Расскажем, как и почему корпорации начали использовать нейросети в рекламе…
Издание WSJ замечает, что небывалое увеличение аудитории видеохостинга, в последние года, связано именно с внедрением нейросети (они интегрированы как в поисковые алгоритмы сервиса, так и в систему рекомендаций).
[adace-ad id=»5173″]Сегодня более 70% всех видеороликов, которые смотрят пользователи, находятся не по подпискам на конкретные каналы, а именно благодаря совершенному механизму рекомендаций, построенному на сложной нейросети.
Нейросеть — это математическое представление биологической нейронной системы. Нейронная сеть имеет программное воплощение и представляет собой систему искусственных нейронов, которые по своей сути являются обычными процессорами. Искусственные нейронные сети обучаются, а не программируются
По своей сути нейросеть — это просто система, которая используется для обнаружения прямых зависимостей. Персонализированный поиск, система ранжирования и алгоритм рекомендаций — всё это заслуга именно нейросетей. Реклама стала гораздо более эффективнее именно потому, что алгоритмы нейросети постоянно анализируют поведение каждого посетителя. Цель проста — выяснить какой товар подходит именно вам, а не другому человеку.
Что такое нейронные сети
Искусственные нейронные сети — важная часть машинного обучения. ИНС уже сегодня используют многие специалисты и учёные, часто — для решения сложных задач, таких как: прогнозирование рекламного бюджета, разработка маркетинговых стратегий, распознавание рыночных тенденций. В отличие от других алгоритмов машинного обучения, которые могут систематизировать данные или вычислять числа (например), нейронные сети учатся на собственном опыте. Прямо как люди.
Для создания нейронных сетей за основу были взяты нейронные сетей человеческого мозга, которые отвечают за принятие всех наших решений. Схема проста: мозг воспринимает информацию, а затем — пытается соединить точки, чтобы прийти к тому или иному умозаключению
Сделать простейший вывод или решить несложную задачу у нас может получиться далеко не сразу — все люди разные и все обладают разным бэкграундом. У алгоритмов на основе машинного обучения всё точно также.
[adace-ad id=»5168″]Мы находим верное решение методом проб и ошибок. ИНС поступают аналогичным образом. Парадокс — нейронные сети уже вполне реальны, но моделирование человеческого сознания — всё еще остаётся областью научной фантастики
Немного теории: как работают искусственные нейронные сети
Сегодняшние искусственные нейронные сети очень примитивны, особенно — по сравнению со сложными нейронными взаимодействиями, которые происходят, когда человеческий разум принимает то или иное решение. Если представить ИНС схематично, то можно сказать, что она состоит из входного, выходного и промежуточного (скрытого) слоев:
Внутри промежуточного слоя находятся сотни виртуальных узлов. Когда алгоритм обучается, ищет ответ, он подключается к таким узлам огромное количество раз. Каждый раз — к новому узлу. Всё это, конечно, условно. Но смысл, думаю, вы уловили.
Чтобы «учиться» и достигать более релевантных результатов, с каждым новым вводом, алгоритм начинает изменять внутренние связи. Происходит это до тех пор, пока алгоритм точно не выяснит как именно достичь желаемого результата(с учётом требуемой релевантности)
После усвоения алгоритма, допускается ввод большего количество входных данных. Теперь ИНС может воспроизвести максимально релевантный (точнее — работособный) прогноз.
Глубокое обучение
Глубокое обучение (в англоязычном мире — DL) относится к более интенсивной версии машинного обучения. Помните условно скрытый-промежуточный слой в искусственной нейронной сети? Так вот — в DL у него есть сразу несколько условных уровней. Нейронные сети с глубоким обучением гораздо более сложны сами по себе.
Не за горами то время, когда подобные алгоритмы смогут успешно функционировать вообще без входных данных и обучаться целиком самостоятельно. Сегодня же все алгоритмы с базовым машинным обучением (NN или тот же DL), по-прежнему целиком зависят от входных данных, которые вносятся из внешних источников. Другими словами — сами людьми.
Опасности искусственных нейронных сетей
Отнять у людей рабочие места, сделать все их навыки бесполезными и ненужными — всё это вполне реально в ближайшие годы. Уже сейчас искусственные нейронные сети успешно вытесняют людей во многих отраслях, работники которых используют исключительно опыт лишь своей специализации. Нейросеть, конечно, не всесильна — даже в теории, а вот искусственный интеллект — другое дело.
Как нейронные сети будут использоваться в маркетинге и рекламе в 2021 году
Нейронные сети сегодня используются в самых разнообразных отраслях — в медицине, машиностроении, финансах. Реклама, как мы уже выяснили — не исключение. ИНС эффективно трансформирует доступный набор ресурсов для улучшения маркетинговых технологий. Нейронные сети гарантируют маркетологам новые, более совершенные и эффективные инструменты:
- прогнозирование поведения потребителей;
- создание и работа с самыми сложными сегментами клиентов;
- полная автоматизация всех процессов маркетинга;
- создание рекламного контента — включая объявления, креативы, описания, картинки;
- прогноз продаж.
Сейчас ИНС в маркетинге задействуется, чаще всего, в области прогнозной аналитики. Нейронные сети помогают маркетологам делать прогнозы относительно результатов той или иной РК, распознавая тенденции предыдущих кампаний.
Хотя нейронные сети доступны уже более десятилетия, они стали особенно активно развиваться в последние 2-3 года. Именно появление Big data, особенно, повлияло на ИНС кардинальным образом и сделало технологию интересной, в первую очередь, для маркетологов
Имея огромное количество данных, можно вносить их в ИНС и делать максимально комплексные, но, в тоже время, точные прогнозы, которые могут помогут аналитикам и руководству бизнеса принимать максимально правильные решения, касательно сегментированности бизнеса, финансирования тех или иных каналов конверсий, масштабируемости бизнеса в целом.
[adace-ad id=»5168″]Нейросети в рекламе — это точная сегментация рынка, эффективное прогнозирование продаж, создание персонализированного контента. Нейронные сети, снабженные достаточным количеством данных, позволяют сформировать максимально точные прогнозы. Такая помощь будет неоценимой для всех, кто привык полагаться на показатель оценки ожиданий и принимает самые важные решения.
ИНС обеспечивает максимально достижимый (на сегодняшний день) уровень автоматизации, что не только способствует развитию рекламной отрасли как таковой, но и повышает эффективность маркетингового рабочего процесса, улучшая пользовательский опыт.
Генеративно-состязательная сеть
Когда мы говорим о нейронных сетях, нельзя не упомянуть о GAN — Generative Adversarial Network. Это так называемая генеративно-состязательная сеть, которая использует машинное обучение без участия человека.
Машинное обучение в GAN-сетях, реализовано через взаимодействие двух нейронных сетей, конкурирующих друг с другом. Сейчас GAN-сети используются для создания фотореалистичных изображений (точнее — дорисовки недостающих элементов на фотографии, их удаления / замены)
Такие изображения могут использоваться для формировании рекламных материалов, например.
Чат-боты и нейросети
Говоря о нейросетях в рекламе нельзя не упомянуть и о чат-ботах. Конечно, они не относятся к рекламной отрасли напрямую, но именно они являются неотъемлемым элементом любой современной компании. Чат-боту как никому другому нужно постоянно учиться — здесь и пригодится огромный потенциал нейросетей. Развитые чат-боты позволят сэкономить бюджет компании на обустройстве телефонной поддержки и сделают коммуникации с клиентами более эффективными.