Arthur Khachuyan เป็นผู้เชี่ยวชาญชาวรัสเซียที่มีชื่อเสียงในด้านการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นผู้ก่อตั้งบริษัท Social Data Hub (ปัจจุบันคือ Tazeros Global) หุ้นส่วนของคณะเศรษฐศาสตร์มหาวิทยาลัยวิจัยแห่งชาติ จัดทำและนำเสนอร่างกฎหมายเกี่ยวกับ Big Data ในสภาสหพันธรัฐร่วมกับ National Research University Higher School of Economics เขาพูดที่สถาบัน Curie ในปารีส มหาวิทยาลัยแห่งรัฐเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก มหาวิทยาลัยสหพันธรัฐภายใต้รัฐบาลสหพันธรัฐรัสเซีย ที่ Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople
การบรรยายดังกล่าวได้รับการบันทึกในเทศกาลกลางแจ้ง “Geek Picnic” ที่กรุงมอสโกในปี 2019
อาเธอร์ คาชูยาน (ต่อไปนี้ – AH): – หากจากอุตสาหกรรมจำนวนมาก ตั้งแต่การแพทย์ การก่อสร้าง จากบางสิ่งบางอย่าง บางอย่าง เพื่อเลือกอุตสาหกรรมที่ใช้เทคโนโลยี Big Data, Machine Learning และ Deep Learning บ่อยที่สุด นี่อาจเป็นการตลาด เพราะในช่วงสามปีที่ผ่านมา ทุกสิ่งที่อยู่รอบตัวเราในการสื่อสารโฆษณาบางประเภทตอนนี้เชื่อมโยงอย่างแม่นยำกับการวิเคราะห์ข้อมูลและอย่างแม่นยำกับสิ่งที่เรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้นวันนี้ผมจะเล่าเรื่องนี้จากประวัติศาสตร์อันไกลโพ้นเช่นนี้ให้ฟัง...
หากคุณจินตนาการถึงปัญญาประดิษฐ์และรูปลักษณ์ภายนอก มันอาจจะเป็นเช่นนั้น ภาพประหลาดนี้เป็นหนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียมที่ฉันเขียนเมื่อปีที่แล้วเพื่อค้นหาการพึ่งพาสิ่งที่สุนัขของฉันทำ - กี่ครั้งแล้วที่เธอต้องไปใหญ่เล็กและโดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับว่าเธอกินมากแค่ไหน หรือไม่? . นี่เป็นเรื่องตลกเกี่ยวกับวิธีจินตนาการของปัญญาประดิษฐ์
แต่ถึงกระนั้น เรามาลองคิดดูว่ามันทำงานอย่างไรในการสื่อสารโฆษณา มีสามวิธีที่อัลกอริธึมสมัยใหม่ในการโฆษณาและการตลาดสามารถโต้ตอบกับเราได้ เห็นได้ชัดว่าเรื่องแรกมีจุดมุ่งหมายเพื่อรับและดึงความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณและฉัน จากนั้นใช้เพื่อจุดประสงค์ที่ดีและไม่ดีนัก ปรับเปลี่ยนแนวทางให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล โดยปกติแล้ว หลังจากนี้ จะสร้างความต้องการที่แน่นอนเพื่อดำเนินการตามเป้าหมายหลักและดำเนินการขายบางอย่าง
โดยใช้เทคโนโลยีพวกเขากำลังพยายามแก้ไขปัญหาการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ
ถ้าฉันบอกคุณให้นึกถึงสิ่งที่ Pornhub และ M. วิดีโอ” คุณกำลังคิดอะไรอยู่?
ความคิดเห็นจากผู้ฟัง (ต่อไปนี้จะเรียกว่า C): - ทีวีผู้ชม
โอ้: – แนวคิดของฉันคือสถานที่สองแห่งที่ผู้คนมาเพื่อรับบริการบางประเภท หรือจะเรียกว่าเป็นสินค้าบางประเภทก็ได้ และผู้ชมกลุ่มนี้แตกต่างตรงที่ไม่ต้องการบอกอะไรผู้ขาย เธอต้องการเข้ามาและได้รับสิ่งที่เธอสนใจในรูปแบบที่ชัดเจนหรือโดยนัย แน่นอนว่าไม่มีใครมาหาเอ็ม วีดีโอ” ไม่อยากสื่อสารกับผู้ขาย ไม่อยากเข้าใจ ไม่อยากตอบคำถามใดๆ
ดังนั้นเรื่องแรกจึงตามมาทั้งหมดนี้
เมื่อเทคโนโลยีในการรับความรู้เพิ่มเติมปรากฏขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงการสื่อสารกับบุคคล เราทุกคนชอบสิ่งนี้เมื่อเราโทรหาธนาคาร แล้วธนาคารก็บอกเราว่า “สวัสดี Alexey คุณคือลูกค้าวีไอพีของเรา ตอนนี้ผู้จัดการระดับสูงบางคนจะคุยกับคุณ” คุณมาที่ธนาคารแห่งนี้ และมีผู้จัดการที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวที่สามารถพูดคุยกับคุณได้จริงๆ น่าเสียดายหรือโชคดีที่ยังไม่มีบริษัทใดที่รู้วิธีจ้างผู้จัดการส่วนตัวนับพันรายสำหรับลูกค้านับพันราย และเนื่องจากคนเหล่านี้ส่วนใหญ่ออนไลน์อยู่ ภารกิจคือต้องเข้าใจว่าบุคคลนี้เป็นคนประเภทใด และจะสื่อสารกับเขาอย่างไรอย่างถูกต้องก่อนที่เขาจะมาพบกับแหล่งข้อมูลโฆษณา ดังนั้นในความเป็นจริงแล้วมีเทคโนโลยีที่พยายามแก้ไขปัญหานี้ปรากฏ
การสกัดข้อมูลเป็นน้ำมันชนิดใหม่
ลองจินตนาการว่าคุณเป็นเจ้าของแผงขายดอกไม้ มีคนสามคนมาพบคุณ ตัวแรกยืนยาวมากลังเลพยายามคุยกับคุณหยิบช่อดอกไม้ - คุณไปพันมันออกไปทำอะไรบางอย่างที่นั่น เขาวิ่งออกไปจากแผงพร้อมช่อดอกไม้นี้ - คุณสูญเสียรูเบิลไปสามพันรูเบิล ทำไมมันถึงเกิดขึ้น? คุณไม่รู้อะไรเกี่ยวกับบุคคลนี้: คุณไม่รู้ประวัติการจับกุมของเขาในกระทรวงกิจการภายใน, คุณไม่รู้ว่าเขาเป็นโรคกระดูกพรุนและได้จดทะเบียนในร้านขายยาจิตเวชแล้ว ทำไม เพราะคุณเห็นมันเป็นครั้งแรกและคุณไม่ใช่นักวิเคราะห์พฤติกรรม
มีคนอื่นมา... วิทาลี Vitaly ยังใช้เวลานานมากในการคิดหาคำตอบ เขาพูดว่า "ฉันต้องการสิ่งนี้และสิ่งนั้น" แล้วคุณก็บอกเขาว่า “ดอกไม้สำหรับแม่ใช่ไหม?” และคุณขายช่อดอกไม้ให้เขา
แนวคิดที่นี่คือการค้นหาข้อมูลที่เพียงพอเพื่อทำความเข้าใจว่าบุคคลนั้นต้องการอะไรจริงๆ ทุกคนนึกถึงเครือข่ายโฆษณาบางประเภททันทีและอื่นๆ...
ทุกคนคงเคยได้ยินวลีโง่ ๆ ที่ว่า "ข้อมูลคือน้ำมันใหม่" มากกว่าหนึ่งครั้ง? แน่นอนว่าทุกคนคงเคยได้ยิน ในความเป็นจริง ผู้คนเรียนรู้ที่จะรวบรวมข้อมูลเมื่อนานมาแล้ว แต่การดึงข้อมูลจากข้อมูลนี้เป็นงานที่ปัญญาประดิษฐ์ทางการตลาดหรืออัลกอริธึมทางสถิติบางประเภทกำลังพยายามแก้ไข ทำไม เพราะถ้าคุณคุยกับใครสักคน เขาสามารถให้คำตอบที่ถูก ผิด หรือเสียดสีแก่คุณได้ เรื่องตลกที่ฉันบอกนักเรียนคือแบบสำรวจแตกต่างจากสถิติอย่างไร ฉันจะเล่าให้คุณฟังเป็นเกร็ดเล็กเกร็ดน้อย:
ซึ่งหมายความว่าในสองหมู่บ้านพวกเขาตัดสินใจทำการศึกษาเกี่ยวกับอายุเฉลี่ยของความเป็นลูกผู้ชาย ซึ่งหมายความว่าในหมู่บ้านแรก Villaribo ความยาวเฉลี่ย 15 เซนติเมตรในหมู่บ้าน Villabaggio - 25 คุณรู้ไหมว่าทำไม? เนื่องจากการวัดได้ดำเนินการในหมู่บ้านแรก และการสำรวจได้ดำเนินการในหมู่บ้านที่สอง
อุตสาหกรรมสื่อลามกถือเป็นแกนนำของระบบการแนะนำ
นี่คือเหตุผลที่แนวทางสมัยใหม่คือการวิเคราะห์ทุกคนโดยไม่มีข้อยกเว้น แม้ว่าพวกเขาจะน้อยกว่า 100% เล็กน้อย แต่คนเหล่านี้คือคนที่คุณไม่จำเป็นต้องถาม คุณไม่จำเป็นต้องมองพวกเขา การวิเคราะห์สิ่งที่เรียกว่ารอยเท้าดิจิทัลในปัจจุบันก็เพียงพอแล้วเพื่อทำความเข้าใจว่าบุคคลนี้ต้องการอะไร วิธีพูดคุยกับเขาอย่างถูกต้อง วิธีสร้างความต้องการรอบตัวเขาอย่างถูกต้อง ในแง่หนึ่ง นี่เป็นเครื่องจักรที่ไร้เหตุผล (แต่คุณและฉันรู้เรื่องนี้ดี) เราไม่ต้องการสื่อสารกับผู้คนจากเอ็ม วิดีโอ” และยิ่งไปกว่านั้น เมื่อเราไปที่แหล่งข้อมูลอย่าง Pornhub เราต้องการได้รับสิ่งที่เราต้องการอย่างแท้จริง
ทำไมฉันถึงพูดถึง Pornhub อยู่เสมอ? เนื่องจากอุตสาหกรรมสำหรับผู้ใหญ่เป็นกลุ่มแรกที่วิเคราะห์เทคโนโลยีดังกล่าว การนำเทคโนโลยีดังกล่าวไปใช้ และการวิเคราะห์ข้อมูล หากคุณใช้ไลบรารีที่ได้รับความนิยมสูงสุดสามแห่งในพื้นที่นี้ (เช่น TensorFlow หรือ Pandas สำหรับ Python สำหรับการประมวลผลไฟล์ CSV เป็นต้น) หากคุณเปิดบน Github โดยมี Google สั้นๆ ของชื่อเหล่านี้ทั้งหมด คุณจะพบ สองสามคนที่ทำงานหรือทำงานอยู่ที่บริษัท Pornhub และเป็นคนแรกที่ใช้ระบบการแนะนำที่นั่น โดยทั่วไปแล้ว เรื่องราวนี้ก้าวหน้าไปมาก และแสดงให้เห็นว่าผู้ชมกลุ่มนี้มีจำนวนเท่าใด และบริษัทนี้ได้ก้าวไปข้างหน้ามากเพียงใด
บัตรประจำตัวสามระดับ
มีชุดข้อมูลจำนวนมากรอบตัวบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ ฉันมักจะแบ่งสิ่งนี้ออกเป็นสามระดับอย่างเป็นทางการ โดยลึกลงไปเรื่อยๆ แน่นอนว่าบริษัทก็มีข้อมูลเป็นของตัวเอง
หากเรากำลังพูดถึงการสร้างระบบการแนะนำ ระดับแรกคือข้อมูลที่อยู่ในร้านค้า (ประวัติการซื้อ ธุรกรรมทุกประเภท วิธีที่บุคคลโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซ)
ถัดไปคือระดับ (ค่อนข้างใหญ่ที่สุด) - นี่คือสิ่งที่เรียกว่าโอเพ่นซอร์ส อย่าคิดว่าฉันสนับสนุนให้คุณขูดเครือข่ายโซเชียล แต่ในความเป็นจริงแล้ว สิ่งที่มีอยู่ในโอเพ่นซอร์สจะเปิดชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลที่คุณสามารถพูดได้ เรียนรู้เกี่ยวกับบุคคลหนึ่งๆ
และส่วนสำคัญประการที่สามคือสภาพแวดล้อมของบุคคลนี้เอง ใช่มีความเห็นว่าหากบุคคลไม่ได้อยู่ในโซเชียลเน็ตเวิร์กก็ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับเขาที่นั่น (คุณอาจรู้แล้วว่าไม่เป็นความจริง) แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือข้อมูลที่อยู่ในโปรไฟล์ของบุคคลนั้น (หรือในบางแอปพลิเคชัน) มีเพียง 40% ของความรู้ที่สามารถได้รับเกี่ยวกับเรื่องนี้ ข้อมูลที่เหลือได้มาจากสภาพแวดล้อมของเขา วลี “บอกฉันว่าเพื่อนของคุณคือใคร แล้วฉันจะบอกคุณว่าคุณเป็นใคร” มีความหมายใหม่ในศตวรรษที่ XNUMX เนื่องจากบุคคลนั้นสามารถรับข้อมูลจำนวนมหาศาลได้
หากเราพูดคุยอย่างใกล้ชิดกับการสื่อสารการโฆษณา การรับการสื่อสารโฆษณาไม่ได้มาจากการโฆษณา แต่จากเพื่อน คนรู้จัก หรือบุคคลที่ได้รับการยืนยันว่าเป็นคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมมากที่นักการตลาดจำนวนมากใช้ เมื่อแอปพลิเคชั่นบางตัวให้รหัสโปรโมชั่นฟรีแก่คุณ คุณจะโพสต์เกี่ยวกับมันและดึงดูดผู้ชมใหม่ ๆ ในความเป็นจริงรหัสโปรโมชันสำหรับ "Yandex.Taxi" แบบมีเงื่อนไขนี้ไม่ได้ถูกเลือกโดยการสุ่ม แต่ด้วยเหตุนี้จึงมีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับศักยภาพของคุณในการดึงดูดผู้ชมใหม่ ๆ และโต้ตอบกับพวกเขา
พวกเขายังวิเคราะห์พฤติกรรมของตัวละครในละครโทรทัศน์อีกด้วย
ฉันจะแสดงให้คุณดูสามภาพ และคุณบอกฉันว่าความแตกต่างระหว่างภาพเหล่านั้นคืออะไร
อันนี้:
นี้:
และอันนี้:
ความแตกต่างระหว่างพวกเขาคืออะไร? ทุกอย่างเรียบง่ายที่นี่ เช่นเดียวกับกลศาสตร์ควอนตัม ในกรณีนี้ ความคิดสร้างสรรค์นี้ถูกสร้างขึ้นโดยผู้สังเกตการณ์ นั่นคือความแตกต่างในแคมเปญโฆษณาเดียวกันที่ดำเนินการโดยแบรนด์เดียวกันในเวลาเดียวกันนั้นอยู่ที่ว่าใครที่ดูโฆษณานี้เท่านั้น โดยส่วนตัวแล้วตอนที่ผมไปอาเมเดียเตก้า พวกเขายังโชว์ คาล โดรโก อยู่เลย ฉันไม่รู้ว่า Amediateka คิดอย่างไรเกี่ยวกับความชอบของฉัน แต่ด้วยเหตุผลบางอย่างสิ่งนี้จึงเกิดขึ้น
สิ่งที่เรียกว่าการสื่อสารส่วนบุคคลในปัจจุบันเป็นเรื่องราวที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการดึงดูดผู้ชมและมีปฏิสัมพันธ์กับมันอย่างเหมาะสม หากในระยะแรกเราระบุผู้คนโดยใช้ข้อมูลแบรนด์ของเราเอง ข้อมูลโอเพ่นซอร์ส และตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากสภาพแวดล้อมของบุคคลนี้ หลังจากที่วิเคราะห์เขาแล้ว เราก็จะสามารถเข้าใจว่าเขาเป็นใคร จะพูดคุยกับเขาอย่างถูกต้องได้อย่างไร และที่สำคัญที่สุดคือ เขาพูดภาษาอะไรคุยกับเขา
ที่นี่เทคโนโลยีก้าวหน้าไปมากจนตอนนี้ตัวละครในละครทีวีที่ผู้คนดูกำลังถูกวิเคราะห์ นั่นคือคุณชอบละครโทรทัศน์ - พวกเขา [ชอบ] รับชมพวกเขาดูว่าคุณโต้ตอบกับใครที่นั่นเพื่อทำความเข้าใจว่าคนประเภทไหนที่เหมาะกับคุณที่จะโต้ตอบด้วย ดูเหมือนไร้สาระโดยสิ้นเชิง แต่เพื่อความสนุกสนาน ให้ลองใช้แหล่งข้อมูลใดแหล่งข้อมูลหนึ่ง - ต่างคนต่างเห็นโฆษณาที่แตกต่างกัน (เพื่อที่จะโต้ตอบกับโฆษณาได้อย่างถูกต้อง)
ไม่ใช่สื่อสมัยใหม่หรือแหล่งข้อมูลวิดีโอใด ๆ เพียงแสดงข่าวสารให้คุณเห็น ไปที่สื่อ - มีการโหลดอัลกอริธึมจำนวนมากที่ระบุตัวคุณ เข้าใจกิจกรรมก่อนหน้านี้ทั้งหมดของคุณ ดึงดูดแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แล้วแสดงบางอย่างให้คุณเห็น ในกรณีนี้ก็มีเรื่องราวที่แปลกประหลาดเช่นนี้
ความต้องการถูกกำหนดอย่างไร? ไซโคเมทรี โหงวเฮ้ง
มีแนวทาง (จริง) มากมายในการกำหนดความต้องการที่แท้จริงของบุคคลและวิธีการสื่อสารกับความต้องการเหล่านั้นอย่างถูกต้อง มีหลายวิธี ทุกอย่างได้รับการแก้ไขแตกต่างกัน ไม่สามารถพูดได้ว่าวิธีใดดีและวิธีใดไม่ดี คนสำคัญดูเหมือนจะรู้ทุกอย่าง
ไซโคเมทรี หลังจากเรื่องราวกับ Cambridge Analytics ในความคิดของฉัน มันเกิดความพลิกผันที่น่าตกใจ เพราะทุกวินาทีที่บริษัททางการเมืองเข้ามาและพูดว่า: "โอ้ คุณทำให้ฉันเหมือนทรัมป์ได้ไหม? ฉันยังต้องการที่จะชนะและอื่น ๆ ” แน่นอนว่านี่เป็นเรื่องไร้สาระสำหรับความเป็นจริงของเรา เช่น การเลือกตั้งทางการเมือง แต่เพื่อกำหนดประเภททางจิตจะใช้แบบจำลองสามแบบ:
- ประการแรกจะขึ้นอยู่กับเนื้อหาที่คุณบริโภค - คำที่คุณเขียน ข้อมูลบางอย่างที่คุณชอบ วิดีโอ ฯลฯ
- อย่างที่สองนั้นเชื่อมโยงกับวิธีที่คุณโต้ตอบกับเว็บอินเตอร์เฟส วิธีที่คุณพิมพ์ ปุ่มที่คุณกด - แน่นอนว่ามีหลายบริษัทที่ขึ้นอยู่กับการเขียนด้วยลายมือของแป้นพิมพ์ สามารถระบุสิ่งที่เรียกว่าไซโคไทป์ในปัจจุบันได้อย่างน่าเชื่อถือ
- ฉันไม่ใช่นักจิตวิทยามากนัก ฉันไม่ค่อยเข้าใจวิธีการทำงาน แต่จากมุมมองของการสื่อสารโฆษณา ผู้ชมที่แบ่งออกเป็นกลุ่มเหล่านี้ทำงานได้ดีมาก เพราะต้องมีคนแสดงหน้าจอสีแดงที่มีสีน้ำเงิน ผู้หญิง ต้องมีใครสักคนแสดงหน้าจอสีเข้ม - พื้นหลังสีน้ำเงินที่มีนามธรรมบางอย่าง และมันใช้งานได้ดีมาก ในระดับต่ำบ้าง - มากจนคน ๆ หนึ่งไม่ได้คิดถึงมันด้วยซ้ำ ปัญหาหลักในตลาดโฆษณาตอนนี้คืออะไร? ทุกคนเป็นหน่วยข่าวกรอง ทุกคนซ่อนตัวอยู่ ทุกคนมีสิทธิ์เบราว์เซอร์นับล้านติดตั้ง เพื่อไม่ให้ระบุได้ในทางใดทางหนึ่ง - คุณอาจมี "Adblocks", "Gostrey" และแอปพลิเคชันทุกประเภทที่บล็อกการติดตาม ด้วยเหตุนี้จึงเป็นเรื่องยากมากที่จะเข้าใจอะไรเกี่ยวกับบุคคลหนึ่งๆ และเทคโนโลยีได้ก้าวต่อไป - คุณไม่เพียงแต่ต้องรู้ว่าบุคคลนี้กลับมาที่ไซต์ของคุณเป็นครั้งที่ 125 แล้ว แต่ยังเป็นบุคคลที่แปลกประหลาดเช่นกัน
โหงวเฮ้งเป็นวิทยาศาสตร์ที่มีการถกเถียงกันมาก มันไม่ถือเป็นวิทยาศาสตร์ด้วยซ้ำ นี่คือกลุ่มคนที่เคยเขียนโปรแกรมเครื่องจับเท็จให้กับกระทรวงกิจการภายในบางแห่ง และตอนนี้กำลังมีส่วนร่วมในสิ่งที่เรียกว่าการแสดงตัวตนของความคิดสร้างสรรค์ วิธีการนี้ง่ายมาก: ภาพถ่ายสาธารณะหลายภาพของคุณถูกนำมาจากโซเชียลเน็ตเวิร์กบางแห่ง และสร้างเรขาคณิตสามมิติจากภาพถ่ายเหล่านั้น และถ้าคุณเป็นทนายความ ตอนนี้คุณจะบอกว่านี่คือบุคคลและข้อมูลส่วนบุคคล แต่ฉันจะบอกคุณว่านี่คือ 300 จุดที่อยู่ในอวกาศและนี่ไม่ใช่บุคคลและไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคล นี่คือสิ่งที่ทุกคนมักจะพูดเมื่อ Roskomnadzor มาหาพวกเขา
แต่จริงๆ แล้ว ใบหน้าของคุณแยกจากกัน หากไม่ได้ลงชื่อชื่อและนามสกุลของคุณ นั่นไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคลของคุณ ประเด็นก็คือผู้ชายทำเครื่องหมายลักษณะใบหน้าต่างๆ ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของบุคคลและวิธีโต้ตอบกับเขาอย่างถูกต้อง ในบางพื้นที่สิ่งนี้ทำงานได้ไม่ดีในบางกลุ่มโฆษณา ส่วนไหนที่ทำงานได้ดีมาก ในท้ายที่สุด ปรากฎว่าเมื่อคุณไปที่แหล่งข้อมูลบางแห่ง คุณไม่เพียงเห็นแบนเนอร์เดียวที่แสดงให้ทุกคนเห็น แต่ตัวอย่างเช่น... ตอนนี้เป็นเรื่องปกติที่จะสร้างตัวเลือก 16 หรือ 20 รายการสำหรับผู้ชมที่แตกต่างกัน - และได้ผล เจ๋งมาก ใช่ นี่เป็นเรื่องที่น่าเศร้ากว่าในมุมมองของผู้บริโภค เนื่องจากผู้คนเริ่มถูกบงการมากขึ้นเรื่อยๆ แต่อย่างไรก็ตามจากมุมมองทางธุรกิจมันก็ทำงานได้ดีมาก
กล่องดำแห่งการเรียนรู้ของเครื่อง
สิ่งนี้ก่อให้เกิดปัญหาดังต่อไปนี้กับเทคโนโลยีดังกล่าว: สำหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่ในขณะนี้สิ่งที่เรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึกคือ "กล่องดำ" หากคุณเคยหมกมุ่นอยู่กับเรื่องราวนี้และพูดคุยกับนักพัฒนา พวกเขามักจะพูดว่า: "โอ้ ฟังนะ เราได้เขียนโค้ดบางอย่างที่ไม่สามารถเข้าใจได้ที่นั่น และเราไม่รู้ว่ามันทำงานอย่างไร" บางทีอาจมีคนเกิดเหตุการณ์นี้ขึ้น
นี้เป็นจริงไกลจากความจริง สิ่งที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบันนั้นยังห่างไกลจาก “กล่องดำ” มีหลายวิธีในการอธิบายข้อมูลอินพุตและเอาท์พุต และในท้ายที่สุดบริษัทก็สามารถเข้าใจได้อย่างถ่องแท้โดยพิจารณาจากสัญญาณที่เครื่องตัดสินใจที่จะแสดงวิดีโอลามกนี้หรืออื่น ๆ ให้กับคุณ คำถามคือไม่มีบริษัทใดเคยเปิดเผยเรื่องนี้ เนื่องจากประการแรก มันเป็นความลับทางการค้า ประการที่สอง จะมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่คุณไม่รู้ด้วยซ้ำ
ตัวอย่างเช่น ก่อนหน้านี้ ในการสนทนาเรื่องจริยธรรม เราได้พูดคุยถึงวิธีที่เครือข่ายโซเชียลวิเคราะห์ข้อความส่วนตัวเพื่อแท็กผู้คนในเรื่องราวโฆษณาบางประเภท หากคุณเขียนบางสิ่งถึงใครบางคน คุณจะได้รับแท็กเฉพาะสำหรับการสื่อสารโฆษณาบางประเภทตามนี้ และคุณจะไม่มีวันพิสูจน์มัน และอาจไม่มีประโยชน์ที่จะพิสูจน์มัน อย่างไรก็ตาม หากมีการเปิดเผยรูปแบบที่คล้ายกัน มันก็คงจะมีอยู่จริง ปรากฎว่าตลาดสำหรับการสร้างระบบผู้แนะนำดังกล่าวแสร้งทำเป็นไม่รู้ว่าทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น
ผู้คนไม่ต้องการที่จะรู้ว่าผู้คนรู้อะไรเกี่ยวกับพวกเขา
และเรื่องที่สองคือลูกค้าไม่เคยอยากรู้ว่าทำไมเขาถึงได้รับโฆษณานี้ ผลิตภัณฑ์นี้โดยเฉพาะ ฉันจะเล่าเรื่องนี้ให้คุณฟัง ประสบการณ์ครั้งแรกของฉันในการใช้งานระบบแนะนำเชิงพาณิชย์โดยใช้อัลกอริธึมที่คล้ายกันเพื่อการวิจัยคือในปี 2015 ในเครือข่ายร้านขายบริการทางเพศขนาดใหญ่ (ใช่ ไม่ใช่เรื่องราวที่ไม่พึงประสงค์อย่างยิ่ง)
ลูกค้าได้รับข้อเสนอดังต่อไปนี้: พวกเขาเข้ามา เข้าสู่ระบบด้วยโซเชียลเน็ตเวิร์ก และหลังจากนั้นประมาณ 5 วินาที พวกเขาจะได้รับร้านค้าส่วนตัวสำหรับพวกเขา นั่นคือผลิตภัณฑ์ทั้งหมดมีการเปลี่ยนแปลง - พวกเขาตกอยู่ในหมวดหมู่เฉพาะและอื่น ๆ . คุณรู้หรือไม่ว่าอัตราการแปลงของร้านค้านี้เพิ่มขึ้นเท่าใด ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง! มีคนเข้ามาวิ่งหนีทันที พวกเขาเข้ามาและตระหนักว่าพวกเขาได้รับการเสนอสิ่งที่พวกเขาคิดไว้อย่างแน่นอน...
ปัญหาของการทดสอบนี้คือในแต่ละผลิตภัณฑ์มีการเขียนว่าทำไมคุณถึงเสนอผลิตภัณฑ์นั้น (“เพราะคุณเป็นสมาชิกของกลุ่มที่ซ่อนอยู่“ ผู้หญิงที่ทรงพลังกำลังมองหาผู้ชายที่เป็นพรมเช็ดเท้า”) ดังนั้น ระบบการแนะนำสมัยใหม่จะไม่แสดงข้อมูลตามการ "คาดการณ์" ที่เกิดขึ้น
เรื่องราวที่ได้รับความนิยมมากคือสื่อเพราะสื่อล้วนใช้ระบบผู้แนะนำที่คล้ายกัน ก่อนหน้านี้ อัลกอริธึมนั้นง่ายมาก: ดูที่หมวดหมู่ "การเมือง" และจะแสดงข่าวจากหมวดหมู่ "การเมือง" ตอนนี้ทุกอย่างซับซ้อนมากจนพวกเขาวิเคราะห์ตำแหน่งที่คุณหยุดเมาส์ คำไหนที่คุณจดจ่อ สิ่งที่คุณคัดลอก โดยทั่วไปคุณโต้ตอบกับหน้านี้อย่างไร จากนั้นเขาก็วิเคราะห์คำศัพท์ของข้อความเหล่านั้นเอง ใช่แล้ว คุณไม่ได้แค่อ่านข่าวเกี่ยวกับปูตินเท่านั้น แต่ด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งด้วยการใช้สีสันทางอารมณ์ และเมื่อมีคนได้รับข่าว เขาก็ไม่คิดด้วยซ้ำว่าเขามาที่นี่ได้อย่างไร อย่างไรก็ตาม จากนั้นเขาก็โต้ตอบกับเนื้อหานี้
ทั้งหมดนี้โดยธรรมชาติแล้วมีจุดมุ่งหมายเพื่อรักษาชายร่างเล็กผู้โชคร้ายที่ยากจนซึ่งคลั่งไคล้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่อยู่รอบตัวเขา ต้องบอกว่าเป็นการดีที่จะใช้ระบบดังกล่าวเพื่อปรับแต่งโฆษณารอบตัวคุณและรวบรวมข้อมูลบางอย่าง แต่น่าเสียดายที่ยังไม่มีบริการดังกล่าว
ปัญญาประดิษฐ์จับลูกค้ากลางอากาศและสร้างความต้องการ
และนี่คือคำถามเชิงปรัชญาที่น่าสนใจข้อหนึ่งเกิดขึ้น โดยเปลี่ยนจากการสร้างระบบการแนะนำไปสู่การสร้างความต้องการ ไม่ค่อยมีใครคิดถึงเรื่องนี้ แต่เมื่อคุณพยายามถามสิ่งที่เรียกว่า Instagram ว่า “ทำไมคุณถึงรวบรวมข้อมูล? ทำไมไม่แสดงโฆษณาแบบสุ่มให้ฉันดูล่ะ” - Instagram จะบอกคุณว่า: “เพื่อน ทั้งหมดนี้ทำขึ้นเพื่อแสดงให้คุณเห็นว่าสิ่งที่น่าสนใจสำหรับคุณ” เช่น เราต้องการรู้จักคุณอย่างแม่นยำเพื่อที่เราจะสามารถแสดงให้คุณเห็นได้อย่างชัดเจนว่าสิ่งที่คุณกำลังมองหาคืออะไร
แต่เทคโนโลยีได้ก้าวข้ามเกณฑ์ที่น่ากลัวนี้มานานแล้ว และเทคโนโลยีที่คล้ายกันไม่สามารถคาดเดาสิ่งที่คุณต้องการได้อีกต่อไป พวกเขา (ความสนใจ!) สร้างความต้องการ นี่อาจเป็นสิ่งที่น่ากลัวที่สุดที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ในการสื่อสารดังกล่าว สิ่งที่น่ากลัวคือมีการใช้กันเกือบทุกที่ในช่วง 3-5 ปีที่ผ่านมา ตั้งแต่ผลการค้นหาของ Google ไปจนถึงผลการค้นหา Yandex ไปจนถึงบางระบบ... เอาล่ะ ฉันจะไม่พูดอะไรที่ไม่ดีเกี่ยวกับยานเดกซ์ และดี.
ประเด็นคืออะไร? เป็นเวลานานแล้วที่การสื่อสารโฆษณาดังกล่าวได้ย้ายออกไปจากกลยุทธ์ที่คุณเขียนว่า "ฉันต้องการซื้อเบาะนั่งสำหรับเด็ก" และเห็นสิ่งพิมพ์หลายแสนล้านฉบับ พวกเขาย้ายไปที่สิ่งต่อไปนี้: ทันทีที่ผู้หญิงคนนั้นโพสต์รูปถ่ายที่มีพุงแทบมองไม่เห็น สามีของเธอก็จะเริ่มได้รับข้อความตามมาทันที: “ผู้ชาย การคลอดกำลังจะมาถึงในไม่ช้า ซื้อที่นั่งเด็ก”
ที่นี่ คุณอาจถามอย่างสมเหตุสมผลว่า ทำไมด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้ามหาศาลขนาดนี้ เราจึงยังเห็นโฆษณาห่วยๆ บนโซเชียลเน็ตเวิร์กอยู่อีก ปัญหาคือในตลาดนี้ ทุกอย่างยังคงถูกตัดสินด้วยเงิน ดังนั้น ช่วงเวลาที่ดี ผู้ลงโฆษณาบางราย เช่น Coca-Cola อาจเข้ามาและพูดว่า: "นี่คือ 20 ล้านสำหรับคุณ แสดงแบนเนอร์ห่วยๆ ของฉันให้ทั่วทั้งอินเทอร์เน็ตเห็น" และพวกเขาจะทำมันจริงๆ
แต่ถ้าคุณสร้างบัญชีที่สะอาดและทดสอบว่าอัลกอริธึมนั้นเดาคุณได้อย่างแม่นยำแค่ไหน พวกเขาจะพยายามเดาคุณก่อน จากนั้นพวกเขาก็จะเริ่มทำอะไรบางอย่างกับคุณล่วงหน้า และสมองของมนุษย์ทำงานในลักษณะที่เมื่อได้รับข้อมูลที่เชื่อถือได้ มันจะไม่ประมวลผลช่วงเวลาที่ได้รับข้อมูลนี้ด้วยซ้ำ กฎข้อแรกในการพิจารณาว่าคุณอยู่ในความฝันคือต้องเข้าใจว่าคุณมาที่นี่ได้อย่างไร คนไม่เคยจำช่วงเวลาที่เขาจบลงในห้องหนึ่งได้ มันก็เหมือนกันที่นี่
Google อาจเริ่มกำหนดมุมมองโลกทัศน์ของคุณ
การศึกษาดังกล่าวดำเนินการโดยบริษัทต่างประเทศหลายแห่งที่ดำเนินธุรกิจเกี่ยวกับ i-tracking พวกเขาติดตั้งอุปกรณ์บนคอมพิวเตอร์พิเศษเพื่อบันทึกว่าดวงตาของผู้ทดสอบมองไปทางใด ฉันรับอาสาสมัครห้าถึงเจ็ดพันคนที่เพิ่งเลื่อนฟีด มีปฏิสัมพันธ์กับโซเชียลเน็ตเวิร์ก พร้อมโฆษณา และพวกเขาบันทึกข้อมูลว่าส่วนใดของแบนเนอร์และโฆษณาที่คนเหล่านี้มองข้ามไป
และปรากฎว่าเมื่อผู้คนได้รับโฆษณาที่เจาะจงเฉพาะบุคคล พวกเขาไม่ได้คิดถึงมันด้วยซ้ำ แต่พวกเขาจะเดินหน้าต่อไปและเริ่มโต้ตอบกับมันทันที จากมุมมองทางธุรกิจนี่เป็นสิ่งที่ดี แต่จากมุมมองของเราในฐานะผู้ใช้นี่ไม่เจ๋งนักเพราะ - พวกเขากลัวอะไร? – ในช่วงเวลาดีๆ “Google” ที่มีเงื่อนไขอาจเริ่มต้น (หรือแน่นอนว่าอาจไม่เริ่มต้น) เพื่อสร้างโลกทัศน์ของตัวเอง เช่น พรุ่งนี้เขาสามารถเริ่มแสดงข่าวว่าโลกแบนได้
ล้อเล่นนะ แต่ถูกจับได้หลายครั้งมากจนระหว่างการเลือกตั้งพวกเขาเริ่มให้ข้อมูลบางอย่างแก่คนบางคน เราทุกคนคุ้นเคยกับความจริงที่ว่าเครื่องมือค้นหาได้รับทุกสิ่งอย่างตรงไปตรงมา แต่อย่างที่ฉันพูดเสมอว่า หากคุณต้องการทราบจริงๆ ว่าโลกทำงานอย่างไร ให้เขียนเครื่องมือค้นหาของคุณเอง โดยไม่มีตัวกรอง ไม่สนใจเรื่องลิขสิทธิ์ โดยไม่จัดอันดับเพื่อนของคุณในผลการค้นหา การแสดงข้อมูลจริงบนอินเทอร์เน็ตโดยทั่วไปจะแตกต่างจากที่แสดงโดย Google, Yandex, Bing และอื่นๆ เนื้อหาบางอย่างถูกซ่อนไว้เพราะเพื่อน เพื่อนร่วมงาน ศัตรู หรือบุคคลอื่น (หรืออดีตคนรักที่คุณนอนด้วย) - มันไม่สำคัญ
ทรัมป์ชนะได้อย่างไร
เมื่อมีการเลือกตั้งครั้งล่าสุดในสหรัฐอเมริกา มีการศึกษาวิจัยที่เรียบง่ายมาก พวกเขารับคำขอเดียวกันในสถานที่ต่างกัน จากที่อยู่ IP ที่ต่างกัน จากเมืองที่ต่างกัน และผู้คนต่าง ๆ ใช้ Google ในสิ่งเดียวกัน ตามอัตภาพ คำขออยู่ในรูปแบบของ: ใครจะชนะการเลือกตั้ง? และน่าประหลาดใจที่ผลลัพธ์ถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่ว่า ในรัฐที่มีคนจำนวนมากที่สุดพยายามลงคะแนนให้ผู้สมัครผิด พวกเขาได้รับข่าวดีเกี่ยวกับผู้สมัครที่ Google โปรโมต อันไหน? ชัดเจนว่าคนไหน – คนที่ได้เป็นประธานาธิบดี นี่เป็นเรื่องราวที่พิสูจน์ไม่ได้อย่างแน่นอน และการศึกษาทั้งหมดนี้เป็นเพียงเศษเสี้ยวเดียวเท่านั้น Google สามารถพูดได้ว่า: “พวกเรา ทั้งหมดนี้ทำขึ้นเพื่อที่เราจะได้แสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับคุณ”
จากนี้ไป คุณควรรู้ว่าสิ่งที่เรียกว่ามีความเกี่ยวข้องสูงสุดนั้นไม่เป็นเช่นนั้นอย่างแน่นอน บริษัทเรียกสิ่งที่เกี่ยวข้องซึ่งจำเป็นต้องขายให้กับคุณด้วยเหตุผลที่ดีหรือไม่ดี
ผู้ที่ไม่มีเงินตอนนี้กำลังเตรียมพร้อมสำหรับการซื้อในอนาคต
มีจุดที่น่าสนใจอีกจุดหนึ่งที่ผมจะเล่าให้ฟัง ผู้ชมที่ใช้งานอยู่จำนวนมากในขณะนี้บนโซเชียลเน็ตเวิร์กและในแอพคือคนหนุ่มสาว เรียกสิ่งนี้ว่า - เยาวชนที่ล้มละลาย: เด็กอายุ 8-9 ปีที่เล่นเกมที่มีศีลธรรม เหล่านี้คือ 12-13-14 ที่เพิ่งลงทะเบียนบนโซเชียลเน็ตเวิร์ก เหตุใดบริษัทขนาดใหญ่จึงต้องใช้งบประมาณและทรัพยากรมหาศาลเพื่อสร้างแอปพลิเคชันสำหรับผู้ชมที่ไม่เสียค่าใช้จ่ายและไม่มีวันสร้างรายได้ ในขณะที่ผู้ชมรายนี้กลายเป็นตัวทำละลาย จะมีข้อมูลจำนวนเพียงพอที่จะทำนายพฤติกรรมของมันได้เป็นอย่างดี
ทีนี้ลองถามนักกำหนดเป้าหมายดูว่าผู้ชมกลุ่มใดที่ยากที่สุด? พวกเขาจะพูดว่า: ทำกำไรได้สูง เนื่องจากการขายอพาร์ทเมนต์มูลค่า 150 ล้านรูเบิลผ่านโซเชียลเน็ตเวิร์กแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย มีบางกรณีที่แยกได้เมื่อคุณทำโฆษณาบางประเภทต่อผู้คน 10 คน คนหนึ่งซื้ออพาร์ทเมนต์นี้ - ลูกค้าประสบความสำเร็จ... แต่จากมุมมองทางสถิติ หนึ่งในหมื่นถือว่าไร้สาระโดยสิ้นเชิง เหตุใดการระบุผู้ชมที่มีรายได้สูงจึงเป็นเรื่องยาก เพราะคนที่ตอนนี้เป็นสมาชิกของกลุ่มผู้ชมที่ทำกำไรได้สูงนั้นเกิดเมื่ออินเทอร์เน็ตยังมีขนาดเล็กมาก เมื่อยังไม่มีใครรู้จัก Artemy Lebedev และไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับพวกเขา เป็นไปไม่ได้ที่จะคาดเดารูปแบบพฤติกรรมของพวกเขา ไม่สามารถเข้าใจว่าผู้นำทางความคิดของพวกเขาคือใคร และพวกเขาได้รับเนื้อหาจากแหล่งที่มาใด
ดังนั้นเมื่อคุณกลายเป็นมหาเศรษฐีใน 25 ปี และบริษัทที่จะขายของให้กับคุณ ก็จะมีข้อมูลจำนวนมหาศาล ด้วยเหตุนี้เราจึงมี GDPR ที่ยอดเยี่ยมในยุโรปที่ป้องกันการรวบรวมข้อมูลจากผู้เยาว์
โดยปกติแล้ว วิธีนี้ใช้ไม่ได้ผลในทางปฏิบัติ เนื่องจากเด็กทุกคนยังคงเล่นโดยใช้บัญชีของพ่อแม่ - นี่คือวิธีการรวบรวมข้อมูล ครั้งต่อไปที่คุณให้แท็บเล็ตแก่ลูก ลองคิดเรื่องนี้ดู
ไม่ใช่อนาคตดิสโทเปียที่น่ากลัวอย่างแน่นอน เมื่อทุกคนจะต้องตายในสงครามกับเครื่องจักร - กลายเป็นเรื่องจริงแล้ว มีบริษัทจำนวนมากที่กำลังสร้างอัลกอริทึมสำหรับบุคคลที่สร้างโปรไฟล์ทางจิตโดยพิจารณาจากวิธีการเล่นเกมของพวกเขา อุตสาหกรรมที่น่าสนใจมาก จากทั้งหมดนี้ ผู้คนจะถูกแบ่งส่วนเพื่อสื่อสารกับพวกเขา
การทำนายพฤติกรรมของคนเหล่านี้จะเกิดขึ้นในอีก 10-15 ปี - ในช่วงเวลาที่พวกเขากลายเป็นผู้ชมที่มีตัวทำละลาย สิ่งที่สำคัญที่สุดคือคนเหล่านี้ได้ให้อนุญาตล่วงหน้าแล้วในการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา ถ่ายโอนไปยังบุคคลที่สาม และทั้งหมดนี้ก็คือความสุข และอื่นๆ
ใครจะตกงาน?
และเรื่องสุดท้ายของฉันคือใครๆ ก็มักจะถามเสมอว่าอีก 50 ปีข้างหน้าจะเกิดอะไรขึ้น เราทุกคนจะตาย นักการตลาดจะว่างงาน... มีนักการตลาดที่นี่ที่กังวลเรื่องการว่างงานใช่ไหม? โดยทั่วไปแล้ว ไม่จำเป็นต้องกังวล เพราะบุคคลที่มีคุณสมบัติสูงจะไม่ตกงาน
ไม่ว่าจะสร้างอัลกอริธึมอะไรก็ตาม ไม่ว่าเครื่องจักรจะเข้าใกล้สิ่งที่เรามีแค่ไหน (ชี้ไปที่หัว) ถ้ามันพัฒนาได้เร็วพอ คนแบบนี้ก็จะไม่มีวันถูกปล่อยให้ว่าง เพราะมีคนจะต้องสร้างสิ่งที่สร้างสรรค์เหล่านี้ขึ้นมา ทำ. ใช่ มี “แกน” ทุกประเภทที่วาดภาพเหมือนคนและสร้างสรรค์ดนตรี แต่ก็ยังไม่น่าเป็นไปได้ที่คนในพื้นที่นี้จะตกงาน
ฉันมีทุกอย่างเกี่ยวกับเรื่องนี้ ดังนั้นคุณสามารถถามคำถามได้หากคุณมีมากกว่านี้ ขอบคุณ
ผู้ดำเนินรายการ: – เพื่อน ๆ ตอนนี้เรากำลังเข้าสู่บล็อก "คำถามและคำตอบ" คุณยกมือขึ้น - ฉันมาหาคุณ
คำถามจากผู้ฟัง (XNUMX): – คำถามเกี่ยวกับ “กล่องดำ” พวกเขากล่าวว่ามีความเป็นไปได้ที่จะเข้าใจโดยเฉพาะว่าเหตุใดจึงได้รับผลลัพธ์ดังกล่าวสำหรับผู้ใช้ดังกล่าว นี่เป็นอัลกอริธึมบางประเภทหรือจำเป็นต้องวิเคราะห์ทุกครั้งสำหรับแต่ละรุ่นเฉพาะกิจ (หมายเหตุของผู้เขียน: "โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสิ่งนี้" - หน่วยวลีภาษาละติน) หรือมีโครงสำเร็จรูปสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมบางประเภทที่พูดคร่าวๆ แล้วสมเหตุสมผลทางธุรกิจหรือไม่?
โอ้: – ที่นี่คุณต้องเข้าใจสิ่งต่อไปนี้: มีงานจำนวนมากในการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่นมีงานคือการถดถอย สำหรับการถดถอย ไม่จำเป็นต้องมีโครงข่ายประสาทเทียมเลย ทุกอย่างง่ายดาย: คุณมีตัวบ่งชี้หลายตัว คุณต้องคำนวณสิ่งต่อไปนี้ มีงานที่จำเป็นต้องใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง อันที่จริงในการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจได้อย่างน่าเชื่อถือว่าน้ำหนักใดถูกกำหนดให้กับเซลล์ประสาทใด แต่ตามกฎหมายแล้ว สิ่งที่คุณต้องมีคือเข้าใจว่าข้อมูลใดอยู่ที่อินพุตและเล่นอย่างไรที่เอาต์พุต ซึ่งถือว่าถูกต้องตามกฎหมายเพียงพอที่จะจดสิทธิบัตรคำตัดสินดังกล่าว และเพียงพอที่จะเข้าใจว่าเรื่องราวถูกสร้างขึ้นจากอะไร
ไม่ใช่ว่าคุณไปที่ไซต์แล้วเห็นแบนเนอร์บางประเภทเพราะคุณถ่ายรูปผมสีแดงบนอินสตาแกรมเมื่อสองเดือนก่อน หากนักพัฒนาไม่รวมการรวบรวมข้อมูลนี้และการทำเครื่องหมายสีผมในโมเดลนี้ ก็จะไม่มาจากไหนเลย
จะขายผลลัพธ์ของระบบ Machine Learning ได้อย่างไร?
З: – มันเป็นเพียงคำถามว่าอะไร: จะอธิบายอย่างไร, จะขายให้กับคนที่ไม่เข้าใจ Machine Learning ได้อย่างไร ฉันอยากจะบอกว่า: นางแบบของฉันเปลี่ยนจากสีผมเป็น... สีผมเปลี่ยนไปอย่างชัดเจน... เป็นไปได้หรือไม่?
โอ้: - อาจจะใช่. แต่จากมุมมองการขาย รูปแบบเดียวเท่านั้นที่จะได้ผล: คุณมีแคมเปญโฆษณา เราจะแทนที่ผู้ชมด้วยแคมเปญที่สร้างโดยเครื่องจักร - และคุณเพียงแค่เห็นผลลัพธ์ น่าเสียดายที่นี่เป็นวิธีเดียวที่จะโน้มน้าวลูกค้าได้อย่างน่าเชื่อถือว่าเรื่องราวดังกล่าวได้ผล เนื่องจากมีโซลูชันมากมายในตลาดที่เคยนำไปใช้และไม่ได้ผล
เกี่ยวกับการสร้างบุคลิกภาพเสมือนจริง
З: - สวัสดี. ขอบคุณสำหรับการบรรยาย คำถามคือ: บุคคลมีโอกาสใดบ้างที่ไม่ต้องการติดตามการเรียนรู้ของเครื่องด้วยเหตุผลบางประการเพื่อสร้างบุคลิกภาพเสมือนที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากบุคลิกภาพของเขาเองผ่านการโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซหรือสำหรับบางคน เหตุผลอื่น?
โอ้: – มีปลั๊กอินต่างๆ มากมายที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการสุ่มโดยเฉพาะ มีสิ่งดีๆ - Ghostery ซึ่งในความคิดของฉันเกือบจะซ่อนคุณจากเครื่องมือติดตามต่างๆ มากมายที่ไม่สามารถบันทึกข้อมูลนี้ได้ แต่ในความเป็นจริง ตอนนี้สิ่งที่คุณต้องการคือโปรไฟล์ปิดบนโซเชียลเน็ตเวิร์ก เพื่อที่จะไม่มีใครหรือผู้ชั่วร้ายสามารถรวบรวมสิ่งใด ๆ ที่นั่นได้ อาจเป็นการดีกว่าถ้าติดตั้งส่วนขยายบางประเภทหรือเขียนบางอย่างด้วยตัวเอง
คุณเห็นแล้วว่า แนวคิดในที่นี้คือ ตัวอย่างเช่น ตามกฎหมาย ข้อมูลส่วนบุคคลหมายถึงข้อมูลที่คุณสามารถระบุตัวตนได้ และกฎหมายก็ยกตัวอย่างที่อยู่ที่อยู่อาศัย อายุ และอื่นๆ ของคุณ ปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนนับไม่ถ้วนที่คุณสามารถระบุได้: ลายมือบนแป้นพิมพ์แบบเดียวกัน การกดแบบเดียวกัน ลายเซ็นดิจิทัลของเบราว์เซอร์... ไม่ช้าก็เร็ว คนๆ หนึ่งจะทำผิดพลาด เขาสามารถอยู่ที่ไหนสักแห่งใน "ร้านกาแฟ" โดยใช้ "Thor" แต่ในท้ายที่สุด ในช่วงเวลาดีๆ ครั้งหนึ่ง VPN จะลืมเปิดหรืออย่างอื่น และในขณะนั้นเขาก็สามารถระบุตัวตนได้ วิธีที่ง่ายที่สุดคือสร้างบัญชีส่วนตัวและติดตั้งส่วนขยายบางส่วน
ตลาดกำลังเคลื่อนตัวไปสู่จุดที่คุณต้องกดเพียงปุ่มเดียวเพื่อให้ได้ผลลัพธ์
З: - ขอบคุณสำหรับเรื่องราว เช่นเคยครับ น่าสนใจมาก (ติดตามอยู่นะครับ) คำถามคือมีความคืบหน้าอะไรบ้างในการสร้างระบบที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้งาน ระบบแนะนำ? คุณบอกว่าครั้งหนึ่งคุณกำลังทำงานเกี่ยวกับระบบคำแนะนำในการหาคู่นอน เพื่อนในชีวิต (หรือเพลงที่บุคคลอาจชอบ)... ทั้งหมดนี้มีแนวโน้มที่ดีเพียงใด และคุณเห็นการพัฒนาของมันอย่างไร มุมมองการสร้างระบบที่คนต้องการ?
โอ้: – โดยทั่วไปตลาดกำลังเคลื่อนตัวไปสู่จุดที่ผู้คนต้องกดปุ่มเดียวก็ได้สิ่งที่ต้องการทันที สำหรับประสบการณ์ของฉันในการสร้างแอปพลิเคชั่นหาคู่ (อย่างไรก็ตามเราจะเปิดตัวอีกครั้งในช่วงปลายปี) นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ว่า 65% เป็นผู้ชายที่แต่งงานแล้ว ปัญหาการแนะนำที่ยากที่สุดคือมีคนเสนอหลายรุ่น ที่จุดเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน - " มิตรภาพ", "เพศ", "มิตรภาพทางเพศ" และ "ธุรกิจ" ผู้คนไม่ได้เลือกสิ่งที่พวกเขาต้องการ ผู้ชายมาและเลือก "ความรัก" แต่ในความเป็นจริงแล้วพวกเขาโยนภาพเปลือยใส่ทุกคน และอื่นๆ
ปัญหาคือการระบุบุคคลที่ไม่เหมาะกับโมเดลเหล่านี้ และพาเขาไปในทิศทางอื่นได้อย่างราบรื่น เนื่องจากข้อมูลมีจำนวนน้อย จึงเป็นเรื่องยากมากที่จะตัดสินว่านี่เป็นข้อผิดพลาดในอัลกอริธึมการคาดการณ์หรือบุคคลไม่อยู่ในหมวดหมู่ของเขาหรือไม่ เช่นเดียวกับดนตรี: ขณะนี้มีอัลกอริธึมที่คุ้มค่าเพียงไม่กี่ตัวที่สามารถ "จำลอง" เพลงได้ดี อาจจะเป็น "Yandex.Music" บางคนคิดว่าอัลกอริทึม Yandex.Music ไม่ดี เช่น ฉันชอบเธอ โดยส่วนตัวแล้วฉันไม่ชอบอัลกอริทึมเพลงของ YouTube และอื่นๆ
แน่นอนว่ายังมีรายละเอียดปลีกย่อยบางประการ - ทุกอย่างเชื่อมโยงกับใบอนุญาต... แต่ในความเป็นจริงแล้ว ความต้องการระบบดังกล่าวค่อนข้างสูง ครั้งหนึ่ง บริษัท Retail Rocket เป็นที่รู้จักซึ่งเกี่ยวข้องกับการนำระบบการแนะนำไปใช้ แต่ตอนนี้กลับไม่ค่อยดีนัก - เห็นได้ชัดว่าพวกเขาไม่ได้พัฒนาอัลกอริธึมมาเป็นเวลานาน ทุกอย่างเป็นไปตามนี้ - จนถึงจุดที่เราเข้าไปและรับสิ่งที่เราต้องการโดยไม่ต้องกดอะไรเลย (และกลายเป็นคนโง่ไปเลยเพราะความสามารถในการเลือกของเราหายไปหมดแล้ว)
การตลาดที่มีอิทธิพล
З: - สวัสดี. ฉันชื่อคอนสแตนติน ฉันต้องการถามคำถามเกี่ยวกับการตลาดแบบมีอิทธิพล คุณรู้จักระบบใดบ้างที่อนุญาตให้ธุรกิจเลือกบล็อกเกอร์ที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจโดยพิจารณาจากข้อมูลทางสถิติบางอย่างเป็นต้น? และสิ่งนี้ทำด้วยเหตุผลอะไร?
โอ้: – ใช่ ฉันจะเริ่มจากระยะไกลแล้วบอกทันทีว่าปัญหาของเทคโนโลยีเหล่านี้คือปัญญาประดิษฐ์ทางการตลาดทั้งหมดนี้เป็นเหมือนนักไต่เชือก ด้านซ้ายมีบริษัทขนาดใหญ่ที่มีเงินจำนวนมาก และใน ไม่ว่าในกรณีใด ทุกอย่างจะมีประสิทธิภาพสำหรับพวกเขาเพราะแคมเปญโฆษณาของพวกเขามุ่งเป้าไปที่การดูเท่านั้น ในทางกลับกัน มีธุรกิจขนาดเล็กจำนวนมากที่ไม่สามารถทำเช่นนี้ได้ เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมาก จนถึงขณะนี้ การบังคับใช้เรื่องราวเหล่านี้ยังอยู่ระหว่างกลาง
เมื่อมีงบประมาณที่ดีอยู่แล้ว และงานคือการประมวลผลงบประมาณเหล่านี้อย่างถูกต้อง (และโดยหลักการแล้ว มีข้อมูลค่อนข้างมากอยู่แล้ว)... ฉันรู้จักบริการบางอย่าง เช่น Getblogger ซึ่งดูเหมือนจะมีอัลกอริทึม พูดตามตรง ฉันไม่ได้ศึกษาอัลกอริธึมเหล่านี้ ฉันสามารถบอกคุณได้ว่าเราใช้แนวทางใดในการหาผู้นำทางความคิดเมื่อเราต้องการมอบของขวัญให้กับคุณแม่บางคน
เราใช้ตัวชี้วัดที่เรียกว่าเวลาในการเผยแพร่เนื้อหา วิธีนี้ได้ผล: คุณนำบุคคลที่คุณกำลังวิเคราะห์ผู้ชม และคุณต้องรวบรวมข้อมูลในแต่ละโพสต์อย่างเป็นระบบ (เช่น ทุกๆ 5 นาที) ใครที่ชอบ แสดงความคิดเห็น และอื่นๆ ด้วยวิธีนี้ คุณจะเข้าใจได้ว่าผู้ชมแต่ละคนโต้ตอบกับเนื้อหาของคุณ ณ เวลาใด ทำซ้ำการดำเนินการนี้สำหรับตัวแทนผู้ชมแต่ละคน ดังนั้นโดยใช้เมตริกของเวลาเฉลี่ยในการเผยแพร่เนื้อหา จึงสามารถใส่สีในกราฟเครือข่ายขนาดใหญ่ของคนเหล่านี้ และใช้เมตริกนี้เพื่อสร้างคลัสเตอร์
วิธีนี้ใช้ได้ผลค่อนข้างดีหากเราต้องการ เช่น ค้นหาแม่ 15 คนที่ยังคงแสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะเกี่ยวกับ woman.ru บ้าง แต่นี่เป็นการใช้งานทางเทคนิคที่ค่อนข้างซับซ้อน (แม้ว่าในทางทฤษฎีแล้วสามารถทำได้ใน Python) ประเด็นสำคัญก็คือปัญหาของการตลาดแบบมีอิทธิพลในเอเจนซี่โฆษณาขนาดใหญ่ก็คือพวกเขาต้องการบล็อกเกอร์รายใหญ่ เจ๋ง และมีราคาแพง ซึ่งไม่ได้ทำงานเพื่ออะไรไร้สาระ ตอนนี้ แบรนด์รถยนต์ต้องการขายสินค้าบางอย่างผ่านผู้นำทางความคิด พวกเขาจำเป็นต้องใช้บล็อกเกอร์เกี่ยวกับรถยนต์เป็นทางเลือกสุดท้าย เนื่องจากผู้ชมของพวกเขาซื้อรถยนต์ไปแล้ว หรือรู้แน่ชัดว่าพวกเขาต้องการรถประเภทใด เพียงแค่นั่งดู ดูรถเท่ๆ สิ่งสำคัญคืออย่าพลาดการวิเคราะห์ผู้ฟังของบุคคลนั้น
บอทการตลาด
З: – บอกฉันหน่อยว่าบอทบนโซเชียลเน็ตเวิร์กส่งผลต่อการรวบรวมข้อมูลและคุณภาพมากแค่ไหน?
โอ้: – มันเป็นสิ่งที่น่าสนใจมากกับบอท บอทราคาถูกนั้นค่อนข้างง่ายต่อการระบุ - พวกมันมีเนื้อหาเหมือนกัน หรือเป็นเพื่อนกัน หรืออยู่ในเครือข่ายเดียวกัน นอกจากนี้ยังมีแนวทางในการจัดการกับบอทที่ซับซ้อนอีกด้วย หรือคุณกำลังถามปัญหาว่าจะเชื่อมโยงบุคคลกับของปลอมได้อย่างไร?
З: – ข้อมูลคุณภาพสูงจะออกมาพร้อมกับขยะทั้งหมดนี้ได้อย่างไร?
โอ้: – วิธีนี้ใช้ได้ผล: เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมาก (เช่นสำหรับการวิจัยการตลาดบางประเภท) riffraff ทั้งหมดนี้จึงสามารถถูกโยนทิ้งไปได้อย่างง่ายดาย นั่นคือเป็นการดีกว่าที่จะโยนคนจริงออกไปเล็กน้อยมากกว่าจับบอทเพราะมันไม่มีประโยชน์สำหรับพวกเขาที่จะแสดงโฆษณาใด ๆ แต่ถ้าคุณรวบรวมตัวชี้วัด เช่น การโต้ตอบกับแบนเนอร์หรือระบบการแนะนำ บัญชีดังกล่าวอาจถูกละทิ้งไป
ขณะนี้บนโซเชียลเน็ตเวิร์ก มีตัวละครเสมือนประมาณหกเปอร์เซ็นต์ หรือเพียงแค่ละทิ้งเพจหรือคนเก็บตัว ซึ่งอัลกอริธึม "จับคู่" เป็นบอท สำหรับการเชื่อมโยงบุคคลเข้ากับของปลอมที่นี่ทุกอย่างเชื่อมโยงกับความจริงที่ว่าบุคคลนั้นจะทำผิดพลาดไม่ช้าก็เร็วและประเด็นก็คือรูปแบบพฤติกรรมเหมือนกัน - ทั้งบัญชีจริงและของปลอม ไม่ช้าก็เร็วพวกเขาจะดูเนื้อหาเดียวกันหรืออย่างอื่น
ทั้งหมดนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเปอร์เซ็นต์ของข้อผิดพลาด แต่ขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่จำเป็นในการระบุตัวบุคคลได้อย่างน่าเชื่อถือ สำหรับผู้ที่ใช้งาน Instagram เวลาในการระบุตัวตนที่เชื่อถือได้จะใช้เวลาเพียงห้านาที สำหรับบางคน - ภายในหกถึงแปดเดือน
ขายข้อมูลให้ใครและอย่างไร?
З: - สวัสดี. ฉันสนใจที่จะรู้ว่าข้อมูลมีการขายระหว่างบริษัทอย่างไร ตัวอย่างเช่น ฉันมีแอปพลิเคชันที่คุณสามารถค้นหา (สำหรับนักพัฒนา) ว่าบุคคลนั้นไปที่ไหน เขาไปร้านไหน และใช้เงินไปเท่าไหร่ที่นั่น และฉันสนใจที่จะรู้ว่าทำอย่างไร เช่น ฉันสามารถขายข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของฉันให้กับร้านค้าเหล่านี้ หรือนำข้อมูลของฉันไปไว้ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพียงฐานข้อมูลเดียวแล้วรับเงินจากมันได้
โอ้: – สำหรับการขายข้อมูลให้กับใครบางคนโดยตรง คุณและคนอื่นๆ นำหน้า OFD ซึ่งเป็นผู้ดำเนินการข้อมูลทางการเงินที่สร้างตัวเองอย่างชาญฉลาดระหว่างการโอนเช็คกับ Tax Service และตอนนี้กำลังพยายามขายข้อมูลให้กับทุกคน แท้จริงแล้วพวกเขาทำลายตลาดการวิเคราะห์มือถือทั้งหมดจริงๆ ในความเป็นจริง คุณสามารถฝังแอปพลิเคชันของคุณ เช่น พิกเซลของ Facebook, ระบบ DMP ของมันได้ จากนั้นใช้กลุ่มเป้าหมายนี้ในการขาย ตัวอย่างเช่น พิกเซล "เป้าหมายเดือนพฤษภาคม" ฉันแค่ไม่รู้ว่าคุณมีผู้ชมประเภทไหน คุณต้องเข้าใจ แต่ไม่ว่าในกรณีใด คุณสามารถรวมเข้ากับ Yandex หรือ My Target ซึ่งเป็นระบบ DMP ที่ใหญ่ที่สุดได้
นี่เป็นเรื่องราวที่น่าสนใจทีเดียว ปัญหาเดียวคือคุณจะให้การเข้าชมทั้งหมดแก่พวกเขา และพวกเขาในฐานะบริษัทแลกเปลี่ยนจะรับรายได้จากการเข้าชมนี้ด้วยตนเอง พวกเขาอาจจะหรืออาจจะไม่บอกคุณว่ามี 10 คนใช้ผู้ชมของคุณ ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะสร้างเครือข่ายโฆษณาของคุณเองหรือยอมจำนนต่อ DMP ขนาดใหญ่
ใครจะชนะ - ศิลปินหรือช่างเทคนิค?
З: – คำถามที่อยู่ห่างไกลจากส่วนทางเทคนิคเล็กน้อย มีการกล่าวถึงความกลัวของนักการตลาดเกี่ยวกับการว่างงานจำนวนมากที่กำลังจะมาถึง มีการต่อสู้ทางการแข่งขันระหว่างการตลาดเชิงสร้างสรรค์ (คนเหล่านี้ที่มากับโฆษณาไก่, โฆษณา Volkswagen) และผู้ที่เกี่ยวข้องกับ Big Data (ที่พูดว่า: ตอนนี้เราจะรวบรวมข้อมูลทั้งหมดและส่งโฆษณาที่ตรงเป้าหมายไปที่ ทุกคน )? ในฐานะบุคคลที่มีส่วนร่วมโดยตรง คุณคิดอย่างไรว่าใครจะเป็นผู้ชนะ ศิลปิน ช่างเทคนิค หรือจะมีผลการทำงานร่วมกันบ้าง
โอ้: – ฟังนะ พวกเขาทำงานร่วมกัน วิศวกรไม่ได้มีความคิดสร้างสรรค์ ผู้ที่มีความคิดสร้างสรรค์ไม่ได้สร้างผู้ชมขึ้นมา มีเรื่องราวหลากหลายสาขาวิชาที่นี่ ปัญหาที่แท้จริงตอนนี้คือคนนั่งกดปุ่ม ส่วนคนทำ “งานลิง” กดเหมือนเดิมทุกวัน คนๆ นี้ก็จะหายตัวไป
แต่ผู้ที่วิเคราะห์ข้อมูลจะยังคงอยู่ตามธรรมชาติ แต่ต้องมีคนประมวลผลข้อมูลนี้ จะต้องมีคนคิดภาพเหล่านี้ขึ้นมา เครื่องจักรไม่สามารถสร้างสรรค์สิ่งนี้ได้! นี่มันบ้าชัดๆ! หรืออย่างเช่น การโฆษณาแบบไวรัลของ Carprice ซึ่งได้ผลดีมาก จำไว้ว่ามีสิ่งนี้บน YouTube: “ขายที่ Carprice” บ้าบอมาก แน่นอนว่าไม่มีโครงข่ายประสาทเทียมใดที่จะสร้างเรื่องราวเช่นนี้ได้
โดยทั่วไปแล้ว ฉันเป็นผู้สนับสนุนความจริงที่ว่าไม่ใช่คนที่จะตกงาน แต่พวกเขาจะมีเวลาว่างเพิ่มขึ้นอีกเล็กน้อย และพวกเขาจะสามารถใช้เวลาว่างนี้ในการศึกษาด้วยตนเองได้
การโฆษณาแบบเดิมจะหมดไป
З: - โดยทั่วไปแล้ว โฆษณาที่แสดง แบนเนอร์ - โดยทั่วไปแล้ว แม้แต่ข้อความการขายก็ไม่ได้เขียนไว้ที่นั่น: "คุณต้องการหน้าต่าง - เอาไป!", "คุณต้องการอย่างอื่น - เอาไป!" นั่นคือ ไม่มีความคิดสร้างสรรค์เลย
โอ้: – แน่นอนว่าการโฆษณาดังกล่าวจะหมดไปไม่ช้าก็เร็ว มันจะตายไปไม่มากเพราะการพัฒนาเทคโนโลยีแต่เพราะการพัฒนาของคุณและฉัน
เป็นการดีกว่าที่จะผสมผสานสิ่งที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกัน
З: - ฉันอยู่นี่! ฉันมีคำถามเกี่ยวกับการทดลองที่คุณบอกว่าไม่ได้ผลสำหรับคุณ (ด้วยระบบผู้แนะนำ) ในความเห็นของคุณ ปัญหาที่มีการลงนามอยู่ที่นั่น เหตุใดจึงแนะนำ หรือทุกสิ่งที่ผู้ใช้เห็นดูเหมือนเกี่ยวข้องกับเขา เนื่องจากฉันอ่านการทดลองสำหรับคุณแม่ และยังมีข้อมูลไม่มากนัก และข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตก็มีไม่มากนัก จึงมีเพียงข้อมูลจากร้านค้าปลีกร้านขายของชำที่ทำนายการตั้งครรภ์ (ว่าพวกเขาจะเป็นแม่) และเมื่อพวกเขาจัดแสดงผลิตภัณฑ์สำหรับสตรีมีครรภ์ บรรดาคุณแม่ก็ตกใจมากที่รู้เรื่องนี้ก่อนสิ่งที่เป็นทางการ และมันก็ไม่ได้ผล และเพื่อที่จะแก้ไขปัญหานี้ พวกเขาจงใจผสมผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องเข้ากับสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องโดยสิ้นเชิง
โอ้: “เราได้แสดงให้ผู้คนเห็นถึงพื้นฐานของคำแนะนำนั้นโดยเฉพาะเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นของพวกเขา จริงๆ แล้ว นี่คือที่มาของแนวคิดที่ว่าผู้คนไม่จำเป็นต้องได้รับการบอกว่าสิ่งเหล่านี้เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งสำหรับเขา
ใช่ ยังไงก็ตาม มีวิธีการผสมกับสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้อง แต่มีสิ่งตรงกันข้าม: บางครั้งผู้คนเข้ามาและมีปฏิสัมพันธ์กับผลิตภัณฑ์ที่ไม่เกี่ยวข้องนี้ - เกิดค่าผิดปกติแบบสุ่ม โมเดลพัง และสิ่งต่าง ๆ มีความซับซ้อนมากขึ้น แต่สิ่งนี้มีอยู่จริง นอกจากนี้ บริษัทหลายแห่งจงใจหากรู้ว่ามีใครบางคนกำลังประมวลผลข้อมูลของตน (อาจมีบางคนขโมยข้อมูลดังกล่าวจากพวกเขา) บางครั้งพวกเขาก็ผสมข้อมูลเข้าด้วยกันเพื่อพิสูจน์ในภายหลังว่าคุณไม่ได้นำข้อมูลจากระบบการแนะนำ แต่มาจาก Yandex.Market ที่เรียกว่า
ตัวบล็อกโฆษณาและความปลอดภัยของเบราว์เซอร์
З: - สวัสดี. คุณพูดถึง Ghostery และ Adblock คุณช่วยบอกเราได้ไหมว่าเครื่องมือติดตามดังกล่าวโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพเพียงใด (อาจขึ้นอยู่กับสถิติ) และคุณมีคำสั่งซื้อจากบริษัทใดบ้าง พวกเขาบอกว่า ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Adblock ไม่สามารถปิดโฆษณาของเราไม่สามารถปิดได้
โอ้: – เราไม่ได้ติดต่อแพลตฟอร์มโฆษณาโดยตรง – เพื่อไม่ให้แพลตฟอร์มเหล่านั้นขอให้แสดงโฆษณาของตนให้ทุกคนเห็น ฉันใช้ Ghostery เป็นการส่วนตัว – ฉันคิดว่ามันเป็นส่วนขยายที่ยอดเยี่ยมมาก ขณะนี้เบราว์เซอร์ทั้งหมดกำลังต่อสู้เพื่อความเป็นส่วนตัว: Mozilla ได้เปิดตัวการอัปเดตทุกประเภท ขณะนี้ Google Chrome มีความปลอดภัยสูง พวกเขาทั้งหมดปิดกั้นทุกสิ่งที่พวกเขาทำได้ “Safari” ยังได้ปิด “Gyroscope” ไว้เป็นค่าเริ่มต้นอีกด้วย
และแน่นอนว่าแนวโน้มนี้เป็นสิ่งที่ดี (ไม่ใช่สำหรับผู้ที่รวบรวมข้อมูลแม้ว่าพวกเขาจะหลุดออกไปด้วยก็ตาม) เพราะในตอนแรกผู้คนบล็อกคุกกี้ ทุกคนที่เป็นเจ้าของเครือข่ายโฆษณาจะจดจำเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมเช่นลายนิ้วมือของเบราว์เซอร์ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่ได้รับพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน 60 ตัว (ความละเอียดหน้าจอ, เวอร์ชัน, แบบอักษรที่ติดตั้ง) และคำนวณ "ID" ที่ไม่ซ้ำกันโดยอิงตามพารามิเตอร์เหล่านี้ เรามาต่อเรื่องนี้กันดีกว่า และเบราว์เซอร์ก็เริ่มต่อสู้กับสิ่งนี้ โดยทั่วไปแล้ว นี่จะเป็นการต่อสู้ที่ไม่มีที่สิ้นสุดของไททันส์
Mozilla ผู้พัฒนาล่าสุดค่อนข้างปลอดภัย แทบไม่ช่วยประหยัดคุกกี้และกำหนดอายุการใช้งานที่สั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเปิด "ไม่ระบุตัวตน" จะไม่มีใครพบคุณเลย คำถามก็คือการป้อนรหัสผ่านในทุกบริการจะไม่สะดวก
จิตวิเคราะห์และโหงวเฮ้งทำงานที่ไหนและไม่ได้ผล?
З: – อาเธอร์ ขอบคุณมากสำหรับการบรรยาย ฉันยังสนุกกับการติดตามการบรรยายของคุณบน YouTube คุณบอกว่านักการตลาดหันมาใช้วิธีทางจิตและโหงวเฮ้งมากขึ้น คำถามของฉันคือ สิ่งนี้ใช้ได้กับแบรนด์ประเภทใด ความเชื่อของฉันคือสิ่งนี้เหมาะสำหรับ FMCG เท่านั้น เช่น การเลือกรถยนต์คือ...
โอ้: – ฉันสามารถดาวน์โหลดได้ในตำแหน่งที่ใช้งานได้จริง ใช้ได้กับเรื่องราวทุกประเภท เช่น “Amediateka” ละครโทรทัศน์ ภาพยนตร์ และอื่นๆ สิ่งนี้ใช้ได้ผลดีในธนาคารและผลิตภัณฑ์ด้านการธนาคาร หากไม่ใช่กลุ่มพรีเมียม แต่เป็นบัตรนักเรียนทุกประเภท แผนการผ่อนชำระ - สิ่งเหล่านี้ สิ่งนี้ทำงานได้ดีมากกับสินค้าอุปโภคบริโภคและ iPhone เครื่องชาร์จและสิ่งไร้สาระทั้งหมดนี้ วิธีนี้ใช้ได้ผลดีกับผลิตภัณฑ์ "แม่และป๊อป" แม้ว่าฉันจะรู้ว่าในการตกปลา (มีหัวข้อเช่นนี้)... มีกรณีของชาวประมงหลายครั้ง - ไม่สามารถแบ่งส่วนได้อย่างน่าเชื่อถือ ฉันไม่รู้ว่าทำไม. ข้อผิดพลาดทางสถิติบางอย่าง
วิธีนี้ไม่ได้ผลดีกับผู้ขับขี่รถยนต์ เครื่องประดับ หรือสิ่งของในบ้านบางชิ้น ที่จริงแล้ว มันไม่ได้ผลดีกับสิ่งที่ผู้คนไม่เคยเขียนถึงบนโซเชียลมีเดีย คุณสามารถตรวจสอบได้ด้วยวิธีนี้ โดยทั่วไปแล้ว เมื่อซื้อเครื่องซักผ้า ต่อไปนี้คือวิธีทำความเข้าใจว่าใครมีเครื่องซักผ้าและใครไม่มี ดูเหมือนว่าทุกคนจะมีมัน คุณสามารถใช้ข้อมูล OFD - ดูว่าใครซื้ออะไรโดยใช้ใบเสร็จ และจับคู่คนเหล่านี้โดยใช้ใบเสร็จ แต่ในความเป็นจริง มีหลายอย่างที่คุณไม่เคยพูดถึง เช่น บนอินสตาแกรม มันยากที่จะทำงานกับเรื่องแบบนั้น
เครื่องจักรรับรู้ถึงเทคนิคต่างๆ ว่าเป็นการบรรจุทางสถิติ
З: – ฉันมีคำถามเกี่ยวกับการกำหนดเป้าหมาย เป็นไปได้ไหม (หรือมีอยู่กะทันหัน) ของตัวละครสุ่มแบบมีเงื่อนไขที่ขัดแย้งกับตัวเองในทุกสิ่ง อันดับแรกเขาใช้ Google "โรงยิมที่ดีที่สุด" จากนั้นเขาก็ใช้ Google "10 วิธีในการไม่ทำอะไรเลย" และมันก็เป็นเช่นนั้นในทุกสิ่ง การกำหนดเป้าหมายสามารถติดตามสิ่งที่ขัดแย้งในตัวเองได้หรือไม่
โอ้: – คำถามเดียวคือ: หากคุณใช้ Google มาเป็นเวลา 2 ปี บอกทุกอย่างที่คุณสามารถทำได้เกี่ยวกับตัวคุณเอง และตอนนี้ติดตั้งปลั๊กอินสำหรับตัวคุณเองที่จะเขียนข้อความค้นหาแบบสุ่มที่คล้ายกัน แน่นอนว่าจากสถิติที่คุณจะ สามารถเข้าใจได้ – สิ่งที่คุณกำลังทำอยู่ตอนนี้เป็นเพียงค่าผิดปกติทางสถิติ และทั้งหมดนี้เป็นเพียงเรื่องของการแยกออก หากคุณต้องการ ลงทะเบียนบัญชีใหม่ แต่ปริมาณการโฆษณาจะไม่เปลี่ยนแปลง เธอก็จะแปลกไป.. แม้ว่าเธอจะยังคงแปลกอยู่ก็ตาม
โฆษณาบางส่วน🙂
ขอบคุณที่อยู่กับเรา คุณชอบบทความของเราหรือไม่? ต้องการดูเนื้อหาที่น่าสนใจเพิ่มเติมหรือไม่ สนับสนุนเราโดยการสั่งซื้อหรือแนะนำให้เพื่อน , อะนาล็อกที่ไม่เหมือนใครของเซิร์ฟเวอร์ระดับเริ่มต้นซึ่งเราคิดค้นขึ้นเพื่อคุณ: (ใช้ได้กับ RAID1 และ RAID10 สูงสุด 24 คอร์ และสูงสุด 40GB DDR4)
Dell R730xd ถูกกว่า 2 เท่าในศูนย์ข้อมูล Equinix Tier IV ในอัมสเตอร์ดัม? ที่นี่ที่เดียวเท่านั้น ในเนเธอร์แลนด์! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - จาก $99! อ่านเกี่ยวกับ
ที่มา: will.com