W naszej prasie poświęca się temu nie za dużo miejsca ale za granicą jest to jeden z istotniejszych tematów - sztuczna inteligencja / SI  (ang. artificial inteligence / AI). Nie mówi się o tym temacie w kontekście nowych książek fantastyczno-naukowych (ang. science-fiction) ale w kontekście wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji w biznesie i to nie w przyszłości ale tu i teraz.

Gdzie człowiek nie może tak komputer pomoże

Liczba danych, które są produkowane w sieci przyspiesza wykładniczo. Według danych IDC 95% z obecnych 1.2 zettabajtów danych “fruwających” w internecie 95% to śmietnik - czyli tzn. dane nieustrukturyzowane. Przyczyniły się do tego z pewnością serwisy takie jak Facebook, czy Youtube gdzie treści tworzone przez użytkowników dosłownie nas zalewają. Oprócz tego co użytkownicy wrzucają do sieci mamy jeszcze wiecej danych o ich zachowaniach. Każda strona zbiera dane o zachowaniach użytkowników, coraz więcej użytkowników korzysta z internetu wykorzystując swoje telefony komórkowe - to wszystko produkuje olbrzymie ilości danych.

Big Data

Danych jest coraz więcej. Slogan big-data przestaje być tylko sloganem ale zaczyna być … realnym problemem. Bo kto ma się zająć analizowaniem wszystkich tych danych? Oczywiście zwykły śmiertelnik nie jest w stanie ich przeanalizować bo nie są one poukładane w wiersze i kolumny - oczywiście to tylko jeden problem. Drugi problem to wielowymiarowość tych danych i możliwość wychwytywania związków przyczynowo-skutkowych pomiędzy nimi. 

Bo fajnie wiedzieć jaki wpływ na to co mnie zainteresuje na Facebook ma to co interesowało konkretną grupę moich znajomych. Facebook nie analizuje w tym wypadku tylko i wyłącznie tego co ludzie czytają na Facebook’u. Każda jedna strona internetowa, na której znajduje się magiczny przycisk “Lubię to!” zbiera dane o użytkownikach. Nie tylko analizuje co czytali ale także sprawdza, czy przeczytali to w całości i ile czasu im to zajęło - na tej podstawie można ocenić czy ich coś zainteresowało. To wszystko można pogrupować i wyciągnąć zainteresowania. Na podstawie tych danych Facebook lepiej wie co nas może zainteresować niż my sami.

Tu wkraczają algorytmy sztucznej inteligencji, a dokładniej uczenia maszynowego (ang. machine learning), a jeszcze dokładniej deep learning. Te pierwsze tłumacząc najprościej jak się da działają tak jak nasz mózg - potrafią się doskonalić na podstawie nowej wiedzy, którą zdobywają. Te drugie “grzebią” głęboko w tych danych, żeby znaleźć powiązania pomiędzy nimi - takie powiązania, które nigdy nie przyszłyby nam samym do głowy.

Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w reklamie

Wiemy już, że danych jest dużo. Każda z tych danych może być powiązana jako cecha do danego użytkownika. Systemy są w stanie znaleźć użytkowników, którzy mają podobne cechy do użytkowników, którzy dokonali już jakiejś transakcji. Podstawą jest więc posiadać dostęp do danych. Wiedzą o tym giganci tacy jak Google czy Facebook, którzy chronią danych jak największego skarbu.

Jaki był prawdziwy powód rozpoczęcia szyfrowania danych przez Google w 2014 roku? Poprawa bezpieczeństwa, czy jakości wyników wyszukiwania - hahaha… to było oficjalnie oczywiście. Prawdziwym powodem były negocjacje, które trwały w tym czasie z Facebookiem.

Dane o użytkownikach w sieci, na potrzeby reklamy gromadzone są w 3-ch podstawowych wymiarach: (1) Intencje; (2) Zainteresowania; (3) Demografia. Kto ma najlepsze dane o intencjach użytkowników, kto wie czym się interesują, czego aktualnie szukają, jakie mają potrzeby? Oczywiście jest to wyszukiwarka Google. Kto jednak ma dane o zainteresowaniach tych użytkowników? Oczywiście jest to Facebook. Facebook nie był jednak zainteresowany współpracą z Google w zakresie wymiany danych bo dane o intencjach użytkowników były w miarę ogólnie dostępne za pomocą magicznej zmiennej wykorzystywanej w przeglądarkach internetowych nazywającej się “referer” (przez jedno “f”). Ta zmienna pozwalała analizować czego użytkownik szukał w Google zanim trafił na moją stronę i miał do tego dostęp każdy. Miał zanim Google zaczął szyfrować dane oczywiście.

Teraz mamy kolejne działania Google pod przykrywką troski o użytkownika. Coraz częściej ludzie korzystają z internetu w telefonach. Strony internetowe nie są w większości dostosowane do tych urządzeń więc ładują się wolno i przy okazji zużywają duże ilości danych. Troskliwy Google postanowił więc kolejny raz uratować użytkowników i wyciągnąć do nich pomocną dłoń. Tym razem nazywa się to Accelerated Mobile Pages  / AMP - czyli turbodoładowane strony mobilne. To projekt, który ma wyciąć wszystkie zbędne kody, obciążające daną stronę internetową, żeby ładowała się ona szybciej na urządzeniach mobilnych. Jakie to będą te “zbędne kody”, dzięki który storna będzie “lżejsza”? Oczywiście takie, dzięki którym ktoś inny niż Google może zbierać dane o użytkownikach.

Przykłady wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji

Dane stają się więc najcenniejszym aktywem w całej reklamie. Dzięki danym możemy dotrzeć z reklamą bardzo precyzyjnie do określonej grupy osób. Algorytmy sztucznej inteligencji umożliwiają znalezienie tzw. bliźniaków - czyli osób podobnych do osób, które już skorzystały z danej usługi. 

Przykładowo jeżeli ktoś ma stronę internetową, kupuje reklamę w wyszukiwarce Google i na tą stronę trafiają określone osoby, które szukały konkretnej rzeczy w Google. Jeżeli ta strona ma zaszyte specjalne kody zbierające dane o użytkownikach, którzy ja odwiedzają to właściciel takiej strony może zgłosić się do takiej firmy jak nasza i powiedzieć, że chciałbym zrobić kampanię reklamową w internecie, która “zareklamuje” jego firmę do osób podobnych, do tych które już na jego stronie internetowej były. Oczywiście nasi Klienci te specjalne kody mają na swoich stronach w standardzie. W tym momencie mamy już dane o ponad 18 mln użytkowników polskiego internetu. To szukanie cech podobnych odbywa się właśnie z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji. To dzięki nim jesteśmy w stanie przeanalizować te ilości danych i wyciągnąć z tego wnioski - a w zasadzie wnioski wyciąga za nas algorytm.

Oczywiście wyświetlanie reklamy do osób podobnych do tych, które już odwiedzały naszą stronę jest najprostszą metodą ale można ją rozbudowywać. Dla klientów, którzy mają wykupiony od nas pakiet i korzystają ze wszystkich usług, które wchodzą w jego skład mamy dodatkowe możliwości - możemy wyświetlić reklamę do osób podobnych do osób które już się kontaktowały z ich firmą albo do osób podobnych do osób, które już skorzystały z ich usługi. Jest to możliwe ponieważ usługi dostępne w ramach pakietu pokrywają całość tzw. lejka sprzedażowego. 

Jak strona internetowa danej firmy jest na naszej platformie to nie tylko zbiera ona informacje o tym kto ją odwiedza ale także od razu połączona jest z naszą platformą reklamową WAY2TRAFFIC i system od razu się uczy komu i kiedy wyświetlać reklamy, żeby przyniosło to najlepszy efekt. Na koniec 2015 roku zaczęliśmy nawet dopasowywać reklamy w zależności od pogody jaka jest w lokalizacji danego użytkownika. Dodatkowo jeżeli nasz klient otrzymuje od nas wszystkie narzędzia kontaktu klienta z firmą - formowa poczta e-mail, live-czat, wirtualny numer telefonu to wiemy kto się z jego firmą kontaktował i co się stało z tym klientem dalej. Zbieramy dane z całości procesu pozyskania zlecenia, a nasze algorytmy dzięki temu mogą lepiej dopasowywać reklamy do nowych, potencjalnych klientów.

Możemy również zbierać informacje z fizycznych lokalizacji dzięki naszemu urządzeniu FreeHotSpotTM, które z jednej strony udostępnia darmowe WiFi dla klientów kawiarni, restauracji, czy zakładów kosmetycznych ale z drugiej strony buduje bazę danych audience, którą można wykorzystać dokładnie w taki sposób w jaki opisałem to dla danych zbieranych z firmowej strony internetowej.

*********************

Sztuczna inteligencja jest obecnie szeroko wykorzystywana w całym internecie - nawet do analizy emocjonalnego przekazu w tekście. Wszystkie duże firmy udostępniają darmowe interfejsy dla innych, które umożliwiają analizę ich danych przy wykorzystaniu ich “sztucznej inteligencji”. Przykładowo Google udostępnił ostatnio platformę dzięki której możliwe jest analizowanie obrazów w czasie rzeczywistym - czyli algorytmy sztucznej inteligencji analizują obraz z kamery i na bieżąco opisują co na nim widzą - widząc jak to wszystko działa jest się naprawdę pod wrażeniem. To wszystko jest jak magia, tylko nie oglądamy Harrego Pottera ale patrzymy na realne działania prawdziwych biznesów.