Kako neuronske mreže mijenjaju svijet marketinga i zašto biste o tome trebali razmišljati

Članak je napisan posebno za TexTerra
uredio blog TeachLine

Svaki dan u vijestima čitam o novim postignućima neuronskih mreža. Neuralne mreže predviđale su pretilost stanovnika koristeći satelitske snimke gradova, neuronska mreža je naučena dijagnosticirati depresiju prema govoru pacijenta, neuronska mreža je naučena kvalitativno podijeliti objekte na fotografiji. Ali robot koji zna kuhati hamburgere. 400 komada na sat.

Posljednjih godina roboti su postali strašno pametni. Ne, u usporedbi s ljudima, naravno, oni su još uvijek monstruozno glupi. Hamburgeri spaljuju, objekti na fotografijama nisu jako dobro razdvojeni, a Yandex.Dzen (ako niste znali, kontrolira ga neuronska mreža) stalno mi daje divlje članke s zaglavljima klikova.

Ali rade brzo, mnogo brže od ljudi. A prijetnja za nas je da brzina uvelike nadmašuje kvalitetu u važnosti.

Što su neuronske mreže i kako rade. Vrlo kratko

Ideja strojnog učenja postoji već duže vrijeme. No, pravi proboj u njemu dogodio se tek prije nekoliko godina, kada su se pojavila dva nova pristupa.

Prvi je da se algoritmu prikaže veliki skup podataka koji opisuje zadatak. Na primjer, fotografije mačaka i pasa, pomoću kojih neuronska mreža uči razlikovati jednu od druge. Druga metoda je dati algoritmu težak zadatak i dopustiti sebi da nađe rješenje tako što će pokušati stotine opcija.

Primjena ovih metoda dovela je, primjerice, do činjenice da se računalo ne može pobijediti šah: osvojiti ne samo najjače šahiste, nego i najjače programe, AlphaZero algoritam je trajao samo 24 sata treninga.

Sada su im dodali znatiželju - sada sama neuronska mreža pronalazi sve složenije zadatke za sebe, bez potrebe za savjetom osobe.

Samo trenutak, zašto bismo?

Ne znam tko je prvi izrazio ideju da će roboti uskoro preuzeti naše poslove. No, maksimalni razvoj koji je dobila u knjizi "Uspon robota" Martina Forda, objavljena je 2015. godine.

Ideja je da će nakon 20-30 godina nestati oko polovice postojećih radnih mjesta.

Taj zaključak potvrđuju i podaci istraživačke agencije McKinsey. Prema njihovom izvješću, na trenutnoj razini tehnologije, samo oko 5% profesija može biti potpuno automatizirano. Radi se o djelatnicima hotelskih usluga i taksistima (hello bespilotnim vozilima). Do sada je to preskupo i stoga nedjelotvorno upravo sada. No tehnologija postaje jeftinija, pa prije ili kasnije predstavnici tih profesija još uvijek moraju tražiti novi posao.

Prema predviđanjima u nadolazećim desetljećima, problem će se proširiti na 50% profesija.

Pod prijetnjom su sva zanimanja koja su povezana s mehaničkim radom pod predvidljivim uvjetima i obradom podataka. Teoretski, moguće ih je automatizirati, što znači da će biti učinjeno. O ovome sam detaljno pisao u članku „Stalno obrazovanje, budućnost i instalater iz Ryazana“.

Profesije neprestano nestaju, što je u tome posebno?

Da, posljednjih stotinu godina čovječanstvo je stalno miješano, mijenjalo se i kretalo. Izgubili smo vozače taksija, ali imamo taksiste. Radnici u tvornicama učili su kako održavati strojeve. Seljaci su se preselili u gradove.

Ali to je uvijek bilo pitanje jednostavnog mehaničkog rada. Nikada u povijesti čovječanstva roboti nisu zamijenili liječnike, odvjetnike ili novinare. I sada govorimo o tome, jer je njihov rad uglavnom u obradi podataka. Oni su vrijedni jer pohranjuju veliku količinu podataka u glavu.

I ne znamo što će se dalje dogoditi. Možda će, čak i najvjerojatnije, razvoj tehnologija dati nove profesije koje sada ne možemo ni zamisliti. Ali roboti će postati pametniji i manje će trebati ljude. Već mogu sami kreirati detalje, a dodajući znatiželju algoritmu o kojem sam pisao gore, moći će se prilagoditi.

Problem je u tome što nikada nema posao u isto vrijeme izgubljen pola čovječanstva.

Najvjerojatnije će doći do izlaska, dobro, oni će osigurati vladama svih stanovnika s bezuvjetnim prihodima. Ili će biti novih radnih mjesta. Ali najvjerojatnije svi čekamo ozbiljne potrese.

Kako se sve to odnosi na marketing?

Velik dio posla internet marketer je u obradi podataka. Umjetna inteligencija već je uzdrmala industriju, kada su tražilice počele izdavati Yandex i Google algoritme temeljene na AI.

Ako ne znate kako to funkcionira, ukratko ću vam reći. Ranije su algoritmi za pretraživanje formirali izlaz temeljen na ključnim riječima, ali sada su postali pametniji i počeli ga oblikovati u značenju.

Pravila igre su se iznenada promijenila, a sve crne SEO metode prestale su raditi. I to je bilo ogromno područje u kojem su radile tisuće ljudi.

Ništa loše se nije dogodilo. Netko je obnovio, netko je promijenio profesiju, netko se preselio u susjedna područja.

Zbog pametne trake "VKontakte" i "Facebook" isto se događa u društvenim mrežama. Korisnici od toga samo imaju koristi - “Vkontaktik” je napokon postao zanimljiv za posjetiti.

Do sada je marketing pobjeđivao zbog neuronskih mreža. Moramo raditi pošteno i bez budala, a internet se sve više razvija, tako da se pojavilo više radnih mjesta.

No, idemo naprijed i pokušati predvidjeti kako će se industrija razvijati u nadolazećim godinama.

Što čini marketer

Idemo odabrati 5 tržišnih kompetencija i vidjeti kako neuronske mreže mogu utjecati na njih. Trgovci mogu:

  • Analizirajte vlastitu strategiju, konkurente i ciljanu publiku.
  • Izradite strategiju promocije branda.
  • Izradite sadržaj.
  • Izvođenje tehničkih radova: optimizacija web-lokacije, prilagođavanje oglasnih kampanja itd.
  • Komunicirajte s klijentom.

Ostavimo dizajn, programiranje i razvoj web stranica iza. Trgovci također to čine, ali još uvijek su srodna područja.

So.

Marketinška analiza

Suština analize konkurenta vrlo je jednostavna: vidi što oni rade i rade bolje. Zapravo, to je teško.

Natjecatelji moraju pronaći, odlučiti koji od njih zaslužuju pažnju, zatim analizirati što je moguće detaljnije, razumjeti što je dobro, a što loše, i iz svega toga izvući zaključke.

Sve postojeće usluge analize djeluju vrlo površno. Mogu računati samo kvantitativne pokazatelje: koliko je onoga što je objavljeno, kakav su odgovor dobili. Zašto to radi, a to - ne, usluga ne može objasniti. Ovdje se pojavljuju iskustvo, intuicija, erudicija, znanje psihologije i osobni talent za marketer.

Sve to radi s podacima koji traju monstruozno.

Možete li zamisliti što će se dogoditi ako se pojavi usluga koja zaista može analizirati proizvod i oglašivačku kampanju? To će stvarno pronaći odnos između određenih riječi u tekstu i odgovora klijenta. Između boje i ponašanja. Moći će odabrati adekvatnu i prikladnu ideju. Reci što da radiš i što izbjegavati.

Mislim da će nakon toga doći zlatno doba marketinga. Ljudski faktor će u isto vrijeme biti sve manje. Bit će manje glupih i iskreno neaktivnih ideja, ali kreativnije, talentiranije, protuintuitivnije. Isto se dogodilo u šahu, kada su algoritmi postali jači od ljudi - sada je šah postao mnogo zanimljiviji za gledanje i svi znaju ime Magnusa Carlsena.

Analizom ciljane publike situacija je nešto drugačija. Artemy Lebedev je pisao o tome da se publika ne može analizirati sada:

Ne postoji takva služba ili metoda koja jasno objašnjava zašto ljudi kupuju, ali ne kupuju drugi, što sanjaju i što se boje.

I beskorisno je pitati, jer ljudi to ne mogu objasniti. Jer. Htjela sam. Jesu li mu se mudri trgovci popeli u dušu ili su jednostavno pronašli hir.

I ovdje je sve izgrađeno na osobnom talentu i privlačnosti marketera.

Sada zamislite da će neuronske mreže naučiti stvarno pronaći uzorke. Postoji li veza između broja mačaka na zidu u VC-u i kupnje određene marke praška za pranje? A ako postoji? A neuronska mreža će moći analizirati ponašanje stotinu tisuća domaćica i reći nam o tome.

I doista može učiniti oglašavanje neugodnim, ali korisnim.

Već postoje preduvjeti za to. Yandexova reklamna mreža analizira naše ponašanje i nudi najrelevantnije oglašavanje. Yandex.Dzen i mehanizam preporuke VKontakte mogu ponuditi zanimljiv sadržaj. Nisu uvijek dobri u tome, ali brzo uče.

Čini mi se da su ti mehanizmi ograničeni ne toliko tehničkim mogućnostima, koliko podacima korisnika koje njeguju tehnološki divovi, kao jabuka njihovih očiju.

Ali ako zaista, bez budala, naučimo razumjeti ciljanu publiku, to će također dovesti do zlatnog doba marketinga.

Ideje i strategije

Strategija je zaključak iz prethodne analize. Ne vjerujem u stvaralačke sposobnosti umjetne inteligencije, ali sam siguran da će na temelju svih provedenih istraživanja moći ponuditi prikladnu, učinkovitu i adekvatnu ideju. Samo najprikladnije od onih koje je netko već koristio.

Najvjerojatnije će to uvelike podići razinu najslabijeg i najjeftinijeg marketinga. Za tvrtke u kojima ne rade baš kreativni kreatori, neuronske mreže uvelike će pomoći pri odabiru ideja.

Na visokoj razini to će također dovesti do kreativnih otkrića, jer će najhrabriji trgovci učiniti sve suprotno preporukama neuronskih mreža, što će nužno dovesti do pojave novih značenja, kreativnih rješenja i kreativnih ideja.

Izrada sadržaja

Prve neuronske mreže intervenirale su u rad novinara, a ne u marketingu. Činjenica je da je vijest vrlo jednostavna vrsta sadržaja. Sve vijesti u stručnim izdanjima napisane su na istom principu: najvažnija stvar u naslovu, vodstvo (prvi paragraf) otkriva sadržaj, daljnje pojedinosti idu, na samom kraju mogu postojati flešbekovi - objašnjenje tko su svi ti ljudi, što im se prije dogodilo.

Vijesti o strukturi. Sa stranice Meduza

Vrlo je jednostavno pisati vijesti, ali traženje informacija koje zaslužuju pažnju, provjera izvora, traženje potvrde i dodatne informacije oduzima puno vremena. Prema mom iskustvu, prosječni urednik vijesti može napisati 8-12 bilješki dnevno.

Stoga, na primjer, Associated Press koristi Wordsmith platformu za pisanje vijesti. I dobro radi posao - 2.000 bilješki u sekundi. Istraživači kažu da će za 10 godina 90% vijesti biti napisano od strane robota.

U području marketinga postoje i takvi jednostavni tekstovi - primjerice kartice proizvoda. Na "Habréu" sam pronašao članak o razvoju programa za generiranje SEO tekstova. Ali tu se radi o razini za koju se autorima na burzama plaća 20 rubalja po kilogramu.

Mislim da će uskoro iu području marketinga biti zaista dobri programi za generiranje jednostavnih tekstova.

Jasno je da će složen i talentiran tekst programa uskoro naučiti pisati. Ali koliko su često potrebni, složeni i talentirani? I koliko ih ljudi može napisati?

Isto vrijedi i za bilo koji drugi sadržaj. Neuronske mreže prave jednostavne stranice, crtaju, obrađuju video. Ako ne znate, onda maske za fotografije u "VKontakte", "Facebook" i druge usluge rade na temelju neuronskih mreža.

Moral. Vrlo brzo, svi dosadni i rutinski poslovi vezani uz stvaranje sadržaja, preuzet će robote. Samo je pitanje vremena. Sada još rade loše, jer smo na samom početku postojanja tehnologije.

I to će biti i zlatno doba marketinga, jer će ostati samo zanimljiv i kreativan rad, ljudi će stvarati samo najviši sadržaj.

Tehnički rad

Rad s uslugama, optimizacija web stranica, postavljanje reklamnih kampanja također je veliki dio marketinškog rada. Mnogi čak vjeruju da je najvažnije.

Ranije su se ti stručnjaci nazivali webmasterima, a sada su to optimizatori, kontekstolozi, targetingolozi, itd. To su odvojene profesije, jer su moderne usluge toliko složene da ih jedna osoba fizički ne može savršeno savladati.

Razvoj neuronskih mreža otežao je ove profesije. Jer sada je umjetna inteligencija samo na strani tražilica i društvenih mreža. A s naše strane postoje klasični programi koje je potrebno prilagoditi, morate shvatiti kako oni rade, morate biti u mogućnosti komunicirati s nevidljivim AI.

Sada nitko ne zna kako pretraživači i pametni društveni mediji funkcioniraju. Prvo, zbog vrlo umjetne inteligencije, koja ne objašnjava svoje odluke, i drugo, jer programeri sami strogo čuvaju svoje tajne. Samo ako ljudima kažete kako to radi, odmah će početi tražiti rupe u algoritmu.

Kao što razumijete, tražilice se same bore s optimizatorima. Radite po pravilima, kažu, i bit ćete sretni.

Najvjerojatnije će neuronske mreže s naše strane uvelike pojednostaviti rad webmastera. Moguće je da će s Yandexovim neuronskim mrežama s Googleom čak i dijeliti principe algoritama. Roboti ne znaju varati. Jedino je pitanje mogu li se brojne internetske korporacije međusobno dogovoriti.

Isto vrijedi i za brojne i složene postavke reklamnih kampanja. Sada ih postavljamo prema različitim čimbenicima, a uskoro će možda biti dovoljno samo govoriti o vašem proizvodu, a AI će odabrati ciljnu publiku. Govorio sam o ovome gore.

Kao što Yandex.DZen sama određuje kome će se sadržaj prikazivati, tako i oglasne mreže odlučit će kome će proizvod biti zanimljiv. Sada, zapravo, ići. Yandex Advertising Network radi upravo po tom principu.

Ukratko, svi tehnički radovi će vjerojatno postati mnogo lakši.

Služba za korisnike

To nije točno marketing, nego važna komponenta našeg rada. Nije dovoljno samo dobro obaviti posao, već ga treba prodati i kupcu.

Korisnička podrška je najvažniji dio svakog poslovanja s klijentima.

Teoretski, također se može pojednostaviti. Sve vrste avtovoronki tamo, chat robota i stvari. To radi ako postoji veliki protok dolaznih zahtjeva.

U praksi ljudi jako vole ljudsku pozornost. Nemoguće je preuzeti i povjeriti održavanje vrhunskog klijenta robotu. U smislu da je premium klijent uvrijeđen.

S druge strane, AI uči analizirati usmeni govor: na početku sam spomenuo neuronsku mrežu koja može prepoznati depresiju pacijentovim govorom. Možda će uskoro naučiti prepoznati kupce koji razmišljaju o odlasku. To će pomoći u poduzimanju preventivnih mjera.

Ali ne vjerujem da AI stvarno može ozbiljno olakšati rukovoditelje odjela prodaje i podrške korisnicima.

Zaključak: zašto je sve loše, ako je sve tako dobro

Doista, zašto počinjem s apokaliptičnim predviđanjima kada je u pitanju zlatno doba marketinga?

Jer to je vrlo ozbiljno pojednostavljenje i ubrzanje rada marketera. Ako je sve kako ja mislim, jedna osoba će uskoro moći obaviti posao koji sada rade četiri. Računala će preuzeti cijelu rutinu. Ali zašto onda na tržištu ta trojica koja su ranije bila u marketingu?

Moglo bi se pomisliti da će se svi jednostavno preseliti u drugu sferu, ali već sam rekao da će problem utjecati ne samo na našu regiju, već i na cjelokupno tržište rada.

Nekako će, najvjerojatnije, taj problem biti riješen. Ne vjerujem u globalnu kataklizmu. Ekonomija će biti pomalo uzdrmana, ali onda će mudri vladini ljudi smisliti nešto. A da budem iskren, ne zanima me problem u globalnom smislu. Najviše od svega, samo želim biti jedan od četvero ljudi.

Već sam govorio o šahu. Kad je računalo zaista postalo nepobjedivo, pojavio se Magnus Carlsen - čovjek koji je službeno priznat kao najjači šahist u povijesti. To se dogodilo samo zato što je trenirao, borio se ne s ljudima, već s računalima. Naučio je biti najbolji od najboljih.

U marketingu je spas za ljude isti - biti najbolji od najboljih. Preveo sam članak poduzetnika Michaela Simmonsa "Tajna uspjeha u životu, ili nekoliko riječi o cjeloživotnom učenju." On vidi način da se neprestano uči, razvija, usavršava, jer onaj koji ne uči ima male šanse da ostane na brodu.

Čekaj malo. Ovo je samo teorija. A ako se ništa neće dogoditi?

Pa, neće i neće. Samo bih i dalje preporučio da naučim nešto za svaki slučaj. Suvišno točno neće.

Pogledajte videozapis: The future we're building -- and boring. Elon Musk (Rujan 2019).

Ostavite Komentar