“ози сайт използва бисквитки (cookies). јко желаете можете да научите повече тук. –азбрах
IDG  •  PC World  •  Computerworld  •  CIO  •  CFO  •  Networkworld  •  ƒискусии  •   ариерна зона  •  —ъбити€
COMPUTERWORLD | »нтернет
11 дек
2017
 
 

–оботите идват. » остават.

 аталин ≈милиан коментира изкуствени€ интелект и бъдещето на рекламната индустри€.

1868 прочитани€

»зкуствени€т интелект (AI) вече не е футуристична концепци€, а насто€ще. » рол€та му ще става все по-гол€ма – в последните години индустри€та, свързана с AI вс€ка година нараства с над 50%, а MarketsandMarkets предвиждат да достигне $16 милиарда до 2022 г.

¬ дигиталната реклама навлизането на нови технологии промен€ и инструментите, и самите пространства. ƒелът на “програматик” рекламата у нас е между 10 и 20% от дигиталната реклама, а в световен мащаб IAB предвиждат, че делът й от 28% през 2013 г. ще се увеличи на 80% през 2018 г.

ѕреди месец една от най-големите европейски технологични компании за ретаргетинг – полската RTB House - об€ви, че е интегрирала алгоритми с дълбоко учене на всеки етап от своите технологии. „есто определ€но за един от най-перспективните видове изкуствен интелект, дълбокото учене имитира начина, по който работ€т невронните мрежи в човешки€ мозък. ¬ дигитални€ маркетинг технологи€та позвол€ва прецизнa оценка на една от най-използваните метрики на успеха - CTR (съотношението между кликове върху банер към общи€ брой импресии).

ѕрочетете още: Ќад 40% от онлайн продажбите през л€тото са през мобилни устройства

 аталин ≈милиан, мениджър за –умъни€ и Ѕългари€ на RTB House

«а бъдещето на технологиите в рекламата и как ще се промен€т ролите на роботите и хората в не€, разговар€ме с  аталин ≈милиан, мениджър за –умъни€ и Ѕългари€ на RTB House и професионалист с над десетилетие опит в технологичната индустри€…

»зкуствени€т интелект е едновременно вълнуващ и плашещ, но изглежда се е настанил в рекламната индустри€ завинаги. ѕо какъв начин това € промени?

»зкуствени€т интелект ни позвол€ва най-вече да открием най-добри€ начин да ангажираме потенциалните си клиенти и пазари. »ма и пространство за развитие! ƒълбокото учене - иновативен раздел на изкуствени€ интелект, който имитира невроните в човешки€ мозък, се включва в играта, за да направи по-достоверно, богато и разпознаваемо от машина описание на потенциала за покупка на всеки потребител, без да е необходима човешка намеса.

Ќапример дълбокото разбиране на потребителското поведение при пазаруване не е било достъпно за електронните търговци. ј то е критично важно за маркетинг специалистите. “рудно е да се откри€т модели на взимане на решени€ за еднократни събити€ в специфичен контекст (напр. избор на подарък за рожден ден на при€тел), но дълбокото учене прави тези връзки. —амообучаващите се алгоритми разпознават всеки потенциален клиент, който търси леко необичаен за нормалното му поведение продукт. “е сравн€ват истори€та и виждат, че потребител€т е променил поведението си. » това позвол€ва прецизни възможности за конверсии, защото алгоритмите се учат не само от един потребител, а от буквално от всеки в мрежата.

ќзначава ли това, че можем да предвиждаме потребителските желани€?

ƒа, и дълбокото учене е перфектни€т инструмент за това! “ехнологи€та улесн€ва потребителското изжив€ване, като насочва силно таргетирани реклами не само на продукти, които веро€тно бихме закупили, но и такива, които все още не сме виждали, или продукти, за които дори не сме си и помисл€ли. —поред нашите анализи, самообучаващите се алгоритми постигат изключително точни анализи на потребителите и съответно прав€т рекламата с до 50% по-ефективна.

¬аше скорошно изследване показа, че самообучаващите се алгоритми могат да избират рекламни визии по-добре от опитните рекламни мениджъри – разкажете повече за това!

RTB House има интерес да следи как технологи€та може да се представ€ по-добре от хората и съответно редовно правим сравнени€ на маркетинг специалисти срещу роботи. ¬ъпросното проучване прослед€ваше потребителските реакции на рекламни визии от най-ефективните кампании на дадена марка през годината – едната кампани€ беше избрана от маркетинг директор (човек), а другата – от изкуствен интелект с алгоритъм за дълбоко учене. –езултатите показаха, че изкуствени€т интелект може да разпознава, учи и предвижда индивидуални модели на поведение по-добре от хората – с 35% повече конверсии от натуралните инстинкти на професионалистите.

¬ този контекст какво очаквате да се случи след въвеждането на дълбоко учене на всеки етап от вашата технологи€?

Ќова вълна на ефективност на онлайн рекламата. “ези алгоритми понижават цената и повишават бро€ на конверсиите с 29%. ј препоръките, които те са способни да направ€т за всеки клиент, са с 41% по-точни в сравнение с кампании, които ползват други методи. ”чим се от други индустрии, подобно на туристическата, където има дълъг списък от измерители и моделите на потребителското поведение са динамични и трудни за предвиждане. ¬ подобни случаи алгоритмите, движени от дълбоко учене, могат да реагират на потребителските нужди. » това е огромен скок за методите, ползвани в класически€ ретаргетинг.

 ои професии в сферата на онлайн маркетинга ще останат територи€ за хората и кои – за роботите?

¬ персонализирани€ ретаргетинг алгоритмите базирани на дълбоко учене могат да разпознават върхове в продажбите, подобно на хората. Ќо също така – да забел€зват трудно предвидими модели на поведение и да реагират бързо, за да постигнат целите си. ќще повече, машините не сп€т, което им позвол€ва да наблюдават пазара денонощно и посто€нно да адаптират дейностите си дори към най-малките промени. Ќай-силните алгоритми вече са в състо€ние да отговар€т на милиони запитвани€ в секунда, което включва сложни процеси, изискващи анализи и комплексни изчислени€. ќчевидно това е непосилно за човек. ƒнес 2.5 квантимилиона байта информаци€ се създават всеки ден и според IDC по-малко от 0.5% от не€ се събира, анализира и ползва. ¬ персонализирани€ ретаргетинг решени€та за продукти, които да бъдат показани в реклами, са взети обикновено за около 10 милисекунди по-бързо от времето, необходимо за едно премигване на окото... » колкото повече задачи се изпълн€ват от компютрите, толкова повече време имат маркетинг специалистите да прав€т иновации и да разрастват бранда си, вместо да се тревожат как ще анализират информаци€та и ще вземат правилните решени€, за да повли€€т на милиони клиенти наведнъж.

 огато прилагаме самообучаващи се алгоритми ние можем да анализираме хората като индивидуалности, а не като предвидим сегмент от пазара. » това ни позвол€ва да купуваме рекламни позиции в медиите, които са проактивни, а не реактивни спр€мо поведението на конкретни€ потребител. ¬ече н€ма значение къде се показва конкретна об€ва, а на кого се показва т€. ћашините могат да следват таргет групите си с индивидуални реклами, съобразени с предпочитани€та на всеки поотделно. “ази ултра прецизност е непосилна за хората. —ъвсем реалистично предвиждане е, че скоро маркетинг специалистите н€ма да имат нужда от меди€ планиране.

ј има ли сфера, в ко€то н€ма как да бъдем заместени от роботи?

’ората често искат да в€рват, че н€как си винаги сме пред роботите. ¬ъпреки че те са по-умни и бързи, човешките качества като креативност и емпати€ са черти, които доскоро машините имаха само в научната фантастика. “ова обаче се промен€.

»зкуствени€т интелект също навлиза в света на креативността. McCann Erickson в япони€ проведе култовата битка между първи€ в света робот, който заема длъжността “ риейтив директор” с името AI-CD β, който се изправи срещу човек – криейтив директора ћицуру  урамото. » двамата получиха задача да направ€т видео реклама, ко€то след това да бъде оценена от аудитори€та. » въпреки че компютърът беше способен да режисира рекламата на база на предишна информаци€ и анализ на телевизионни реклами от миналото, изглеждаше, че човечеството триумфира с преднината на  урамото от 54%. —амо че това е твърде малка разлика и не е много трудно да предположим, че скоро цифрите ще се обърнат. ≈кспериментът показа, че дори в творческото поле човешки€т контакт и емпати€ не ни защитават да сме заменими от машини.

» за да прибавим още нещо към това бъдеще, доклад на PwC предвижда 38% от работните места в —јў да бъдат заменени от роботи и изкуствен интелект до 2030 г. —амо времето ще покаже дали изкуствени€т интелект може да се научи да бъде дори по-креативен и ефективен от човешките умове и как това ще повли€е на работната среда. Ќо засега той по-скоро ще създава нови работни места, включително чисто нови професии. —поред —ветовни€ икономически форум 65% от децата, които сега влизат в училище, ще упражн€ват професии, които все още не съществуват.

ћаркетинг специалистите, които се занимават с ретаргетинг често твърд€т, че скоро бюджетите за онлайн реклама ще бъдат не разход, а инвестици€.  акво означава това?

—поред мен ретаргетинг кампаниите, които са управл€вани правилно, вече са инвестици€. “ова означава, че са вложение, което е силно веро€тно да даде възвръщаемост. ¬ моделите, основани на резултати, като CRS ние гарантираме възвръщаемост на нашите клиенти. —коро добавихме метриката, наречена ROAS (Return on advertising spending – възвръщаемост на разходите в рекламата), ко€то дава възможност клиентите ни да провер€ват в реално време дали изпълн€ваме целите, или не.

»зглежда, че гигантите в индустри€та интегрират дълбоко учене и изкуствен интелект, за да направ€т точни предвиждани€ на интересите и нуждите на потребителите си. Ќо това означава и че се озоваваме все по-дълбоко в съвременни социални балони от споделени ценности, гледни точки и начин на мислене.  акви са недостатъците от това потребителите винаги да получават точно каквото искат и каквото търс€т?

 оличеството информаци€ се увеличава с такива темпове, че е невъзможно да имаме достъп до каквото поискаме. “ака че благодарение на изкуствени€ интелект платформите филтрират цели€ този поток и ни дават информаци€ за нещо, което пр€ко ни касае. Ќапример във Facebook, където имаме стотици, или дори хил€ди при€тели, е невъзможно да следваме всичките им постове. Ќо благодарение на филтъра тази платформа е използваема и в не€ откриваме информаци€, ко€то ни интересува. –азбира се, има риск от създаването на балон, но е отговорност на нас като потрбители да следим промените и да излизаме от него, за да следим реалността.

ѕотребителите често се притесн€ват от силата на сегментирането, което алгоритмите с дълбоко учене са способни да прав€т. »ма ли опасност във факта, че компютърът “знае” точно какво търсиш и искаш?

¬ процеса на персонализиран ретаргетинг не събираме лични данни като име, е-поща, личен адрес и телефон. ќтделни€т потребител е абсолютно анонимен и единственото, което знаем за него, са данните от активността му в даден сайт. —пециализирани€т софтуер отговар€ за анализа на ц€лата информаци€. јнонимни данни от бисквитките, клас на IP адрес, лог файлове и уебсайт бийкъните се ползват, за да се определ€т с точност интересите и предпочитани€та на интернет потребителите. –азбира се, можем да определим критериите на публиката и така да таргетираме отделни потребители, но не и конкретни личности. —ъщо така ако анализатор гледа данните на конкретен потребител, той не вижда нищо освен нумерологични параметри на дадена група. —амите данни са кодирани.

—поред вас ко€ е най-вълнуващата пром€на в света на маркетинга, ко€то дълбокото учене и изкуствени€т интелект са предизвикали?

ћисл€, че благодарение на тези технологии концепци€та на търгови€та ще се промени. ’аресвам политиката на Amazon да използват изкуствен интелект, за да изпращат продукти към клиентите си, преди те дори да са направили поръчка. »ма нужда от още много подобрени€, за да се подобри точността на алгоритъма, за да стане този подход печеливш, но съм сигурен, че това ще окаже гол€мо вли€ние в бъдещето на търгови€та.

Ќј…-Ќќ¬» Ќј…-„≈“≈Ќ» ѕ–≈ѕќ–Џ„јЌ»

—лайдшоу
»Ќ“≈–¬ё
—ергей Ѕелоусов, Acronis: ќтвар€ме развоен център в —офи€—ергей Ѕелоусов, Acronis: ќтвар€ме развоен център в —офи€

—ингапурски€т специалист в областта на архивирането, възстанов€ването и защитата на данни създава свой гол€м инженерингов център в —офи€, в който до 2-3 години тр€бва да работ€т над 200 високовалифицирани специалисти. “ова об€ви главни€т...

ѕ–»Ћќ∆≈Ќ»я
јЌ ≈“ј

 акво мислите за FireFox OS?

»нформаци€ за ¬ас