇਰਲ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ, ਜਿਸ ਨੇ, ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕੀਤਾ. ਯਾਦ ਰੱਖੋ, YouTube 'ਤੇ ਇਹ ਸੀ: "ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਰਪ੍ਰਾਈਸ 'ਤੇ ਵੇਚੋ," ਬਿਲਕੁਲ ਪਾਗਲ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਕੋਈ ਵੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਜਿਹੀ ਕਹਾਣੀ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਇਸ ਤੱਥ ਦਾ ਸਮਰਥਕ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਉਹ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਗੁਆ ਦੇਣਗੇ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਖਾਲੀ ਸਮਾਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਉਹ ਇਸ ਖਾਲੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਿਆ 'ਤੇ ਬਿਤਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ.

ਮੁੱਢਲੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ

Z: - ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਜੋ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬੈਨਰ - ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੇਚਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਵੀ ਉਥੇ ਨਹੀਂ ਲਿਖੇ ਹੁੰਦੇ: "ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਲਓ!", "ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਲਓ!", ਯਾਨੀ, ਉੱਥੇ ਕੋਈ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

OH: - ਅਜਿਹੇ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਬੇਸ਼ੱਕ, ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਨ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।

ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨੂੰ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ

Z: - ਮੈ ਇਥੇ ਹਾਂ! ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਉਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ (ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ)। ਤੁਹਾਡੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉੱਥੇ ਕੀ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਇਸਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਜੋ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਉਹ ਉਸ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਮਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪੜ੍ਹਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੋਂ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਕਰਿਆਨੇ ਦੇ ਰਿਟੇਲਰ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਸੀ (ਕਿ ਉਹ ਮਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ)। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗਰਭਵਤੀ ਮਾਵਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਚੋਣ ਦਿਖਾਈ, ਤਾਂ ਮਾਵਾਂ ਡਰ ਗਈਆਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਲੱਗ ਗਿਆ। ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਮਿਲਾਇਆ.

OH: “ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਆਧਾਰ ਦਿਖਾਇਆ ਜਿਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਸੀ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਸਦੇ ਲਈ ਕੁਝ ਅਤਿ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਤਪਾਦ ਹਨ।

ਹਾਂ, ਵੈਸੇ ਵੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਾਲ ਰਲਾਉਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਪਰ ਉਲਟ ਚੀਜ਼ ਹੈ: ਕਈ ਵਾਰ ਲੋਕ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਆਊਟਲੀਅਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਪਰ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ, ਜੇ ਉਹ ਜਾਣਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੋਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੋਰੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ), ਤਾਂ ਉਹ ਕਈ ਵਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਣ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਲਿਆ, ਪਰ ਅਖੌਤੀ Yandex.Market.

ਵਿਗਿਆਪਨ ਬਲੌਕਰ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਸੁਰੱਖਿਆ

Z: - ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ. ਤੁਸੀਂ ਗੋਸਟਰੀ ਅਤੇ ਐਡਬਲਾਕ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਟਰੈਕਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੰਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ (ਸ਼ਾਇਦ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ)? ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਕੋਈ ਆਰਡਰ ਹਨ: ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਡੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਐਡਬਲਾਕ ਦੁਆਰਾ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।

OH: - ਅਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਾ ਪੁੱਛਣ। ਮੈਂ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੋਸਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ - ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਹੈ. ਹੁਣ ਸਾਰੇ ਬ੍ਰਾਉਜ਼ਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਈ ਲੜ ਰਹੇ ਹਨ: ਮੋਜ਼ੀਲਾ ਨੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਪਡੇਟਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਕਰੋਮ ਹੁਣ ਸੁਪਰ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ. ਉਹ ਸਾਰੇ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਬਲਾਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. "ਸਫਾਰੀ" ਨੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਗਾਇਰੋਸਕੋਪ" ਨੂੰ ਵੀ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਅਤੇ ਇਹ ਰੁਝਾਨ, ਬੇਸ਼ੱਕ, ਚੰਗਾ ਹੈ (ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੀ ਹੋ ਗਏ ਹਨ), ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੂਕੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਹਰ ਕੋਈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਹੈ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟਸ ਵਰਗੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ 60 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਸਕ੍ਰੀਨ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਸੰਸਕਰਣ, ਸਥਾਪਿਤ ਫੌਂਟ) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ "ਆਈਡੀ" ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਆਓ ਇਸ ਵੱਲ ਵਧੀਏ। ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਇਸ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨ ਲੱਗੇ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਟਾਇਟਨਸ ਦੀ ਇੱਕ ਬੇਅੰਤ ਲੜਾਈ ਹੋਵੇਗੀ.

ਨਵੀਨਤਮ ਡਿਵੈਲਪਰ ਮੋਜ਼ੀਲਾ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕੂਕੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ "ਗੁਮਨਾਮ" ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਲੱਭੇਗਾ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਸਵਰਡ ਦਰਜ ਕਰਨਾ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੋਵੇਗਾ.

ਸਾਈਕੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਫਿਜ਼ੀਓਗਨੋਮੀ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ?

Z: - ਆਰਥਰ, ਲੈਕਚਰ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ। ਮੈਨੂੰ YouTube 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲੈਕਚਰਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨ ਦਾ ਵੀ ਅਨੰਦ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕਿਟ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਈਕੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਫਿਜ਼ੀਓਗਨੋਮੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ। ਮੇਰਾ ਸਵਾਲ ਹੈ: ਇਹ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਮੇਰਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੇਵਲ FMCG ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਾਰ ਚੁਣਨਾ ਹੈ...

OH: - ਮੈਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ “Amediateka”, ਟੀਵੀ ਸੀਰੀਜ਼, ਫਿਲਮਾਂ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਇਹ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਖੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਾਰਡ, ਕਿਸ਼ਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ - ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ FMCG ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ iPhones, ਚਾਰਜਰਾਂ, ਇਸ ਸਾਰੇ ਬਕਵਾਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਮਾਂ ਅਤੇ ਪੌਪ" ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਮੱਛੀਆਂ ਫੜਨ ਵਿੱਚ (ਅਜਿਹਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ)... ਕਈ ਵਾਰ ਮਛੇਰਿਆਂ ਨਾਲ ਕੇਸ ਹੋਏ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਕਿਉਂ. ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀ ਅੰਕੜਾ ਗਲਤੀ।

ਇਹ ਵਾਹਨ ਚਾਲਕਾਂ, ਗਹਿਣਿਆਂ ਨਾਲ, ਜਾਂ ਕੁਝ ਘਰੇਲੂ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਲੋਕ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਲਿਖਣਗੇ - ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਾਸ਼ਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਖਰੀਦ ਨਾਲ: ਇੱਥੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਵਾਸ਼ਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕੋਲ ਨਹੀਂ? ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ OFD ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਦੇਖੋ ਕਿ ਕਿਸਨੇ ਰਸੀਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀ ਖਰੀਦਿਆ, ਅਤੇ ਰਸੀਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ। ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ 'ਤੇ - ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸਟੈਟਿਸਟੀਕਲ ਸਟਫਿੰਗ ਵਜੋਂ ਮਾਨਤਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

Z: - ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ (ਜਾਂ ਕੀ ਉਹ ਅਚਾਨਕ ਮੌਜੂਦ ਹਨ) ਇੱਕ ਸ਼ਰਤੀਆ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚਰਿੱਤਰ ਜੋ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਿਮ" ਗੂਗਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹ "ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰਨ ਦੇ 10 ਤਰੀਕੇ" ਗੂਗਲ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਕੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਟ੍ਰੈਕ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ?

OH: - ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 2 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਗੂਗਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਸਮਾਨ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੇਗਾ, ਫਿਰ, ਬੇਸ਼ਕ, ਤੁਸੀਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋ - ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਜੋ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਉਹ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਆਊਟਲਾਇਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਕੱਢਣ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਖਾਤਾ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ, ਪਰ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨਹੀਂ ਬਦਲੇਗੀ। ਉਹ ਹੁਣੇ ਹੀ ਅਜੀਬ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਅਜੀਬ ਹੈ.

ਕੁਝ ਵਿਗਿਆਪਨ 🙂

ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ। ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਲੇਖ ਪਸੰਦ ਹਨ? ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਆਰਡਰ ਦੇ ਕੇ ਜਾਂ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਕੇ ਸਾਡਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ, $4.99 ਤੋਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਲਾਉਡ VPS, ਪ੍ਰਵੇਸ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਐਨਾਲਾਗ, ਜਿਸਦੀ ਖੋਜ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 ਕੋਰ) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps ਤੋਂ $19 ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਪੂਰੀ ਸੱਚਾਈ? (RAID1 ਅਤੇ RAID10 ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ, 24 ਕੋਰ ਤੱਕ ਅਤੇ 40GB DDR4 ਤੱਕ)।

ਡੈਲ R730xd ਐਮਸਟਰਡਮ ਵਿੱਚ ਈਕੁਇਨਿਕਸ ਟੀਅਰ IV ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ 2 ਗੁਣਾ ਸਸਤਾ? ਇੱਥੇ ਹੀ 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ਟੀਵੀ $199 ਤੋਂ ਨੀਦਰਲੈਂਡ ਵਿੱਚ! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $99 ਤੋਂ! ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਡੇਲ R730xd E5-2650 v4 ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕਲਾਸ 9000 ਯੂਰੋ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਸੇ ਲਈ?

ਸਰੋਤ: www.habr.com