Arthur Khachuyan este un cunoscut specialist rus în prelucrarea datelor mari, fondator al companiei Social Data Hub (acum Tazeros Global). Partener al Școlii Superioare de Economie a Universității Naționale de Cercetare. A pregătit și a prezentat, împreună cu Universitatea Națională de Cercetare, Școala Superioară de Economie, un proiect de lege privind Big Data în Consiliul Federației. la Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Prelegerea a fost înregistrată la festivalul în aer liber „Geek Picnic” de la Moscova în 2019.
Arthur Khachuyan (denumit în continuare – AH): – Dacă dintr-un număr foarte mare de industrii - de la medicină, de la construcții, de la ceva, ceva, până la alegerea celui în care se folosește cel mai des tehnologia big data, machine learning, deep learning, atunci acesta este probabil marketing. Pentru că în ultimii trei ani și ceva, tot ceea ce ne înconjoară într-un fel de comunicări publicitare este acum legat tocmai de analiza datelor și tocmai de ceea ce se poate numi inteligență artificială. Prin urmare, astăzi vă voi povesti despre asta dintr-o istorie atât de îndepărtată...
Dacă vă imaginați inteligența artificială și cum arată, probabil că este ceva de genul. Poza ciudată este una dintre rețelele neuronale pe care le-am scris acum un an pentru a găsi dependența de ceea ce face câinele meu - de câte ori trebuie să fie mare, mic și cum depinde în general de cât de mult mănâncă sau nu? . Aceasta este o glumă despre cum ar putea fi imaginată inteligența artificială.
Dar totuși, să ne gândim la modul în care funcționează totul în comunicațiile publicitare. Există trei moduri prin care algoritmii moderni din publicitate și marketing pot interacționa cu noi. Este clar că prima poveste are ca scop obținerea și extragerea de cunoștințe suplimentare despre tine și despre mine, iar apoi să le folosească în scopuri bune și nu atât de bune; personalizați abordarea fiecărei persoane specifice; Desigur, după aceasta, creați o anumită cerere pentru a realiza acțiunea principală țintă și a efectua o anumită vânzare.
Folosind tehnologia, ei încearcă să rezolve problema comunicării eficiente
Dacă îți spun să te gândești la ce Pornhub și M. Video”, la ce te gândești?
Comentarii din partea publicului (denumite în continuare C): - TV, audiență.
OH: – Conceptul meu este că acestea sunt două locuri în care oamenii vin pentru un anumit tip de serviciu, sau să-i spunem un anumit tip de bunuri. Și acest public este diferit prin faptul că nu vrea să spună nimic vânzătorului. Ea vrea să intre și să obțină ceea ce o interesează într-o formă explicită sau implicită. Desigur, nimeni nu vine la M. Video” nu vrea să comunice cu niciun vânzător, nu vrea să înțeleagă, nu vrea să răspundă la niciuna dintre întrebările lor.
Prin urmare, prima poveste decurge din toate acestea.
Când au apărut tehnologii pentru obținerea de cunoștințe suplimentare pentru a evita cumva comunicarea cu o persoană. Tuturor ne place când sunăm la bancă și banca ne spune: „Bună ziua. Alexey, ești clientul nostru VIP. Acum un super manager va vorbi cu tine.” Vii la această bancă și chiar există un manager unic care poate vorbi cu tine. Din păcate sau din fericire, nicio companie nu și-a dat seama încă cum să angajeze o mie de manageri personali pentru o mie de clienți; și din moment ce majoritatea acestor oameni sunt acum online, sarcina este de a înțelege ce fel de persoană este aceasta și cum să comunice corect cu el înainte de a ajunge la o resursă publicitară. Și de aceea, de fapt, au apărut tehnologii care încearcă să rezolve această problemă.
Extragerea datelor este noul ulei
Să ne imaginăm că ești proprietarul unei tarabe de flori. Trei persoane vin să te vadă. Primul stă foarte mult în picioare, ezită, încearcă să vorbească cu tine, ia un fel de buchet - te duci să-l înfășori, ieși să faci ceva acolo; fuge de la tarabă cu acest buchet – ți-ai pierdut cele trei mii de ruble. De ce s-a întâmplat? Nu știți nimic despre această persoană: nu cunoașteți istoricul arestărilor sale în Ministerul Afacerilor Interne, nu știți că este cleptoman și este înregistrat la un dispensar de psihiatrie. De ce? Pentru că ai văzut-o pentru prima dată și nu ești un analist comportamental.
Vine altcineva... Vitaly. Vitaly ia, de asemenea, foarte mult timp să-și dea seama, el spune: „Ei bine, am nevoie de asta și asta”. Și îi spui: „Flori pentru mama, nu?” Și îi vinzi un buchet.
Conceptul aici este de a afla suficiente date pentru a înțelege de ce are nevoie persoana respectivă. Toată lumea s-a gândit imediat la un fel de rețele de publicitate și așa mai departe...
Probabil că toată lumea a auzit de mai multe ori fraza stupidă că „datele sunt noul ulei”? Cu siguranță toată lumea a auzit. De fapt, oamenii au învățat să colecteze date cu destul de mult timp în urmă, dar extragerea datelor din aceste date este sarcina pe care inteligența artificială în marketing, sau un fel de algoritmi statistici, încearcă acum să o rezolve. De ce? Pentru că dacă vorbești cu o persoană, ea îți poate da un răspuns corect, greșit sau cumva colorat. Gluma pe care o spun studenților mei este modul în care sondajele diferă de statistici. Vă voi spune asta ca o anecdotă:
Aceasta înseamnă că în două sate au decis să efectueze un studiu asupra duratei medii a bărbăției. Asta înseamnă că în primul sat, Villaribo, lungimea medie este de 15 centimetri, în satul Villabaggio - 25. Știi de ce? Pentru că în primul sat s-au făcut măsurători, iar în al doilea s-a făcut un sondaj.
Industria porno este emblematica sistemelor de recomandare
Acesta este motivul pentru care abordarea modernă este de a analiza toți oamenii fără excepție, chiar dacă sunt puțin mai puțin de 100%, dar aceștia sunt oamenii pe care nu trebuie să-i întrebați, nu trebuie să vă uitați la ei. Este suficient să analizezi ceea ce se numește acum amprentă digitală pentru a înțelege de ce are nevoie această persoană, cum să-i vorbești corect, cum să creezi corect cererea în jurul său. Pe de o parte, aceasta este o mașină fără minte (dar tu și cu mine știm asta foarte bine); nu vrem să comunicăm cu oameni de la M. Video”, și cu atât mai mult, când mergem la resurse precum Pornhub, vrem să obținem exact ceea ce ne trebuie.
De ce vorbesc mereu despre Pornhub? Pentru că industria adulților este prima care vine la analiza unor astfel de tehnologii, la implementarea unor astfel de tehnologii, la analiza datelor. Dacă luați cele mai populare trei biblioteci din această zonă (de exemplu, TensorFlow sau Pandas pentru Python, pentru procesarea fișierelor CSV și așa mai departe), dacă o deschideți pe Github, cu un scurt Google cu toate aceste nume veți găsi un câțiva oameni care fie au lucrat, fie lucrează în prezent la compania Pornhub și au fost primii care au implementat sisteme de recomandare acolo. În general, această poveste este foarte avansată, și arată cât de mult acest public, cât de mult a avansat această companie.
Trei niveluri de identificare
Există un set imens de date în jurul unei persoane care pot fi identificate. De obicei, împart acest lucru în trei niveluri, mergând din ce în ce mai adânc. Firește, compania are propriile sale date.
Dacă, să zicem, vorbim despre construirea unui sistem de recomandare, atunci primul nivel sunt datele care se află la magazinul propriu-zis (istoricul achizițiilor, tot felul de tranzacții, modul în care o persoană a interacționat cu interfața).
Urmează un nivel (relativ cel mai mare) - acesta este ceea ce se numește surse deschise. Să nu credeți că vă încurajez să răzuiți rețelele sociale, dar, de fapt, ceea ce este disponibil în sursele deschise deschide un set imens de date pe care le puteți, să zicem, să le aflați despre o persoană.
Și a treia parte majoră este mediul acestei persoane însuși. Da, există o părere că dacă o persoană nu este pe rețelele de socializare, acolo nu există date despre el (probabil că știți deja că acest lucru nu este adevărat), dar cel mai important este că datele care sunt pe profilul unei persoane (sau în anumite aplicații) reprezintă doar 40% din cunoștințele care pot fi obținute despre aceasta. Restul informațiilor sunt obținute din mediul său. Expresia „spune-mi cine este prietenul tău și îți voi spune cine ești” capătă o nouă semnificație în secolul XNUMX, deoarece în jurul acelei persoane pot fi obținute o cantitate imensă de date.
Dacă vorbim mai aproape de comunicări publicitare, atunci primirea de comunicări publicitare nu din publicitate, ci de la vreun prieten, cunoștință sau persoană verificată cumva este o caracteristică foarte cool pe care o folosesc mulți marketeri. Când o aplicație îți oferă brusc un cod promoțional gratuit, faci o postare despre asta și, prin urmare, atrageți un nou public. De fapt, acest cod promoțional pentru „Yandex.Taxi” condiționat nu a fost ales la întâmplare, dar pentru aceasta a fost analizată o cantitate imensă de date despre potențialul tău de a atrage un nou public și de a interacționa cumva cu ei.
Ei analizează chiar și comportamentul personajelor din serialele TV
Îți voi arăta trei poze, iar tu să-mi spui care este diferența dintre ele.
Aceasta:
Acest:
Si acesta:
Care este diferența dintre ele? Totul este simplu aici. Ca și în mecanica cuantică, în acest caz această creativitate a fost formată de observator. Adică, diferența în aceeași campanie publicitară, desfășurată de același brand în același timp, este doar în cine a urmărit această reclamă. Personal, când merg la Amediateka, ei încă îl arată pe Khal Drogo. Nu știu ce crede Amediateka despre preferințele mele, dar din anumite motive se întâmplă acest lucru.
Ceea ce se numește acum comunicații personalizate este cea mai populară poveste despre atragerea unui public și interacțiunea corectă cu acesta. Dacă în prima etapă am identificat oameni folosind propriile date de marcă, date open source și, de exemplu, date din mediul acestei persoane, noi, după ce o analizăm, putem înțelege cine este, cum să vorbim corect cu el și, cel mai important , ce limba vorbeste vorbeste cu el.
Aici tehnologia a mers atât de departe încât personajele din serialele TV pe care oamenii le urmăresc sunt acum analizate. Adică îți plac serialele TV - se urmăresc [like-urile], se uită la cine ai interacționat acolo, pentru a înțelege cu ce fel de persoană ți-ar fi potrivit să interacționezi. Pare o prostie completă, dar doar pentru distracție, încercați-o pe una dintre resurse - diferiți oameni văd diferite reclame (pentru a interacționa corect cu ele).
Nicio media modernă sau nicio resursă video nu vă arată doar câteva știri. Du-te la media - se încarcă un număr mare de algoritmi care te identifică, înțeleg toată activitatea ta anterioară, fac apel la modelul matematic și apoi îți arată ceva. În acest caz, există o poveste atât de ciudată.
Cum sunt determinate nevoile? Psihometrie. Fizionomie
Există multe abordări (reale) pentru a determina nevoile reale ale unei persoane și pentru a comunica corect cu ea. Sunt multe abordări, totul se rezolvă diferit, este imposibil de spus care este bine și care este rău. Principalii par să știe totul.
Psihometrie. După povestea cu Cambridge Analytics, a fost oarecum șocant, după părerea mea, un fel de întorsătură, pentru că fiecare a doua companie politică vine acum și spune: „Oh, poți să mă faci ca Trump? Și eu vreau să câștig și așa mai departe.” De fapt, acest lucru, desigur, este un nonsens pentru realitățile noastre, de exemplu, alegerile politice. Dar pentru a determina psihotipurile se folosesc trei modele:
- primul se bazează pe conținutul pe care îl consumi - cuvintele pe care le scrii, câteva informații care îți plac, videoclipuri etc.;
- a doua este legată de modul în care interacționați cu interfața web, de modul în care scrieți, de ce butoane apăsați - într-adevăr, există companii întregi care, pe baza scrisului de mână de la tastatură, pot determina destul de sigur ceea ce se numește acum psihotipuri.
- Nu prea sunt psiholog, nu prea înțeleg cum funcționează, dar din punct de vedere al comunicării publicitare, audiențele împărțite în aceste segmente funcționează foarte bine, pentru că cuiva trebuie să i se arate un ecran roșu cu un albastru. femeie, cineva trebuie să i se arate un ecran întunecat - fundal albastru cu un fel de abstractizare și funcționează foarte bine. La unele niveluri scăzute - atât de mult încât o persoană nici măcar nu se gândește la asta. Care este principala problemă pe piața de publicitate acum? Toată lumea este un agent de informații, toată lumea se ascunde, toată lumea are instalate un milion de mii de permisiuni de browser, pentru a nu fi identificați în niciun fel - probabil că aveți „Adblocks”, „Gostrey” și tot felul de aplicații care blochează urmărirea. Din această cauză, este foarte greu să înțelegi ceva despre o persoană. Și tehnologia a mers mai departe - trebuie să știți nu numai că această persoană s-a întors pe site-ul dvs. pentru a 125-a oară, ci că este și o persoană atât de ciudată.
Fizionomia este o știință foarte controversată. Nici măcar nu este considerată știință. Acesta este un grup de oameni care programau detectoare de minciuni pentru un Minister al Afacerilor Interne, iar acum sunt angajați în ceea ce se numește personificarea creativității. Abordarea aici este foarte simplă: câteva dintre fotografiile tale publice sunt luate de pe unele rețele de socializare, iar geometria tridimensională este construită din acestea. Și dacă sunteți avocat, veți spune acum că aceasta este o persoană și date personale; dar vă spun că acestea sunt 300 de mii de puncte situate în spațiu și aceasta nu este o persoană și nu este date personale. Aceasta este ceea ce toată lumea spune de obicei când Roskomnadzor vine la ei.
Dar serios, fața ta separat, dacă numele și prenumele tău nu sunt semnate acolo, nu sunt datele tale personale. Ideea este că băieții marchează diverse trăsături faciale care influențează modul în care o persoană ia decizii și cum să interacționeze corect cu el. În unele zone acest lucru funcționează prost, în unele segmente de publicitate; in ce segmente functioneaza foarte bine. În cele din urmă, se dovedește că atunci când mergi la o resursă, vezi nu doar un banner care este afișat tuturor, ci, de exemplu... acum este normal să faci 16 sau 20 de opțiuni pentru diferite audiențe - și funcționează foarte tare. Da, acest lucru este și mai trist din punctul de vedere al consumatorului, pentru că oamenii încep să fie din ce în ce mai manipulați. Dar, cu toate acestea, din punct de vedere al afacerilor funcționează foarte bine.
Cutia neagră a învățării automate
Acest lucru dă naștere următoarei probleme cu astfel de tehnologii: la urma urmei, pentru majoritatea dezvoltatorilor de acum, ceea ce se numește învățare profundă este o „cutie neagră”. Dacă ați fost vreodată cufundat în această poveste și ați vorbit cu dezvoltatorii, ei spun mereu: „O, ascultă, ei bine, am codificat ceva atât de neînțeles acolo și nu știm cum funcționează.” Poate că cineva i s-a întâmplat asta.
Acest lucru este de fapt departe de a fi adevărat. Ceea ce se numește acum învățarea automată este departe de a fi o „cutie neagră”. Există un număr imens de abordări pentru a descrie datele de intrare și de ieșire și, în cele din urmă, compania poate înțelege temeinic pe baza a ce semne a decis aparatul să vă arate acest videoclip pornografic sau altul. Întrebarea este că niciuna dintre companii nu dezvăluie vreodată acest lucru, deoarece: în primul rând, este un secret comercial; în al doilea rând, va exista o cantitate imensă de date despre care nici măcar nu știai.
De exemplu, înainte de aceasta, într-o discuție despre etică, am discutat despre modul în care rețelele de socializare analizează mesajele personale pentru a eticheta oamenii într-un fel de povești publicitare. Dacă îi scrii ceva cuiva, pe baza asta primești o etichetă specifică pentru, de fapt, un fel de comunicări publicitare. Și nu o vei dovedi niciodată și probabil că nu are rost să o dovedești. Cu toate acestea, dacă s-ar dezvălui modele similare, ele ar exista. Se pare că piața pentru construirea unor astfel de sisteme de recomandare se preface că nu știe de ce s-a întâmplat acest lucru.
Oamenii nu vor să știe ce știu oamenii despre ei
Și a doua poveste este că clientul nu vrea să știe niciodată de ce a primit acest anume anunt, acest anume produs. Îți voi spune această poveste. Prima mea experiență în implementarea comercială a sistemelor de recomandare bazate pe algoritmi similari tocmai de dragul cercetării a fost în 2015 într-o rețea foarte mare de sex-shop-uri (da, nici asta nu este o poveste deosebit de neplăcută).
Clienților li s-a oferit următoarele: intră, se conectează cu rețeaua lor de socializare, iar după aproximativ 5 secunde primesc pentru ei un magazin complet personalizat, adică toate produsele s-au schimbat - se încadrează într-o anumită categorie și așa mai departe . Știți cât de mult a crescut rata de conversie a acestui magazin? Nu în niciun caz! Oamenii au intrat și au fugit imediat de ea. Au intrat și și-au dat seama că li s-a oferit exact ceea ce se gândeau...
Problema cu acest test era că sub fiecare produs scria de ce ți s-a oferit acel anume („pentru că ești membru al grupului ascuns „Femeie puternică caută un bărbat care este preș”). Prin urmare, sistemele moderne de recomandare nu arată niciodată datele pe baza cărora a fost făcută „predicția”.
O poveste foarte populară este mass-media, deoarece toți folosesc sisteme de recomandare similare. Anterior, algoritmii erau foarte simpli: uitați-vă la categoria „Politică” - și vă arată știri din categoria „Politică”. Acum totul este atât de complicat încât analizează locurile în care ai oprit mouse-ul, pe ce cuvinte te-ai concentrat, ce ai copiat, cum ai interacționat în general cu această pagină. Apoi analizează vocabularul mesajelor în sine: da, nu doar citești știri despre Putin, ci într-un anumit fel, cu o anumită culoare emoțională. Și când o persoană primește o veste, nici nu se gândește la cum a ajuns aici. Cu toate acestea, apoi interacționează cu acest conținut.
Toate acestea, firesc, au ca scop să-l păstreze pe bietul, nefericit omuleț, care deja o ia razna din cauza uriașei informații care se află în jurul lui. Aici trebuie spus că ar fi bine să folosești astfel de sisteme pentru a personaliza creativitatea din jurul tău și a colecta câteva informații, dar, din păcate, nu există încă astfel de servicii.
Inteligența artificială prinde clientul în aer și creează cerere
Și aici apare o întrebare filozofică foarte interesantă, trecând de la crearea unui sistem de recomandare la crearea cererii. Rareori se gândește cineva la asta, dar când încerci să întrebi așa-numitul Instagram: „De ce colectezi date? De ce să nu-mi arăți reclame absolut aleatorii?” - Instagram îți va spune: „Prietene, totul este făcut pentru a-ți arăta exact ce este interesant pentru tine.” De exemplu, vrem să vă cunoaștem atât de precis încât să vă putem arăta exact ceea ce căutați.
Dar tehnologia a trecut de mult acest prag teribil, iar tehnologiile similare nu mai prezic de ce ai nevoie. Ei (atenție!) creează cerere. Acesta este probabil cel mai înfricoșător lucru care se învârte în jurul inteligenței artificiale în astfel de comunicări. Lucrul înfricoșător este că a fost folosit aproape peste tot în ultimii 3-5 ani - de la rezultatele căutării Google la rezultatele căutării Yandex, la unele sisteme... Bine, nu voi spune nimic rău despre Yandex; si bun.
Care e ideea? A trecut mult timp de când astfel de comunicări publicitare s-au îndepărtat de strategia în care scrii „Vreau să cumpăr un scaun pentru copii” și vezi o sută de mii de milioane de publicații. Au trecut la următoarele: de îndată ce femeia a postat o fotografie cu burta abia vizibilă, soțul ei începea imediat să fie urmat de mesaje: „Omule, nașterea vine în curând. Cumpărați un scaun pentru copii.”
Aici, s-ar putea să vă întrebați în mod rezonabil, de ce, cu astfel de progrese gigantice în tehnologie, mai vedem o publicitate atât de proastă pe rețelele de socializare? Problema este că pe această piață totul este încă decis de bani, așa că într-un moment bun poate veni un agent de publicitate precum Coca-Cola și să spună: „Uite 20 de milioane pentru tine - arată bannerele mele de rahat pe întregul Internet”. Și chiar o vor face.
Dar dacă faci un fel de cont curat și testezi cât de precis te ghicesc astfel de algoritmi: mai întâi încearcă să te ghicească, apoi încep să-ți facă ceva în avans. Iar creierul uman funcționează în așa fel încât, atunci când primește informații care sunt de încredere pentru el, nici măcar nu procesează momentul pentru care a primit această informație. Prima regulă pentru a determina că ești într-un vis este să înțelegi cum ai ajuns aici. O persoană nu își amintește niciodată momentul în care a ajuns într-o anumită cameră. La fel este și aici.
Google ar putea începe să vă modeleze viziunea asupra lumii
Astfel de studii au fost efectuate de mai multe companii străine care se angajează în i-tracking. Au instalat dispozitive pe computere speciale care înregistrează unde privesc ochii subiectului testat. Am luat de la cinci la șapte mii de voluntari care pur și simplu au derulat feedul, au interacționat cu rețelele de socializare, cu reclame și au înregistrat informații despre ce părți din bannere și reclame și-au oprit ochii acești oameni.
Și se dovedește că atunci când oamenii primesc o astfel de creație hiperpersonalizată, nici nu se gândesc la asta - trec imediat mai departe, încep să interacționeze cu ea. Din punct de vedere al afacerilor, acest lucru este bine, dar din punctul de vedere al nostru, ca utilizatori, acest lucru nu este foarte tare, pentru că - de ce le este frică? – Că, la un moment dat, „Google” condiționat poate începe (sau, desigur, poate să nu înceapă) să-și formeze propria viziune asupra lumii. Mâine, de exemplu, poate începe să arate oamenilor vești că pământul este plat.
Glumesc, dar au fost prinși de atâtea ori încât în timpul alegerilor încep să ofere anumite informații anumitor oameni. Cu toții suntem obișnuiți cu faptul că motorul de căutare primește totul cinstit. Dar, așa cum spun mereu, dacă vrei cu adevărat să știi cum funcționează lumea, scrie-ți propriul motor de căutare, fără filtre, fără să fii atent la drepturile de autor, fără a-ți clasa unii prieteni în rezultatele căutării. Afișarea datelor reale pe Internet este în general diferită de ceea ce este afișat de Google, Yandex, Bing și așa mai departe. Unele materiale sunt ascunse pentru că prieteni, colegi, dușmani sau altcineva (sau un fost iubit cu care te-ai culcat) – nu contează.
Cum a câștigat Trump
Când au avut loc ultimele alegeri în Statele Unite, s-a făcut un studiu foarte simplu. Au primit aceleași solicitări în locuri diferite, de la adrese IP diferite, din orașe diferite, oameni diferiți au căutat pe Google același lucru. În mod convențional, cererea a fost în stilul: cine va câștiga alegerile? Și uimitor, rezultatele au fost construite în așa fel încât în acele state în care cel mai mare număr de oameni a încercat să voteze pentru candidatul greșit, au primit câteva vești bune despre candidatul pe care l-a promovat Google. Care? Ei bine, este clar care – cel care a devenit președinte. Aceasta este o poveste absolut de nedemonstrat, iar toate aceste studii sunt un deget în apă. Google poate spune: „Băieți, toate acestea sunt făcute astfel încât să arătăm cel mai relevant conținut pentru voi.”
De acum înainte, ar trebui să știți că ceea ce se numește maxim relevant nu este absolut cazul. Compania numește ceva relevant care trebuie vândut pentru un motiv bun sau rău.
Cei care nu au bani acum sunt deja pregătiți pentru viitoare achiziții
Mai este aici un punct interesant despre care vă voi povesti. Un număr mare de audiențe active acum pe rețelele sociale și în aplicații sunt tineri. Să-i spunem așa - tineri insolvenți: copii de 8-9 ani care joacă jocuri stupide, aceștia sunt 12-13-14 care tocmai se înregistrează pe rețelele de socializare. De ce companiile uriașe ar cheltui bugete și resurse uriașe pentru a crea aplicații pentru un public neplătitor care nu este niciodată monetizat? În momentul în care acest public devine solvabil, va exista o cantitate suficientă de date despre ea pentru a prezice foarte bine comportamentul său.
Acum întreabă orice targetolog, care este publicul cel mai dificil? Vor spune: foarte profitabil. Pentru că vânzarea, de exemplu, a unui apartament în valoare de 150 de milioane de ruble prin intermediul rețelelor de socializare este aproape imposibilă. Sunt cazuri izolate când faci un fel de publicitate pentru 10 mii de oameni, unul cumpără acest apartament - clientul este un succes... Dar unul din zece mii, din punct de vedere statistic, este o porcărie completă. Deci, de ce este dificil să identifici un public cu venituri mari? Pentru că oamenii care acum sunt membri ai unui public extrem de profitabil s-au născut când Internetul era încă foarte mic, când nimeni nu o cunoștea încă pe Artemy Lebedev și nu există informații despre ei. Este imposibil să preziceți modelul lor de comportament, este imposibil să înțelegeți cine sunt liderii lor de opinie și din ce surse de conținut primesc.
Așa că atunci când deveniți cu toții miliardari în 25 de ani, iar companiile care vă vor vinde ceva vor avea o cantitate imensă de date. De aceea avem acum un minunat GDPR în Europa care împiedică colectarea de date de la minori.
Desigur, acest lucru nu funcționează deloc în practică, deoarece toți copiii încă se joacă pe conturile mamei și ale tatălui lor - așa sunt colectate informațiile. Data viitoare când îi oferi copilului tău o tabletă, gândește-te la asta.
Absolut nu un viitor înfricoșător, distopic, când toată lumea va muri într-un război cu mașinile - o poveste absolut reală acum. Există un număr foarte mare de companii care creează algoritmi pentru psiho-profilarea oamenilor pe baza modului în care joacă. O industrie foarte interesantă. Pe baza tuturor acestora, oamenii sunt apoi segmentați pentru a comunica cumva cu ei.
Predicția comportamentului acestor oameni va fi disponibilă în 10-15 ani – tocmai în momentul în care aceștia devin un public solvabil. Cel mai important este că acești oameni și-au dat deja permisiunea în prealabil să-și proceseze datele personale, să le transfere către terți și toate acestea sunt fericire și așa mai departe.
Cine își va pierde locul de muncă?
Și ultima mea poveste este că toată lumea întreabă mereu ce se va întâmpla peste 50 de ani: vom muri cu toții, va fi șomaj pentru marketeri... Sunt marketeri aici care sunt îngrijorați de șomaj, nu? În general, nu trebuie să vă faceți griji, deoarece orice persoană cu înaltă calificare nu își va pierde locul de muncă.
Indiferent ce algoritmi sunt creați, indiferent cât de aproape se apropie mașina de ceea ce avem aici (arată spre capul lui), dacă se dezvoltă suficient de repede, astfel de oameni nu vor rămâne niciodată inactivi, pentru că cineva va trebui să creeze aceste lucruri creative. do. Da, există tot felul de „gani” care desenează imagini care arată ca oameni și creează muzică, dar este încă puțin probabil ca oamenii din această zonă să-și piardă vreodată locurile de muncă.
Am totul cu povestea, așa că poți pune întrebări dacă ai mai multe. Mulțumesc.
Moderator: – Prieteni, acum trecem la blocul „Întrebări și răspunsuri”. Ridiți mâna - eu vin la tine.
Întrebare din partea publicului (3): – Întrebare despre „cutia neagră”. Ei au spus că este posibil să înțelegem în mod specific de ce s-a obținut un astfel de rezultat pentru un astfel de utilizator. Sunt aceștia niște algoritmi sau trebuie analizați de fiecare dată pentru fiecare model ad hoc (nota autorului: „mai ales pentru asta” - o unitate frazeologică latină)? Sau există unele gata făcute pentru un fel de rețea neuronală care, în linii mari, poate avea sens în afaceri?
OH: – Aici trebuie să înțelegeți următoarele: există un număr mare de sarcini în învățarea automată. De exemplu, există o sarcină - regresie. Pentru regresie, nu sunt necesare deloc rețele neuronale. Totul este simplu: aveți mai mulți indicatori, trebuie să calculați următorii. Există sarcini în care este necesar să se recurgă la un lucru precum învățarea profundă. Într-adevăr, în învățarea profundă este dificil să înțelegeți în mod fiabil ce ponderi au fost atribuite căror neuroni, dar din punct de vedere legal tot ce aveți nevoie este să înțelegeți ce date au fost la intrare și cum au evoluat la ieșire. Acest lucru este suficient din punct de vedere legal pentru a breveta o astfel de decizie și este suficient să înțelegem pe ce bază a fost făcută povestea.
Nu este ca și cum ai fost pe site și ți s-a arătat un fel de banner pentru că ai făcut o fotografie cu părul roșu pe Instagram acum două luni. Dacă dezvoltatorul nu include colectarea acestor date și marcarea culorii părului în acest model, atunci nu va apărea de nicăieri.
Cum să vinzi rezultatele sistemelor de învățare automată?
Z: – Este doar o întrebare despre ce: exact cum să explici, cum să vinzi cuiva care nu înțelege învățarea automată. Vreau să spun: modelul meu duce clar de la culoarea părului la... ei bine, culoarea părului se schimbă... Este posibil sau nu?
OH: - Poate da. Dar din punct de vedere al vânzărilor, singura schemă va funcționa: ai o campanie de publicitate, înlocuim audiența cu cea generată de mașină - și doar vezi rezultatul. Acesta este, din păcate, singura modalitate de a convinge în mod fiabil clientul că o astfel de poveste funcționează, deoarece există o mulțime de soluții pe piață care au fost implementate cândva și nu au funcționat.
Despre crearea unei personalități virtuale
Z: - Buna ziua. Mulțumesc pentru prelegere. Întrebarea este: ce șansă are o persoană, care dintr-un motiv oarecare nu dorește să urmeze conducerea învățării automate, să-și creeze o personalitate virtuală radical diferită de propria sa personalitate, prin interacțiunea cu interfața sau pentru unii. alt motiv?
OH: – Există o grămadă de plugin-uri diferite care se ocupă în mod specific de comportamentul de randomizare. Există un lucru mișto - Ghostery, care, după părerea mea, te ascunde aproape complet de o grămadă de trackere diferite care nu pot înregistra apoi aceste informații. Dar, de fapt, acum nu ai nevoie decât de un profil închis pe rețelele de socializare, astfel încât nimeni, niciun răzuitor rău, să nu poată colecta nimic acolo. Probabil că este mai bine să instalezi un fel de extensie sau să scrii ceva singur.
Vezi tu, aici conceptul este că legal, de exemplu, datele personale se referă la date prin care poți fi identificat, iar legea dă ca exemplu adresa ta de reședință, vârsta, etc. În zilele noastre există nenumărate date prin care poți fi identificat: aceeași scriere de mână de la tastatură, aceeași apăsare, semnătura digitală a browserului... Mai devreme sau mai târziu, o persoană greșește. El poate fi undeva într-o „cafenea” folosind „Thor”, dar în cele din urmă, la un moment bun, fie VPN-ul va uita să se pornească, fie altceva și în acel moment poate fi identificat. Deci, cel mai simplu mod este să vă faceți un cont privat și să instalați o extensie.
Piața se îndreaptă spre punctul în care trebuie să apăsați doar un buton pentru a obține rezultate.
Z: - Mulțumesc pentru poveste. Ca întotdeauna, întotdeauna foarte interesant (te urmăresc). Întrebarea este: ce progrese există în ceea ce privește crearea de sisteme pozitive pentru utilizatori, sisteme de recomandare? Ai spus că la un moment dat lucrai la un sistem de recomandare pentru a-ți găsi un partener sexual, un prieten în viață (sau o muzică pe care o persoană ar putea să-i placă)... Cât de promițătoare sunt toate acestea și cum vezi dezvoltarea lor din punctul de vedere al creării de sisteme de care oamenii au nevoie?
OH: – În general, piața se deplasează în punctul în care oamenii trebuie să apese un singur buton și să obțină imediat ceea ce au nevoie. În ceea ce privește experiența mea în crearea de aplicații de dating (apropo, o vom relansa la sfârșitul anului), pe lângă faptul că 65% erau bărbați căsătoriți, cea mai dificilă problemă de recomandare a fost că unei persoane i s-au oferit mai multe modele la începutul aplicației - „Prietenie”, „Sex”, „Prietenie sexuală” și „Afaceri”. Oamenii nu au ales ceea ce au nevoie. Bărbații au venit și au ales „Dragoste”, dar în realitate au aruncat nuditate asupra tuturor și așa mai departe.
Problema a fost să identifici o persoană care nu se potrivește cu unul dintre aceste modele și să o ia cumva fără probleme și să o muți în cealaltă direcție. Datorită cantității mici de date, este foarte dificil să se determine dacă aceasta este o eroare în algoritmul de prognoză sau dacă o persoană nu se află în categoria sa. La fel este și cu muzica: acum există foarte puțini algoritmi cu adevărat demni care pot „facast” bine muzica. Poate „Yandex.Music”. Unii oameni cred că algoritmul Yandex.Music este prost. De exemplu, îmi place de ea. Mie personal, de exemplu, nu-mi place algoritmul muzical YouTube și așa mai departe.
Există, desigur, unele subtilități - totul este legat de licențe... Dar, în realitate, cererea pentru astfel de sisteme este destul de mare. La un moment dat, era cunoscută compania Retail Rocket, care era implicată în implementarea sistemelor de recomandare, dar acum nu se descurcă cumva prea bine - se pare că nu și-au dezvoltat algoritmii de mult timp. Totul merge spre asta – până în punctul în care intrăm și, fără să apăsăm nimic, obținem ceea ce ne trebuie (și devenim complet proști, pentru că capacitatea noastră de a alege a dispărut complet).
Influenta marketingul
Z: - Buna ziua. Numele meu este Konstantin. Aș dori să ridic o întrebare despre marketingul de influență. Cunoașteți vreun sistem care să permită unei companii să aleagă un blogger potrivit pentru afacere pe baza unor date statistice și așa mai departe? Și din ce motive se face acest lucru?
OH: – Da, voi începe de departe și voi spune imediat că problema cu toate aceste tehnologii este că toată această inteligență artificială în marketing este acum ca un funambul: în stânga sunt companii mari care au mulți bani, iar în în orice caz, totul va fi eficient pentru ei să funcționeze, deoarece campaniile lor de publicitate vizează pur și simplu vizualizări; pe de altă parte, există o mulțime de întreprinderi mici pentru care acest lucru nu va funcționa, deoarece au o mulțime de date. Până acum, aplicabilitatea acestor povești este undeva la mijloc.
Când există deja bugete bune, iar sarcina este să procesăm corect aceste bugete (și, în principiu, există deja destul de multe date)... Cunosc câteva servicii, ceva de genul Getblogger, care par să aibă algoritmi. Sincer să fiu, nu am studiat acești algoritmi. Vă pot spune ce abordare folosim pentru a găsi lideri de opinie atunci când trebuie să facem un cadou unor mame.
Folosim o măsurătoare numită Timp de distribuție a conținutului. Funcționează astfel: iei o persoană a cărei audiență o analizezi și trebuie să colectezi sistematic (de exemplu, o dată la 5 minute) informații despre fiecare postare, cui i-a plăcut, a comentat-o și așa mai departe. În acest fel, puteți înțelege în ce moment fiecare persoană din publicul dvs. a interacționat cu conținutul dvs. Repetați această operațiune pentru fiecare reprezentant al audienței sale și astfel, folosind metrica timpului mediu de difuzare a conținutului, acesta poate fi, de exemplu, colorat într-un grafic de rețea mare al acestor oameni și să folosească această metrică pentru a construi clustere.
Acest lucru funcționează destul de bine dacă vrem, de exemplu, să găsim 15 mame care își mențin opinia publică pe vreo femeie.ru. Dar aceasta este o implementare tehnică destul de complexă (deși pur teoretic se poate face în Python). Concluzia este că problema marketingului de influență în marile agenții de publicitate este că au nevoie de bloggeri mari, cool și scumpi, care nu lucrează pentru rahat. Acum, o marcă de mașini vrea să vândă un produs prin intermediul unui lider de opinie - trebuie să folosească un blogger auto ca ultimă soluție, deoarece publicul lor fie și-a cumpărat deja o mașină, fie știe exact ce fel de mașină își dorește, doar stă și se uită la mașini grozave. Aici este important să nu ratați analiza audienței persoanei în sine.
Boti de marketing
Z: – Spune-mi, cât de mult afectează boții de pe rețelele sociale colectarea de informații și calitatea acesteia?
OH: – Este un lucru atât de interesant cu roboții. Boții ieftini sunt destul de ușor de identificat - fie au același conținut, fie sunt prieteni unul cu celălalt, fie sunt în aceeași rețea. Există, de asemenea, abordări pentru a trata roboții complecși. Sau întrebați problema cum să conectați o persoană la falsul lui?
Z: – Cât de de înaltă calitate vor fi informațiile rezultate cu tot acest gunoi?
OH: – Aici funcționează în felul acesta: datorită faptului că există o cantitate imensă de date (de exemplu, pentru un fel de cercetare de marketing), toate aceste nenorociri pot fi pur și simplu aruncate. Adică, este mai bine să arunci puțin mai mulți oameni reali decât să captezi roboți, pentru că este inutil ca aceștia să arate vreo reclamă. Dar dacă colectați valori, de exemplu, interacțiuni cu bannere sau sisteme de recomandare, astfel de conturi pot fi aruncate.
Acum, pe rețelele de socializare, există aproximativ șase la sută dintre personaje virtuale sau pur și simplu pagini abandonate sau introvertiți, pe care algoritmii îi „potriviază” ca boți. În ceea ce privește legarea unei persoane de falsul său, și aici totul este legat de faptul că persoana respectivă va greși, mai devreme sau mai târziu, și lucrul este că modelul de comportament este același - atât contul său real, cât și falsul lui. Mai devreme sau mai târziu vor viziona același conținut sau altceva.
Aici totul se reduce nu la procentul de eroare, ci la timpul necesar pentru a identifica în mod fiabil o persoană. Pentru cineva care locuiește cu Instagramul său, această dată pentru o identificare fiabilă se reduce la cinci minute. Pentru unii – cu șase până la opt luni.
Cui și cum să vândă datele?
Z: - Buna ziua. Sunt interesat să știu cum se vând datele între companii? De exemplu, am o aplicație în care poți afla (către dezvoltator) unde merge o persoană, în ce magazine merge și câți bani cheltuiește acolo. Și sunt interesat să știu cum, să spunem, pot să vând date despre publicul meu acestor magazine sau să-mi pun datele într-o bază de date uriașă și să fiu plătit pentru asta?
OH: – Cât despre vânzarea datelor direct cuiva, tu și toți ceilalți ai fost înaintea OFD – operatori de date fiscale, care s-au construit cu viclenie între transferul cecurilor și Serviciul Fiscal și acum încearcă să vândă datele tuturor. Într-adevăr, au prăbușit întreaga piață a analizei mobile. De fapt, puteți încorpora aplicația dvs., de exemplu, pixelul Facebook, sistemul său DMP; apoi folosiți acest public pentru a vinde. De exemplu, pixelul „May Target”. Pur și simplu nu știu ce fel de public aveți, trebuie să înțelegeți. Dar, în orice caz, puteți integra fie în Yandex, fie în My Target, care sunt cele mai mari sisteme DMP.
Aceasta este o poveste destul de interesantă. Singura problemă este că le vei oferi tot traficul, iar ei, ca schimburi, își vor lua asupra lor monetizarea acestui trafic. Îți pot spune sau nu că 10 persoane ți-au folosit audiența. Prin urmare, fie vă construiți propria rețea de publicitate, fie vă predați DMP-urilor mari.
Cine va câștiga - artistul sau techie-ul?
Z: – O întrebare puțin îndepărtată de partea tehnică. S-a spus despre temerile marketerilor cu privire la viitorul șomaj în masă. Există un fel de luptă competitivă între marketingul creativ (acești tipi care au venit cu reclamă pentru pui, reclamă Volkswagen, se pare) și cei implicați în Big Data (care spun: acum doar vom colecta toate datele și vom oferi publicitate direcționată către toata lumea )? Ca persoană care este direct implicată, ce părere aveți despre cine va câștiga - un artist, un tehnician sau va exista un fel de efect sinergic?
OH: – Ascultă, ei bine, ei lucrează împreună. Inginerii nu vin cu creativitate. Cei care sunt creativi nu inventează un public. Există un fel de poveste multidisciplinară aici. Adevăratele probleme acum sunt pentru cei care stau și apasă butoane, pentru cei care fac „treaba de maimuță”, apăsați același lucru în fiecare zi - aceștia sunt oamenii care vor dispărea.
Dar cei care analizează datele vor rămâne în mod firesc, dar cineva trebuie să prelucreze aceste date. Cineva va trebui să vină cu aceste imagini, să le deseneze. O mașină nu poate veni cu o asemenea creativitate! Aceasta este o nebunie totală! Sau ca, de exemplu, publicitatea virală a lui Carprice, care, de altfel, a funcționat foarte bine. Amintiți-vă, a fost acesta pe YouTube: „Vând-o la Carprice”, absolut nebun. Desigur, nicio rețea neuronală nu va genera o astfel de poveste.
În general, sunt un susținător al faptului că nu oamenii își vor pierde locul de muncă, ci vor avea puțin mai mult timp liber și vor putea petrece acest timp liber pe autoeducație.
Publicitatea primitivă se va stinge
Z: - În mare, reclamele care se arată, bannerele - în mare, chiar și textele de vânzare nu sunt scrise acolo: „Ai nevoie de ferestre - ia-l!”, „Ai nevoie de altceva - ia-l!”, adică, nu există deloc creativitate acolo.
OH: – O astfel de publicitate se va stinge, desigur, mai devreme sau mai târziu. Se va stinge nu atât din cauza dezvoltării tehnologiei, cât din cauza dezvoltării dvs. și a mea.
Este mai bine să amestecați relevantul cu irelevantul
Z: - Sunt aici! Am o întrebare despre experimentul despre care ați spus că nu v-a funcționat (cu sistemul de recomandare). În opinia dvs., problema este ceea ce a fost semnat acolo, de ce este recomandat, sau este că tot ceea ce a văzut utilizatorul i s-a părut relevant? Pentru că am citit un experiment pentru mame și încă nu existau atât de multe date și nu erau atât de multe date de pe internet, au existat doar date de la un comerciant cu amănuntul care a prezis sarcina (că vor fi mame). Și când au arătat o selecție de produse pentru viitoarele mămici, mămicile s-au îngrozit că au aflat despre ele înainte de orice lucru oficial. Și nu a funcționat. Și pentru a rezolva această problemă, au amestecat în mod deliberat produse relevante cu ceva complet irelevant.
OH: „Le-am arătat oamenilor în mod special baza pe care au fost făcute recomandările pentru a înțelege feedback-ul lor. De fapt, aici s-a născut conceptul că oamenilor nu trebuie să li se spună că acestea sunt niște produse super-relevante pentru el.
Da, apropo, există o abordare de a le amesteca cu altele irelevante. Dar există și opusul: uneori oamenii vin și interacționează cu acest produs irelevant - apar valori anormale aleatorii, modelele se sparg și lucrurile se complică și mai mult. Dar asta chiar există. Mai mult decât atât, multe companii în mod deliberat, dacă știu că cineva le prelucrează datele (cineva le-ar putea fura astfel de rezultate), uneori le amestecă pentru a putea demonstra ulterior că nu ai luat datele din sistemul său de recomandare, ci din așa-numita Yandex.Market.
Blocanții de anunțuri și securitatea browserului
Z: - Buna ziua. Ai menționat Ghostery și Adblock. Ne puteți spune cât de eficiente sunt astfel de instrumente de urmărire în general (poate bazate pe statistici)? Și ați avut comenzi de la companii: ei spun, asigurați-vă că publicitatea noastră nu poate fi închisă de Adblock.
OH: – Nu contactăm direct platformele de publicitate – tocmai pentru ca acestea să nu ceară să-și facă publicitatea vizibilă pentru toată lumea. Eu personal folosesc Ghostery – cred că este o extensie foarte bună. Acum toate browserele luptă pentru confidențialitate: Mozilla a lansat o grămadă de tot felul de actualizări, Google Chrome este acum super-securizat. Toți blochează tot ce pot. „Safari” a dezactivat chiar și „Gyroscope” în mod implicit.
Și această tendință, desigur, este bună (nu pentru cei care colectează date, deși și ei au ieșit din ea), pentru că oamenii au blocat mai întâi cookie-urile. Toți cei care dețineau rețele de publicitate și-au amintit o tehnologie atât de minunată precum amprentele browserului - aceștia sunt algoritmi care primesc 60 de parametri diferiți (rezoluția ecranului, versiunea, fonturile instalate) și pe baza acestora calculează un „ID” unic. Să trecem la asta. Și browserele au început să se lupte cu asta. În general, aceasta va fi o bătălie nesfârșită a titanilor.
Cel mai recent dezvoltator Mozilla este destul de sigur. Nu salvează practic niciun cookie și setează o durată de viață scurtă. Mai ales dacă activați „Incognito”, nimeni nu vă va găsi deloc. Întrebarea este că va fi incomod să introduceți parole în toate serviciile.
Unde funcționează psihotiparea și fizionomia și nu funcționează?
Z: – Arthur, mulțumesc foarte mult pentru prelegere. De asemenea, îmi place să vă urmăresc prelegerile pe YouTube. Ați menționat că marketerii recurg din ce în ce mai mult la utilizarea psihotipării și a fizionomiei. Întrebarea mea este: în ce categorii de mărci funcționează acest lucru? Convingerea mea este că acest lucru este potrivit doar pentru FMCG. De exemplu, alegerea unei mașini este...
OH: – Pot descărca exact de unde funcționează. Acest lucru funcționează în tot felul de povești precum „Amediateka”, seriale TV, filme și așa mai departe. Acest lucru funcționează bine în bănci și produse bancare, dacă nu este segmentul premium, ci tot felul de carduri de studenți, planuri de rate - așa ceva. Acest lucru funcționează foarte bine în FMCG și în tot felul de iPhone-uri, încărcătoare, toate prostiile astea. Acest lucru funcționează bine în produsele „mamă și pop”. Deși știu că în pescuit (există un astfel de subiect)... Au fost cazuri cu pescari de mai multe ori - nu pot fi niciodată segmentați fiabil. Nu știu de ce. Un fel de eroare statistică.
Acest lucru nu funcționează bine cu șoferii, cu bijuterii sau cu unele articole de uz casnic. De fapt, nu funcționează bine cu lucruri despre care oamenii nu ar scrie niciodată pe rețelele de socializare - puteți verifica acest lucru. În mod convențional, cu achiziționarea unei mașini de spălat: iată cum să înțelegeți cine are o mașină de spălat și cine nu? Se pare că toată lumea o are. Puteți utiliza datele OFD - vedeți cine a cumpărat ce folosind chitanțe și potriviți acești oameni folosind chitanțe. Dar, de fapt, există lucruri despre care nu ai vorbi niciodată, de exemplu, pe Instagram - este dificil să lucrezi cu astfel de lucruri.
Mașinile recunosc trucurile ca umplutură statistică.
Z: – Am o întrebare despre direcționare. Este posibil (sau există deodată) un personaj aleatoriu condiționat care se contrazice în toate: mai întâi caută pe Google „cele mai bune săli de sport”, apoi caută pe Google „10 moduri de a nu face nimic”? Și așa este în toate. Poate direcționarea să urmărească ceva care se contrazice?
OH: – Singura întrebare aici este aceasta: dacă folosești Google de 2 ani, i-ai spus tot ce poți despre tine și acum instalează un plugin pentru tine care va scrie interogări aleatoare similare, atunci, bineînțeles, din statistici vei fi capabil să înțeleagă – ceea ce faci acum este o valoare anormală statistică și totul este o chestiune de sortare. Dacă doriți, înregistrați un cont nou, dar volumul de publicitate nu se va schimba. O să devină ciudată. Deși este încă ciudată.
Câteva reclame 🙂
Vă mulțumim că ați rămas cu noi. Vă plac articolele noastre? Vrei să vezi mai mult conținut interesant? Susține-ne plasând o comandă sau recomandând prietenilor, , un analog unic al serverelor entry-level, care a fost inventat de noi pentru tine: (disponibil cu RAID1 și RAID10, până la 24 de nuclee și până la 40 GB DDR4).
Dell R730xd de 2 ori mai ieftin în centrul de date Equinix Tier IV din Amsterdam? Numai aici in Olanda! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - de la 99 USD! Citește despre
Sursa: www.habr.com