Istoricul, Secretele și Enigmele Inteligenței Artificiale
Inteligența Artificială (A.I.) și Machine Learning sunt termeni pe care, dacă nu i-ai auzit în ultima perioadă de suficient de multe ori, cu siguranță îi vei întâlni foarte des în viitorul imediat.
Chiar dacă aceste expresii sunt în prezent des întâlnite, cel puțin în cazul Inteligenței Artificiale, vorbim și de un istoric care începe prin anii 40. Ba chiar unul interesant. Acest termen este direct legat de secretele și enigmele ultimului Război Mondial. Mai precis, A.I. are legătură cu inventarea primului computer care a ajutat la spargerea codului Enigmei – mașina de criptat mesaje a germanilor.
Machine Learning este parte a sistemului mai vast ocupat de domeniul Inteligenței Artificiale. M.L. e un termen care are multă legătură cu prezentul, cu campaniile de promovare și înțelegerea comportamentului utilizatorilor sau consumatorilor.
Google versus Inteligența Artificială & Machine Learning
Google începe să tatoneze Machine Learning încă din 2011 iar în 2014 deja era încorporat în modulele Gmail, Google Translate și Google Search. Așadar, vorbim de o acumulare de date și experiență de peste 5 ani în utilizarea acestui tip de Inteligență Artificială de către Google. După cum știm cu toții, anii în online sunt ani câinești, trebuie înmulțiți cu 7. Deci 5 ani în online e deja o viață de om offline.
În prezent, Google și Facebook folosesc Machine Learning în cadrul anunțurilor de promovare de tipul:
- Responsive Serach Ads, la Google Ads;
- Creative Dynamic Ads, la Facebook;
Machine Learning și Anunțurile de Promovare Google Ads
Google a făcut eforturi uriașe în ultimii ani pentru a dezvolta Machin Learningul. Algoritmii acestuia reușesc să învețe și să adapteze noi tipuri de date și informații astfel încât, folosind elementele integrate de către om – specialistul Google Ads, sub forma:
- titlurilor de anunțuri
- descrierilor de anunțuri
- imagini
- video
să reușească să le combine pentru a obține maximum de rentabilitate și eficiență. Algoritmii Machine Learning vor ajunge la aceste rezultate bazându-se pe:
- ceea ce știu deja;
- ceea ce învață în continuare;
Cum era Înainte vs. Cum e Acum
Înainte de Machine Learning, Specialistul Google Ads îi spunea motorului de căutare EXACT ce și cum să arate în textul vizibil al reclamei. Cu alte cuvinte, ÎNAINTE puteam controla exact ce și cum va fi afișat atunci când vorbim de:
- textul din titlurile anunțurilor;
- textul din descrierile anunțurilor;
- imaginile folosite în anunțurile tip imagine;
Acum, Specialistul va încărca o multitudine de imagini, texte și video și va lăsa practic sistemul să decidă:
- ce variantă / combinație atrage cel mai mult publicul (audiența);
- ce variantă / combinație angajează cel mai profitabil publicul (audiența);
Intervenția directă a factorului uman nu mai este astfel necesară pentru a stabili respectivele combinații.
O schimbare Fundamentală, din Temelii
Vorbim așadar de o schimbare majoră, fundamentală. Timpul petrecut pentru analiză și micro-decizii de optimizare poate și trebuie redistribuit către detalii care țin de creație, intuiție sau decizii strategice de campanie.
Este, de asemenea, și o opțiune de încredere. Încredere că sistemul / mașina își va face treaba. Uneori specialiștii Google Ads sunt un pic control freaks – pentru știu despre ce e vorba în propoziție – însă viitorul e acum și, din păcate sau din fericire, nu se mai poate altfel.
De ce să ai încredere în Inteligența Artificială?
Răspunsul e relativ simplu. În realitate, nu am fost niciodată cu adevărat în control.
Avem impresia că noi controlăm „călătoria clientului” (traseul parcurs de utilizator din momentul efectuării unei căutări, al vizualizării reclamei și până la finalizarea comenzii), dar nu e deloc așa. În realitate, oamenii ajung în prezent în / din atâtea moduri pe site: din anunțuri de căutare, din anunțuri display generale, din social media, din remarketing, etc, încât nu ești niciodată 100% sigur în ce moment / în care etapă a călătoriei se află utilizatorul.
În trecut, Specialistul Google Ads trebuia să gândească și să creeze o modalitate de angajare a utilizatorului pentru fiecare etapă sau stadiu al „călătoriei clientului”. Volumul de date este însă enorm și e practic imposibil de controlat sau de gestionat de mintea umană. Machine Learning însă poate prelucra și folosi cu eficiență acest volum de date:
- va identifica modele și tipare comportamentale:
- va continua să învețe:
- va face munca de sisif care nouă ne-ar ocupa tot timpul ți pe care, de altfel, nici nu am fi în stare să o facem;
Ce face Specialistul Google Ads și ce face Mașina?
Pe scurt, răspunsul e următorul:
Specialistul:
- ghidează strategia
- folosește intuiția și
- creează mesaje;
Mașina:
- va trimite mesajele potrivite
- către publicul potrivit
- la momentul potrivit;
Specialistul trebuie să gândească în continuare în plan strategic, de intuiție (detalii care țin strict de uman), de creație a mesajelor unice, personalizate, cu tâlc și vino-ncoa! Să creeze suficiente variante de mesaje care să acopere atât caracteristicile și punctele forte ale ofertei promovate cât și să se poată mula pe diferitele feluri / moduri în care oamenii iau decizii.
Machine Learning va folosi datele acumulate și cele pe care le învață în continuare să potrivească mesajele, publicul și momentul de afișare astfel încât performanța să fie maximă.
E nevoie de timp
Noi oamenii suntem nerăbdători. Uneori am vrea ca lucrurile să se întâmple… ieri. Deseori ne-am lovit cu toții de așteptări ale clienților absolut nerealiste. Oameni care după 2-3 zile, 2-3 săptămâni sau 2-3 luni se așteaptă să primească și luna de pe cer.
E adevărat, Google Ads livrează vizibilitate rapidă însă, deși se pot obține rezultate rapide, orice campanie are nevoie de o perioadă de debut, una de adolescență, alta de maturizare până când vom obține cu adevărat performanță.
Timpul de Învățare. Mașinile au nevoie de timp
Cu atât mai mult acum: Mașinile au nevoie de timp ca să învețe. Machine Learningul este un proces continuu, în permanentă derulare. Cu cât dispun de de informații mai bogate și de un timp mai mare, cu atât va fi campania mai bună.
Realist vorbind, o perioadă minimă ar fi de 3 luni de zile însă, în cele mai multe cazuri, e nevoie de măcar 6-9 luni astfel încât Mașina să culeagă, integreze și analizeze datele, informațiile, utilizatorii și să livreze performanță.
Asta înseamnă că nu mai am nevoie de Agenție?
Bun, bun, o să-ți șoptești atunci în barbă, atunci de ce aș mai avea nevoie de o Agenție AdWords? dacă pot lăsa campania de capul ei și nu mai trebuie s-o supraveghez?! Google a devenit atât de deștept c-o optimizează el în locul meu.
Răspunsul e și de data asta scurt: Ai nevoie de Agenție! Ba chiar, ai nevoie mai mult ca oricând.
Cu atât mai mult cu cât, înclinarea masivă din ultima perioadă a Google spre Inteligența Artificială și Machine Learning, s-ar putea să-ți fi afectat serios performanțele campaniei existente.
Machine Learning este excelent la procesat informații și date dar:
- nu are intuiție;
- nu are judecată de valoare:
- nu poate lua decizii legate de morală;
- nu are gândire strategică;
- nu dispune de creativitate;
Doar oamenii dispun de aceste atu-uri. Așadar, intuiția, creativitatea, strategia, judecățile de valoare, morala, vor constitui întotdeauna elemente ale „inputului” uman în campanie. De asemenea, înțelegerea și imaginea de ansamblu asupra publicului vizat, judecata strategică vor determina o reflectare corectă a mesajelor campaniei de promovare și, de asemenea, un filtru decisiv al formei finale a mesajului transmis.
Așadar, putem concluziona că jobul nostru la Agenție și ca Agenție care îți crează, optimizează și gestionează campaniile de promovare online este mai mult decât sigur. E nevoie de noi pentru că știm cum să ne folosim de acest tip de tehnologie pentru a-ți aduce și crește performanța campaniei.
