13 термінів в галузі штучного інтелекту, які необхідно освоїти маркетологу

Штучний інтелект давно став невід'ємною частиною нашого повсякденного життя. Мало хто насправді розуміє, що таке штучний інтелект і як він функціонує. Назва може навести на думку про людиноподібні роботи, фільм "Я, робот" і планетарне захоплення. Мало хто згадає про Netflix або персоналізовані плейлисти Spotify. За результатами дослідження HubSpot, 65% опитаних вже давно використовують штучний інтелект у повсякденному житті, просто не усвідомлюючи цього.

Маркетологи активно застосовують інструменти штучного інтелекту, починаючи від підвищення персональної продуктивності та закінчуючи повною автоматизацією у сфері SMM.

Деякі результати останнього поки що не вражають, але вже зараз це діє. Найближчими роками ринок програмного забезпечення для маркетологів обіцяє надати ще більш приголомшливі інструменти.

Уявіть собі список поточних завдань, що автоматично впорядковані за пріоритетами і засновані на ваших робочих звичках. Або персональний контент, створений відповідно до того, що ви публікуєте у соціальних мережах. Це лише кілька прикладів.

Звичайно, не важливо скільки програм ми використовуємо, і ми не повинні бути програмістами. Проте варто мати хоча б базове уявлення, щоб розуміти, як можна покращити свою роботу.

Алгоритм/Algorithm

Фахівці із соціальних медіа, ймовірно, стикаються з цим терміном у контексті систем, які визначають, які новини відображатимуться у стрічці новин на Facebook, Twitter та Instagram.

SEO-фахівці регулярно взаємодіють з алгоритмами пошукових систем, які визначають рейтинг сайту та його становище у пошуковій видачі. Але не обов'язково йти так далеко. Якщо у вас є передплата Netflix, ви можете ясно побачити, як компанія використовує алгоритм для підбору нових серіалів на основі ваших попередніх переваг.

Простими словами, алгоритм - це результат аналізу даних, який передбачає поведінка користувача і пропонує йому контент, який його точно зацікавить.

Таким чином, можна вибирати заголовки для блогів, назви статей, а також створювати візуальний та текстовий контент.

Штучний інтелект / Artificial Intelligence

У загальному сенсі штучний інтелект охоплює область інформатики, яка дозволяє комп'ютерам виконувати завдання, які потребують людського втручання. Це може включати аналіз проблем, проведення спостережень, спілкування, роздуми і актуалізацію висновків.

Проте створення штучного інтелекту – завдання непросте. Людський мозок є унікальною системою, де кожен нейрон пов'язаний з іншим. Вчені прагнуть розробити комп'ютери з гнучкими алгоритмами, здатними приймати креативні рішення та підвищувати ймовірність успішного досягнення поставленої мети.

Штучний інтелект є узагальнюючим терміном для різних технологій, включаючи чат-ботів, про які ми розповімо нижче, та програми, що створюють релевантний текст для відвідувачів вашого сайту.

Чат-боти / Bots

Боти є текстові програми, призначені для автоматизації комунікації. Зазвичай вони функціонують в рамках інших програм, таких як Facebook Messenger, WhatsApp або Telegram, забезпечуючи обмін повідомленнями.

Часто боти мають вузьку спеціалізацію, спрямовану на надання конкретної інформації, такої як прогноз погоди, анекдоти або допомога в процесі реєстрації на веб-сайті.

Розміщення подібної програми на своєму сайті дозволяє користувачам отримувати відповіді на питання, що часто ставляться в режимі реального часу. На відміну від сторінки FAQ, чат-бот здатний збирати статистику запитів та оновлювати список актуальної інформації.

Деякі аргументують, що чат-боти не є частиною штучного інтелекту, оскільки вони в основному оперують попередньо завантаженими відповідями та діями, не маючи здатності "думати" самостійно. Проте інші бачать ботів як ключовий інструмент штучного інтелекту у майбутньому.

Когнітивістика / Cognitive Science

Розглядаючи штучний інтелект як складову когнітівістики, ми стикаємося з науковою дисципліною, що охоплює розум та процеси, що відбуваються в ІІ. Ця галузь науки поєднує елементи філософії, психології, лінгвістики, антропології та нейробіології.

Когнітівістика не обмежується лише вивченням штучного інтелекту, але створення ІІ є одним із способів застосування цієї науки. Він демонструє, як людське мислення може бути успішно змодельовано у машинах, що відкриває широкі перспективи для інновацій та покращення процесів прийняття рішень.

При розгляді яскравого прикладу когнітивістики можна згадати модель прийняття рішень Канемана. Ця модель, відома багатьом маркетологам, докладно визначає, як людина здійснює вибір у кожний момент часу, усвідомлено чи інтуїтивно.

Впровадження подібних аспектів когнітивістики в область штучного інтелекту відкриває нові обрії для створення більш ефективних та адаптивних технологій.

Комп'ютерний зір / Computer Vision

Комп'ютерний зір є одним із численних застосувань глибокого навчання, допомагаючи комп'ютерам "розуміти" цифрові зображення.

Для людини сприйняття зображень це вроджена функція. Ми бачимо м'яч, що летить у наш бік, і ловимо його. Однак для комп'ютера "побачити" зображення та описати його - складне завдання, що вимагає поєднання роботи ока та інтелекту. Наприклад, безпілотному автомобілю необхідно не лише розпізнавати світлофори, покажчики, пішоходів та перешкоди на дорозі, а й розуміти, як правильно на них реагувати.

Якщо вам цікаво дізнатися, як це працює, ви можете відвідати Google Quick Draw і перевірити, чи зможе програма розпізнати ваші малюнки. Граючи в цю гру, ви не тільки розважаєтеся, але й допомагаєте покращувати алгоритм - вона заснована на системі навчання, яка використовує отриману інформацію.

Для медійної реклами комп'ютерний зір стає справжнім скарбом. Цей підхід дозволяє програмам автоматично виділяти потрібні кадри у фільмі, що дозволяє вставляти відповідний рекламний блок.

Наприклад, якщо герої на екрані пригощаються смачним обідом, викликаючи у глядача почуття голоду, програма, розпізнаючи їжу на кадрах, може запропонувати рекламу доставки піци. Актуально? Безперечно. Можливості комп'ютерного зору відкривають нові обрії для творчості та ефективності у світі медійної реклами.

Глибинний аналіз даних / Data Mining

Глибинний аналіз даних, або інтелектуальний аналіз даних, є процесом, під час якого комп'ютер виділяє необхідну інформацію з великих наборів даних. Цей підхід відкриває нові обрії для більш ефективного розуміння та використання інформації.

Як ілюстрацію можна розглянути електронну комерцію, наприклад, Amazon. Компанія використовує глибинний аналіз даних для аналізу інформації про своїх клієнтів. Це дозволяє Amazon створювати рекомендаційні рядки, пропонуючи покупцям товари, які часто купують разом із вибраними товарами. Такий персоналізований підхід збагачує досвід покупця та сприяє збільшенню обсягу продажу.

Важливо, що глибинний аналіз даних як посилює ефективність бізнес-процесів, але й виявляє приховані закономірності, які б залишитися непоміченими при традиційних методах аналізу даних.

Це призводить до більш точних прогнозів, більш успішних стратегій маркетингу та збагачення прийняття рішень у різних галузях бізнесу.

Глибинне навчання / Deep Learning

Глибинне навчання, що лежить в основі будь-якого штучного інтелекту, є високорозвиненою областю машинного навчання. Внутрішні процеси цієї технології можуть здатися складними, але важливо відзначити, що глибинне навчання здатне розкривати найзаплутаніші і складніші дані у величезних базах, проходячи через численні верстви взаємозв'язків. Простими словами, це процес, натхненний роботою нейронів у людському мозку, що призводить до звичного терміну "нейронні мережі" серед програмістів.

Для маркетологів глибинне навчання відкриває нові можливості створення ідеальних рекламних систем.

Програмне забезпечення , що здійснює глибокий аналіз, здатне надавати користувачам як інформацію, що вони бажають бачити, а й ту, що їм справді необхідна. Так, навіть якщо ви довго ухилялися від заповнення податкової декларації і не робили про це згадок, реклама фінансового аналітика може запропонувати вам свої послуги в найкращий момент.

Це стає можливим завдяки здатності глибокого навчання "розуміти" потреби користувача та надавати контент, який справді релевантний.

Машинне навчання / Machine Learning

В галузі науки про штучний інтелект машинне навчання займає особливе місце, являючи собою захоплюючий етап у досягненнях цієї науки. Суть машинного навчання полягає в унікальній здатності комп'ютера навчатися на основі об'єму інформації і формувати передбачувані алгоритми на її основі. З постійним зростанням обсягу даних комп'ютери коригують свої стратегії, що призводить до більш ефективного виконання різних завдань.

Вихідні дані для машинного навчання можуть бути різноманітними: від маркетингового програмного забезпечення, що аналізує електронну пошту, до інформації про середні ставки на бейсбольні матчі.

Так як машинне навчання дозволяє комп'ютерам удосконалюватися без жорстких рамок програми (на відміну більшості ботів), цей процес часто асоціюють з навчанням дітей на власному досвіді.

Щоб оцінити масштабність цієї технології, можна розглянути програму, що базується на машинному навчанні, яка оцінює шанси твіту на перепост.

Проаналізувавши хештеги, зображення, популярні твіти та багато інших факторів, ця програма надає інформацію, яка допомагає оптимізувати 140 символів твого твіту. Це яскравий приклад того, як машинне навчання впроваджується у повсякденне життя, допомагаючи зробити інформацію більш цінною та доступною.

Семантичний аналіз / Semantic Analysis

Обробка природної мови — технологія, яка трансформує ботів у високорівневі системи, дозволяючи їм розуміти та обробляти голосові команди чи текст. Прикладом такої технології може бути спілкування з Siri, де твій голос перетворюється на текст, та був проходить через пошукову систему надання відповіді у вигляді людської промови.

На простому рівні перевірка правопису Word або використання Google Translate також є прикладами використання NLP. Більш складні програми можуть навчатися розпізнавати гумор, емоції та контекст у розмові.

У перспективі, завдяки таким технологіям, нікому, можливо, не доведеться працювати в кол-центрі, відповідаючи на стандартні питання цілий день. Це не тільки вирішить проблеми з грубими операторами та незадоволеними клієнтами, але й відкриє нові можливості для маркетологів, надаючи унікальні та персоналізовані досвіди взаємодії з брендами.

Контрольоване навчання / Supervised Learning

Контрольоване навчання є одне із типів машинного навчання, у якому людина-оператор запроваджує певні набори даних і контролює основну частину процесу - звідси і назва. У рамках контрольованого навчання алгоритм обробляє типові набори даних, зважаючи на чіткі вказівки людини-оператора, що робить результати більш конкретними та передбачуваними.

У світі маркетингу контрольоване навчання дає маркетологам можливість встановити чіткі схеми для алгоритмів. Наприклад, якщо покупець придбав товар із категорії "сантехніка", система автоматично запропонує йому знижку на будь-який другий товар, але тільки з розділу "побутова техніка".

У разі відсутній елемент самодіяльності у алгоритму, і кожен крок визначено заздалегідь маркетологом, що забезпечує більш прямий і контрольований процес.

Тренувальні дані / Training Data

У світі машинного навчання тренувальні дані є інформацією, що спочатку вводиться в програму для навчання та формування зразків. Вочевидь, що більше даних використовується у цьому процесі, то більш точними і релевантними стають зразки, одержувані у результаті.

Уявіть, що ви створюєте кампанію маркетингу. Ваші тренувальні дані можуть включати різноманітні параметри вашої цільової аудиторії: вік, стать, освіта, хобі і багато інших.

Ця інформація, введена в програму, дозволяє алгоритму машинного навчання аналізувати та вчитися на основі безлічі факторів, що зрештою зробить вашу маркетингову стратегію більш точною та спрямованою.

Сьогодні завдяки машинному навчанню ми можемо уникнути трудомісткого завдання утримання в голові мільйонів даних про цільову аудиторію. Натомість ми надаємо комп'ютеру можливість обробляти та аналізувати ці дані, що суттєво покращує ефективність маркетингових стратегій та створює персоналізований підхід до кожного споживача.

Самонавчання / Unsupervised Learning

Бездоглядне навчання є ще одним із типів машинного навчання, що вимагає мінімального втручання людини. У цьому випадку програмі надається можливість самостійно вибирати дані для вивчення та робити висновки.

Цей спосіб навчання можна як роботу протилежність контрольованому навчанню. Тут програма має сама визначити, що, наприклад, якщо ми надали першому користувачеві певний товар за знижкою 50%, то наступний покупець може отримати вигідну пропозицію. Однак, щодо вибору конкретного товару, цього разу рішення приймається програмою на основі даних про попередні покупки клієнтів.

Самонавчання відкриває нові горизонти для аналітики та маркетингу, надаючи програмам можливість самостійного отримання цінних знань з даних. Цей метод навчання дозволяє алгоритмам автономно виявляти закономірності та тренди, покращуючи таким чином стратегії маркетингу та надаючи більш персоналізований досвід для споживачів.