Arthur Khachuyan, büyük veri işleme konusunda tanınmış bir Rus uzmandır ve Sosyal Veri Merkezi şirketinin (şu anda Tazeros Global) kurucusudur. Ulusal Araştırma Üniversitesi İktisat Yüksek Okulu'nun ortağı. Ulusal Araştırma Üniversitesi İktisat Yüksek Okulu ile birlikte Federasyon Konseyi'nde Büyük Veriye ilişkin bir yasa tasarısı hazırlayıp sundu.Paris'teki Curie Enstitüsü, St.Petersburg Devlet Üniversitesi, Rusya Federasyonu Hükümeti'ne bağlı Federal Üniversite'de konuştu, Red Apple, Uluslararası OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople'da.
Ders, 2019 yılında Moskova'daki “Geek Picnic” açık hava festivalinde kaydedildi.
Arthur Khachuyan (bundan böyle – AH): – Çok sayıda sektörden - tıptan, inşaattan, bir şeyden, bir şeyden, büyük veri teknolojisinin, makine öğreniminin, derin öğrenmenin en sık kullanıldığı sektörü seçersek, o zaman bu muhtemelen pazarlamadır. Çünkü son üç yıldır, bir tür reklam iletişiminde bizi çevreleyen her şey artık tam olarak veri analizine ve tam olarak yapay zeka olarak adlandırılabilecek şeye bağlı. Bu nedenle bugün size bu kadar uzak bir tarihten bahsedeceğim...
Yapay zekayı ve neye benzediğini hayal ederseniz muhtemelen buna benzer bir şeydir. Garip resim, köpeğimin yaptığı şeyin bağımlılığını bulmak için bir yıl önce yazdığım sinir ağlarından biri - kaç kez büyüyüp küçülmesi gerekiyor ve bu genel olarak ne kadar yediğine bağlı. ya da değil? . Bu, yapay zekanın nasıl hayal edilebileceğine dair bir şaka.
Ama yine de reklam iletişiminde her şeyin nasıl çalıştığını düşünelim. Reklamcılık ve pazarlamadaki modern algoritmaların bizimle etkileşime girebileceği üç yol vardır. İlk hikayenin sizin ve benim hakkımda ek bilgi edinmeyi ve çıkarmayı ve daha sonra bunu hem iyi hem de pek iyi olmayan amaçlar için kullanmayı amaçladığı açıktır; yaklaşımı her bir kişiye göre kişiselleştirmek; Doğal olarak bundan sonra asıl hedef eylemi gerçekleştirmek ve belli bir satış gerçekleştirmek için belli bir talep yaratmak.
Teknolojiyi kullanarak etkili iletişim sorununu çözmeye çalışıyorlar
Size Pornhub ve M.'nin ne yaptığını düşünmenizi söylersem. Video”, ne düşünüyorsun?
Dinleyicilerin yorumları (bundan sonra C olarak anılacaktır): - Televizyon, seyirci.
AH: – Benim konseptime göre bunlar, insanların belirli bir tür hizmet için veya buna belirli bir tür mal diyelim için geldikleri iki yer. Ve bu izleyici, satıcıya hiçbir şey söylemek istememesi açısından farklı. İçeri girip kendisini ilgilendiren şeyi açık veya örtülü bir biçimde almak istiyor. Doğal olarak M.'ye kimse gelmiyor. Video” hiçbir satıcıyla iletişim kurmak istemiyor, anlamak istemiyor, hiçbir sorusuna cevap vermek istemiyor.
Dolayısıyla tüm bunlardan ilk hikaye çıkıyor.
Bir kişiyle iletişim kurmaktan bir şekilde kaçınmak için ek bilgi edinme teknolojileri ortaya çıktığında. Bankayı aradığımızda bankanın bize “Merhaba. Alexey, sen bizim VIP müşterimizsin. Şimdi bir süper yönetici seninle konuşacak. Bu bankaya geliyorsunuz ve gerçekten sizinle konuşabilecek eşsiz bir yönetici var. Ne yazık ki ya da neyse ki, tek bir şirket henüz bin müşteri için bin kişisel yöneticinin nasıl işe alınacağını çözemedi; ve bu insanların çoğu artık çevrimiçi olduğundan, görev bunun ne tür bir insan olduğunu ve bir reklam kaynağına gelmeden önce onunla nasıl doğru bir şekilde iletişim kuracağını anlamaktır. Ve bu nedenle aslında bu sorunu çözmeye çalışan teknolojiler ortaya çıktı.
Veri çıkarma yeni petroldür
Bir çiçek tezgahının sahibi olduğunuzu hayal edelim. Üç kişi seni görmeye geliyor. Birincisi çok uzun süre ayakta duruyor, tereddüt ediyor, seninle konuşmaya çalışıyor, bir tür buket alıyor - onu sarmaya gidiyorsun, orada bir şeyler yapmak için dışarı çıkıyorsun; bu buketle tezgahtan kaçıyor - üç bin rubleni kaybettin. Neden oldu? Bu kişi hakkında hiçbir şey bilmiyorsunuz: İçişleri Bakanlığı'ndaki tutuklama geçmişini bilmiyorsunuz, onun bir kleptomani olduğunu ve psikiyatri dispanserinde kayıtlı olduğunu bilmiyorsunuz. Neden? Çünkü bunu ilk defa gördünüz ve siz bir davranış analisti değilsiniz.
Başka biri geliyor... Vitaly. Vitaly'nin de bunu anlaması çok uzun sürüyor ve şöyle diyor: "Şuna buna ihtiyacım var." Ve ona "Anneme çiçekler, değil mi?" diyorsun. Ve ona bir buket satıyorsun.
Buradaki kavram, kişinin gerçekte neye ihtiyacı olduğunu anlamak için yeterli veriyi bulmaktır. Herkes hemen bir çeşit reklam ağı falan düşündü...
Muhtemelen herkes "veri yeni petroldür" şeklindeki aptalca ifadeyi birden fazla kez duymuştur? Elbette herkes duymuştur. Aslında insanlar veri toplamayı çok uzun zaman önce öğrendiler, ancak bu verilerden veri çıkarmak, pazarlamadaki yapay zekanın veya bir tür istatistiksel algoritmanın şu anda çözmeye çalıştığı görevdir. Neden? Çünkü bir kişiyle konuşursanız size doğru, yanlış ya da bir şekilde renkli bir cevap verebilir. Öğrencilerime anlattığım espri, anketlerin istatistiklerden ne kadar farklı olduğudur, size bir anekdot olarak anlatacağım:
Bu, iki köyde ortalama erkeklik süresine ilişkin bir çalışma yapmaya karar verdikleri anlamına geliyor. Bu, ilk köy olan Villaribo'da ortalama uzunluğun 15 santimetre, Villabaggio köyünde ise 25 santimetre olduğu anlamına geliyor. Nedenini biliyor musunuz? Çünkü ilk köyde ölçüm yapıldı, ikinci köyde ise anket yapıldı.
Porno endüstrisi öneri sistemlerinin amiral gemisidir
Bu yüzden modern yaklaşım %100'ün biraz altında da olsa istisnasız tüm insanları analiz etmektir ama bunlar sormanıza, bakmanıza gerek olmayan insanlardır. Bu kişinin neye ihtiyacı olduğunu, onunla nasıl doğru konuşulacağını, çevresinde nasıl doğru bir şekilde talep yaratılacağını anlamak için artık dijital ayak izi denilen şeyi analiz etmek yeterlidir. Bir yandan bu akılsız bir makine (ama siz ve ben bunu çok iyi biliyoruz); M'deki insanlarla iletişim kurmak istemiyoruz. Video” ve hatta Pornhub gibi kaynaklara gittiğimizde tam olarak ihtiyacımız olanı elde etmek istiyoruz.
Neden sürekli Pornhub'dan bahsediyorum? Çünkü yetişkin endüstrisi bu tür teknolojilerin analizine, bu tür teknolojilerin uygulanmasına, veri analizine ilk gelen sektördür. Bu alandaki en popüler üç kütüphaneyi alırsanız (örneğin, CSV dosyalarını işlemek için TensorFlow veya Pandas for Python, vb.), Github'da açarsanız, tüm bu adların kısa bir Google'ı ile bir bulacaksınız. Pornhub şirketinde çalışmış veya şu anda çalışmakta olan ve orada öneri sistemlerini ilk uygulayanlar olan birkaç kişi. Genel olarak bu hikaye çok ileri düzeyde ve bu kitlenin, bu şirketin ne kadar ilerlediğini gösteriyor.
Üç düzeyde tanımlama
Tanımlanabilecek bir kişinin etrafında çok büyük bir veri kümesi vardır. Genellikle bunu resmi olarak üç seviyeye bölerim, daha da derine inerim. Doğal olarak şirketin kendi verileri var.
Diyelim ki bir öneri sistemi oluşturmaktan bahsediyorsak, o zaman ilk seviye mağazanın kendisinde bulunan verilerdir (satın alma geçmişi, her türlü işlem, bir kişinin arayüzle nasıl etkileşime girdiği).
Daha sonra bir seviye var (nispeten en büyüğü) - buna açık kaynaklar denir. Sizi sosyal ağları kazımaya teşvik ettiğimi düşünmeyin, ancak aslında açık kaynaklarda bulunanlar, örneğin bir kişi hakkında öğrenebileceğiniz çok büyük bir veri kümesinin önünü açıyor.
Üçüncü önemli kısım ise bu kişinin kendi çevresidir. Evet, bir kişi sosyal ağlarda değilse, orada onunla ilgili hiçbir veri bulunmadığına dair bir görüş var (muhtemelen bunun doğru olmadığını zaten biliyorsunuzdur), ancak en önemli şey, bir kişinin profilindeki verilerin (veya bazı uygulamalarda) bu konuda elde edilebilecek bilginin yalnızca %40'ıdır. Bilginin geri kalanı çevresinden elde edilir. “Bana arkadaşının kim olduğunu söyle, sana kim olduğunu söyleyeyim” sözü XNUMX. yüzyılda yeni bir anlam kazanıyor çünkü o kişinin etrafında çok büyük miktarda veri elde edilebiliyor.
Reklam iletişimlerine daha yakından bakarsak, reklam iletişimlerini reklamlardan değil, bir arkadaştan, tanıdıktan veya bir şekilde doğrulanmış bir kişiden almak, birçok pazarlamacının kullandığı çok harika bir özelliktir. Bir uygulama aniden size ücretsiz bir promosyon kodu verdiğinde, bunun hakkında bir gönderi yayınlarsınız ve böylece yeni bir izleyici kitlesinin ilgisini çekersiniz. Aslında koşullu "Yandex.Taxi" promosyon kodu rastgele seçilmedi, ancak bunun için yeni bir izleyici kitlesini çekme ve onlarla bir şekilde etkileşim kurma potansiyeliniz hakkında büyük miktarda veri analiz edildi.
Dizi karakterlerinin davranışlarını bile analiz ediyorlar
Sana üç resim göstereceğim ve sen bana aralarındaki farkın ne olduğunu söyle.
Bu bir:
Bu bir:
Ve bu bir:
Aralarındaki fark nedir? Burada her şey basit. Kuantum mekaniğinde olduğu gibi bu durumda da bu yaratıcılık gözlemci tarafından oluşturuldu. Yani aynı markanın aynı anda gerçekleştirdiği aynı reklam kampanyasındaki fark sadece bu reklamı kimin izlediğindedir. Şahsen Amediateka'ya gittiğimde hala Khal Drogo'yu gösteriyorlar. Amediateka'nın tercihlerim hakkında ne düşündüğünü bilmiyorum ama bir nedenden dolayı böyle oluyor.
Artık kişiselleştirilmiş iletişim olarak adlandırılan şey, izleyici çekmenin ve onunla doğru şekilde etkileşime geçmenin en popüler hikayesidir. İlk aşamada kendi marka verilerimizi, açık kaynak verilerimizi ve örneğin bu kişinin ortamından gelen verileri kullanarak kişileri belirlersek, onu analiz ettikten sonra onun kim olduğunu, onunla nasıl doğru konuşacağımızı ve en önemlisi anlayabiliyoruz. , hangi dili konuştuğunu onunla konuş.
Burada teknoloji o kadar ilerledi ki artık insanların izlediği dizilerdeki karakterler analiz ediliyor. Yani, dizileri seviyorsunuz - onlar [beğeniliyorlar] izleniyorlar, ne tür bir insanla etkileşime girmenizin uygun olacağını anlamak için orada kiminle etkileşime girdiğinize bakıyorlar. Tamamen saçmalık gibi görünüyor, ancak sadece eğlence için kaynaklardan birinde deneyin - farklı insanlar farklı reklam öğeleri görür (bununla doğru şekilde etkileşime geçmek için).
Tek bir modern medya veya herhangi bir video kaynağı size sadece bazı haberler göstermiyor. Medyaya gidin - sizi tanımlayan, önceki tüm faaliyetlerinizi anlayan, matematiksel modele hitap eden ve ardından size bir şey gösteren çok sayıda algoritma yüklenmiştir. Bu durumda çok tuhaf bir hikaye var.
İhtiyaçlar nasıl belirleniyor? Psikometri. Fizyonomi
Bir kişinin gerçek ihtiyaçlarının belirlenmesi ve onlarla doğru şekilde nasıl iletişim kurulacağına ilişkin birçok (gerçek) yaklaşım vardır. Pek çok yaklaşım var, her şey farklı şekilde çözülüyor, hangisinin iyi hangisinin kötü olduğunu söylemek imkansız. Ana olanlar her şeyi biliyor gibi görünüyor.
Psikometri. Cambridge Analytics ile ilgili hikayeden sonra, bence bir tür şok edici, bir tür dönüş aldı, çünkü artık her ikinci siyasi şirket gelip şöyle diyor: “Ah, beni Trump'a benzetebilir misin? Ben de kazanmak istiyorum, vb." Aslında bu elbette bizim gerçeklerimiz için, örneğin siyasi seçimler için saçmalıktır. Ancak psikotipleri belirlemek için üç model kullanılır:
- ilki tükettiğiniz içeriğe (yazdığınız kelimeler, beğendiğiniz bazı bilgiler, videolar vb.) dayanmaktadır;
- ikincisi, web arayüzüyle nasıl etkileşime girdiğinize, nasıl yazdığınıza, hangi düğmelere bastığınıza bağlıdır - aslında, klavye el yazılarına dayanarak, şu anda psikotip olarak adlandırılan şeyi oldukça güvenilir bir şekilde belirleyebilen bütün şirketler vardır.
- Pek psikolog değilim, nasıl çalıştığını pek anlamıyorum ama reklam iletişimi açısından bu segmentlere bölünmüş izleyiciler çok iyi çalışıyor çünkü birine mavi ekranlı kırmızı bir ekran gösterilmesi gerekiyor Kadın, birine bir çeşit soyutlama içeren koyu mavi bir arka plan gösterilmesi gerekiyor ve bu çok güzel çalışıyor. Bazı düşük seviyelerde - o kadar ki kişi bunu düşünmüyor bile. Şu anda reklam pazarındaki temel sorun nedir? Herkes bir istihbarat ajanıdır, herkes saklanmaktadır, herhangi bir şekilde tanımlanmamak için herkesin bir milyon bin tarayıcı izni yüklüdür - muhtemelen "Adblock'lar", "Gostrey" ve izlemeyi engelleyen her türlü uygulamanız vardır. Bu nedenle bir insana dair herhangi bir şeyi anlamak çok zordur. Ve teknoloji ilerledi - bu kişinin yalnızca sitenize 125. kez döndüğünü değil, aynı zamanda onun falan tuhaf bir insan olduğunu da bilmeniz gerekiyor.
Fizyonomi çok tartışmalı bir bilimdir. Bilim bile sayılmaz. Bu, bazı İçişleri Bakanlığı için yalan makinesi programlayan ve şimdi yaratıcılığın kişileştirilmesi denilen şeyle meşgul olan bir grup insandır. Buradaki yaklaşım çok basittir: Herkese açık fotoğraflarınızın birçoğu bazı sosyal ağlardan alınır ve bunlardan üç boyutlu geometri oluşturulur. Ve eğer avukatsanız artık bu bir kişi ve kişisel veridir diyeceksiniz; ama size şunu söyleyeyim, bunlar uzayda bulunan 300 bin nokta ve bu bir kişi değil, kişisel veri değil. Roskomnadzor onlara geldiğinde genellikle herkesin söylediği şey budur.
Ama cidden, yüzünüz ayrı ayrı, eğer adınız ve soyadınız orada imzalanmamışsa, kişisel veriniz değildir. Mesele şu ki, adamlar bir kişinin nasıl karar vereceğini ve onunla nasıl doğru bir şekilde etkileşim kuracağını etkileyen çeşitli yüz özelliklerini işaretliyor. Bazı alanlarda, bazı reklam segmentlerinde bu pek işe yaramıyor; hangi segmentlerde çok iyi çalışıyor? Sonunda, bir kaynağa gittiğinizde herkese gösterilen tek bir banner görmediğiniz ortaya çıktı; örneğin... artık farklı hedef kitleler için 16 veya 20 seçenek yapmak normaldir ve işe yarar. çok havalı. Evet, tüketici açısından bu durum daha da üzücü çünkü insanlar giderek daha fazla manipüle edilmeye başlandı. Ancak yine de iş açısından bakıldığında oldukça iyi çalışıyor.
Makine öğreniminin kara kutusu
Bu, bu tür teknolojilerde şu soruna yol açıyor: Sonuçta çoğu geliştirici için artık derin öğrenme denilen şey bir "kara kutu". Eğer bu hikayeye daldıysanız ve geliştiricilerle konuştuysanız, her zaman şunu derler: "Ah, dinleyin, orada o kadar anlaşılmaz bir şeyi kodladık ki ve nasıl çalıştığını bilmiyoruz." Belki birisi bu durumu yaşamıştır.
Bu aslında gerçek olmaktan çok uzak. Artık makine öğrenimi olarak adlandırılan şey bir “kara kutu”dan çok uzaktır. Giriş ve çıkış verilerini tanımlamak için çok sayıda yaklaşım vardır ve sonunda şirket, makinenin size bu pornografik videoyu veya başka bir şeyi göstermeye karar verdiği işaretlere dayanarak iyice anlayabilir. Sorun şu ki hiçbir şirket bunu asla açıklamıyor çünkü: öncelikle bu bir ticari sır; ikincisi, sizin bile bilmediğiniz çok büyük miktarda veri olacaktır.
Örneğin bundan önce, etik üzerine bir tartışmada, sosyal ağların, insanları bir tür reklam hikayelerinde etiketlemek için kişisel mesajları nasıl analiz ettiğini tartışmıştık. Birine bir şey yazarsanız, buna dayanarak aslında bir tür reklam iletişimi için belirli bir etiket alırsınız. Ve bunu asla kanıtlayamazsınız ve muhtemelen bunu kanıtlamanın da bir anlamı yoktur. Ancak benzer kalıplar ortaya çıksaydı, bunlar var olurdu. Bu tür tavsiye sistemleri oluşturma piyasasının bunun neden olduğunu bilmiyormuş gibi davrandığı ortaya çıktı.
İnsanlar başkalarının kendileri hakkında ne bildiğini bilmek istemiyorlar
İkinci hikaye ise müşteri bu reklamı, bu ürünü neden aldığını asla bilmek istemiyor. Size bu hikayeyi anlatacağım. Tamamen araştırma amacıyla benzer algoritmalara dayanan öneri sistemlerinin ticari olarak uygulanmasına ilişkin ilk deneyimim, 2015 yılında çok geniş bir seks shop ağında oldu (evet, ayrıca pek de hoş olmayan bir hikaye değil).
Müşterilere aşağıdakiler teklif edildi: içeri giriyorlar, sosyal ağlarına giriş yapıyorlar ve yaklaşık 5 saniye sonra kendileri için tamamen kişiselleştirilmiş bir mağaza alıyorlar, yani tüm ürünler değişti - belirli bir kategoriye giriyorlar vb. . Bu mağazanın dönüşüm oranının ne kadar arttığını biliyor musunuz? Hiçbir şekilde değil! İnsanlar içeri girdi ve hemen oradan kaçtılar. İçeri girdiler ve kendilerine tam olarak düşündükleri şeyin teklif edildiğini fark ettiler...
Bu testteki sorun, her ürünün altında o ürünün size neden teklif edildiğinin yazılmasıydı ("çünkü siz "Güçlü kadın paspas olan bir erkeği arıyor" gizli grubunun bir üyesisiniz). Bu nedenle modern öneri sistemleri hiçbir zaman "tahmin"in dayandığı verileri göstermez.
Medya çok popüler bir hikaye çünkü hepsi benzer tavsiye sistemleri kullanıyor. Daha önce algoritmalar çok basitti: “Siyaset” kategorisine bakın ve size “Siyaset” kategorisindeki haberleri gösteriyorlar. Artık her şey o kadar karmaşık ki, fareyi durdurduğunuz yerleri, hangi kelimelere yoğunlaştığınızı, neleri kopyaladığınızı, bu sayfayla genel olarak nasıl etkileşim kurduğunuzu analiz ediyorlar. Daha sonra mesajların kelime dağarcığını analiz ediyor: evet, sadece Putin ile ilgili haberleri okumuyorsunuz, aynı zamanda belli bir şekilde, belli bir duygusal renkle de okuyorsunuz. Ve insan bir haber aldığında buraya nasıl geldiğini düşünmez bile. Ancak daha sonra bu içerikle etkileşime giriyor.
Bütün bunlar, doğal olarak, zaten çıldırmış olan zavallı, talihsiz küçük adamı, etrafındaki devasa miktardaki bilgiden uzak tutmayı amaçlıyor. Burada şunu söylemek gerekir ki çevrenizdeki yaratıcıyı kişiselleştirmek ve bazı bilgiler toplamak için bu tür sistemleri kullanmak güzel olurdu ancak maalesef henüz böyle bir hizmet yok.
Yapay zeka müşteriyi havada yakalayıp talep yaratıyor
Ve burada bir öneri sistemi oluşturmaktan talep yaratmaya geçişle ilgili çok ilginç bir felsefi soru ortaya çıkıyor. Nadiren kimse bunun hakkında düşünmüyor, ancak sözde Instagram'a sormaya çalıştığınızda, “Neden veri topluyorsunuz? Neden bana tamamen rastgele reklamlar göstermiyorsun?” - Instagram sana şunu söyleyecektir: “Arkadaş, bunların hepsi sana tam olarak senin için ilginç olanı göstermek için yapıldı.” Mesela sizi o kadar kesin olarak tanımak istiyoruz ki size tam olarak ne aradığınızı gösterebilelim.
Ancak teknoloji bu korkunç eşiği çoktan aştı ve benzer teknolojiler artık neye ihtiyacınız olduğunu tahmin edemiyor. Onlar (dikkat!) talep yaratıyorlar. Bu muhtemelen bu tür iletişimlerde yapay zeka etrafında dönen en korkutucu şeydir. Korkutucu olan ise son 3-5 yıldır hemen hemen her yerde kullanılıyor olması; Google arama sonuçlarından, Yandex arama sonuçlarına, bazı sistemlere kadar… Tamam, Yandex hakkında kötü bir şey söylemeyeceğim; ve iyi.
Amaç ne? Bu tür reklam iletişimleri “Çocuk koltuğu almak istiyorum” yazıp yüzbinlerce milyon yayın görme stratejisinden uzaklaşalı çok oldu. Şöyle devam ettiler: Kadın, göbeğinin zar zor görünen bir fotoğrafını paylaştığında, kocası hemen şu mesajları almaya başlıyordu: “Dostum, doğum yakında geliyor. Bir çocuk koltuğu satın alın."
Burada makul bir şekilde şu soruyu sorabilirsiniz: Teknolojideki bu kadar devasa ilerlemelere rağmen neden hala sosyal ağlarda bu kadar boktan reklamlar görüyoruz? Sorun şu ki, bu piyasada her şey hâlâ parayla belirleniyor, bu yüzden Coca-Cola gibi bir reklamcı bir anda gelip şöyle diyebilir: "İşte sana 20 milyon - boktan pankartlarımı tüm İnternet'e göster." Ve bunu gerçekten yapacaklar.
Ancak bir tür temiz hesap oluşturursanız ve bu tür algoritmaların sizi ne kadar doğru tahmin ettiğini test ederseniz: önce sizi tahmin etmeye çalışırlar ve sonra size önceden bir şeyler yapmaya başlarlar. Ve insan beyni öyle çalışır ki kendisi için güvenilir olan bir bilgiyi alırken, bu bilgiyi neden aldığını bile işlemez. Rüyada olduğunuzu belirlemenin ilk kuralı buraya nasıl geldiğinizi anlamaktır. İnsan kendini belli bir odaya girdiği anı asla hatırlamaz. Burada da durum aynı.
Google Dünya Görüşünüzü Şekillendirmeye Başlayabilir
Bu tür çalışmalar i-takip yapan birçok yabancı şirket tarafından yürütüldü. Özel bilgisayarlara, deneklerin gözlerinin nereye baktığını kaydeden cihazlar yerleştirildi. Sadece beslemeyi kaydıran, sosyal ağlarla, reklamlarla etkileşime giren beş ila yedi bin gönüllüyü aldım ve bu insanların pankartların ve yaratıcıların hangi bölümlerine gözlerini kapattığına dair bilgileri kaydettiler.
Ve ortaya çıktı ki, insanlar bu kadar aşırı kişiselleştirilmiş yaratıcı öğeler aldıklarında bunu düşünmüyorlar bile; hemen harekete geçiyorlar, onunla etkileşime girmeye başlıyorlar. İş açısından bakıldığında bu iyi, ancak kullanıcılar olarak bizim açımızdan bu pek hoş değil çünkü - neden korkuyorlar? – Güzel bir anda koşullu “Google” kendi dünya görüşünü oluşturmaya başlayabilir (veya elbette başlamayabilir). Mesela yarın insanlara dünyanın düz olduğu haberini göstermeye başlayabilir.
Şaka yapıyorum ama o kadar çok yakalandılar ki, seçimlerde belli kişilere belli bilgiler vermeye başlıyorlar. Hepimiz arama motorunun her şeyi dürüstçe elde ettiği gerçeğine alışkınız. Ancak her zaman söylediğim gibi, dünyanın nasıl çalıştığını gerçekten bilmek istiyorsanız, filtreler olmadan, telif haklarına dikkat etmeden, bazı arkadaşlarınızı arama sonuçlarında sıralamadan kendi arama motorunuzu yazın. İnternetteki gerçek verilerin gösterimi genellikle Google, Yandex, Bing vb. tarafından gösterilenlerden farklıdır. Bazı materyaller arkadaşlarınız, meslektaşlarınız, düşmanlarınız veya başka biri (veya yattığınız eski sevgiliniz) nedeniyle gizlenir; bunun bir önemi yoktur.
Trump nasıl kazandı?
ABD'de son seçim olduğunda çok basit bir çalışma yapılmıştı. Aynı talepleri farklı yerlerden, farklı IP adreslerinden, farklı şehirlerden aldılar, farklı kişilerden aynı şeyi Google'da aradılar. Geleneksel olarak talep şu tarzdaydı: Seçimleri kim kazanacak? Ve şaşırtıcı bir şekilde, sonuçlar öyle bir şekilde oluşturuldu ki, en fazla sayıda insanın yanlış adaya oy vermeye çalıştığı eyaletlerde, Google'ın terfi ettirdiği aday hakkında iyi haberler aldılar. Hangisi? Hangisinin başkan olduğu açık. Bu kesinlikle kanıtlanması mümkün olmayan bir hikaye ve tüm bu çalışmalar suya düşmüş bir parmak. Google şöyle diyebilir: "Arkadaşlar, tüm bunlar sizin için en alakalı içeriği göstermemiz için yapılıyor."
Şu andan itibaren, maksimum düzeyde alakalı denilen şeyin kesinlikle böyle olmadığını bilmelisiniz. Şirket, iyi ya da kötü bir nedenden dolayı size satılması gereken bir şeyi alakalı olarak adlandırıyor.
Şu anda parası olmayanlar gelecekteki satın almalara şimdiden hazırlanıyor
Burada size anlatacağım ilginç bir nokta daha var. Artık sosyal ağlarda ve uygulamalarda çok sayıda aktif izleyici kitlesi gençlerdir. Buna şöyle diyelim - iflas etmiş gençlik: aptalca oyunlar oynayan 8-9 yaş arası çocuklar, bunlar 12-13-14 yaş arası, sosyal ağlara yeni kaydolan çocuklar. Büyük şirketler, hiçbir zaman para kazanılmayan, ödeme yapmayan bir kitleye yönelik uygulamalar oluşturmak için neden büyük bütçeler ve kaynaklar harcasın? Bu kitle çözücü hale geldiği anda, onun davranışını çok iyi tahmin etmek için yeterli miktarda veri olacaktır.
Şimdi herhangi bir hedef uzmanına sorun, en zor hedef kitle hangisidir? Şöyle diyecekler: son derece karlı. Çünkü örneğin 150 milyon ruble değerindeki bir daireyi sosyal ağlar aracılığıyla satmak neredeyse imkansız. 10 bin kişiye bir tür reklam yaptığınızda münferit durumlar vardır, biri bu daireyi satın alır - müşteri başarılıdır... Ancak istatistiksel açıdan on binde biri tamamen saçmalıktır. Peki yüksek gelirli bir hedef kitleyi belirlemek neden zor? Çünkü artık son derece kârlı bir kitlenin üyesi olan insanlar, internetin henüz çok küçük olduğu, Artemy Lebedev'in henüz kimse tarafından bilinmediği ve haklarında hiçbir bilginin bulunmadığı bir dönemde doğmuşlardı. Davranış kalıplarını tahmin etmek mümkün değil, kanaat önderlerinin kim olduğunu, hangi kaynaklardan içerik aldıklarını anlamak mümkün değil.
Yani 25 yıl içinde hepiniz milyarder olduğunuzda ve size bir şeyler satacak olan şirketlerin elinde çok büyük miktarda veri olacak. Bu nedenle artık Avrupa'da küçüklerden veri toplanmasını önleyen harika bir GDPR'miz var.
Doğal olarak, bu pratikte hiç işe yaramıyor, çünkü tüm çocuklar hala annelerinin ve babalarının hesaplarında oynuyorlar - bilgi bu şekilde toplanıyor. Bir dahaki sefere çocuğunuza tablet verdiğinizde bunu düşünün.
Kesinlikle herkesin makinelerle yapılan bir savaşta öleceği korkunç, distopik bir gelecek değil - artık tamamen gerçek bir hikaye. İnsanların oyun oynama biçimlerine göre psiko-profil çıkarmak için algoritmalar oluşturan çok sayıda şirket var. Çok ilginç bir sektör. Tüm bunlara dayanarak insanlar bir şekilde onlarla iletişim kurabilmek için bölümlere ayrılıyor.
Bu insanların davranışlarına ilişkin tahminler 10-15 yıl içinde, tam da çözücü bir izleyici haline geldikleri anda mümkün olacak. En önemlisi bu kişilerin kişisel verilerinin işlenmesine, üçüncü kişilere aktarılmasına zaten önceden izin vermiş olmalarıdır ve tüm bunlar mutluluktur vb.
Kim işini kaybedecek?
Ve son hikayem şu: Herkes 50 yıl sonra ne olacak diye soruyor: Hepimiz öleceğiz, pazarlamacılar için işsizlik olacak... Burada işsizlikten endişe duyan pazarlamacılar var değil mi? Genel olarak endişelenmenize gerek yok çünkü yüksek vasıflı herhangi bir kişi işini kaybetmeyecektir.
Hangi algoritmalar oluşturulursa oluşturulsun, makine burada sahip olduğumuz şeye ne kadar yaklaşırsa yaklaşsın (başını işaret eder), eğer yeterince hızlı gelişirse, bu tür insanlar asla boş bırakılmayacak çünkü birisinin bu yaratıcı şeyleri yaratması gerekecek. Yapmak. Evet, insanlara benzeyen resimler çizen ve müzik yaratan her türden "gan" var ama yine de bu bölgedeki insanların işlerini kaybetmeleri pek mümkün değil.
Hikayeyle ilgili her şeye sahibim, dolayısıyla daha fazlası varsa soru sorabilirsiniz. Teşekkür ederim.
moderatör: – Arkadaşlar artık “Soru-Cevap” bloğuna geçiyoruz. Elini kaldırıyorsun - sana geliyorum.
Dinleyicilerden gelen soru (XNUMX): – “Kara kutu” ile ilgili soru. Şu ve bu kullanıcı için neden böyle bir sonucun elde edildiğini özellikle anlamanın mümkün olduğunu söylediler. Bunlar bir tür algoritma mı, yoksa her model için özel olarak analiz edilmesi gerekiyor mu (yazarın notu: “özellikle bunun için” - Latince bir ifade birimi)? Yoksa kabaca konuşursak, ticari açıdan anlamlı olabilecek bir tür sinir ağı için hazır olanlar var mı?
AH: – Burada şunu anlamalısınız: Makine öğreniminde çok sayıda görev vardır. Örneğin, bir görev var - gerileme. Regresyon için hiçbir sinir ağına ihtiyaç yoktur. Her şey basit: Birkaç göstergeniz var, aşağıdakileri hesaplamanız gerekiyor. Derin öğrenme gibi bir şeye başvurmanın gerekli olduğu görevler var. Aslında, derin öğrenmede hangi nöronlara hangi ağırlıkların atandığını güvenilir bir şekilde anlamak zordur, ancak yasal olarak ihtiyacınız olan tek şey, girişte hangi verilerin olduğunu ve çıkışta nasıl oynandığını anlamaktır. Bu da hukuki olarak böyle bir kararın patentini almak için yeterli ve hikayenin neye dayanarak yapıldığını anlamak için yeterli.
İki ay önce Instagram'da kızıl saçlı bir fotoğraf çektiğiniz için siteye gittiğinizde size bir tür pankart gösterilmiyor. Geliştirici bu verilerin toplanmasını ve saç renginin işaretlenmesini bu modele dahil etmezse, o zaman bir anda ortaya çıkmayacaktır.
Makine öğrenimi sistemlerinin sonuçları nasıl satılır?
Z: – Bu sadece ne sorusu: tam olarak nasıl açıklanacağı, makine öğreniminden anlamayan birine nasıl satış yapılacağı. Şunu söylemek istiyorum: Benim modelim açıkça saç renginden... yani saç rengi değişikliklerine doğru gidiyor... Bu mümkün mü, değil mi?
AH: - Belki evet. Ancak satış açısından bakıldığında tek plan işe yarayacaktır: bir reklam kampanyanız var, izleyiciyi makinenin oluşturduğu kitleyle değiştiriyoruz - ve siz sadece sonucu görüyorsunuz. Maalesef müşteriyi böyle bir hikayenin işe yaradığına güvenilir bir şekilde ikna etmenin tek yolu budur, çünkü piyasada bir zamanlar uygulanmış ve işe yaramayan birçok çözüm vardır.
Sanal bir kişilik yaratma hakkında
Z: - Merhaba. Ders için teşekkürler. Soru şudur: Herhangi bir nedenle makine öğreniminin liderliğini takip etmek istemeyen bir kişinin, arayüzle etkileşim yoluyla veya bazı kişiler için kendi kişiliğinden kökten farklı bir sanal kişilik yaratma şansı nedir? başka sebep?
AH: – Özellikle rastgeleleştirme davranışıyla ilgilenen bir sürü farklı eklenti var. Harika bir şey var - Ghostery, bence sizi bu bilgiyi kaydedemeyen bir grup farklı izleyiciden neredeyse tamamen saklıyor. Ama aslında artık tek ihtiyacınız olan sosyal ağlarda kapalı bir profil, böylece hiç kimse, hiçbir kötü niyetli kazıyıcı orada bir şey toplayamayacak. Bir tür uzantı yüklemek veya kendiniz bir şeyler yazmak muhtemelen daha iyidir.
Görüyorsunuz, buradaki kavram, yasal olarak, örneğin kişisel verilerin kimliğinizin belirlenebileceği verileri ifade etmesi ve yasanın örnek olarak ikamet adresinizi, yaşınızı vb. vermesidir. Günümüzde sizi tanımlayabilecek sayısız veri var: aynı klavye el yazısı, aynı tuşa basma, tarayıcının dijital imzası... Er ya da geç bir kişi hata yapar. "Thor" kullanarak bir "kafede" bir yerde olabilir, ancak sonunda, güzel bir anda, ya VPN açılmayı unutacak ya da başka bir şey olacak ve o anda kimliği belirlenebilecek. Yani en kolay yol, özel bir hesap oluşturmak ve bir uzantı yüklemektir.
Piyasa, sonuç almak için tek tuşa basmanız gereken bir noktaya doğru ilerliyor.
Z: - Hikaye için teşekkürler. Her zamanki gibi, her zaman çok ilginç (seni takip ediyorum). Soru şu: Kullanıcılar açısından olumlu sistemler, öneri sistemleri oluşturma konusunda ne gibi ilerlemeler var? Bir zamanlar cinsel bir partner, bir hayat arkadaşı (ya da kişinin potansiyel olarak sevebileceği müzik) bulmak için bir öneri sistemi üzerinde çalıştığınızı söylemiştiniz... Bütün bunlar ne kadar umut verici ve bundan sonraki gelişimini nasıl görüyorsunuz? insanların ihtiyaç duyduğu sistemleri yaratma bakış açısı?
AH: – Genel olarak piyasa, insanların tek tuşa basıp ihtiyaç duydukları şeyi anında almaları gereken noktaya doğru ilerliyor. Flört uygulamaları oluşturma konusundaki deneyimime gelince (bu arada, yıl sonunda yeniden yayınlayacağız), % 65'inin evli erkekler olmasının yanı sıra, en zor tavsiye sorunu, bir kişiye birden fazla model teklif edilmesiydi. uygulamanın başında - “Arkadaşlık”, “Seks”, “Seks Arkadaşlığı” ve “İş”. İnsanlar ihtiyaç duydukları şeyi seçmediler. Erkekler gelip "Aşk"ı seçtiler ama gerçekte herkese çıplaklık fırlattılar vb.
Sorun, bu modellerden birine uymayan bir kişiyi tespit etmek ve onu bir şekilde sorunsuz bir şekilde alıp diğer yöne taşımaktı. Veri miktarının az olması nedeniyle bunun tahmin algoritmasında bir hata mı olduğunu yoksa bir kişinin kendi kategorisinde olup olmadığını belirlemek çok zordur. Aynı şey müzik için de geçerli: Artık müziği iyi bir şekilde "yanıltabilecek" gerçekten değerli algoritmaların sayısı çok az. Belki “Yandex.Müzik”. Bazıları Yandex.Müzik algoritmasının kötü olduğunu düşünüyor. Mesela ondan hoşlanıyorum. Örneğin ben kişisel olarak YouTube müzik algoritmasını vb. sevmiyorum.
Elbette bazı incelikler var - her şey lisanslara bağlı... Ancak gerçekte bu tür sistemlere olan talep oldukça yüksektir. Bir zamanlar öneri sistemlerinin uygulanmasında yer alan Retail Rocket şirketi biliniyordu, ancak şimdi bir şekilde pek iyi durumda değil - görünüşe göre algoritmalarını uzun süredir geliştirmedikleri için. Her şey buna doğru gidiyor - içeri girdiğimiz ve hiçbir şeye basmadan ihtiyacımız olanı aldığımız noktaya kadar (ve tamamen aptal hale geldik, çünkü seçme yeteneğimiz tamamen ortadan kalktı).
Pazarlamayı etkileyin
Z: - Merhaba. Benim adım Konstantin. Etki pazarlaması ile ilgili bir soru sormak istiyorum. Bir işletmenin, bazı istatistiksel verilere vb. dayanarak işletmesine uygun bir blog yazarı seçmesine olanak tanıyan herhangi bir sistem biliyor musunuz? Peki bu hangi gerekçeyle yapılıyor?
AH: – Evet, uzaktan başlayacağım ve hemen şunu söyleyeceğim, tüm bu teknolojilerin sorunu, pazarlamadaki tüm bu yapay zekanın artık bir ip cambazı gibi olması: solda çok parası olan büyük şirketler var ve her halükarda onlar için her şey işe yarayacaktır çünkü reklam kampanyaları yalnızca görüntülemeleri hedef almaktadır; Öte yandan, çok fazla veriye sahip oldukları için bunun işe yaramayacağı çok sayıda küçük işletme var. Şu ana kadar bu hikayelerin uygulanabilirliği ortada bir yerde.
Zaten iyi bütçeler olduğunda ve görev bu bütçeleri doğru bir şekilde işlemek olduğunda (ve prensipte zaten oldukça fazla veri olduğunda)… Getblogger gibi algoritmalara sahip gibi görünen birkaç hizmet biliyorum. Dürüst olmak gerekirse bu algoritmalar üzerinde çalışmadım. Bazı annelere hediye vermemiz gerektiğinde kanaat önderlerini bulmak için nasıl bir yaklaşım kullandığımızı size anlatabilirim.
İçerik Dağıtım Süresi adı verilen bir ölçüm kullanıyoruz. Şu şekilde çalışır: Hedef kitlesini analiz ettiğiniz bir kişiyi alırsınız ve her gönderi hakkında, gönderiyi kimin beğendiği, yorum yaptığı vb. hakkında sistematik olarak (örneğin, her 5 dakikada bir) bilgi toplamanız gerekir. Bu şekilde, hedef kitlenizdeki her kişinin içeriğinizle ne zaman etkileşime girdiğini anlayabilirsiniz. Bu işlemi hedef kitlesinin her temsilcisi için tekrarlayın ve böylece içeriğin ortalama yayılma süresi ölçüsünü kullanarak, örneğin bu kişilerin geniş bir ağ grafiğinde renklendirilebilir ve bu ölçüt kümeler oluşturmak için kullanılabilir.
Örneğin, bazı Woman.ru'da kamuoyunu koruyan 15 anne bulmak istiyorsak bu oldukça işe yarar. Ancak bu oldukça karmaşık bir teknik uygulamadır (her ne kadar tamamen teorik olarak Python'da yapılabilirse de). Sonuç olarak, büyük reklam ajanslarında etki pazarlamasıyla ilgili sorun, onların bir bok uğruna çalışmayan büyük, havalı, pahalı blog yazarlarına ihtiyaç duymasıdır. Artık bir otomobil markası, bir fikir lideri aracılığıyla bir ürün satmak istiyor; son çare olarak bir araba blog yazarına başvurmaları gerekiyor, çünkü hedef kitlesi ya zaten bir araba satın almış ya da tam olarak ne tür bir araba istediğini biliyor, sadece oturuyor ve havalı arabalara bakıyor. Burada kişinin kendisinin hedef kitlesinin analizini kaçırmamak önemlidir.
Pazarlama botları
Z: – Söyle bana, sosyal ağlardaki botlar bilgi toplamayı ve kalitesini ne kadar etkiliyor?
AH: – Botlarla ilgili çok ilginç bir şey. Ucuz botları tanımlamak oldukça kolaydır; ya aynı içeriğe sahiptirler, ya birbirleriyle arkadaştırlar ya da aynı ağdadırlar. Karmaşık botlarla baş etmeye yönelik yaklaşımlar da vardır. Yoksa bir kişiyi sahtekarlığına nasıl bağlayacağınızı mı soruyorsunuz?
Z: – Bütün bu çöplerin arasında çıktı ne kadar kaliteli bilgi olacak?
AH: – Burada işler şu şekilde yürüyor: Çok büyük miktarda veri olması nedeniyle (örneğin, bir tür pazarlama araştırması için), tüm bu ayaktakımları kolayca bir kenara atılabilir. Yani, botları yakalamaktansa biraz daha gerçek insanı dışarı atmak daha iyidir, çünkü herhangi bir reklam göstermenin onlar için faydası yoktur. Ancak banner'larla veya öneri sistemleriyle etkileşimler gibi metrikler toplarsanız bu tür hesaplar atılabilir.
Artık sosyal ağlarda, algoritmaların bot olarak "eşleştirdiği" sanal karakterlerin veya yalnızca terk edilmiş sayfaların veya içedönüklerin yaklaşık yüzde altısı var. Bir kişiyi sahtesine bağlamaya gelince, burada da her şey, kişinin er ya da geç hata yapacağı gerçeğine bağlıdır ve mesele şu ki, davranış modeli aynı - hem gerçek hesabı hem de sahte. Er ya da geç aynı içeriği ya da başka bir şeyi izleyecekler.
Burada her şey hata yüzdesine değil, bir kişiyi güvenilir bir şekilde tanımlamak için gereken süreye bağlıdır. Instagram'ıyla yaşayan biri için güvenilir kimlik tespiti için bu süre beş dakikaya iniyor. Bazıları için – altı ila sekiz aya kadar.
Veri kime ve nasıl satılır?
Z: - Merhaba. Verilerin şirketler arasında nasıl satıldığını merak ediyorum. Mesela bir kişinin nereye gittiğini, hangi mağazalara gittiğini ve orada ne kadar para harcadığını (geliştiriciye) öğrenebileceğiniz bir uygulamam var. Diyelim ki hedef kitlemle ilgili verileri bu mağazalara nasıl satabileceğimi veya verilerimi devasa bir veritabanına nasıl yerleştirip bunun için ödeme alabileceğimi bilmek istiyorum.
AH: – Verileri doğrudan birine satmaya gelince, siz ve diğer herkes, çek aktarımı ile Vergi Hizmeti arasında kendilerini kurnazca inşa eden ve şimdi herkese veri satmaya çalışan OFD'nin (mali veri operatörleri) önündeydiniz. Aslında tüm mobil analiz pazarını çökerttiler. Aslında uygulamanıza, örneğin Facebook pikselini, onun DMP sistemini gömebilirsiniz; daha sonra bu kitleyi satış yapmak için kullanın. Örneğin, "Hedef Olabilir" pikseli. Nasıl bir izleyici kitleniz olduğunu bilmiyorum, anlamalısınız. Ancak her durumda en büyük DMP sistemleri olan Yandex veya Hedefim'e entegre olabilirsiniz.
Bu oldukça ilginç bir hikaye. Tek sorun, onlara tüm trafiği vereceksiniz ve onlar da borsa olarak bu trafikten para kazanmayı üstlenecekler. Hedef kitlenizi 10 kişinin kullandığını size söyleyebilirler veya söylemeyebilirler. Bu nedenle ya kendi reklam ağınızı kurarsınız ya da büyük DMP'lere teslim olursunuz.
Kim kazanacak; sanatçı mı, teknik adam mı?
Z: – Teknik kısmına biraz uzak bir soru. Pazarlamacıların yaklaşmakta olan kitlesel işsizliğe dair korkuları söylendi. Yaratıcı pazarlama (tavuk reklamı, Volkswagen reklamı yapan bu adamlar) ile Büyük Veri'yle ilgilenenler (şöyle diyorlar: şimdi tüm verileri toplayacağız ve hedefe yönelik reklamlar sunacağız) arasında bir tür rekabetçi mücadele var mı? herkes )? Doğrudan işin içinde olan bir kişi olarak, kimin kazanacağı konusunda fikriniz nedir; bir sanatçı mı, bir teknisyen mi, yoksa bir çeşit sinerjik etki mi olacak?
AH: – Dinle, birlikte çalışıyorlar. Mühendisler yaratıcılıkla ortaya çıkmazlar. Yaratıcı olanlar bir izleyici kitlesi icat etmezler. Burada bir çeşit multidisipliner hikaye var. Artık asıl sorun oturup düğmelere basanlar, "maymun işi" yapanlar, her gün aynı şeye basanlar; bunlar ortadan kaybolacak insanlar.
Ama verileri analiz edenler doğal olarak kalacak ama birilerinin bu verileri işlemesi gerekiyor. Birinin bu resimleri bulup çizmesi gerekecek. Bir makine bu kadar yaratıcı olamaz! Bu tam bir delilik! Veya örneğin Carprice'in viral reklamı gibi ki bu arada çok işe yaradı. Unutmayın, YouTube'da şunu vardı: "Carprice'te Sat", kesinlikle çılgınca. Elbette hiçbir sinir ağı böyle bir hikaye üretemez.
Genel olarak insanların işini kaybetmeyeceğini, biraz daha fazla boş zamanlarının olacağını ve bu boş zamanı kendi kendine eğitime ayırabileceklerinin destekçisiyim.
İlkel reklamcılık sona erecek
Z: - Genel olarak gösterilen reklamlar, pankartlar - genel olarak, satış metinleri bile orada yazılmıyor: "Pencerelere ihtiyacın var - al!", "Başka bir şeye ihtiyacın var - al!", yani, orada hiç yaratıcılık yok.
AH: – Bu tür reklamlar elbette er ya da geç ortadan kalkacaktır. Teknolojinin gelişmesi nedeniyle değil, sizin ve benim gelişimimiz nedeniyle yok olacak.
İlgili olanı alakasız olanla karıştırmak daha iyidir
Z: - Buradayım! Sizin için (öneri sistemiyle) işe yaramadığını söylediğiniz deneyle ilgili bir sorum var. Sizce sorun orada imzalanan şey mi, neden öneriliyor yoksa kullanıcının gördüğü her şeyin kendisiyle alakalı görünmesi mi? Çünkü anneler için bir deney okudum ve henüz o kadar fazla veri yoktu ve internette o kadar fazla veri yoktu, sadece bir bakkal perakendecisinden hamileliği öngören (anne olacaklarına dair) veriler vardı. Hamile anneler için bir dizi ürün gösterdiklerinde anneler, herhangi bir resmi işlemden önce bunları öğrendikleri için dehşete düştüler. Ve işe yaramadı. Ve bu sorunu çözmek için, ilgili ürünleri kasıtlı olarak tamamen alakasız bir şeyle karıştırdılar.
AH: "İnsanlara geri bildirimlerini anlamak için önerilerin hangi temellere dayanılarak yapıldığını özellikle gösterdik. Aslında, insanlara bunların onun için son derece alakalı ürünler olduğunun söylenmesine gerek olmadığı kavramının doğduğu yer burasıdır.
Evet bu arada alakasız olanlarla karıştırmanın da bir yolu var. Ancak bunun tersi de var: Bazen insanlar gelip bu alakasız ürünle etkileşime giriyor; rastgele aykırı değerler ortaya çıkıyor, modeller bozuluyor ve işler daha da karmaşıklaşıyor. Ama bu aslında var. Dahası, pek çok şirket kasıtlı olarak, birisinin verilerini işlediğini bilirlerse (birisi onlardan bu tür çıktıları çalabilir), bazen verileri karıştırır ve daha sonra verileri tavsiye sisteminden değil, tavsiye sisteminden aldığınızı kanıtlayabilirler. sözde Yandex.Market.
Reklam engelleyiciler ve tarayıcı güvenliği
Z: - Merhaba. Ghostery ve Adblock'tan bahsettiniz. Bu tür izleyicilerin genel olarak ne kadar etkili olduğunu (belki istatistiklere dayanarak) bize söyleyebilir misiniz? Peki şirketlerden herhangi bir siparişiniz var mıydı: Reklamlarımızın Adblock tarafından kapatılamayacağından emin olun diyorlar.
AH: – Reklam platformlarıyla doğrudan iletişime geçmiyoruz – tam da reklamlarının herkes tarafından görülebilmesini istememeleri için. Ben şahsen Ghostery kullanıyorum; bence çok harika bir eklenti. Artık tüm tarayıcılar gizlilik için savaşıyor: Mozilla bir sürü güncelleme yayınladı, Google Chrome artık süper güvenli. Hepsi ellerinden gelen her şeyi engelliyor. “Safari” varsayılan olarak “Jiroskop”u bile kapatmıştır.
Ve bu eğilim elbette iyidir (veri toplayanlar için değil, her ne kadar bundan kurtulmuş olsalar da), çünkü insanlar ilk önce çerezleri engelledi. Reklam ağlarına sahip olan herkes, tarayıcı parmak izleri gibi harika bir teknolojiyi hatırladı - bunlar, 60 farklı parametre (ekran çözünürlüğü, sürüm, yüklü yazı tipleri) alan ve bunlara dayanarak benzersiz bir "kimlik" hesaplayan algoritmalardır. Bu konuya geçelim. Ve tarayıcılar bununla mücadele etmeye başladı. Genel olarak bu, devlerin sonsuz bir savaşı olacak.
En son geliştirici Mozilla oldukça güvenlidir. Neredeyse hiç çerez kaydetmez ve kullanım ömrünü kısa tutar. Özellikle "Gizli" modunu açarsanız kimse sizi bulamaz. Sorun şu ki, tüm hizmetlere şifre girmenin sakıncalı olacağı.
Psikotipleme ve fizyonomi nerede çalışıyor ve çalışmıyor?
Z: – Arthur, ders için çok teşekkür ederim. Derslerinizi YouTube'dan da keyifle takip ediyorum. Pazarlamacıların giderek daha fazla psikotipleme ve fizyonomi kullanmaya başvurduğundan bahsettiniz. Sorum şu: Bu hangi marka kategorilerinde işe yarıyor? Benim inancım, bunun yalnızca FMCG için uygun olduğudur. Mesela araba seçmek...
AH: – Tam olarak çalıştığı yerden indirebilirim. Bu, “Amediateka”, TV dizileri, filmler ve benzeri her türlü hikayede işe yarar. Bu, bankalarda ve bankacılık ürünlerinde, eğer premium segment değilse, her türlü öğrenci kartında, taksit planlarında ve bu tür şeylerde işe yarar. Bu, FMCG'de ve her türlü iPhone'da, şarj cihazında ve tüm bu saçmalıklarda gerçekten çok işe yarıyor. Bu, "anne ve baba" ürünlerinde işe yarar. Balık tutmada bunu bilmeme rağmen (böyle bir konu var)... Balıkçılarla ilgili birkaç kez vakalar yaşandı - bunlar hiçbir zaman güvenilir bir şekilde bölümlere ayrılamaz. Sebebini bilmiyorum. Bir çeşit istatistiksel hata.
Bu, sürücülerde, mücevherlerde veya bazı ev eşyalarında pek işe yaramıyor. Aslında, insanların sosyal medyada asla yazmayacağı şeylerde bu pek işe yaramıyor; bu şekilde kontrol edebilirsiniz. Geleneksel olarak, bir çamaşır makinesi satın alırken: Kimin çamaşır makinesine sahip olduğunu ve kimin olmadığını nasıl anlayabilirsiniz? Görünüşe göre herkeste var. OFD verilerini kullanabilirsiniz; makbuzları kullanarak kimin ne satın aldığını görebilir ve makbuzları kullanarak bu kişileri eşleştirebilirsiniz. Ama aslında, örneğin Instagram'da asla konuşmayacağınız şeyler var - bu tür şeylerle çalışmak zordur.
Makineler hileleri istatistiksel doldurma olarak tanır.
Z: – Hedeflemeyle ilgili bir sorum var. Her şeyde kendisiyle çelişen koşullu rastgele bir karakterin olması mümkün mü (yoksa birdenbire mi var oluyorlar): önce Google'da "en iyi spor salonlarını" aratıyor, sonra Google'da "hiçbir şey yapmamanın 10 yolu"nu aratıyor? Ve her şeyde de öyle. Hedefleme kendisiyle çelişen bir şeyi takip edebilir mi?
AH: – Buradaki tek soru şu: Eğer Google’ı 2 yıldır kullanıyorsanız, ona kendinizle ilgili söyleyebileceğiniz her şeyi anlattıysanız ve şimdi kendinize benzer rastgele sorgular yazacak bir eklenti yüklediyseniz, o zaman elbette istatistiklerden anlayabilmek – şu anda yaptığınız şey istatistiksel bir aykırılıktır ve bunların hepsi eleme meselesidir. İsterseniz yeni bir hesap kaydedin ancak reklam hacmi değişmeyecektir. Daha da tuhaflaşacak. Her ne kadar hala tuhaf olsa da.
Bazı reklamlar 🙂
Bizimle kaldığın için teşekkürler. Yazılarımızı beğeniyor musunuz? Daha ilginç içerik görmek ister misiniz? Sipariş vererek veya arkadaşlarınıza tavsiye ederek bize destek olun, , sizin için bizim tarafımızdan icat edilen benzersiz bir giriş seviyesi sunucu analoğu: (RAID1 ve RAID10, 24 adede kadar çekirdek ve 40 GB'a kadar DDR4 ile mevcuttur).
Amsterdam'daki Equinix Tier IV veri merkezinde Dell R730xd 2 kat daha mı ucuz? Sadece burada Hollanda'da! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - 99$'dan! Hakkında oku
Kaynak: habr.com