Arthur Khachuyan ni mtaalamu mashuhuri wa Kirusi katika usindikaji mkubwa wa data, mwanzilishi wa kampuni ya Social Data Hub (sasa Tazeros Global). Mshirika wa Shule ya Juu ya Uchumi ya Chuo Kikuu cha Utafiti cha Kitaifa. Iliyotayarishwa na kuwasilishwa, pamoja na Chuo Kikuu cha Kitaifa cha Utafiti cha Shule ya Juu ya Uchumi, muswada juu ya Takwimu Kubwa katika Baraza la Shirikisho.Alizungumza katika Taasisi ya Curie huko Paris, Chuo Kikuu cha Jimbo la St. Petersburg, Chuo Kikuu cha Shirikisho chini ya Serikali ya Shirikisho la Urusi. katika Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Hotuba hiyo ilirekodiwa kwenye tamasha la wazi la "Geek Picnic" huko Moscow mnamo 2019.
Arthur Khachuyan (baadaye - AH): - Ikiwa kutoka kwa idadi kubwa ya tasnia - kutoka kwa dawa, kutoka kwa ujenzi, kutoka kwa kitu, kitu, kuchagua moja ambayo teknolojia ya data kubwa, kujifunza kwa mashine, kujifunza kwa kina hutumiwa mara nyingi, basi hii labda ni uuzaji. Kwa sababu kwa miaka mitatu au zaidi iliyopita, kila kitu kinachotuzunguka katika aina fulani ya mawasiliano ya matangazo sasa kimefungwa kwa usahihi na uchambuzi wa data na kwa usahihi kwa kile kinachoweza kuitwa akili ya bandia. Kwa hivyo, leo nitakuambia juu ya hii kutoka kwa historia ya mbali sana ...
Ikiwa unafikiria akili ya bandia na jinsi inavyoonekana, labda ni kitu kama hicho. Picha ya kushangaza ni moja ya mitandao ya neural ambayo niliandika mwaka mmoja uliopita ili kupata utegemezi wa kile mbwa wangu hufanya - ni mara ngapi anahitaji kwenda kubwa, ndogo, na kwa ujumla inategemea ni kiasi gani anakula. au sio?. Huu ni utani kuhusu jinsi akili ya bandia inaweza kufikiria.
Lakini bado, hebu tufikirie jinsi yote yanavyofanya kazi katika mawasiliano ya utangazaji. Kuna njia tatu ambazo kanuni za kisasa katika utangazaji na uuzaji zinaweza kuingiliana nasi. Ni wazi kwamba hadithi ya kwanza inalenga kupata na kutoa elimu ya ziada kuhusu mimi na wewe, na kisha kuitumia kwa malengo fulani mazuri na sio mazuri; kubinafsisha mbinu kwa kila mtu maalum; Kwa kawaida, baada ya hili, tengeneza mahitaji fulani ili kufanya hatua kuu ya lengo na kufanya mauzo fulani.
Kwa kutumia teknolojia, wanajaribu kutatua tatizo la mawasiliano bora
Ikiwa nitakuambia ufikirie juu ya kile Pornhub na M. Video", unafikiria nini?
Maoni kutoka kwa watazamaji (hapa yanajulikana kama C): - TV, watazamaji.
OH: - Dhana yangu ni kwamba hizi ni sehemu mbili ambapo watu huja kwa aina fulani ya huduma, au tuite aina fulani ya bidhaa. Na hadhira hii ni tofauti kwa kuwa haitaki kumwambia muuzaji chochote. Anataka kuja na kupata kile kinachomvutia kwa namna fulani ya wazi au isiyo na maana. Kwa kawaida, hakuna mtu anayekuja kwa M. Video" haitaki kuwasiliana na wauzaji wowote, haitaki kuelewa, haitaki kujibu maswali yao yoyote.
Kwa hivyo, hadithi ya kwanza inafuata kutoka kwa haya yote.
Wakati teknolojia za kupata ujuzi wa ziada zilionekana ili kwa namna fulani kuepuka kuwasiliana na mtu. Sote tunapenda tunapopigia simu benki na benki inatuambia: βHabari. Alexey, wewe ni mteja wetu wa VIP. Sasa meneja fulani mkuu atazungumza nawe.β Unakuja kwenye benki hii, na kuna meneja wa kipekee ambaye anaweza kuzungumza nawe. Kwa bahati mbaya au kwa bahati nzuri, hakuna kampuni moja ambayo bado imefikiria jinsi ya kuajiri mameneja elfu wa kibinafsi kwa wateja elfu; na kwa kuwa wengi wa watu hawa sasa wako mtandaoni, kazi ni kuelewa huyu ni mtu wa aina gani na jinsi ya kuwasiliana naye kwa usahihi kabla ya kuja kwenye rasilimali fulani ya utangazaji. Na kwa hiyo, kwa kweli, teknolojia zimeonekana ambazo zinajaribu kutatua tatizo hili.
Uchimbaji wa data ni mafuta mapya
Hebu fikiria kuwa wewe ni mmiliki wa duka la maua. Watu watatu wanakuja kukuona. Wa kwanza anasimama kwa muda mrefu sana, anasita, anajaribu kuzungumza na wewe, huchukua aina fulani ya bouquet - unakwenda kuifunga, kwenda nje kufanya kitu huko; anakimbia kutoka kwa duka na bouquet hii - umepoteza rubles elfu tatu. Kwa nini ilitokea? Hujui chochote kuhusu mtu huyu: hujui historia yake ya kukamatwa katika Wizara ya Mambo ya Ndani, hujui kwamba yeye ni kleptomaniac na amesajiliwa katika zahanati ya magonjwa ya akili. Kwa nini? Kwa sababu uliiona kwa mara ya kwanza, na wewe si mchambuzi wa tabia.
Mtu mwingine anakuja ... Vitaly. Vitaly pia huchukua muda mrefu sana kufahamu, anasema, "Kweli, ninahitaji hiki na kile." Na unamwambia, "Maua kwa mama, sawa?" Na unamuuzia bouquet.
Wazo hapa ni kupata data ya kutosha kuelewa kile mtu anahitaji haswa. Kila mtu mara moja alifikiria kuhusu aina fulani ya mitandao ya utangazaji na kadhalika...
Labda kila mtu amesikia maneno ya kijinga kwamba "data ni mafuta mapya" zaidi ya mara moja? Hakika kila mtu amesikia. Kwa kweli, watu walijifunza kukusanya data muda mrefu uliopita, lakini kutoa data kutoka kwa data hii ni kazi ambayo akili ya bandia katika uuzaji, au aina fulani ya algorithms ya takwimu, sasa inajaribu kutatua. Kwa nini? Kwa sababu ukizungumza na mtu, anaweza kukupa jibu sahihi, lisilo sahihi au la rangi. Kicheshi ninachowaambia wanafunzi wangu ni jinsi tafiti zinavyotofautiana na takwimu. Nitawaambia hili kama hadithi:
Hii ina maana kwamba katika vijiji viwili waliamua kufanya utafiti kuhusu urefu wa wastani wa uanaume. Hii ina maana kwamba katika kijiji cha kwanza, Villaribo, urefu wa wastani ni sentimita 15, katika kijiji cha Villabaggio - 25. Unajua kwa nini? Kwa sababu vipimo vilifanywa katika kijiji cha kwanza, na uchunguzi ulifanyika katika kijiji cha pili.
Sekta ya ponografia ndio kinara wa mifumo ya mapendekezo
Ndiyo maana mbinu ya kisasa ni kuchambua watu wote bila ubaguzi, hata ikiwa ni kidogo chini ya 100%, lakini hawa ni watu ambao huhitaji kuuliza, huna haja ya kuwaangalia. Inatosha kuchambua kile kinachoitwa sasa kielelezo cha dijiti kuelewa kile mtu huyu anahitaji, jinsi ya kuzungumza naye kwa usahihi, jinsi ya kuunda mahitaji karibu naye. Kwa upande mmoja, hii ni mashine isiyo na akili (lakini wewe na mimi tunajua hili vizuri sana); hatutaki kuwasiliana na watu kutoka kwa M. Video," na hata zaidi, tunapoenda kwenye rasilimali kama Pornhub, tunataka kupata kile tunachohitaji.
Kwa nini mimi huzungumza kila wakati kuhusu Pornhub? Kwa sababu tasnia ya watu wazima ndio wa kwanza kuja kwa uchambuzi wa teknolojia kama hizo, kwa utekelezaji wa teknolojia kama hizo, kwa uchambuzi wa data. Ukichukua maktaba tatu maarufu zaidi katika eneo hili (kwa mfano, TensorFlow au Pandas kwa Python, kwa usindikaji faili za CSV, na kadhalika), ukiifungua kwenye Github, na Google fupi ya majina haya yote utapata a. watu kadhaa ambao walifanya kazi au kwa sasa wanafanya kazi katika kampuni ya Pornhub, na walikuwa wa kwanza kutekeleza mifumo ya mapendekezo huko. Kwa ujumla, hadithi hii ni ya juu sana, na inaonyesha ni kiasi gani watazamaji hawa, ni kiasi gani kampuni hii imesonga mbele.
Viwango vitatu vya kitambulisho
Kuna seti kubwa ya data karibu na mtu ambayo inaweza kutambuliwa. Kawaida mimi hugawanya hii katika viwango vitatu, nikienda zaidi na zaidi. Kwa kawaida, kampuni ina data yake mwenyewe.
Ikiwa, sema, tunazungumzia juu ya kujenga mfumo wa mapendekezo, basi ngazi ya kwanza ni data ambayo iko kwenye duka yenyewe (historia ya ununuzi, kila aina ya shughuli, jinsi mtu alivyoingiliana na interface).
Ifuatayo kuna kiwango (kikubwa zaidi) - hii ndio inayoitwa vyanzo wazi. Usifikiri kwamba ninakuhimiza kufuta mitandao ya kijamii, lakini kwa kweli, kile kinachopatikana katika vyanzo vya wazi hufungua seti kubwa ya data ambayo unaweza, kusema, kujifunza kuhusu mtu.
Na sehemu kuu ya tatu ni mazingira ya mtu huyu mwenyewe. Ndio, kuna maoni kwamba ikiwa mtu hayuko kwenye mitandao ya kijamii, hakuna data juu yake huko (labda tayari unajua kuwa hii sio kweli), lakini jambo muhimu zaidi ni kwamba data iliyo kwenye wasifu wa mtu. (au katika baadhi ya maombi ) ni 40% tu ya maarifa ambayo yanaweza kupatikana kuihusu. Habari zingine zinapatikana kutoka kwa mazingira yake. Maneno "niambie rafiki yako ni nani na nitakuambia wewe ni nani" inachukua maana mpya katika karne ya XNUMX kwa sababu kiasi kikubwa cha data kinaweza kupatikana karibu na mtu huyo.
Ikiwa tunazungumza karibu na mawasiliano ya utangazaji, basi kupokea mawasiliano ya utangazaji sio kutoka kwa utangazaji, lakini kutoka kwa rafiki fulani, mtu anayemjua au mtu aliyethibitishwa kwa namna fulani ni kipengele kizuri sana ambacho wauzaji wengi hutumia. Wakati programu fulani inakupa msimbo wa ofa bila malipo, unachapisha na hivyo kuvutia hadhira mpya. Kwa kweli, msimbo huu wa ofa wa masharti ya "Yandex.Taxi" haukuchaguliwa kwa nasibu, lakini kwa hili, kiasi kikubwa cha data kilichambuliwa kuhusu uwezo wako wa kuvutia watazamaji wapya na kwa namna fulani kuingiliana nao.
Wanachambua hata tabia ya wahusika wa mfululizo wa TV
Nitakuonyesha picha tatu, na uniambie ni tofauti gani kati yao.
Huyu:
Hii:
Na hii:
Kuna tofauti gani kati yao? Kila kitu ni rahisi hapa. Kama katika mechanics ya quantum, katika kesi hii ubunifu huu uliundwa na mwangalizi. Hiyo ni, tofauti katika kampeni sawa ya utangazaji, iliyofanywa na chapa moja kwa wakati mmoja, ni kwa nani aliyetazama ubunifu huu. Binafsi nikienda Amediateka bado wanamuonyesha Khal Drogo. Sijui Amediateka anafikiria nini kuhusu mapendekezo yangu, lakini kwa sababu fulani hii hutokea.
Kile ambacho sasa kinaitwa mawasiliano ya kibinafsi ni hadithi maarufu zaidi ya kuvutia hadhira na kuingiliana nayo ipasavyo. Ikiwa katika hatua ya kwanza tuligundua watu kwa kutumia data ya chapa yetu wenyewe, data ya chanzo wazi na, kwa mfano, data kutoka kwa mazingira ya mtu huyu, sisi, baada ya kumchambua, tunaweza kuelewa ni nani, jinsi ya kuzungumza naye kwa usahihi na, muhimu zaidi. , anaongea lugha gani zungumza naye.
Teknolojia ya hapa imekwenda mbali sana hivi kwamba wahusika katika mfululizo wa TV ambao watu hutazama sasa wanachambuliwa. Hiyo ni, unapenda mfululizo wa TV - [hupenda] hutazamwa, huangalia ni nani ulitangamana naye hapo, ili kuelewa ni mtu wa aina gani angekufaa kuwasiliana naye. Inaonekana kama upuuzi mtupu, lakini kwa kujifurahisha tu, ijaribu kwenye mojawapo ya nyenzo - watu tofauti huona wabunifu tofauti (ili kuingiliana nayo kwa usahihi).
Hakuna media moja ya kisasa au nyenzo yoyote ya video inayoonyesha tu habari fulani. Nenda kwa vyombo vya habari - idadi kubwa ya algorithms imepakiwa ambayo inakutambulisha, kuelewa shughuli zako zote za awali, kukata rufaa kwa mfano wa hisabati na kisha kukuonyesha kitu. Katika kesi hii, kuna hadithi ya kushangaza kama hiyo.
Mahitaji yanaamuliwaje? Saikolojia. Fizikia
Kuna njia nyingi (halisi) za kuamua mahitaji halisi ya mtu na jinsi ya kuwasiliana nao kwa usahihi. Kuna njia nyingi, kila kitu kinatatuliwa kwa njia tofauti, haiwezekani kusema ambayo ni nzuri na ambayo ni mbaya. Wale kuu wanaonekana kujua kila kitu.
Saikolojia. Baada ya hadithi na Cambridge Analytics, ilichukua aina fulani ya kushtua, kwa maoni yangu, aina fulani ya zamu, kwa sababu kila kampuni ya pili ya kisiasa inakuja na kusema: "Oh, unaweza kunifanya kama Trump? Pia nataka kushinda, na kadhalika.β Kwa kweli, hii, bila shaka, ni upuuzi kwa ukweli wetu, kwa mfano, uchaguzi wa kisiasa. Lakini kuamua aina za kisaikolojia, mifano tatu hutumiwa:
- ya kwanza inategemea maudhui unayotumia - maneno unayoandika, habari fulani unayopenda, video, nk;
- ya pili inahusishwa na jinsi unavyoingiliana na kiolesura cha wavuti, jinsi unavyoandika, vitufe ambavyo unabonyeza - hakika, kuna kampuni nzima ambazo, kulingana na maandishi yao ya kibodi, zinaweza kuamua kwa uhakika kile kinachoitwa psychotypes.
- Mimi sio mwanasaikolojia sana, sielewi jinsi inavyofanya kazi, lakini kutoka kwa mtazamo wa mawasiliano ya matangazo, watazamaji waliogawanywa katika sehemu hizi hufanya kazi vizuri sana, kwa sababu mtu anahitaji kuonyeshwa skrini nyekundu na bluu. mwanamke, mtu anahitaji kuonyeshwa skrini nyeusi - background ya bluu na aina fulani ya uondoaji, na inafanya kazi vizuri sana. Katika viwango vingine vya chini - kiasi kwamba mtu hata hafikirii juu yake. Je, ni tatizo gani kuu katika soko la utangazaji sasa? Kila mtu ni wakala wa akili, kila mtu anajificha, kila mtu ana ruhusa za kivinjari milioni elfu zilizosakinishwa, ili usitambuliwe kwa njia yoyote - labda una "Adblocks", "Gostrey" na kila aina ya programu zinazozuia ufuatiliaji. Kwa sababu ya hili, ni vigumu sana kuelewa chochote kuhusu mtu. Na teknolojia imeendelea - hauhitaji kujua tu kwamba mtu huyu amerudi kwenye tovuti yako kwa mara ya 125, lakini pia ni mtu wa ajabu na wa ajabu.
Physiognomy ni sayansi yenye utata sana. Haizingatiwi hata sayansi. Hili ni kundi la watu ambao walikuwa wakipanga vigunduzi vya uwongo kwa Wizara fulani ya Mambo ya Ndani, na sasa wanajishughulisha na kile kinachoitwa ubinafsishaji wa ubunifu. Mbinu hapa ni rahisi sana: picha zako kadhaa za umma zinachukuliwa kutoka kwa mitandao ya kijamii, na jiometri ya pande tatu imeundwa kutoka kwao. Na ikiwa wewe ni mwanasheria, sasa utasema kuwa huyu ni mtu na data ya kibinafsi; lakini nitakuambia kuwa hizi ni alama elfu 300 ziko kwenye nafasi, na huyu sio mtu, na sio data ya kibinafsi. Hivi ndivyo kila mtu husema kawaida wakati Roskomnadzor anakuja kwao.
Lakini kwa umakini, uso wako kando, ikiwa jina lako la kwanza na la mwisho halijatiwa saini hapo, sio data yako ya kibinafsi. Jambo ni kwamba wavulana huweka alama za sifa mbalimbali za uso ambazo zinaathiri jinsi mtu anafanya maamuzi na jinsi ya kuingiliana naye kwa usahihi. Katika baadhi ya maeneo hii inafanya kazi vibaya, katika baadhi ya sehemu za utangazaji; ambayo sehemu zake hufanya kazi vizuri sana. Mwishowe, zinageuka kuwa unapoenda kwenye rasilimali fulani, huoni bendera moja tu inayoonyeshwa kwa kila mtu, lakini, kwa mfano ... sasa ni kawaida kufanya chaguo 16 au 20 kwa watazamaji tofauti - na inafanya kazi. poa sana. Ndio, hii ni ya kusikitisha zaidi kutoka kwa mtazamo wa watumiaji, kwa sababu watu wanaanza kudanganywa zaidi na zaidi. Lakini hata hivyo, kutoka kwa mtazamo wa biashara inafanya kazi vizuri sana.
Kisanduku cheusi cha kujifunza kwa mashine
Hii inaleta shida ifuatayo na teknolojia kama hizo: baada ya yote, kwa watengenezaji wengi sasa kile kinachoitwa kujifunza kwa kina ni "sanduku nyeusi". Ikiwa umewahi kuzama katika hadithi hii na kuzungumza na watengenezaji, daima husema: "Lo, sikiliza, vizuri, tumeandika kitu ambacho hakieleweki hapo, na hatujui jinsi inavyofanya kazi." Labda mtu amewahi kuwa na hii.
Hii ni kweli mbali na kweli. Kile ambacho sasa kinaitwa kujifunza kwa mashine ni mbali na "sanduku nyeusi". Kuna idadi kubwa ya mbinu za kuelezea data ya pembejeo na matokeo, na mwishowe kampuni inaweza kuelewa kabisa kwa misingi ya ishara gani mashine iliamua kukuonyesha video hii ya ponografia au nyingine. Swali ni kwamba hakuna kampuni hata moja iliyowahi kufichua hili, kwa sababu: kwanza, ni siri ya biashara; pili, kutakuwa na kiasi kikubwa cha data ambacho hata hukujua.
Kwa mfano, kabla ya hili, katika majadiliano juu ya maadili, tulijadili jinsi mitandao ya kijamii inachambua ujumbe wa kibinafsi ili kuweka watu katika aina fulani ya hadithi za utangazaji. Ikiwa unaandika kitu kwa mtu, kulingana na hili unapokea lebo maalum kwa, kwa kweli, aina fulani ya mawasiliano ya matangazo. Na hutawahi kuthibitisha, na labda hakuna uhakika katika kuthibitisha. Walakini, ikiwa mifumo kama hiyo ingefunuliwa, ingekuwepo. Inabadilika kuwa soko la kujenga mifumo kama hiyo ya washauri hujifanya hajui kwa nini hii ilitokea.
Watu hawataki kujua watu wanajua nini kuwahusu
Na hadithi ya pili ni kwamba mteja hataki kamwe kujua kwa nini alipokea tangazo hili, bidhaa hii mahususi. Nitakuambia hadithi hii. Uzoefu wangu wa kwanza katika utekelezaji wa kibiashara wa mifumo ya mapendekezo kulingana na algoriti zinazofanana kwa usahihi kwa ajili ya utafiti ulikuwa mwaka wa 2015 katika mtandao mkubwa sana wa maduka ya ngono (ndiyo, hiyo pia si hadithi isiyopendeza).
Wateja walipewa yafuatayo: wanaingia, wanaingia na mtandao wao wa kijamii, na baada ya sekunde 5 wanapokea duka la kibinafsi kwao, yaani, bidhaa zote zimebadilika - zinaanguka katika jamii fulani, na kadhalika. . Je, unajua ni kiasi gani kiwango cha ubadilishaji wa duka hili kimeongezeka? Si kwa vyovyote vile! Watu waliingia na mara moja wakakimbia kutoka humo. Waliingia na kugundua kuwa walipewa kile walichokuwa wanafikiria ...
Tatizo la jaribio hili lilikuwa kwamba chini ya kila bidhaa iliandikwa kwa nini ulipewa hiyo maalum ("kwa sababu wewe ni mwanachama wa kikundi kilichofichwa "Mwanamke mwenye nguvu anatafuta mwanamume ambaye ni mkeka wa mlango"). Kwa hiyo, mifumo ya mapendekezo ya kisasa haionyeshi data kwa misingi ambayo "utabiri" ulifanywa.
Hadithi maarufu sana ni vyombo vya habari kwa sababu vyote vinatumia mifumo inayofanana ya pendekezo. Hapo awali, algoriti zilikuwa rahisi sana: angalia kategoria ya "Siasa" - na zinakuonyesha habari kutoka kitengo cha "Siasa". Sasa kila kitu ni ngumu sana kwamba wanachambua mahali uliposimamisha panya, ni maneno gani uliyozingatia, ulichonakili, jinsi ulivyoingiliana kwa ujumla na ukurasa huu. Kisha anachambua msamiati wa ujumbe wenyewe: ndio, sio tu kusoma habari kuhusu Putin, lakini kwa namna fulani, na rangi fulani ya kihisia. Na mtu anapopokea habari fulani, hafikirii hata jinsi alivyokuja hapa. Walakini, basi anaingiliana na yaliyomo.
Yote hii, kwa kawaida, inalenga kuweka maskini, mtu mdogo mwenye bahati mbaya ambaye tayari anaenda wazimu kutokana na kiasi kikubwa cha habari kilicho karibu naye. Hapa ni lazima kusema kwamba itakuwa nzuri kutumia mifumo hiyo ili kubinafsisha ubunifu karibu na wewe na kukusanya taarifa fulani, lakini, kwa bahati mbaya, hakuna huduma hizo bado.
Akili ya bandia humshika mteja hewani na kuunda mahitaji
Na hapa swali moja la kifalsafa la kuvutia sana linatokea, likihama kutoka kwa kuunda mfumo wa mapendekezo hadi kuunda mahitaji. Mara chache hakuna mtu anayefikiria juu yake, lakini unapojaribu kuuliza kinachojulikana kama Instagram, "Kwa nini unakusanya data? Kwa nini usinionyeshe matangazo ya nasibu kabisa?" - Instagram itakuambia: "Rafiki, haya yote yamefanywa ili kukuonyesha kile kinachokuvutia." Kama, tunataka kukujua kwa usahihi ili tuweze kukuonyesha kile unachotafuta.
Lakini teknolojia kwa muda mrefu imevuka kizingiti hiki cha kutisha, na teknolojia kama hizo hazitabiri tena kile unachohitaji. Wao (makini!) huunda mahitaji. Hili labda ni jambo la kutisha zaidi ambalo linahusu akili ya bandia katika mawasiliano kama haya. Jambo la kutisha ni kwamba limetumika karibu kila mahali kwa miaka 3-5 iliyopita - kutoka kwa matokeo ya utafutaji wa Google hadi matokeo ya utafutaji ya Yandex, kwa mifumo fulani ... Sawa, sitasema chochote kibaya kuhusu Yandex; na nzuri.
Kuna maana gani? Imekuwa muda mrefu tangu mawasiliano hayo ya utangazaji yameondoka kwenye mkakati ambapo unaandika "Nataka kununua kiti cha mtoto" na kuona machapisho milioni laki moja. Waliendelea na yafuatayo: mara tu mwanamke huyo alipochapisha picha akiwa na tumbo lisiloonekana, mumewe alianza mara moja kufuatwa na ujumbe: "Jamani, kuzaliwa kunakuja hivi karibuni. Nunua kiti cha mtoto."
Hapa, unaweza kuuliza, kwa nini, kwa maendeleo makubwa kama haya katika teknolojia, bado tunaona utangazaji mbaya kama huu kwenye mitandao ya kijamii? Shida ni kwamba katika soko hili kila kitu bado kinaamuliwa kwa pesa, kwa hivyo wakati mmoja mzuri mtangazaji kama Coca-Cola anaweza kuja na kusema: "Hizi ni milioni 20 kwa ajili yako - onyesha mabango yangu ya shitty kwenye mtandao mzima." Na watafanya kweli.
Lakini ikiwa utafanya aina fulani ya akaunti safi na kujaribu jinsi algorithms kama hizo zinavyokukisia kwa usahihi: kwanza hujaribu kukukisia, na kisha wanaanza kukufanyia kitu mapema. Na ubongo wa mwanadamu hufanya kazi kwa njia ambayo, wakati wa kupokea habari ambayo ni ya kuaminika kwa ajili yake, hata haifanyi kazi wakati kwa nini ilipokea habari hii. Sheria ya kwanza ya kuamua kuwa uko katika ndoto ni kuelewa jinsi ulikuja hapa. Mtu hakumbuki wakati aliishia kwenye chumba fulani. Ni sawa hapa.
Google Inaweza Kuanza Kuunda Mtazamo Wako wa Ulimwengu
Tafiti kama hizo zilifanywa na kampuni kadhaa za kigeni zinazojihusisha na ufuatiliaji wa i. Waliweka vifaa kwenye kompyuta maalum zinazorekodi mahali ambapo macho ya mhusika wa jaribio yanatazama. Nilichukua kutoka kwa watu elfu tano hadi saba waliojitolea ambao walisogeza tu malisho, waliingiliana na mitandao ya kijamii, na matangazo, na walirekodi habari juu ya ni sehemu gani za mabango na wabunifu ambao watu hawa waliacha macho yao.
Na zinageuka kuwa wakati watu wanapokea ubunifu kama huo wa kibinafsi, hata hawafikirii juu yake - mara moja wanaendelea, wanaanza kuingiliana nayo. Kutoka kwa mtazamo wa biashara, hii ni nzuri, lakini kutoka kwa mtazamo wa sisi, kama watumiaji, hii sio baridi sana, kwa sababu - wanaogopa nini? - Kwamba kwa wakati mmoja "Google" ya masharti inaweza kuanza (au, bila shaka, inaweza kuanza) kuunda mtazamo wake wa ulimwengu. Kesho, kwa mfano, anaweza kuanza kuwaonyesha watu habari kwamba dunia ni tambarare.
Utani tu, lakini wamekamatwa mara nyingi sana hadi wakati wa uchaguzi wanaanza kutoa habari fulani kwa watu fulani. Sisi sote tumezoea ukweli kwamba injini ya utafutaji inapata kila kitu kwa uaminifu. Lakini, kama ninavyosema kila wakati, ikiwa unataka kujua jinsi ulimwengu unavyofanya kazi, andika injini yako ya utaftaji, bila vichungi, bila kuzingatia hakimiliki, bila kuorodhesha marafiki wako wengine katika matokeo ya utaftaji. Maonyesho ya data halisi kwenye mtandao kwa ujumla ni tofauti na yale yanayoonyeshwa na Google, Yandex, Bing, na kadhalika. Nyenzo zingine zimefichwa kwa sababu marafiki, wenzake, maadui au mtu mwingine (au mpenzi wa zamani ambaye ulilala naye) - haijalishi.
Jinsi Trump alishinda
Kulipokuwa na uchaguzi uliopita nchini Marekani, utafiti rahisi sana ulifanyika. Walichukua maombi sawa katika maeneo tofauti, kutoka kwa anwani tofauti za IP, kutoka miji tofauti, watu tofauti waliweka kitu kimoja kwenye Google. Kwa kawaida, ombi lilikuwa katika mtindo wa: nani atashinda uchaguzi? Na cha kustaajabisha, matokeo yaliundwa kwa njia ambayo katika majimbo hayo ambapo idadi kubwa zaidi ya watu walijaribu kumpigia kura mgombea asiyefaa, walipokea habari njema kuhusu mgombea ambaye Google ilimpigia debe. Gani? Kweli, ni wazi ni yupi - yule ambaye alikua rais. Hii ni hadithi isiyoweza kuthibitishwa kabisa, na masomo haya yote ni kidole ndani ya maji. Google inaweza kusema: "Jamani, haya yote yamefanywa ili tuonyeshe maudhui yanayokufaa zaidi."
Kuanzia sasa na kuendelea, unapaswa kujua kwamba kile kinachoitwa maximally husika sio kabisa. Kampuni huita jambo muhimu ambalo linahitaji kuuzwa kwako kwa sababu nzuri au mbaya.
Wale ambao hawana pesa sasa tayari wanatayarishwa kwa ununuzi wa siku zijazo
Kuna jambo lingine la kuvutia hapa ambalo nitakuambia. Idadi kubwa ya hadhira amilifu sasa kwenye mitandao ya kijamii na katika programu ni vijana. Wacha tuite hii - vijana waliofilisika: watoto wenye umri wa miaka 8-9 ambao hucheza michezo ya morphic, hawa ni 12-13-14 ambao wanajiandikisha tu kwenye mitandao ya kijamii. Kwa nini makampuni makubwa yangetumia bajeti kubwa na rasilimali kuunda maombi kwa hadhira isiyolipa ambayo haichumiwi kamwe? Kwa sasa wakati hadhira hii inakuwa suluhu, kutakuwa na kiasi cha kutosha cha data kuihusu ili kutabiri tabia yake vizuri sana.
Sasa muulize mtaalamu yeyote wa shabaha, ni watazamaji gani wagumu zaidi? Watasema: faida kubwa. Kwa sababu kuuza, kwa mfano, ghorofa yenye thamani ya rubles milioni 150 kupitia mitandao ya kijamii ni karibu haiwezekani. Kuna matukio ya pekee wakati unafanya aina fulani ya matangazo kwa watu elfu 10, mtu anunua ghorofa hii - mteja ni mafanikio ... Lakini moja kati ya elfu kumi, kutoka kwa mtazamo wa takwimu, ni ujinga kamili. Kwa hivyo, kwa nini ni ngumu kutambua hadhira ya mapato ya juu? Kwa sababu watu ambao sasa ni washiriki wa watazamaji wenye faida kubwa walizaliwa wakati mtandao ulikuwa mdogo sana, wakati hakuna mtu aliyejua Artemy Lebedev bado, na hakuna habari juu yao. Haiwezekani kutabiri muundo wao wa tabia, haiwezekani kuelewa viongozi wao wa maoni ni akina nani, na kutoka kwa vyanzo gani vya yaliyomo wanapokea.
Kwa hivyo wakati nyote mtakuwa mabilionea katika miaka 25, na kampuni ambazo zitakuuzia kitu zitakuwa na data kubwa. Ndiyo maana sasa tuna GDPR nzuri sana barani Ulaya ambayo inazuia ukusanyaji wa data kutoka kwa watoto.
Kwa kawaida, hii haifanyi kazi kabisa katika mazoezi, kwani watoto wote bado wanacheza kwenye akaunti za mama na baba zao - hivi ndivyo habari inavyokusanywa. Wakati ujao unapompa mtoto wako kompyuta kibao, fikiria hili.
Kwa kweli sio wakati ujao wa kutisha, wa dystopian, wakati kila mtu atakufa katika vita na mashine - hadithi ya kweli kabisa sasa. Kuna idadi kubwa ya makampuni ambayo yanaunda algoriti kwa ajili ya wasifu wa kisaikolojia kulingana na jinsi wanavyocheza michezo. Sekta ya kuvutia sana. Kwa msingi wa haya yote, watu hugawanywa ili kwa namna fulani kuwasiliana nao.
Utabiri wa tabia ya watu hawa utapatikana katika miaka 10-15 - haswa wakati wanapokuwa watazamaji wa kutengenezea. Muhimu zaidi ni kwamba watu hawa tayari wametoa ruhusa mapema kusindika data zao za kibinafsi, kuhamisha kwa watu wengine, na hii yote ni furaha, na kadhalika.
Nani atapoteza kazi?
Na hadithi yangu ya mwisho ni kwamba kila mtu daima anauliza nini kitatokea katika miaka 50: sisi sote tutakufa, kutakuwa na ukosefu wa ajira kwa wauzaji ... Kuna wauzaji hapa ambao wana wasiwasi juu ya ukosefu wa ajira, sawa? Kwa ujumla, hakuna haja ya kuwa na wasiwasi, kwa sababu mtu yeyote aliyehitimu sana hatapoteza kazi yake.
Haijalishi ni algorithms gani imeundwa, haijalishi mashine inakaribia sana kile tulichonacho hapa (anaonyesha kichwa chake), ikiwa inakua haraka vya kutosha, watu kama hao hawataachwa bila kazi, kwa sababu mtu atalazimika kuunda vitu hivi vya ubunifu. fanya. Ndiyo, kuna kila aina ya "gans" ambao huchora picha zinazofanana na watu na kuunda muziki, lakini bado kuna uwezekano kwamba watu katika eneo hili watapoteza kazi zao.
Nina kila kitu na hadithi, kwa hivyo unaweza kuuliza maswali ikiwa una zaidi. Asante.
Anayeongoza: - Marafiki, sasa tunaendelea hadi kwenye kizuizi cha "Swali na Jibu". Unainua mkono wako - ninakuja kwako.
Swali kutoka kwa hadhira (XNUMX): - Swali kuhusu "sanduku nyeusi". Walisema kwamba inawezekana kuelewa haswa kwa nini matokeo kama hayo na kama hayo yalipatikana kwa mtumiaji kama huyo na kama huyo. Je, hizi ni aina fulani za algoriti, au zinahitaji kuchanganuliwa kila wakati kwa kila modeli ya dharula (maelezo ya mwandishi: "hasa ββkwa hili" - kitengo cha maneno ya Kilatini)? Au kuna zile zilizotengenezwa tayari kwa aina fulani ya mtandao wa neva ambao, kwa kusema, unaweza kuleta maana ya biashara?
OH: - Hapa unahitaji kuelewa yafuatayo: kuna idadi kubwa ya kazi katika kujifunza kwa mashine. Kwa mfano, kuna kazi - regression. Kwa urekebishaji, hakuna mitandao ya neural inahitajika hata kidogo. Kila kitu ni rahisi: una viashiria kadhaa, unahitaji kuhesabu zifuatazo. Kuna kazi ambapo inahitajika kuamua kitu kama kujifunza kwa kina. Hakika, katika kujifunza kwa kina ni vigumu kuelewa kwa uhakika ni uzito gani ulipewa niuroni, lakini kisheria unachohitaji ni kuelewa ni data gani ilikuwa kwenye ingizo na jinsi ilivyocheza kwenye matokeo. Hii inatosha kisheria kutoa hati miliki uamuzi kama huo na inatosha kuelewa ni kwa msingi gani hadithi ilifanywa.
Sio kama ulienda kwenye tovuti na kuonyeshwa aina fulani ya bendera kwa sababu ulipiga picha na nywele nyekundu kwenye Instagram miezi miwili iliyopita. Ikiwa msanidi haujumuishi mkusanyiko wa data hii na kuashiria rangi ya nywele katika mfano huu, basi haitatoka popote.
Jinsi ya kuuza matokeo ya mifumo ya kujifunza mashine?
Π: - Ni swali la nini: hasa jinsi ya kuelezea, jinsi ya kuuza kwa mtu ambaye haelewi kujifunza kwa mashine. Ninataka kusema: mfano wangu unaongoza kwa uwazi kutoka kwa rangi ya nywele hadi ... vizuri, mabadiliko ya rangi ya nywele ... Je, hii inawezekana au la?
OH: - Labda ndiyo. Lakini kutoka kwa mtazamo wa mauzo, mpango pekee utafanya kazi: una kampeni ya utangazaji, tunabadilisha watazamaji na ile inayozalishwa na mashine - na unaona tu matokeo. Hii, kwa bahati mbaya, ndiyo njia pekee ya kumshawishi mteja kwa uaminifu kwamba hadithi hiyo inafanya kazi, kwa sababu kuna ufumbuzi mwingi kwenye soko ambao mara moja ulitekelezwa na haukufanya kazi.
Kuhusu kuunda haiba pepe
Π: - Habari. Asante kwa somo. Swali ni: ni nafasi gani mtu anayo, ambaye kwa sababu fulani hataki kufuata mwongozo wa kujifunza kwa mashine, kujitengenezea utu halisi ambao ni tofauti sana na utu wake mwenyewe, kupitia mwingiliano na kiolesura au kwa baadhi ya watu. sababu nyingine?
OH: - Kuna rundo la programu-jalizi tofauti ambazo hushughulika haswa na tabia ya kubahatisha. Kuna jambo la kupendeza - Ghostery, ambayo, kwa maoni yangu, karibu inakuficha kutoka kwa kundi la wafuatiliaji tofauti ambao hawawezi kurekodi habari hii. Lakini kwa kweli, sasa unachohitaji ni wasifu uliofungwa kwenye mitandao ya kijamii ili hakuna mtu, hakuna scrapers mbaya, anaweza kukusanya chochote huko. Pengine ni bora kusakinisha aina fulani ya kiendelezi au kuandika kitu mwenyewe.
Unaona, wazo hapa ni kwamba kisheria, kwa mfano, data ya kibinafsi inahusu data ambayo unaweza kutambuliwa, na sheria inatoa kama mfano anwani yako ya makazi, umri, na kadhalika. Siku hizi kuna idadi isiyohesabika ya data ambayo unaweza kutambuliwa: mwandiko sawa wa kibodi, vyombo vya habari sawa, sahihi ya dijiti ya kivinjari... Mapema au baadaye, mtu hufanya makosa. Anaweza kuwa mahali fulani katika "cafe" kwa kutumia "Thor", lakini mwisho, kwa wakati mmoja mzuri, ama VPN itasahau kuwasha, au kitu kingine, na wakati huo anaweza kutambuliwa. Kwa hivyo njia rahisi ni kutengeneza akaunti ya kibinafsi na kusakinisha kiendelezi fulani.
Soko linaelekea mahali ambapo unahitaji tu kubonyeza kitufe kimoja ili kupata matokeo.
Π: - Asante kwa hadithi. Kama kawaida, inavutia sana kila wakati (ninakufuata). Swali ni: kuna maendeleo gani katika suala la kuunda mifumo ambayo ni chanya kwa watumiaji, mifumo ya mapendekezo? Ulisema kwamba wakati fulani ulikuwa unafanyia kazi mfumo wa mapendekezo ya kutafuta mwenzi wa ngono, rafiki katika maisha (au muziki ambao mtu angeweza kuupenda)... Haya yote yanatia matumaini kiasi gani, na unaonaje maendeleo yake kutoka kwa mtazamo wa kuunda mifumo ambayo watu wanahitaji?
OH: - Kwa ujumla, soko linasonga hadi mahali ambapo watu wanahitaji kubonyeza kitufe kimoja na mara moja kupata kile wanachohitaji. Kuhusu uzoefu wangu katika kuunda maombi ya uchumba (kwa njia, tutaizindua tena mwishoni mwa mwaka), pamoja na ukweli kwamba 65% walikuwa wanaume walioolewa, shida ngumu zaidi ya pendekezo ni kwamba mtu alipewa mifano kadhaa. mwanzoni mwa programu - " Urafiki", "Ngono", "Urafiki wa Jinsia" na "Biashara". Watu hawakuchagua walichohitaji. Wanaume walikuja na kuchagua "Upendo," lakini kwa kweli walitupa uchi kwa kila mtu, na kadhalika.
Shida ilikuwa kutambua mtu ambaye hafanani na mojawapo ya mifano hii, na kwa namna fulani kumchukua vizuri na kumpeleka kwa upande mwingine. Kwa sababu ya idadi ndogo ya data, ni ngumu sana kuamua ikiwa hii ni kosa katika algorithm ya utabiri, au ikiwa mtu hayuko katika kitengo chake. Ni sawa na muziki: sasa kuna algoriti chache sana zinazofaa ambazo zinaweza "kuonyesha" muziki vizuri. Labda "Yandex.Music". Watu wengine wanafikiri algorithm ya Yandex.Music ni mbaya. Kwa mfano, ninampenda. Mimi binafsi, kwa mfano, sipendi algoriti ya muziki ya YouTube na kadhalika.
Kuna, bila shaka, baadhi ya hila - kila kitu kimefungwa kwa leseni ... Lakini kwa kweli, mahitaji ya mifumo hiyo ni ya juu kabisa. Wakati mmoja, kampuni ya Retail Rocket ilijulikana, ambayo ilihusika katika utekelezaji wa mifumo ya mapendekezo, lakini sasa kwa namna fulani haifanyi vizuri - inaonekana kwa sababu hawakuendeleza algorithms yao kwa muda mrefu. Kila kitu kinakwenda kwa hii - hadi tunaingia na, bila kushinikiza chochote, pata kile tunachohitaji (na kuwa wajinga kabisa, kwa sababu uwezo wetu wa kuchagua umetoweka kabisa).
Ushawishi wa uuzaji
Π: - Habari. Jina langu ni Konstantin. Ningependa kuuliza swali kuhusu ushawishi wa masoko. Je, unajua mifumo yoyote inayoruhusu biashara kuchagua mwanablogu anayefaa kwa biashara kulingana na data fulani ya takwimu na kadhalika? Na hii inafanywa kwa misingi gani?
OH: - Ndio, nitaanza kutoka mbali na mara moja niseme kwamba shida ya teknolojia hizi zote ni kwamba akili hii yote ya bandia katika uuzaji sasa ni kama mtu anayetembea kwa kamba: upande wa kushoto kuna kampuni kubwa ambazo zina pesa nyingi, na ndani. kwa vyovyote vile kila kitu kitakuwa na ufanisi kwao kufanya kazi kwa sababu kampeni zao za utangazaji zinalenga maoni tu; kwa upande mwingine, kuna biashara nyingi ndogo ndogo ambazo hii haitafanya kazi, kwa sababu wana data nyingi. Hadi sasa, matumizi ya hadithi hizi ni mahali fulani katikati.
Wakati tayari kuna bajeti nzuri, na kazi ni kuchakata bajeti hizi kwa usahihi (na, kimsingi, tayari kuna data nyingi)β¦ Ninajua huduma kadhaa, kitu kama Getblogger, ambazo zinaonekana kuwa na algoriti. Kuwa mkweli, sijasoma algorithms hizi. Ninaweza kukuambia ni njia gani tunayotumia kupata viongozi wa maoni tunapohitaji kutoa zawadi kwa baadhi ya akina mama.
Tunatumia kipimo kinachoitwa Muda wa Usambazaji wa Maudhui. Inafanya kazi kama hii: unachukua mtu ambaye unachambua hadhira yake, na unahitaji kwa utaratibu (kwa mfano, mara moja kila baada ya dakika 5) kukusanya taarifa juu ya kila chapisho, ambaye alipenda, alitoa maoni juu yake, na kadhalika. Kwa njia hii, unaweza kuelewa ni wakati gani kila mtu katika hadhira yako aliingiliana na maudhui yako. Rudia operesheni hii kwa kila mwakilishi wa hadhira yake, na kwa hivyo, kwa kutumia kipimo cha muda wa wastani wa usambazaji wa yaliyomo, inaweza, kwa mfano, kupakwa rangi kwenye grafu kubwa ya mtandao ya watu hawa na kutumia metriki hii kuunda vikundi.
Hii inafanya kazi vizuri ikiwa tunataka, kwa mfano, kupata mama 15 ambao wanadumisha maoni yao ya umma juu ya mwanamke fulani.ru. Lakini huu ni utekelezaji mgumu wa kiufundi (ingawa kinadharia inaweza kufanywa katika Python). Jambo la msingi ni kwamba tatizo la ushawishi wa masoko katika mashirika makubwa ya utangazaji ni kwamba wanahitaji wanablogu wakubwa, wazuri, wa gharama kubwa ambao hawafanyi kazi kwa uchafu. Sasa, chapa ya gari inataka kuuza bidhaa fulani kupitia kiongozi fulani wa maoni - wanahitaji kutumia mwanablogu wa gari kama suluhu la mwisho, kwa sababu watazamaji wao tayari wamenunua gari, au wanajua ni aina gani ya gari wanalotaka, kuketi tu na anaangalia magari mazuri. Hapa ni muhimu usikose uchambuzi wa hadhira ya mtu mwenyewe.
roboti za masoko
Π: - Niambie, ni kiasi gani bots kwenye mitandao ya kijamii huathiri mkusanyiko wa habari na ubora wake?
OH: - Ni jambo la kufurahisha sana na roboti. Boti za bei nafuu ni rahisi kutambua - zina maudhui sawa, au ni marafiki wao kwa wao, au wako kwenye mtandao mmoja. Pia kuna mbinu za kushughulika na roboti tata. Au unauliza tatizo jinsi ya kuunganisha mtu na bandia yake?
Π: - Je, habari ya ubora wa juu itakuwa matokeo gani na takataka hizi zote?
OH: - Hapa inafanya kazi kwa njia hii: kwa sababu ya ukweli kwamba kuna idadi kubwa ya data (kwa mfano, kwa aina fulani ya utafiti wa uuzaji), riffraff hii yote inaweza kutupwa nje. Hiyo ni, ni bora kutupa watu halisi zaidi kuliko kukamata roboti, kwa sababu haina maana kwao kuonyesha matangazo yoyote. Lakini ikiwa unakusanya vipimo, kwa mfano, mwingiliano na mabango au mifumo ya mapendekezo, akaunti kama hizo zinaweza kutupwa nje.
Sasa kwenye mitandao ya kijamii, kuna takriban asilimia sita ya wahusika pepe au kurasa zilizoachwa au watangulizi, ambao algoriti "hulingana" na roboti. Kuhusu kuunganisha mtu kwa bandia yake, hapa, pia, kila kitu kimefungwa na ukweli kwamba mtu huyo mapema au baadaye atafanya makosa, na jambo ni kwamba mfano wa tabia ni sawa - akaunti yake halisi na bandia yake. Hivi karibuni au baadaye watatazama maudhui sawa au kitu kingine.
Hapa yote inakuja sio kwa asilimia ya makosa, lakini kwa muda unaohitajika kumtambua mtu kwa uhakika. Kwa mtu anayeishi na Instagram yake, wakati huu kwa kitambulisho cha kuaminika hupungua hadi dakika tano. Kwa wengine - kwa miezi sita hadi nane.
Kwa nani na jinsi ya kuuza data?
Π: - Habari. Ningependa kujua jinsi data inauzwa kati ya makampuni? Kwa mfano, nina programu ambayo unaweza kujua (kwa msanidi programu) mtu anaenda wapi, ni duka gani anaenda, na ni pesa ngapi anazotumia huko. Na ninavutiwa kujua ni jinsi gani, tuseme, ninaweza kuuza data kuhusu hadhira yangu kwa maduka haya au kuweka data yangu kwenye hifadhidata moja kubwa na kulipwa?
OH: - Kuhusu kuuza data moja kwa moja kwa mtu, wewe na watu wengine wote mlikuwa mbele ya OFD - waendeshaji data za kifedha, ambao walijipanga kwa ujanja kati ya uhamishaji wa hundi na Huduma ya Ushuru na sasa wanajaribu kuuza data kwa kila mtu. Hakika, waliharibu soko zima la uchanganuzi wa rununu. Kwa kweli, unaweza kupachika programu yako, kwa mfano, pixel ya Facebook, mfumo wake wa DMP; kisha tumia hadhira hii kuuza. Kwa mfano, pikseli ya "May Target". Sijui ni aina gani ya watazamaji unao, unahitaji kuelewa. Lakini kwa hali yoyote, unaweza kuunganisha ama kwenye Yandex au Target Yangu, ambayo ni mifumo kubwa zaidi ya DMP.
Hii ni hadithi ya kuvutia sana. Shida pekee ni kwamba utawapa trafiki yote, na wao, kama kubadilishana, watachukua juu yao uchumaji wa trafiki hii. Wanaweza kukuambia au wasikuambie kuwa watu 10 wametumia hadhira yako. Kwa hivyo, ama unaunda mtandao wako wa utangazaji, au ujisalimishe kwa DMP kubwa.
Nani atashinda - msanii au techie?
Π: - Swali lililo mbali kidogo na sehemu ya kiufundi. Ilisemekana juu ya hofu ya wauzaji kuhusu ukosefu wa ajira unaokuja. Kuna aina fulani ya mapambano ya ushindani kati ya uuzaji wa ubunifu (hawa jamaa ambao walikuja na utangazaji wa kuku, utangazaji wa Volkswagen, inaonekana) na wale wanaohusika katika Data Kubwa (ambao wanasema: sasa tutakusanya data zote na kutoa matangazo yaliyolengwa kwa kila mtu)? Kama mtu ambaye anahusika moja kwa moja, nini maoni yako kuhusu nani atashinda - msanii, fundi, au kutakuwa na aina fulani ya athari ya synergistic?
OH: - Sikiliza, vizuri, wanafanya kazi pamoja. Wahandisi hawaji na ubunifu. Wale ambao ni wabunifu hawazuii hadhira. Kuna aina fulani ya hadithi ya taaluma nyingi hapa. Shida za kweli sasa ni kwa wale wanaokaa na kubonyeza vifungo, kwa wale wanaofanya "kazi ya tumbili", wakishinikiza kitu kile kile kila siku - hawa ndio watu ambao watatoweka.
Lakini wale wanaochambua data watabaki kwa kawaida, lakini lazima mtu ashughulikie data hii. Mtu atalazimika kuja na picha hizi, azichore. Mashine haiwezi kuja na ubunifu kama huo! Huu ni wazimu kabisa! Au kama, kwa mfano, matangazo ya virusi ya Carprice, ambayo, kwa njia, ilifanya kazi vizuri sana. Kumbuka, kulikuwa na hii kwenye YouTube: "Iuze kwa Carprice," wazimu kabisa. Kwa kweli, hakuna mtandao wa neva utakaotoa hadithi kama hiyo.
Kwa ujumla, mimi ni msaidizi wa ukweli kwamba sio watu ambao watapoteza kazi zao, lakini watakuwa na muda kidogo zaidi wa bure, na wataweza kutumia wakati huu wa bure kwenye elimu ya kibinafsi.
Matangazo ya awali yataisha
Π: - Kwa ujumla, matangazo ambayo yanaonyeshwa, mabango - kwa ujumla, hata maandishi ya kuuza hayajaandikwa hapo: "Unahitaji windows - ichukue!", "Unahitaji kitu kingine - chukua!", Hiyo ni, hakuna ubunifu hapo kabisa.
OH: - Matangazo kama haya yataisha, bila shaka, mapema au baadaye. Itakufa sio sana kwa sababu ya maendeleo ya teknolojia, lakini kwa sababu ya maendeleo yako na mimi.
Ni bora kuchanganya yale ambayo hayana maana na yasiyohusika
Π: - Niko hapa! Nina swali kuhusu jaribio ambalo ulisema halikufaa (na mfumo wa pendekezo). Kwa maoni yako, tatizo ni nini kilichotiwa saini hapo, kwa nini inapendekezwa, au ni kwamba kila kitu ambacho mtumiaji aliona kilionekana kuwa muhimu kwake? Kwa sababu nilisoma majaribio kwa akina mama, na hakukuwa na data nyingi bado, na hapakuwa na data nyingi kutoka kwenye mtandao, kulikuwa na data tu kutoka kwa muuzaji wa mboga ambaye alitabiri mimba (kwamba wangekuwa mama). Na walipoonyesha uteuzi wa bidhaa kwa akina mama wajawazito, akina mama waliogopa kwamba waligundua juu yao kabla ya mambo yoyote rasmi. Na haikufanya kazi. Na ili kutatua tatizo hili, walichanganya kwa makusudi bidhaa zinazofaa na kitu kisicho na maana kabisa.
OH: "Tulionyesha watu haswa msingi ambao mapendekezo yalitolewa ili kuelewa maoni yao. Kwa kweli, hapa ndipo dhana ilizaliwa kwamba watu hawahitaji kuambiwa kuwa hizi ni bidhaa muhimu sana kwake.
Ndiyo, kwa njia, kuna mbinu ya kuchanganya na zisizo na maana. Lakini kuna jambo kinyume: wakati mwingine watu huja na kuingiliana na bidhaa hii isiyo na maana - wauzaji wa nasibu hutokea, mifano huvunjika na mambo huwa magumu zaidi. Lakini hii kweli ipo. Zaidi ya hayo, makampuni mengi kwa makusudi, ikiwa wanajua kwamba mtu anasindika data zao (mtu anaweza kuiba pato kama hilo kutoka kwao), wakati mwingine huchanganya ili waweze kuthibitisha baadaye kwamba haukuchukua data kutoka kwa mfumo wake wa mapendekezo, lakini kutoka kinachojulikana Yandex.Market.
Vizuizi vya matangazo na usalama wa kivinjari
Π: - Habari. Umetaja Ghostery na Adblock. Je, unaweza kutuambia jinsi wafuatiliaji kama hao wanavyofaa kwa ujumla (labda kulingana na takwimu)? Na ulikuwa na maagizo yoyote kutoka kwa makampuni: wanasema, hakikisha kwamba utangazaji wetu hauwezi kufungwa na Adblock.
OH: - Hatuwasiliani moja kwa moja na majukwaa ya utangazaji - haswa ili yasiulize kufanya utangazaji wao kuonekana kwa kila mtu. Mimi binafsi hutumia Ghostery - nadhani ni kiendelezi kizuri sana. Sasa vivinjari vyote vinapigania ufaragha: Mozilla imetoa rundo la masasisho ya kila aina, Google Chrome sasa iko salama sana. Wote huzuia kila wanachoweza. "Safari" hata imezima "Gyroscope" kwa chaguo-msingi.
Na hali hii, kwa kweli, ni nzuri (sio kwa wale wanaokusanya data, ingawa pia walitoka), kwa sababu watu walizuia vidakuzi kwanza. Kila mtu ambaye alikuwa anamiliki mitandao ya utangazaji alikumbuka teknolojia nzuri kama alama za vidole za kivinjari - hizi ni algoriti zinazopokea vigezo 60 tofauti (azimio la skrini, toleo, fonti zilizosakinishwa) na kulingana nazo wanahesabu "Kitambulisho" cha kipekee. Tuendelee na hili. Na vivinjari vilianza kupigana na hii. Kwa ujumla, hii itakuwa vita isiyo na mwisho ya titans.
Msanidi wa hivi punde wa Mozilla ni salama kabisa. Haihifadhi vidakuzi kwa hakika na kuweka maisha mafupi. Hasa ikiwa unawasha "Incognito", hakuna mtu atakayekupata kabisa. Swali ni kwamba itakuwa ngumu kuingiza nywila katika huduma zote.
Ambapo psychotyping na physiognomy kazi na si kazi?
Π: - Arthur, asante sana kwa hotuba. Pia ninafurahia kufuata mihadhara yako kwenye YouTube. Ulisema kuwa wauzaji wanazidi kuamua kutumia psychotyping na physiognomy. Swali langu ni: Je, hii inafanya kazi katika kategoria zipi za chapa? Imani yangu ni kwamba hii inafaa tu kwa FMCG. Kwa mfano, kuchagua gari ni ...
OH: - Ninaweza kupakua ambapo inafanya kazi haswa. Hii inafanya kazi katika kila aina ya hadithi kama vile "Amediateka", mfululizo wa TV, filamu na kadhalika. Hii inafanya kazi vizuri katika benki na bidhaa za benki, ikiwa sio sehemu ya malipo, lakini kila aina ya kadi za wanafunzi, mipango ya awamu - aina hizo za mambo. Hii inafanya kazi vizuri sana katika FMCG na aina zote za iPhones, chaja, upuuzi huu wote. Hii inafanya kazi vizuri katika bidhaa za "mama na pop". Ingawa najua kuwa katika uvuvi (kuna mada kama hiyo) ... Kumekuwa na kesi na wavuvi mara kadhaa - haziwezi kugawanywa kwa uaminifu. Sijui kwa nini. Aina fulani ya makosa ya takwimu.
Hii haifanyi kazi vizuri na madereva, na vito vya mapambo, au na baadhi ya vitu vya nyumbani. Kwa kweli, haifanyi kazi vizuri na mambo ambayo watu hawatawahi kuandika kwenye mitandao ya kijamii - unaweza kuiangalia kwa njia hii. Kwa kawaida, kwa ununuzi wa mashine ya kuosha: hapa ni jinsi ya kuelewa nani ana mashine ya kuosha na ambaye hana? Inaonekana kama kila mtu anayo. Unaweza kutumia data ya OFD - angalia ni nani alinunua nini kwa kutumia risiti, na ulinganishe watu hawa kwa kutumia risiti. Lakini kwa kweli, kuna mambo ambayo hautawahi kuzungumza juu, kwa mfano, kwenye Instagram - ni ngumu kufanya kazi na vitu kama hivyo.
Mashine hutambua hila kama ujazo wa takwimu.
Π: - Nina swali kuhusu kulenga. Je! Na ndivyo ilivyo katika kila kitu. Je, ulengaji unaweza kufuatilia jambo ambalo linajipinga yenyewe?
OH: - Swali la pekee hapa ni hili: ikiwa umekuwa ukitumia Google kwa miaka 2, uliiambia kila kitu unachoweza kuhusu wewe mwenyewe, na sasa usakinishe programu-jalizi yako ambayo itaandika maswali sawa ya nasibu, basi, kwa kweli, kutoka kwa takwimu utaandika. kuwa na uwezo wa kuelewa - unachofanya sasa ni nje ya takwimu, na hii yote ni suala la kuchuja nje. Ikiwa unataka, sajili akaunti mpya, lakini kiasi cha matangazo hakitabadilika. Atapata tu ajabu. Ingawa yeye bado ni wa kushangaza.
Baadhi ya matangazo π
Asante kwa kukaa nasi. Je, unapenda makala zetu? Je, ungependa kuona maudhui ya kuvutia zaidi? Tuunge mkono kwa kuweka agizo au kupendekeza kwa marafiki, , analogi ya kipekee ya seva za kiwango cha kuingia, ambayo ilivumbuliwa na sisi kwa ajili yako: (inapatikana kwa RAID1 na RAID10, hadi cores 24 na hadi 40GB DDR4).
Dell R730xd 2x nafuu katika kituo cha data cha Equinix Tier IV huko Amsterdam? Hapa tu nchini Uholanzi! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - kutoka $99! Soma kuhusu
Chanzo: mapenzi.com