29 мая 2017 г.
Существует не так много отраслей экономики, где роботы не соседствуют с людьми. Нам хочется верить, что мы в любом случае останемся впереди роботов. Даже если они могут быть умнее и быстрее, то такие человеческие черты, такие как креативность и эмпатия, присущи машинам только в научной фантастике. Но если наш человеческий ум вырос из процесса обучения и опыта, то теоретически, этому смогут научиться и машины. В рекламной индустрии мы использовали «роботов», чтобы осуществлять персонализацию лучше людей, причем всего-то за последние несколько десятилетий. Так если наш цифровой интеллект развивается, и искусственный интеллект забирает под себя маркетинговые активности, означает ли это, что грядет замена людей роботами?
Искусственный интеллект облегчает жизнь маркетолога. Компании предлагают мгновенный дизайн логотипа, используя Искусственный Интеллект (LogoJoy), пишущих PR-материалы роботов (PingGo) или даже таких, что работают на кейсы агентства (Saatchi & Saatchi). Также, недавнее заявление Coca-Cola указывает, что они хотят использовать ботов для создания музыки для рекламы, писать сценарии, размещать рекламу в социальных сетях и покупать медиа, подразумевая, что революция в рекламе с участием Искусственного Интеллекта кажется ближе к реальности, чем когда-либо.
Но масштаб изменений, которые ИИ привнес в цифровую рекламу, может вызвать подозрения в том, что у нас отнимут человеческое участие в ней. Когда роботы уже превосходят людей, то все, что у нас осталось, это использовать собственные знания и опыт, чтобы сохранить конкурентоспособность против ИИ и робототехники. Вскоре они станут достаточно умны, чтобы учиться, приспосабливаться и расти так же, как человеческий разум. Неужели настало время технологий, чтобы занять наши рабочие места?
Аналитики против самообучающихся алгоритмов: распознавание внезапных пиков продаж
Данные присутствуют везде, но зачастую они являются единственным ресурсом для успеха, если используются правильно. Процесс анализа данных может быть чрезвычайно трудоемким и не сулит никаких результатов. Чем больше данных у нас в руках, тем труднее аналитикам и маркетологам понять, обработать их и сделать выводы. Но в наши дни машины можно научить читать данные, учиться на изображениях и видео или анализировать практически любые потоки данных, чтобы найти шаблоны. При использовании таких инструментов жизнь маркетолога значительно упрощается.
Давайте взглянем на индустрию электронной коммерции. Есть, очевидно, реальные пики продаж, которые люди могут предсказать. Мы знаем, что Черная Пятница приносит невероятный рост продаж (по данным RTB House, рекламные кампании в Черную Пятницу проходят в среднем на 100 % лучше). Мы также знаем, что по вторникам и средам переходы на сайт онлайн-магазина выше, чем в другие дни недели (даже на 40% больше, чем в субботу).
Эти общие знания помогают нам планировать рекламные кампании и устанавливать определенные параметры, когда мы принимаем решение заплатить больше за показ или подготовить специальные креативы для баннеров.
Но реальные аудитории не работают постоянно в рамках этих упрощенных ограничений. Их шаблоны покупательского поведения могут быть чрезвычайно специфичными и сочетать множество критериев. Вот почему сегодня цифровой маркетинг — это все-таки «сегмент одиночки», что означает — реклама продается индивидууму с более персонализированными интересами и желаниями. К примеру, когда мы попадаем во внезапные пики продаж, которые люди просто не могут предсказать: покупки подарка на день рождения любимого человека или планирование семейного мероприятия. Люди не могут заметить изменения в поведении онлайн-покупателей, но роботы не только знают об этих шаблонах — их можно обучить, чтобы различить их сразу.
При использовании персонализированного ретаргетинга алгоритмы, основанные на глубоком обучении — инновационной ветви методов Искусственного Интеллекта, которая имитирует человеческий мозг, — могут распознавать пики продаж. Они в принципе, делают это так же, как и люди, но замечают трудно прогнозируемые шаблоны и быстро реагируют на изменения, что приводит к улучшению результатов. Кроме того, машины не спят, что позволяет им наблюдать за рынком в режиме 24/7 и подстраиваться даже под самые маленькие изменения.
Согласно исследованиям RTB House, самые мощные алгоритмы уже способны отвечать миллионам запросов в секунду, что также включает в себя сложный процесс анализа запросов и оценки ставок. Безусловно, это намного больше, нежели мог бы анализировать любой человек.
Поскольку все больше и больше задач вместо аналитиков выполняются компьютерами, это предоставляет маркетологам время для инноваций и роста их бренда. Уйти от рутины беспокойства об анализе данных и принятия решений, которые повлияют на миллионы потребителей одновременно.
Медиапланеры против алгоритмов: они быстро реагируют на потребности пользователей
Процесс создания медиапланов не менялся коренным образом в течение многих лет, а вот число индикаторов, которые нужно обработать медиапланнерам, просто взорвалось. Сегодня каждый день производится 2,5 квинтиллиона байт данных, и по данным IDC, когда-либо собираются, анализируются и используются менее 0,5% этих данных.
Между тем, технология ИИ революционизирует процесс планирования и покупки, совершая работу в цифровых медиа, а также в традиционных медиавещании и внешних медиа. Ежедневные действия, составляющие основу любого медиа-агентства: отчетность, аудит, выборочные проверки и т. д., могут быть полностью автоматизированы, чтобы помочь специалистам сосредоточиться на стратегии и творчестве.
С переходом машинного интеллекта в парадигму, мы можем получить представление о быстром расширении наборов данных, которые мы собираем, и действовать в соответствии с ними. В персонализированном ретаргетинге, в частности, решения о продуктах, которые должны отображаться в объявлениях, обычно выполняются менее чем за 10 миллисекунд — то есть быстрее, чем требуется для мигания человеческого глаза.
Подключение алгоритмов самообучения позволило анализировать людей как индивидов, изменив принцип обычной сегментации на известные группы. Это позволяет маркетологам покупать носители, которые могут проактивно, а не последовательно реагировать на поведение пользователя. Кроме того, больше не стоит вопрос о том, где размещается конкретное объявление. Намного важнее — кому показан баннер. Машины могут следить за целевой аудиторией и адаптировать рекламу к поведению и предпочтениям пользователя с помощью ультраточного метода, который люди просто не могут осуществить.
Креативные директора против алгоритмов: производство видеорекламы
Искусственный Интеллект также продвигается вперед, чтобы заняться творчеством. Если вы еще не видели его, посмотрите фильм Saatchi & Saatchi, показанный на фестивале Cannes Lions в прошлом году. Задуманный, отредактированный и управляемый машинами.
McCann Erickson в Японии вывела ИИ на новый уровень в творческой битве, выпустив первого в мире креативного директора — робота под названием AI-CD β, против человека, творческого директора Мицуру Курамото. Им двоим была поставлена задача создать рекламное видео, которое люди оценивали голосованием.
Хотя компьютер смог дать творческое направление для рекламы или извлечь из базы данных помеченные и проанализированные телевизионные рекламные ролики из прошлого, оказалось, что человечество победило, поскольку Курамото выиграл 54% голосов по сравнению со своим коллегой из ИИ: 46%. Но это число очень близко к тому, чтобы быть равным, и с таким же успехом можно предположить, что однажды цифры могут быть поменяться местами.
На сегодня эта ситуация иллюстрирует, что в творческом ландшафте человеческое взаимодействие и эмпатия могут все еще быть тем, что отличает нас от машин, и отдаляет от возможности быть смененными машинами в будущем.
Подводя итоги
Апокалипсис как следствие прихода в нашу жизнь ИИ — действительно горячий предмет литературных и философских дебатов. Один сюжет из будущего был представлен компьютерным ученым Элиэзером Юдковски (Eliezer Yudkowsky) в статье из книги, датируемой 2008 годом, «Глобальные катастрофические риски»: «Было бы физически возможно построить мозг, который вычислялся бы в миллион раз быстрее человеческого мозга ... Если бы человеческий разум был таким образом ускорен, субъективный год мышления был бы достижим за каждые 31 физическую секунду во внешнем мире, и через восемь с половиной часов пролетел бы тысячелетие»*. Юдковский считает, что если сейчас мы не достигнем вершин в этом процессе, то потом будет слишком поздно. «ИИ работает в другом временном масштабе, чем вы; к тому времени, когда ваши нейроны закончат думать слова „я должен что-то сделать“, вы уже опоздали».
Чтобы добавить реальность в это суровое будущее, новый отчет PwC показал, что 38% рабочих мест в США будут заменены роботами и искусственным интеллектом к началу
Время покажет, сможет ли ИИ стать еще более творческим и эффективным, чем человеческий ум, и как он повлияет на рабочие места. Но на данный момент это способствует росту множества новых рабочих мест, в том числе совершенно новых категорий. По данным Всемирного экономического форума, 65% детей, поступающих в начальную школу сегодня, получат работу, которой в настоящее время не существует. Некоторые виды занятости вымрут, а на смену им будут созданы другие.
То, что мы уже знаем о маркетинге — так это способность алгоритмов учиться на данных, брендам стало легче понимать своих потребителей в глобальном масштабе, а не в пределах отдельных локаций. Что мы, люди, сделаем с этой новообретенной силой, еще нам предстоит увидеть.
* В оригинале «It would be physically possible to build a brain that computed a million times as fast as a human brain... If a human mind were thus accelerated, a subjective year of thinking would be accomplished for every 31 physical seconds in the outside world, and a millennium would fly by in eight-and-a-half hours».
Источник: Антон Мелехов, генеральный директор RTB House в России