Искусственный интеллект знает вас лучше

Posted on by riasevastopol

Ежедневно миллионы людей принимают решения о потреблении товаров либо одолжений на базе результатов поиска – будь это одежда, ближайшие рестораны, либо что-либо еще. Но, согласно данным отчета Nielsen «Доверие к рекламе в мире», потребители больше надеются на отзывы в сети либо сравнение стоимостей, а значительно чаще действеннее трудятся советы «из уст в уста». самая достоверную рекламу поставляют люди, которых мы знаем и которым доверяем, и более 83% опрощеных всецело либо частично доверяют мнениям семьи и друзей.

В итоге, в то время, когда мы принимаем решение о покупке, резонно высказать предположение, что вероятнее спросим совета у супругов, родных либо родных друзей. Как раз они, как никто второй, знают нас лучше – отечественный вкус, предпочтения, стиль одежды и без того потом.

Но что будет, в случае если компьютер будет способен определить нас лучше, чем отечественные родные?

Что компьютеры знают о вас на данный момент

Цифровая эра сделала потребительский поиск более дешёвым, но одновременно с этим поразительно сложным. Выбор из сотен а также миллионов предложений стал тяжёлым. Совокупности онлайн рекомендаций меняют стиль выбора товаров – они сужают отечественный процесс принятия ответов, предлагая нам подходящие и дополнительные варианты, и альтернативы.

Эти знания о нас в качестве клиентов в большинстве случаев приходят из отечественной истории прошлых заказов и загруженных страниц, схожих профилей клиентов по поиску товаров и истории покупок, длительности и дате просмотров.Искусственный интеллект знает вас лучше Технологии рекомендаций видят, что вы ищете, и рекомендуют подходящие товары. Они аккумулируют и разбирают миллионы пользовательских параметров для выдачи самые точных предложений.

Это выглядит на первый взгляд легко, но эти разработки нуждаются в огромном количестве данных, дабы обеспечить правильный прогноз. Непременно, чем больше количество информации, тем лучше. Вот тут и вступает в игру глубокое обучение (deep learning) – инновационная ветвь ИИ, решающая эти задачи методом имитации работы людской мозга – в ходе обработки данных и создания шаблонов принятия ответов.

ИИ предугадывает ваши жажды

Как уже сообщено выше, многие из нас уже имеют опыт сотрудничества с рекомендациями, основанными на базе пользовательских данных. К примеру, мы заказали товар на Amazon, предлагаемый как «В большинстве случаев с этим берут», либо добавили новых людей на LinkedIn по окончании просмотра «Вы имеете возможность быть привычны с ». Кроме того выбор фильмов на Netflix идет в соответствии с отечественными предпочтениями, проанализированными разработками ИИ.

Сейчас движки ПО становятся все более умными. Они применяют инструменты глубокого обучения, каковые персонализируют пользовательский опыт и пробуют систематизировать их кроме того по окончании одного либо нескольких посещений определенных страниц. Совмещенные с аналитикой, собранной в реальном времени, самообучающиеся методы смогут поднять точность возможности предложений впредь до прогноза.

Сервисы типа Spotify смогут спрогнозировать прослушивание следующей музыкальной композиции, а YouTube выстраивает видео в очередь на базе того, что вы сравнительно не так давно уже просмотрели.

Точное глубокое обучение употребляется во всех областях цифровой индустрии, а также в рекламе. Согласно данным RTB House — интернациональной компании, предоставляющей передовые разработки ретаргетинга, самообучающиеся методы оказывают помощь достигнуть супер-точных рекомендаций, повышающих эффективность рекламных кампаний до 50%. Как это трудится на практике?

Как глубокое обучение трудится с рекомендациями

Заберём пример с приобретением нового платья. В то время, когда любитель шоппинга кликает на товар, размещенный на сайте, механизм рекомендаций мгновенно считывает любой кусочек информации. Цвет платья, подробности, на которых вы остановились, диапазон стоимостей, множество и размер другой информации пользовательской активности. Потом, механизм соединяется с другими итерациями, с таким их числом, как это предоставляется вероятным.

Измеряя и разбирая их, совокупность может осознать историю, вкус, интересы а также настроение – и выдает правильные советы по интересующим товарам. Подходящая высота каблука либо украшения, вечерний костюм либо летняя одежда смогут быть рекомендованы как самые вероятные к приобретению, что увеличивает эффективность рекламных кампаний. Это происходит без какого-либо вмешательства человека в процесс рекламы.

В области прогнозирования приобретений методы уже взяли столько знаний, что не требуют ручного вмешательства, которое лишь может ввести их в заблуждение.

Простая модель рекомендаций для того чтобы сделать неимеетвозможности. Более ранние совокупности данные и потом выдавали предложения на базе сформулированных человеком правил, к примеру — «показывайте украшения лишь тем, каковые интересовались женской одеждой, поскольку они самый предпочтительны для дам». на данный момент это может смотреться так: «отечественная совокупность знает, что просматривающие женскую одежды вероятнее, приобретут и украшения, вместе с тем совокупность выяснила мужчин, заинтересованных в приобретении украшений для себя либо в качестве подарка».

Методы глубокого обучения симулируют отечественный стиль мышления, но обучаются принимать решения без участия человека. Машина проанализирует неизмеримый комплект данных без устали либо ощущения рутины и выдаст супер-логичное, высвобожденное от рисков ответ без всякого стресса, сомнения либо эмоции. Это кардинально поменяет настройки кампаний рекламодателя, но вместе с тем пропишет новые правила, кратно увеличивающие эффективность размещений.

В этом и содержится квинтэссенция работы самообучающихся методов и их польза для рекламной индустрии.

Вперед к ИИ-персонализации

В соответствии с JanrainHarris Interactive, 74% онлайн клиентов разочаровывались контентом сайта, не соответствующим их потребностям. А Infosys говорит: 86% пользователей подтвердили, что персонализация играет роль в принятии ответа о покупке.

Применение точных рекомендаций усиливает взаимоотношения бренда с потребителями, и как следствие – поднимает продажи ритейлера, совершенствует эффективность конверсии и увеличивает выручку. Без отличия в какой отрасли – будь это продажи фильмов, музыки либо рекламы. Со своей стороны, более высокая точность и более убедительный подход делают узко-таргетированные предложения нужными не только для электронной коммерции, вместе с тем для банковских одолжений, страхования, путешествий а также в повседневном походе в магазин за продуктами.

Стив Джобс довольно часто цитируется, и мы приведем тут его цитату: «люди не знают, чего желают, , пока вы им не предложите это». В отечественную цифровую эру индустрия глубокого обучения может сделать это простым, автоматизированным опытом для каждого пользователя.

Случайные статьи:

КОГДА СОЗДАДУТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts