Perspective de marketing digital: 5 întâlniri cu învățarea automată

De la filtrarea spam-ului la optimizarea liniei de producție, a existat un boom în adoptarea și eficacitatea sistemelor de învățare automată în ultimii luni și ani – și niciun domeniu nu a înregistrat o creștere mai semnificativă și mai transformatoare decât marketingul digital. Acest articol încearcă să explice unele dintre cele mai interesante exemple de învățare automată utilizate în contexte online astăzi și oferă comentarii despre modul în care agenții de marketing digital ar trebui să încerce să se adapteze – și să valorifice – aceste inovații în continuă evoluție.

Dar ce este învățarea automată?

Învățarea automată este una dintre cele mai utile și răspândite manifestări ale inteligenței artificiale aflate în uz în prezent într-un context comercial. Un sistem de învățare automată este un algoritm cu capacitatea de a-și optimiza în mod independent propriile procese prin analizarea și acționarea asupra datelor generate de propriile activități. Această tehnologie este deja utilizată într-o gamă largă de aplicații web.

Flux de știri Facebook

Algoritmul Facebook te învață constant; analizându-ți comportamentul pentru a personaliza conținutul pe care îl oferă fluxului tău de știri unic. După cum v-ați aștepta, aprecierile/reacțiile, clicurile pe linkuri, redările video, comentariile și distribuirile – angajamente – sunt luate în considerare în calculele algoritmilor pentru fluxul de știri. Poate mai surprinzător este faptul că timpul pe care îl petreci inactiv în fluxul de știri, citind sau vizionand conținut fără a te implica activ cu acesta, este de asemenea inclus în calculele algoritmului. Continuați să defilați peste un anumit tip de conținut și veți vedea puțin mai puțin din el în viitor.

Perspectivă – Angajamentele postării și acoperirea sunt legate intrinsec – dar includerea timpului inactiv în algoritmul de flux de știri al Facebook ne reamintește că valoarea intrinsecă a unei postări Facebook ca unitate de conținut de sine stătătoare are, de asemenea, un rol important de jucat. Dacă partajați linkuri ca parte a strategiei dvs. de marketing Facebook, poate merita să experimentați însoțirea acestor linkuri cu o copie relativ lungă. Facebook vrea să păstreze atenția utilizatorilor săi – are sens ca aceștia să recompenseze afișele de conținut care îi ajută să facă exact asta, la fața locului.

Noua focalizare a Twitter pe imagini

2016 se dovedește a fi un an al schimbărilor radicale pentru Twitter, cu suport pentru clipuri video mai lungi și o limită crescută de caractere pentru postări bogate într-o serie de actualizări care par să indice puternic un nou accent pe fotografii și videoclipuri pentru aplicația de mesagerie socială. .

În iunie, fondatorul Twitter, Jack Dorsey, a anunțat încă o mișcare care semnalează ambiții puternice în jurul conținutului vizual: și anume, achiziționarea experților de învățare automată din Londra, Magic Pony Technology. Scriind pe blogul oficial Twitter, Dorsey a declarat:

„Echipa lui Magic Pony se va alătura lui Twitter Cortex, o echipă de ingineri, oameni de știință de date și cercetători în domeniul învățării automate dedicate construirii unui produs în care oamenii să poată găsi cu ușurință experiențe noi pentru a le împărtăși și la care să participe.

„Tehnologia Magic Pony – bazată pe cercetările echipei pentru a crea algoritmi care pot înțelege caracteristicile imaginilor – va fi folosită pentru a ne spori puterea în direct și video și deschide o mulțime de posibilități creative interesante pentru Twitter.”

Perspectivă – În timp ce funcționalitățile exacte aflate în curs de dezvoltare de către Magic Pony Technology și Twitter încă nu au apărut, o declarație pe site-ul web al primului clarifică direcția muncii lor: „[…] suntem încântați să anunțăm că ne unim forțele cu Twitter să folosim tehnologia noastră pentru a îmbunătăți experiențele vizuale care sunt oferite în aplicațiile lor.”

Se pare că putem fi pregătiți pentru un viitor în care Twitter să livreze imagini în fluxurile de știri ale utilizatorilor pe baza nu doar pe cuvintele și etichetele folosite pentru a descrie imagini și videoclipuri, ci și pe subiectul mass-media, diagnosticat algoritmic.

Google RankBrain

La începutul acestei săptămâni, am raportat despre știrile de referință, divulgate de un angajat senior Google, că 100% din interogările de căutare primite de Google sunt acum procesate de sistemul de învățare automată RankBrain, cu un procent mare de clasamente de căutare afectate ca urmare. RankBrain formează o parte importantă a algoritmului general de căutare Google, Hummingbird.

Nu este clar exact de ce factori ia în considerare RankBrain atunci când cântărește eficacitatea rezultatelor căutării, dar ceea ce știm este că sistemul este în continuă evoluție, învață mereu și caută mereu să ofere liste de rezultate care să îndeplinească mai bine cerințele utilizatorului.

Perspectivă – Dacă doriți să vă clasați cel mai înalt, fiți cel mai bun. Bill Gates ne spunea că „Conținutul este regele” în 1996, dar, având în vedere puterea în creștere și potențialul uimitor al învățării automate, se pare că site-urile web cu cel mai bun conținut – în termeni de calitate, profunzime și relevanță – sunt în cele din urmă, se așteaptă să eclipseze inteligent site-urile SEO populate cu conținut inferior pe paginile de rezultate ale Google. Abilitățile vechi de creare de legături, optimizarea metadatelor și planificarea cuvintelor cheie sunt încă importante, dar specialiștii de marketing în căutare ar trebui să înceapă să petreacă mai mult timp pentru a îmbunătăți relevanța și calitatea conținutului.

Jurnalism

Perspectivă – Unele scrieri le citim pentru stilul și vocea sa, altele pentru a aprecia sau respinge un punct de vedere, iar altele pentru a primi informații. De obicei, un articol va oferi o combinație a acestor fațete, dar în unele cazuri cititorul dorește pur și simplu faptele dure - în special în știri sau reportaje sportive. În aceste situații, AI-urile jurnalismului sunt deja capabile să îndeplinească sarcina cu puțină sau deloc aportul oamenilor.

După cum a raportat The Guardian în 2015, firma americană de inteligență artificială Narrative Science prezice că sistemele de învățare automată precum al lor vor fi capabile să scrie 90% din articolele noastre jurnalistice până în 2030. Iată un exemplu de raport sportiv, scris independent de mașina Narrative Science:

„Marți a fost o zi grozavă pentru W Roberts, deoarece aruncătorul de juniori a aruncat un joc perfect pentru a o duce pe Virginia la o victorie cu 2-0 în fața lui George Washington la Davenport Field.

„Douăzeci și șapte de Colonials au venit în platou și ulciorul din Virginia i-a învins pe toți, lansând un joc perfect. El a eliminat 10 baterii în timp ce își înregistra isprava importantă.

„Tom Gately a fost scurt în privința cauciucului pentru Colonials, înregistrând o pierdere. A făcut trei reprize, a mers două, a lovit una și a permis două alergări. Cavaliers au urcat definitiv în al patrulea, înscriind două puncte la alegerea unui jucător și o balk.”

Perspectivă – Dar este acesta un lucru bun? În interesul obiectivității jurnalistice, răspunsul nostru ar fi un da provizoriu. Mașinilor le poate lipsi moralitatea și caracterul extraordinar de complexe ale unui scriitor uman, dar în acest moment le lipsesc și părtinirile și preconcepțiile. Desigur, pe măsură ce sistemele de învățare automată continuă să evolueze și să se autoeduca, nimic nu îi împiedică să dezvolte crezuri proprii, cu tot bagajul, frumusețea și complexitatea.