13 терминов из области искусственного интеллекта, которые необходимо освоить маркетологу

Искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Мало кто, на самом деле, понимает, что такое искусственный интеллект и как он функционирует. Название может навести на мысль о человекоподобных роботах, фильме "Я, робот" и планетарном захвате. Мало кто вспомнит о Netflix или персонализированных плейлистах Spotify. По результатам исследования HubSpot, 65% опрошенных уже давно используют искусственный интеллект в повседневной жизни, просто не осознавая этого.

Маркетологи активно применяют инструменты искусственного интеллекта, начиная от повышения персональной продуктивности и заканчивая полной автоматизацией в сфере SMM.

Некоторые результаты последнего пока не впечатляют, но уже сейчас это действует. В ближайшие годы рынок программного обеспечения для маркетологов обещает предоставить еще более потрясающие инструменты.

Представьте себе список текущих задач, автоматически упорядоченных по приоритетам и основанных на ваших рабочих привычках. Или персонализированный контент, созданный в соответствии с тем, что вы публикуете в социальных сетях. Это лишь несколько примеров.

Конечно, не важно, сколько программ мы используем, и мы не обязаны быть программистами. Тем не менее, стоит иметь хотя бы базовое представление, чтобы понимать, как можно улучшить свою работу.

Алгоритм / Algorithm

Специалисты по социальным медиа, вероятно, сталкиваются с этим термином в контексте систем, которые определяют, какие новости будут отображаться в ленте новостей на Facebook, Twitter и Instagram.

SEO-специалисты регулярно взаимодействуют с алгоритмами поисковых систем, которые определяют рейтинг сайта и его положение в поисковой выдаче. Но не обязательно идти так далеко. Если у вас есть подписка на Netflix, вы можете ясно увидеть, как компания использует алгоритм для подбора новых сериалов на основе ваших предыдущих предпочтений.

Простыми словами, алгоритм - это результат анализа данных, который предсказывает поведение пользователя и предлагает ему контент, который его точно заинтересует.

Таким образом, можно выбирать заголовки для блогов, названия статей, а также создавать визуальный и текстовый контент.

Искусственный интеллект / Artificial Intelligence

В общем смысле искусственный интеллект охватывает область информатики, которая позволяет компьютерам выполнять задачи, требующие человеческого вмешательства. Это может включать в себя анализ проблем, проведение наблюдений, общение, размышления и актуализацию выводов.

Однако создание искусственного интеллекта - задача непростая. Человеческий мозг представляет уникальную систему, где каждый нейрон связан с другим. Ученые стремятся разработать компьютеры с гибкими алгоритмами, способными принимать креативные решения и повышать вероятность успешного достижения поставленных целей.

Искусственный интеллект является обобщающим термином для различных технологий, включая чат-ботов, о которых мы расскажем ниже, и программы, создающие релевантный текст для посетителей вашего сайта.

Чат-боты / Bots

Боты представляют собой текстовые программы, предназначенные для автоматизации коммуникации. Обычно они функционируют в рамках других приложений, таких как Facebook Messenger, WhatsApp или Telegram, обеспечивая обмен сообщениями.

Часто боты обладают узкой специализацией, направленной на предоставление конкретной информации, такой как прогноз погоды, анекдоты или помощь в процессе регистрации на веб-сайте.

Размещение подобной программы на своем сайте позволяет пользователям получать ответы на часто задаваемые вопросы в режиме реального времени. В отличие от страницы FAQ, чат-бот способен собирать статистику запросов и обновлять список актуальной информацией.

Некоторые аргументируют, что чат-боты не являются частью искусственного интеллекта, поскольку они в основном оперируют предварительно загруженными ответами и действиями, не обладая способностью "думать" самостоятельно. Тем не менее, другие видят ботов как ключевой инструмент искусственного интеллекта в будущем.

Когнитивистика / Cognitive Science

Рассматривая искусственный интеллект как составляющую когнитивистики, мы сталкиваемся с научной дисциплиной, охватывающей разум и процессы, происходящие в ИИ. Эта область науки объединяет элементы философии, психологии, лингвистики, антропологии и нейробиологии.

Когнитивистика не ограничивается только изучением искусственного интеллекта, но создание ИИ представляет собой один из способов применения этой науки. Он демонстрирует, как человеческое мышление может быть успешно смоделировано в машинах, что открывает широкие перспективы для инноваций и улучшения процессов принятия решений.

При рассмотрении яркого примера когнитивистики можно упомянуть модель принятия решений Канемана. Эта модель, известная многим маркетологам, подробно определяет, как человек осуществляет выбор в каждый момент времени, осознанно или интуитивно.

Внедрение подобных аспектов когнитивистики в область искусственного интеллекта открывает новые горизонты для создания более эффективных и адаптивных технологий.

Компьютерное зрение / Computer Vision

Компьютерное зрение представляет собой одно из многочисленных применений глубокого обучения, помогая компьютерам "понимать" цифровые изображения.

Для человека восприятие изображений — это врожденная функция. Мы видим мяч, летящий в нашу сторону, и ловим его. Однако для компьютера "увидеть" изображение и описать его — сложная задача, требующая сочетания работы глаза и интеллекта. Например, беспилотному автомобилю необходимо не только распознавать светофоры, указатели, пешеходов и преграды на дороге, но и понимать, как правильно на них реагировать.

Если вам интересно узнать, как это работает, вы можете посетить Google's Quick Draw и проверить, сможет ли программа распознать ваши рисунки. Играя в эту игру, вы не только развлекаетесь, но и помогаете улучшать алгоритм — она основана на системе обучения, использующей полученную информацию.

Для медийной рекламы компьютерное зрение становится настоящим кладом. Этот подход позволяет программам автоматически выделять подходящие кадры в фильме, что позволяет вставлять соответствующий рекламный блок.

Например, если герои на экране угощаются вкусным обедом, вызывая у зрителя чувство голода, программа, распознавая на кадрах еду, может предложить рекламу доставки пиццы. Актуально? Безусловно. Возможности компьютерного зрения открывают новые горизонты для творчества и эффективности в мире медийной рекламы.

Глубинный анализ данных / Data Mining

Глубинный анализ данных, или интеллектуальный анализ данных, представляет собой процесс, в ходе которого компьютер выделяет необходимую информацию из обширных наборов данных. Этот подход открывает новые горизонты для более эффективного понимания и использования информации.

В качестве иллюстрации можно рассмотреть электронную коммерцию, например, Amazon. Компания использует глубинный анализ данных для анализа информации о своих клиентах. Это позволяет Amazon создавать рекомендательные строки, предлагая покупателям товары, которые часто приобретают вместе с выбранными товарами. Такой персонализированный подход обогащает опыт покупателя и способствует увеличению объема продаж.

Важно отметить, что глубинный анализ данных не только усиливает эффективность бизнес-процессов, но также выявляет скрытые закономерности, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах анализа данных.

Это приводит к более точным прогнозам, более успешным стратегиям маркетинга и обогащению принятия решений в различных областях бизнеса.

Глубинное обучение / Deep Learning

Глубинное обучение, лежащее в основе любого искусственного интеллекта, представляет собой высокоразвитую область машинного обучения. Внутренние процессы этой технологии могут показаться сложными, но важно отметить, что глубинное обучение способно раскрывать самые запутанные и сложные данные в огромных базах, проходя через многочисленные слои взаимосвязей. Простыми словами, это процесс, вдохновленный работой нейронов в человеческом мозге, что приводит к привычному термину "нейронные сети" среди программистов.

Для маркетологов глубинное обучение открывает новые возможности в создании идеальных рекламных систем.

Программное обеспечение, осуществляющее глубокий анализ, способно предоставлять пользователям не только информацию, которую они желают видеть, но и ту, которая им действительно необходима. Так, даже если вы долго уклонялись от заполнения налоговой декларации и не делали об этом упоминаний, реклама финансового аналитика может предложить вам свои услуги в самый подходящий момент.

Это становится возможным благодаря способности глубокого обучения "понимать" потребности пользователя и предоставлять контент, который действительно релевантен.

Машинное обучение / Machine Learning

В области науки об искусственном интеллекте машинное обучение занимает особое место, представляя собой захватывающий этап в достижениях этой науки. Суть машинного обучения заключается в уникальной способности компьютера обучаться на основе обширного объема информации и формировать предсказуемые алгоритмы на ее основе. С постоянным ростом объема данных компьютеры корректируют свои стратегии, что приводит к более эффективному выполнению различных задач.

Исходные данные для машинного обучения могут быть самыми разнообразными: от маркетингового программного обеспечения, анализирующего электронную почту, до информации о средних ставках на бейсбольные матчи.

Так как машинное обучение позволяет компьютерам совершенствоваться без жестких рамок программы (в отличие от большинства ботов), этот процесс часто ассоциируют с обучением детей на собственном опыте.

Чтобы оценить масштабность этой технологии, можно рассмотреть программу, основанную на машинном обучении, которая оценивает шансы твита на перепост.

Проанализировав хештеги, изображения, популярные твиты и множество других факторов, эта программа предоставляет информацию, которая помогает оптимизировать 140 символов твоего твита. Это яркий пример того, как машинное обучение внедряется в повседневную жизнь, помогая сделать информацию более ценной и доступной.

Семантический анализ / Semantic Analysis

Обработка естественного языка — технология, которая трансформирует ботов в высокоуровневые системы, позволяя им понимать и обрабатывать голосовые команды или текст. Примером такой технологии может служить общение с Siri, где твой голос преобразуется в текст, а затем проходит через поисковую систему для предоставления ответа в форме человеческой речи.

На простом уровне проверка правописания в Word или использование Google Translate также являются примерами использования NLP. Более сложные приложения могут обучаться распознавать юмор, эмоции и контекст в разговоре.

В перспективе, благодаря таким технологиям, никому, возможно, не придется трудиться в колл-центре, отвечая на стандартные вопросы целый день. Это не только решит проблемы с грубыми операторами и неудовлетворенными клиентами, но и откроет новые возможности для маркетологов, предоставляя уникальные и персонализированные опыты взаимодействия с брендами.

Контролируемое обучение / Supervised Learning

Контролируемое обучение представляет собой один из типов машинного обучения, в котором человек-оператор вводит определенные наборы данных и контролирует основную часть процесса - отсюда и название. В рамках контролируемого обучения алгоритм обрабатывает типовые наборы данных, принимая во внимание четкие указания человека-оператора, что делает результаты более конкретными и предсказуемыми.

В мире маркетинга контролируемое обучение дает маркетологам возможность установить четкие схемы действий для алгоритмов. Например, если покупатель приобрел товар из категории "сантехника", система автоматически предложит ему скидку на любой второй товар, но только из раздела "бытовая техника".

В данном случае отсутствует элемент самодеятельности у алгоритма, и каждый шаг определен заранее маркетологом, что обеспечивает более прямой и контролируемый процесс.

Тренировочные данные / Training Data

В мире машинного обучения тренировочные данные представляют собой информацию, изначально вводимую в программу для обучения и формирования образцов. Очевидно, чем больше данных используется в этом процессе, тем более точными и релевантными становятся образцы, получаемые в итоге.

Представьте себе, что вы создаете кампанию маркетинга. Ваши тренировочные данные могут включать в себя разнообразные параметры вашей целевой аудитории: возраст, пол, образование, хобби и многие другие.

Эта информация, введенная в программу, позволяет алгоритму машинного обучения анализировать и учиться на основе множества факторов, что в конечном итоге сделает вашу маркетинговую стратегию более точной и направленной.

Сегодня, благодаря машинному обучению, мы можем избежать трудоемкой задачи удержания в голове миллионов данных о целевой аудитории. Вместо этого мы предоставляем компьютеру возможность обрабатывать и анализировать эти данные, что существенно улучшает эффективность маркетинговых стратегий и создает персонализированный подход к каждому потребителю.

Самообучение / Unsupervised Learning

Безнадзорное обучение представляет собой еще один из типов машинного обучения, требующий минимального вмешательства человека. В этом случае программе предоставляется возможность самостоятельно выбирать данные для изучения и делать выводы.

Этот метод обучения можно рассматривать как работу в противоположность контролируемому обучению. Здесь программа должна сама определить, что, например, если мы предоставили первому пользователю определенный товар по скидке 50%, то следующий покупатель также может получить выгодное предложение. Однако, что касается выбора конкретного товара, на этот раз решение принимается программой на основе данных о предыдущих покупках клиентов.

Самообучение открывает новые горизонты для аналитики и маркетинга, предоставляя программам возможность самостоятельного извлечения ценных знаний из данных. Этот метод обучения позволяет алгоритмам автономно выявлять закономерности и тренды, улучшая таким образом стратегии маркетинга и предоставляя более персонализированный опыт для потребителей.