Popularność skrótu “AI” – rośnie w mediach z roku na rok. Fakt ten wynika po części z tego, że zaczęliśmy go używać do rzeczy, które przejawiają cechy takich rozwiązań i odnoszą się do pojedynczych funkcji. Możemy zauważyć, że prawie każde zagadnienie od statystyki i analityki biznesowej, po kodowane ręcznie danej reguły jest nazywane sztuczną inteligencją. A jak ta sprawa wygląda w marketingu? Przyjrzyjmy się bliżej temu zagadnieniu – poznaj kilka faktów na temat innowacyjnych rozwiązań w digitalu.
Czego dowiesz się z artykułu:
- Czym jest sztuczna inteligencja i jak możesz ją wykorzystać w digital marketingu?
- W jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga ecommerce?
- Jakie zagrożenia dla marketerów stanowią stronnicze algorytmy AI?
rys. 1 Wykres popularności słowa AI, źródło: Google Trends
Czym jest sztuczna inteligencja?
Definicji jest wiele, jednak dla jasności i przejrzystości tego artykułu przyjmijmy, że sztuczna inteligencja to nauka o tym, jak tworzyć maszyny wyposażone w niektóre cechy ludzkiego umysłu. Zaliczamy do nich umiejętność rozumienia języka, rozpoznawania obrazów, rozwiązywania problemów i uczenie się. Termin ten wymyślił John McCarthy, amerykański informatyk, w 1956 r. na konferencji naukowej w Dartmouth. Określił ją jako „naukę i inżynierię tworzenia inteligentnych maszyn”. Badania nad sztuczną inteligencją wykorzystują narzędzia z wielu dziedzin, m.in. informatyki, psychologii, filozofii, lingwistyki, badań operacyjnych, ekonomii.
Początek sztucznej inteligencji – Alan Turing i jego test
Alan Turing jest nazwany ojcem informatyki. Był on zafascynowany inteligencją i myśleniem, a także możliwością ich wykorzystania przez maszyny. Największym wkładem Turinga w rozwój sztucznej inteligencji stanowi jego gra w naśladownictwo, która jest znana powszechnie jako “Test Turinga”. Podczas tego testu zadający pytania – człowiek – komunikuje się z dwoma graczami, A i B, wymieniając z nimi wiadomości. Jeżeli zadający pytania nie może stwierdzić, który gracz – A czy B – jest komputerem, a który człowiekiem, uznaje się, że komputer pomyślnie przeszedł test i osiągnął inteligencję na poziomie człowieka.
Eugene Goostman – człowiek czy komputer?
Eugene Goostman to chatbot, który według niektórych zdał test Turinga. Goostman został zaprojektowany tak, by zachowywać się jak 13-letni ukraiński chłopiec. Posiada on cechy skłaniające osoby, z którymi rozmawia do wybaczenia mu błędów gramatycznych i braku wiedzy ogólnej. Od czasu swojego powstania bot Goostman brał udział w wielu konkursach. W dniu 7 czerwca 2014 r., podczas konkursu upamiętniającego 60. rocznicę śmierci Turinga, 33% sędziów uznało, że Goostman jest człowiekiem.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w digital marketingu
Rozwiązania AI w marketingu mają wiele zastosowań. Przede wszystkim jest to innowacyjny sposób zaproponowania lepszych doświadczeń cyfrowych internautom. Jest to możliwe za sprawą dokładniejszej personalizacji, głębszej segmentacji odbiorców. W jaki, inny, sposób AI wpływa i pomaga w pracy działów marketingu?
Przetwarzanie obrazów i materiałów wideo
Rozpoznawanie twarzy stało się niezwykle istotne w dzisiejszym świecie. Analiza ludzkich rysów twarzy i dostosowanie ich do danej osoby zostało docenione przez różne branże. Znalazło one wiele zastosowań konsumenckich, biznesowych i administracyjnych. Przykładem może być porządkowanie zdjęć według osób, automatyczne oznaczanie w mediach społecznościowych czy podczas kontroli paszportowej. W tym wypadku sztuczną inteligencję można również wykorzystywać do tworzenia lub modyfikowania treści wizualnych. Idealnym przykładem, które istnieje już na rynku jest np. transfer stylu, za pomocą którego możemy przerobić swoje zdjęcia w taki sposób, że będą wyglądały jak namalowane przez Vincenta van Gogha, czy komputerowe generowanie postaci z filmów, takich jak Avatar, Władca Pierścieni.
Personalizacja i rekomendacje – polecanie treści ze względu na zainteresowania
Wiele informacji, które do nas docierają w trakcie dnia jest mocno spersonalizowanych. Przykładem są treści pochodzące z Facebooka, Twittera, Instagrama i innych mediów społecznościowych. Większość z nas zna systemy rekomendacji treści (Netflix czy YouTube). Jak się jednak okazuje, powszechnie stosowane algorytmy rekomendacji są dobre np. w polecaniu popularnych programów (takich jak dramaty), a pomijają inne obszary, takie jak treści edukacyjne czy naukowe. Można to zmienić – zwiększyć ekspozycję ludzi na szersze rodzaje treści i dotrzeć do podobnej grupy odbiorców.
Personalizację oferowanych treści stosuje również wielu wydawców internetowych, np. na stronach internetowych gazet i nadawców telewizyjnych lub radiowych, a także wyszukiwarki internetowe, takie jak Google.
#Personalizacja
Chociaż strona tytułowa papierowej wersji New York Timesa jest taka sama dla wszystkich czytelników, to strona tytułowa wersji online różni się w zależności od użytkownika. Algorytmy decydujące o tym, jaką treść zobaczysz działają w oparciu o AI.
Wielu właścicieli biznesów internetowych zastanawia się jak sprawić, by przeglądanie dziesiątek tysięcy artykułów było wygodne i szybkie. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przydają się także do tego. Platformy e-commerce, które korzystają z metod uczenia maszynowego mogą rekomendować produkty na podstawie zachowań zakupowych indywidualnego użytkownika, jak również innych klientów, którzy kupili podobne produkty.
Ulepszona segmentacja użytkowników
Technologia daje nam możliwość poznania bliżej naszych klientów – rozpoznania ich cech behawioralnych oraz zachowań zakupowych, predyspozycji czy upodobań w stosunku do konkretnych produktów. Aplikacje i systemy, które wykorzystują algorytmy AI są w stanie bardzo szybko zmierzyć i przeanalizować wiele danych na temat użytkowników. Z pomocą inteligentnego systemu jesteśmy w stanie zebrać wszystkie te informacje w ciągu kilku sekund i zastosować je w działaniach.
PRZYKŁAD
E-commerce ma dziesiątki tysięcy aktywnych użytkowników dziennie. Dzięki inteligentnym procesom i zebranym danym, jesteśmy w stanie przewidzieć, którzy użytkownicy prawdopodobnie dokonają kolejnego zakupu i będzie miało to miejsce.
Wyposażeni w te informacje możemy stworzyć idealnie dopasowaną kampanię z wykorzystaniem takich wskaźników:
- poprzednie zakupy,
- częstotliwość zakupów,
- pora dnia,
- dane demograficzne,
- progresja lejka sprzedażowego.
#Segmentacja
Algorytm jest w stanie stworzyć dla nas bardziej ogólne grupy odbiorców i podzielić je na wysoce jeszcze dokładniej. W ostatecznym rozrachunku powinniśmy otrzymać lepszy zwrot z wydatków na reklamę (ROAS).
Zagrożenia, które pojawiły się ze względu na użycie innowacyjnych rozwiązań:
Stronniczość algorytmów sztucznej inteligencji i mechanizmów uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe jest stosowane do podejmowania ważnych decyzji w wielu sektorach. Wiąże się to równocześnie z pewnym zagrożeniem, które nazywane jest stronniczością algorytmów czyli skłonności systemów, platform do dyskryminacji ze względu na pochodzenie etniczne, płeć lub inne czynniki. Taka sytuacja może mieć miejsce podczas analizy danych przez system i podejmowania decyzji np. w sprawie przydzielenia kredytów bankowych. Zdarza się, że reklamodawcy internetowi przejawiają tendencję do wyświetlania kobietom ofert stanowisk gorzej płatnych niż w przypadku mężczyzn. Również wyszukanie nazwiska, które brzmi jak nazwisko afroamerykanina, może spowodować wyświetlanie narzędzia do sprawdzania historii kryminalnej, co w innej sytuacji byłoby mniej prawdopodobne.
#SocialMedia
W dużej mierze sieci społecznościowe rekomendują treści na podstawie innych użytkowników, co może prowadzić do wzmocnienia już istniejącego podziału danej społeczności.
Powinniśmy wierzyć w to, co widzimy – a może nie?
Przyzwyczailiśmy się wierzyć w to, co widzimy. Gdy oglądamy dyplomatę, który w telewizji oznajmia, że będzie przeciwdziałać ubóstwu, lub gdy znany PR-owiec z branży ogłasza istotną decyzję biznesową, to zazwyczaj wierzymy tym wypowiedzą bardziej, niż gdybyśmy przeczytali na ten temat notkę prasową. Podobnie jest ze zdjęciami – bardziej wierzymy fotografiom np. produktów czy usług niż ich opisowi.
Jednak czy możemy wierzyć we wszystko w to co widzimy i słyszymy?
Otóż nie. Narzędzia obróbki graficznej pozwalają przedstawić ludzi w miejscach, w których nigdy nie byli.
- Face2Face to system, który potrafi odczytać mimikę twarzy jednej osoby i nałożyć ją na twarz innej osoby np. w filmie na kanale YouTube.
- Lyrebird – narzędzie do komputerowego naśladowania głosu danej osoby na podstawie kilku minut przykładowego nagrania. Chociaż głos wygenerowany w ten sposób wytworzony wciąż przypomina robota, wrażenie jest dość realistyczne.
#DeepFake
Sformułowanie deepfake pojawiło się pierwszy raz w 2017 roku jako pseudonimu użytkownika, który stworzył i opublikował filmy pornograficzne
z wykorzystaniem wizerunków znanych gwiazd. Deepfake nie dotyczy tylko obrazu.
Dźwięk również można zmieniać tworząc na przykład fałszywe „klony głosu”.
Zmieniające się pojęcie prywatności
Od dawna wiadomo, że firmy technologiczne gromadzą bardzo wiele informacji na temat Internautów. Wcześniej robiły to głównie detaliści zbierający dane dotyczące zakupów dzięki wydawaniu swoim klientom kart lojalnościowych, które pozwalały sklepom powiązać produkty z konkretnymi klientami.
Badacze z Uniwersytetu Teksańskiego w Austin przeanalizowali publiczny zbiór danych udostępniony przez firmę Netflix, który zawierał 10 milionów ocen filmów wystawionych przez ok. 500 tys. anonimowych użytkowników i wykazali, że wielu użytkowników usługi Netflix można powiązać z kontami użytkowników w serwisie Internet Movie Database, ponieważ ocenili niektóre filmy w obu aplikacjach. Chociaż może się nam wydawać, że to, że ktoś inny wie, jak oceniliśmy ostatnio oglądany serial to nie ma wielkiego znaczenia, to dobór niektórych filmów może ujawnić informacje na temat naszego życia.
Przydatne systemy, które wykorzystują sztuczną inteligencję i są użyteczne dla marketera.
- InferKit służy do tworzenia treści. System pobiera podany tekst i generuje jego dalszy ciąg. Jest ono konfigurowalne i może wygenerować dowolnej długości tekst na praktycznie każdy temat.
Kreatywne i zabawne zastosowania sieci obejmują pisanie opowiadań, fałszywych artykułów informacyjnych, poezji, głupich piosenek, przepisów i prawie każdego innego rodzaju treści. Jednak sieć neuronowa nie rozumie tekstu tak dobrze jak człowiek, więc wiele zastosowań jest nadal poza zasięgiem. Generator może zrozumieć tylko pewną ilość tekstu na raz (obecnie maksymalnie 3000 znaków).
- Contentyze integruje zaawansowane rozwiązania sztucznej inteligencji, aby umożliwić wygenerowanie dowolnego tekstu od podstaw, wystarczy, że podasz pierwsze zdanie lub nagłówek. Platforma pozwala podsumować i przepisać dowolny tekst przy użyciu AI za pomocą kopiuj-wklej i kliknij. Zautomatyzowane treści zwiększają skuteczność SEO.