Digital Marketing Insights: 5 spotkań z uczeniem maszynowym

Od filtrowania spamu po optymalizację linii produkcyjnych, w ostatnich miesiącach i latach nastąpił boom w zakresie absorpcji i skuteczności systemów uczenia maszynowego – a żadna dziedzina nie odnotowała bardziej znaczącego i przełomowego wzrostu niż marketing cyfrowy. Ten artykuł ma na celu wyjaśnienie niektórych z najciekawszych przykładów uczenia maszynowego wykorzystywanych obecnie w kontekstach internetowych i zawiera komentarz na temat tego, jak marketerzy cyfrowi powinni starać się dostosować – i wykorzystać – te stale ewoluujące innowacje.

Ale czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest jednym z najbardziej użytecznych i rozpowszechnionych przejawów sztucznej inteligencji wykorzystywanych obecnie w kontekście komercyjnym. System uczenia maszynowego to algorytm zdolny do samodzielnej optymalizacji własnych procesów poprzez analizę i działanie na danych generowanych przez własne działania. Ta technologia jest już wykorzystywana w wielu aplikacjach internetowych.

Kanał wiadomości na Facebooku

Algorytm Facebooka nieustannie Cię uczy; analizowanie Twojego zachowania w celu personalizacji treści dostarczanych do Twojego unikalnego kanału informacyjnego. Jak można się spodziewać, polubienia/reakcje, kliknięcia linków, odtworzenia wideo, komentarze i udostępnienia – zaangażowanie – są uwzględniane w obliczeniach algorytmów kanału informacyjnego. Być może bardziej zaskakujący jest fakt, że czas, który spędzasz bezczynnie nad swoim kanałem informacyjnym, czytając lub przeglądając treści bez aktywnego angażowania się w nie, jest również uwzględniany w obliczeniach algorytmu. Przewijaj dalej określony rodzaj treści, a w przyszłości zobaczysz ich trochę mniej.

Wgląd — zaangażowanie w posty i zasięg są nierozerwalnie powiązane — ale uwzględnienie czasu bezczynności w algorytmie kanału informacyjnego Facebooka przypomina nam, że wewnętrzna wartość posta na Facebooku jako samodzielnej jednostki treści również ma do odegrania ważną rolę. Jeśli udostępniasz linki w ramach strategii marketingowej na Facebooku, warto poeksperymentować z dołączaniem do nich stosunkowo długiej kopii. Facebook chce przyciągnąć uwagę swoich użytkowników – sensowne jest, aby nagradzali na miejscu osoby zamieszczające treści, które im w tym pomagają.

Nowy nacisk Twittera na wizualizacje

Rok 2016 okazuje się być rokiem radykalnych zmian dla Twittera, z obsługą dłuższych klipów wideo i zwiększonym limitem znaków dla bogatych postów wśród wielu aktualizacji, które zdają się wyraźnie wskazywać na nowe skupienie się na zdjęciach i filmach w aplikacji społecznościowej .

W czerwcu tego roku założyciel Twittera, Jack Dorsey, ogłosił kolejny krok sygnalizujący silne ambicje związane z treściami wizualnymi: a mianowicie zakup londyńskich ekspertów od uczenia maszynowego, Magic Pony Technology. Pisząc na oficjalnym blogu na Twitterze, Dorsey stwierdził:

„Zespół Magic Pony dołączy do Twitter Cortex, zespołu inżynierów, naukowców zajmujących się danymi i uczeniem maszynowym, których celem jest tworzenie produktu, w którym ludzie mogą łatwo znaleźć nowe doświadczenia, którymi można się dzielić i w których mogą uczestniczyć.

„Technologia Magic Pony – oparta na badaniach przeprowadzonych przez zespół w celu stworzenia algorytmów, które potrafią zrozumieć cechy obrazów – zostanie wykorzystana do zwiększenia naszej siły w transmisji na żywo i wideo oraz otworzy wiele ekscytujących możliwości twórczych dla Twittera”.

Wgląd – Chociaż dokładne funkcje opracowywane przez Magic Pony Technology i Twittera jeszcze się nie pojawiły, oświadczenie na stronie internetowej tych pierwszych wyjaśnia kierunek ich pracy: „[…] z radością ogłaszamy, że łączymy siły z Twitterem do korzystania z naszej technologii w celu poprawy wrażeń wizualnych dostarczanych w ich aplikacjach”.

Wydaje się, że czeka nas przyszłość, w której Twitter dostarcza obrazy do kanałów informacyjnych użytkowników w oparciu nie tylko o słowa i tagi używane do opisu obrazów i filmów, ale także o zdiagnozowaną algorytmicznie tematykę mediów.

Google RankMózg

Wcześniej w tym tygodniu informowaliśmy o przełomowych wiadomościach, ujawnionych przez starszego pracownika Google, że 100% zapytań otrzymanych przez Google jest teraz przetwarzanych przez system uczenia maszynowego RankBrain, co ma wpływ na wysoki odsetek rankingów wyszukiwania. RankBrain stanowi ważną część nadrzędnego algorytmu wyszukiwarki Google, Hummingbird.

Nie jest jasne, jakie dokładnie czynniki RankBrain bierze pod uwagę przy ocenie skuteczności wyników wyszukiwania, ale wiemy, że system nieustannie ewoluuje, stale się uczy i stara się wyświetlać listy wyników, które lepiej spełniają wymagania użytkownika.

Wgląd – jeśli chcesz zajmować najwyższą pozycję, bądź najlepszy. Bill Gates powiedział nam „Treść jest królem” już w 1996 roku, ale w świetle rosnącej mocy i niesamowitego potencjału uczenia maszynowego naprawdę wydaje się, że strony internetowe z najlepszą treścią – pod względem jakości, głębi i trafności – są w końcu przyćmić sprytnie SEO witryny wypełnione gorszą treścią na stronach wyników Google. Odwieczne umiejętności budowania linków, optymalizacji metadanych i planowania słów kluczowych są nadal ważne, ale marketerzy w wyszukiwarkach powinni zacząć spędzać więcej czasu na doskonaleniu trafności i jakości treści.

Dziennikarstwo

Wgląd – Niektóre pisma czytamy ze względu na ich styl i głos, inne po to, aby docenić lub odrzucić punkt widzenia, a inne po to, aby otrzymać informacje. Zazwyczaj tekst zawiera kombinację tych aspektów, ale w niektórych przypadkach czytelnik po prostu chce twardych faktów – zwłaszcza w wiadomościach lub relacjach sportowych. W takich sytuacjach dziennikarskie AI są już w stanie wykonać zadanie przy niewielkim lub żadnym udziale ludzi.

Jak donosi The Guardian w 2015 r., amerykańska firma Narrative Science zajmująca się sztuczną inteligencją przewiduje, że systemy uczenia maszynowego, takie jak ich własne, będą w stanie pisać 90% naszych artykułów dziennikarskich do 2030 r. Oto przykład raportu sportowego, napisanego niezależnie przez maszynę Narrative Science:

„Wtorek był wspaniałym dniem dla W Robertsa, ponieważ młodszy miotacz rozegrał perfekcyjny mecz, doprowadzając Virginię do zwycięstwa 2:0 nad Georgem Washingtonem na Davenport Field.

„Dwadzieścia siedem Colonials pojawiło się na płycie, a miotacz z Wirginii pokonał ich wszystkich, rzucając idealną grę. Podczas nagrywania swojego doniosłego wyczynu wybił 10 pałek.

„Tom Gately zabrakło na gumie dla Colonials, odnotowując stratę. Pokonał trzy rundy, przeszedł dwa razy, uderzył jeden i pozwolił na dwa biegi. Cavaliers poszło na dobre w czwartym, zdobywając dwa przejazdy na wybór obrońcy i balk.

Wgląd – Ale czy to dobra rzecz? W interesie obiektywizmu dziennikarskiego nasza odpowiedź byłaby wstępnym tak. Maszynom może brakować niezwykle złożonej moralności i charakteru ludzkiego pisarza, ale w tym momencie brakuje im również uprzedzeń i uprzedzeń. Oczywiście, ponieważ systemy uczenia maszynowego wciąż ewoluują i samokształcą się, nic nie powstrzyma ich przed rozwijaniem własnych wyznań, wraz z całym bagażem, pięknem i zawiłościami.