رؤى التسويق الرقمي: 5 مواجهات مع التعلم الآلي

من تصفية البريد العشوائي إلى تحسين خط الإنتاج ، كان هناك ازدهار في استيعاب وفعالية أنظمة التعلم الآلي على مدار الأشهر والسنوات الأخيرة - ولم يشهد أي مجال زيادة أكثر أهمية وتحويلية من التسويق الرقمي. تسعى هذه المقالة إلى شرح بعض الأمثلة الأكثر إثارة للاهتمام للتعلم الآلي المستخدمة في السياقات عبر الإنترنت اليوم ، وتوفر تعليقًا على الكيفية التي يجب أن يسعى بها المسوقون الرقميون إلى استيعاب - والاستفادة من - هذه الابتكارات المتطورة باستمرار.

لكن ما هو التعلم الآلي؟

يعد التعلم الآلي أحد أكثر مظاهر الذكاء الاصطناعي فائدة وانتشارًا قيد الاستخدام حاليًا في سياق تجاري. نظام التعلم الآلي عبارة عن خوارزمية لها القدرة على تحسين عملياتها الخاصة بشكل مستقل من خلال تحليل البيانات الناتجة عن أنشطتها الخاصة والعمل وفقًا لها. هذه التقنية مستخدمة بالفعل عبر مجموعة كبيرة من تطبيقات الويب.

موجز اخبار الفيسبوك

تتعلمك خوارزمية Facebook باستمرار ؛ تحليل سلوكك من أجل تخصيص المحتوى الذي يقدمه لملف الأخبار الفريد الخاص بك. كما هو متوقع ، يتم أخذ الإعجابات / ردود الفعل ونقرات الارتباط وتشغيل الفيديو والتعليقات والمشاركات - المشاركات - في الاعتبار في حسابات خوارزميات ملف الأخبار. ربما يكون الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو حقيقة أن الوقت الذي تقضيه في وضع الخمول في ملف الأخبار الخاص بك ، أو قراءة أو عرض المحتوى دون الانخراط بنشاط فيه ، يتم تضمينه أيضًا في حسابات الخوارزمية. استمر في التمرير عبر نوع معين من المحتوى وسترى القليل منه في المستقبل.

البصيرة - ترتبط ارتباطات المشاركة ومدى الوصول ارتباطًا جوهريًا - ولكن إدراج وقت الخمول في خوارزمية موجز الأخبار على Facebook يذكرنا بأن القيمة الجوهرية لمنشور Facebook كوحدة مستقلة للمحتوى لها أيضًا دور مهم تلعبه. إذا كنت تشارك الروابط كجزء من إستراتيجيتك التسويقية على Facebook ، فقد يكون من المفيد تجربة إرفاق هذه الروابط بنسخة مطولة نسبيًا. يريد Facebook أن يحافظ على انتباه مستخدميه - فمن المنطقي أنهم سيكافئون ملصقات المحتوى التي تساعدهم على القيام بذلك بالضبط ، في الموقع.

تركيز تويتر الجديد على المرئيات

يثبت عام 2016 أنه عام التغيير الجذري لتويتر ، مع دعم لمقاطع الفيديو الطويلة وزيادة عدد الأحرف المسموح به للمشاركات الثرية بين مجموعة من التحديثات التي يبدو أنها تشير بقوة إلى تركيز جديد على الصور ومقاطع الفيديو لتطبيق المراسلة الاجتماعية .

في شهر يونيو من هذا العام ، أعلن جاك دورسي ، مؤسس موقع تويتر ، عن خطوة أخرى تشير إلى طموحات قوية تتعلق بالمحتوى المرئي: وهي شراء خبراء التعلم الآلي في لندن ، ماجيك بوني تكنولوجي. كتب دورسي على مدونة Twitter الرسمية:

سينضم فريق Magic Pony إلى Twitter Cortex ، وهو فريق من المهندسين وعلماء البيانات وباحثين في التعلم الآلي مكرسين لبناء منتج يمكن للأشخاص فيه بسهولة العثور على تجارب جديدة لمشاركتها والمشاركة فيها.

"سيتم استخدام تقنية Magic Pony - استنادًا إلى البحث الذي أجراه الفريق لإنشاء خوارزميات يمكنها فهم ميزات الصور - لتعزيز قوتنا في البث المباشر والفيديو وإتاحة الكثير من الإمكانات الإبداعية المثيرة لتويتر."

Insight - في حين أن الوظائف الدقيقة قيد التطوير من قبل Magic Pony Technology و Twitter لم تظهر بعد ، يوضح بيان على موقع الويب الأول اتجاه عملهم: "[...] يسعدنا الإعلان عن تعاوننا مع Twitter لاستخدام تقنيتنا لتحسين التجارب المرئية التي يتم تقديمها عبر تطبيقاتهم ".

يبدو أننا قد نكون ملزمين بمستقبل يقدم فيه تويتر صورًا لموجز أخبار المستخدمين استنادًا ليس فقط إلى الكلمات والعلامات المستخدمة لوصف الصور ومقاطع الفيديو ، ولكن أيضًا على موضوع الوسائط المشخصة حسابياً.

جوجل RankBrain

في وقت سابق من هذا الأسبوع ، أبلغنا عن الأخبار البارزة ، التي كشفها أحد كبار موظفي Google ، أن 100٪ من استعلامات البحث التي تلقتها Google تتم معالجتها الآن بواسطة نظام التعلم الآلي RankBrain ، مع تأثر نسبة عالية من تصنيفات البحث نتيجة لذلك. يشكل RankBrain جزءًا مهمًا من خوارزمية البحث الشامل في Google ، Hummingbird.

ليس من الواضح بالضبط ما هي العوامل التي يأخذها RankBrain في الاعتبار عند تقييم فعالية نتائج البحث ، ولكن ما نعرفه هو أن النظام دائم التطور ، ويتعلم باستمرار ويسعى دائمًا إلى تقديم قوائم النتائج التي تلبي متطلبات المستخدم بشكل أفضل.

البصيرة - إذا كنت تريد أن تحصل على أعلى مرتبة ، فكن الأفضل. كان بيل جيتس يخبرنا بأن "المحتوى ملك" في عام 1996 ، ولكن في ضوء القوة المتنامية والإمكانات الرائعة للتعلم الآلي ، يبدو حقًا أن مواقع الويب التي تحتوي على أفضل محتوى - من حيث الجودة والعمق والملاءمة - هي تم تعيينه أخيرًا لتجاوز مواقع تحسين محركات البحث (SEO) بذكاء والمليئة بمحتوى أدنى على صفحات نتائج Google. لا تزال المهارات القديمة لبناء الروابط وتحسين البيانات الوصفية وتخطيط الكلمات الرئيسية مهمة ، ولكن يجب أن يبدأ مسوقو البحث في قضاء المزيد من الوقت في تحسين ملاءمة المحتوى وجودته.

الصحافة

البصيرة - نقرأ بعض الكتابات من أجل أسلوبها وصوتها ، وبعضها نقدر أو نرفض وجهة نظر ، والبعض الآخر لتلقي معلومات. عادةً ما يقدم جزء من الكتابة مزيجًا من هذه الجوانب ، ولكن في بعض الحالات ، يريد القارئ ببساطة الحقائق الثابتة - خاصة في الأخبار أو التقارير الرياضية. في هذه المواقف ، يكون الذكاء الاصطناعي في الصحافة قادرًا بالفعل على تنفيذ المهمة بمدخلات قليلة أو معدومة من البشر.

كما ذكرت صحيفة الغارديان في عام 2015 ، تتوقع شركة Narrative Science الأمريكية للذكاء الاصطناعي أن أنظمة التعلم الآلي مثل أنظمتها ستكون قادرة على كتابة 90٪ من مقالاتنا الصحفية بحلول عام 2030. إليك مثال على تقرير رياضي كتبته آلة Narrative Science بشكل مستقل:

"كان يوم الثلاثاء يومًا رائعًا لدبليو روبرتس ، حيث ألقى الرامي الشاب مباراة مثالية ليقود فيرجينيا إلى الفوز 2-0 على جورج واشنطن في دافنبورت فيلد.

"وصل سبعة وعشرون مستعمرًا إلى اللوحة وهزمهم رامي فيرجينيا جميعًا ، وقدم مباراة مثالية. ضرب 10 ضربات بينما كان يسجل إنجازه الهام.

"توم غيتلي جاء قصيرًا على المطاط بالنسبة للمستعمرات ، مسجلاً خسارة. ذهب ثلاث جولات ، وسار مرتين ، وضرب واحدة وسمح مرتين. صعد كافالييرز للأبد في الشوط الرابع ، وسجل مرتين بناءً على اختيار لاعب وعرقلة ".

البصيرة - ولكن هل هذا شيء جيد؟ من أجل الموضوعية الصحفية ، ستكون إجابتنا نعم مبدئيًا. قد تفتقر الآلات إلى الأخلاق المعقدة بشكل غير عادي وشخصية الكاتب البشري ، ولكنها تفتقر أيضًا في هذه المرحلة إلى التحيزات والتصورات المسبقة. بالطبع ، مع استمرار تطور أنظمة التعلم الآلي والتعليم الذاتي ، لا يوجد ما يمنعها من تطوير عقائد خاصة بها ، كاملة مع كل الأمتعة والجمال والتعقيد.