Таргетированная реклама не просто увеличивает шансы брендов продать продукт, но даже может повлиять на ваши мысли о себе самих. По материалам изданий:  http://www.adindex.ru,https://cyberleninka.ru, http://mindrepublic.ru, https://rb.ru/, https://seocut.ru.

Таргетированная реклама — вид рекламных объявлений в Интернете, размещающийся для узконаправленной целевой аудитории, которая выбирается с помощью личных данных, полученных из анкет в социальных сетях.

Существует несколько типов рекламных продуктов, и всех их объединяет общая цель — поиск клиентов. Рассматриваемый тип по праву считается одним из самых эффективных способов для осуществления этой задачи, поскольку он имеет существенные преимущества, представленные ниже.

Таргетируемая реклама обладает уникальным преимуществом – она позволяет находить «вашего» клиента, не тратя при этом значительных средств.

Что такое таргетированная реклама

Таргетированная реклама способна оказывать на клиентов влияние, которое не сравниться ни с одни другим видом рекламны. Некоторые не совсем правильно понимают значение словосочетания таргетированная реклама и употребляют в качестве синонима к нему выражение контекстная реклама. Для того, чтобы составить более четкое представление о том, что оно означает, необходимо знать, что само слово таргетинг происходит он англоязычного target, что означает «цель». Рекламная компания данного типа должна быть организована так, чтобы информация о продукте была продемонстрирована строго определенной, целевой аудитории.

Бренды давно знают, что чем более персонифицированный контент они будут выдавать, тем более эффективным он окажется в плане привлечения людей. Новое исследование показывает, что психологический эффект поведенческого таргетинга гораздо серьезнее, чем мы думали: таргетированная реклама в самом деле может менять способы самоидентификации людей и дополнительно стимулировать покупательское поведение.

Ребекка Уолкер Резцек, Кристофер Саммерс и Роберт Смит — ученые из государственного университета Огайо — написали в Journal of Consumer Research статью о том, что эффект восприятия рекламы зависит от ее соответствия нам и нашим характеристикам. Покажите кому-нибудь рекламу «изысканного» товара, и этот кто-то, зная, на кого рассчитана реклама, и про себя самого начнет думать, что он — утонченный. Впоследствии пользователь будет больше заинтересован брендом

Новое понимание психологии поведенческого таргетинга окажется полезным для маркетологов. Компании смогут добиваться лояльности пользователей, помогая им чувствовать себя лучше.

Эксперимент 

Ученые университета Огайо провели множество исследований, чтобы понять, как люди реагируют на рекламу, про которую точно знают, что в ней используется поведенческий таргетинг. В одном из экспериментов со студентами исследователи выяснили, что участники были более заинтересованы в «изысканном» ресторане, предлагаемом Groupon, когда знали, что реклама учитывает их поисковые привычки. С другой стороны, те участники, которые думали, что реклама таргетирована только на основе пола и возраста (а не на поисковом поведении), вообще никак не интересовались сайтом.

Второй эксперимент подтвердил первый. Участникам показали рекламу дорогих часов, и некоторым сказали, что рекламное объявление было нацелено именно на них. Такие студенты после просмотра таргетированной рекламы начинали думать про себя, как про более утонченных и сложных людей по сравнению с теми, кому не сообщили об использовании рекламного таргетинга.

«Реклама как бы говорила людям о том, что их поисковые запросы в интернете были изысканными и утонченными, — пишут исследователи. — Получив эту информацию, они стали относиться к себе как к людям с хорошим вкусом и этот сдвиг в самовосприятии увеличил их интерес к изысканным товарам».

После просмотра рекламы эффект мог быть и сильнее — это подтвердил третий эксперимент. Например, просмотр рекламы экологически чистых товаров привел к тому, что участники эксперимента сочли себя более «зелеными» и сообщили не только о своем желании купить конкретный товар, но и о том, что они хотят сделать пожертвования в одну из экологических организаций.

Правда, исследователи обнаружили и подвох. Тарегтированный контент должен наносить удар предельно точно, в противном случае желаемый эффект достигнут не будет. К примеру, участникам эксперимента была показана реклама, где говорилось, что горячий шоколад отлично подходит для посиделок на улице. Участники, которые хоть в какой-то мере были заинтересованы в подобном времяпрепровождении, продемонстрировали желание купить горячий шоколад. Зато все остальные не ощутили никаких изменений в самовосприятии и не захотели приобрести продукт.

Все эти исследования проводились в контролируемой среде. В реальном же мире эффект может оказаться еще более мощным. Это потому, что реклама, показанная в рамках исследования, не была на самом деле основана на реальном поведении участников — их просто заставили поверить в то, что это так. А в жизни, если реклама будет таргетирована по предыдущим поведенческим привычкам потребителей, и они будут знать об этом, эффект может оказаться куда сильнее. С другой стороны, если потребители не будут знать о таргетинге, эффект окажется нулевым.

Фактор персонификации 

В идее использовать таргетинг для воздействия на поведение потребителей нет ничего нового. Но мысль об использовании таргетинга для воздействия на пользователей вполне нова и открывает потенциальные возможности для маркетологов.

Правда, если переносить эксперимент ученых в реальный мир, то пользователям нужно будет рассказать о том, что конкретная реклама нацелена именно на них. Это позволит понять, произведет ли она такой же эффект, какой наблюдался в рамках эксперимента. Безусловно, многие потребители в курсе того, что их личные данные используются для того, чтобы рекламодатели могли работать более эффективно. Об этом свидетельствует и растущая популярность блокировщиков рекламы, поскольку пользователи беспокоятся о том, что их личные данные используются в рекламных целях.

Но даже если пользователи знают о таргетинге, трудно сказать, отдают ли они себе в этом отчет каждый раз, когда просматривают таргетированный контент. Мы знаем, что персонифицированные объявления как правило эффективны. Недавнее исследование Adlucent показало, что 71% потребителей предпочитают, чтобы реклама была непосредственно связана с их интересами и покупательскими привычками. Также выяснилось, что пользователи готовы были кликать на рекламу незнакомого бренда в два раза больше, когда она была таргетирована по их интересам.

Какие же выводы стоит сделать маркетологам? Во-первых, они должны осознавать, что влияние таргетированных кампаний идет дальше простого CTR и статистики переходов, и что они на самом деле меняют представление потребителей о самих себе. Бренды с четкими характеристиками — утонченные, авантюрные, умные и так далее — от поведенческого таргетинга приобретут больше других. И это подтверждают исследователи из Огайо.

Рассмотрим этот спонсорский контент магазина женской одежды MM.LaFleur. Мы видим умную, интеллигентную, профессиональную женщину. Она относится к тому типу женщин, которые на работе хотят выглядеть шикарными и собранными, но не чересчур. Женщины, которые видят эту рекламу, ассоциируют себя с этим типом и с большей вероятностью могут что-то в этом магазине купить.

«Ваша одежда должна быть последним, что интересует людей в вас, — говорит Сэра ЛаФлер. — С восьми утра до восьми вечера работающая женщина делает кучу разных вещей. И как бренд мы утверждаем: в 2016-м так здорово быть работающей женщиной. И хотя у нас по-прежнему полно работы, которую нужно сделать, вокруг хватает замечательных вещей, которыми мы интересуемся». Этот производитель женской одежды создан для работающих женщин, которые не любят ходить по магазинам. Бренд MM.LaFleur преуспел в продаже женской одежды для офиса среди женщин, которые хотят отлично выглядеть на работе, но отвергают все модные стереотипы.

Второй вывод несколько парадоксален. Оповещение потребителей о том, что конкретная реклама имеет целью именно их, может стать преимуществом. Как выяснили ученые, пользователи начинают всерьез чем-то интересоваться, только когда осознают, что реклама рассчитана исключительно на них. Это значит, что у брендов есть возможность заниматься более креативным таргетингом, выпуская в свет брендированный контент и рекламу. Например, туристическое агентство может рекламироваться под слоганом: «Мы знаем, что вы любите приключения. Найдите в себе дикаря в (название фирмы)».

РОЛЬ ТАРГЕТИНГА В ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГЕ

Проанализировано предметное пространство составляющих таргетинга. Описана концепция таргетинга в интернет-среде. Дана обобщающая характеристика механизмов реализации таргетинга и его роли в интернет-маркетинге.

Ключевые слова: таргетинг, интернет-маркетинг, маркетинговые коммуникации, целевая аудитория.

На сегодняшний день в интернет-маркетинге широко применяется таргетинг. Его цель — персонализация и выделение целевой аудитории для рекламы в Интернете.

Таргетинг (от англ. «target» — цель) — это рекламный механизм, позволяющий выделить целевую аудиторию и показать рекламу именно ей. Использование таргетинга дает возможность повысить эффективность рекламной коммуникации за счет показа объявления только той аудитории, которая необходима и на той рекламной площадке, которая будет наиболее актуальна и перспективна. Опыт отечественных маркетологов в использовании таргетинга достаточно широк.

Разумеется, что различные виды рекламы обладают разными возможностями таргетинга. Так, например, на телевидении размещение рекламы на федеральных телеканалах имеет максимальные возможности для таргетинга за счет широты охвата аудитории в кратчайшие сроки, что является оптимальным для рекламы любых товаров и услуг. При размещении рекламы на телевидении можно использовать такие факторы, как тематика передачи, время её показа, пол, возраст, интересы и предпочтения зрителей, что делает таргетинг на телевидении перспективным и эффективным. Остальные виды рекламы также имеют свои особенности таргетинга.

Наружная реклама имеет преимущество в географическом таргетинге, так как привлекает внимание аудитории определенного района, области, региона. Реклама в специализированных журналах дает возможность максимального таргетинга по интересам.

Для успешной актуализации рекламы, рекламодателю надо оценить качество и объем информации; выяснить форму подачи информации; выявить эффективную структуру рекламных носителей; провести оценку надежности информации. Маркетинговая коммуникация, в условиях интернет-пространства приобретают свойства стратегического ресурса, умелое использование которого приводит к приращению стоимости рыночных активов фирмы .

Необходимым условием успешной рыночной деятельности в интернете является возможность получать и поставлять информацию о товарах адресно.

Таргетинг в интернет-среде (е-таргетинг) — это сумма схемотехнических и дизайнерских решений, дающих возможность выделить из всей аудитории сайта только тех посетителей, которые отвечают заданным критериям конверсии (цели маркетинговых действий) . Таргетинг позволяет уменьшить издержки на привлечение целевой аудитории к объекту маркетинга, которым может быть товар, сайт, реклама. Таргетинг в Интернете показывает рекламу пользователям в соответствии с их интересами.

На сегодняшний день, наиболее популярными методами таргетирования являются: географический таргетинг; временной таргетинг (на основе локации IP-адреса посетителя); таргетинг по провайдерам посетителей; таргетинг по типу подключения; таргентинг по частоте показов баннеров уникальным пользователям; тематический таргетинг; поведенческий таргетинг (на основе сбора информации о пользователе с помощью cookie-файлов).

Также, чтобы выявить роль таргетинга в интернет-маркетинге, необходимо проанализировать механизм работы таргетинга. Он проходит в несколько этапов.

Первый этап — сбор информации. На данном этапе Анализируются характеристики аудитории, выявляются вкусы и предпочтения пользователей. Оцениваются действия, выполняемые пользователями в Интернете.

Второй этап — анализ информации. Проводится отбор целевых групп, к которым относиться большее число потенциальных адресатов рекламы, производится сегментирование пользователей.

На следующем этапе целевой аудитории тем или иным способом демонстрируется информационное сообщение.

Далее создается и размещается реклама на тех сайтах, которые посещают потенциально интересные пользователи. В случае использования таргетинга рекламные материалы, демонстрируются только тем посетителям, которые отвечают необходимым характеристикам. Рынок, будучи сферой отношений покупателя и продавца, в современных условиях включает как элемент взаимодействия рынка информацию о товаре. Рациональное потребительское поведение в условиях информационной насыщенности рынка может быть подвергнуто сомнению. Существование потребности — это исходное требование, от которого зависит эффективность продаж.

Таким образом, можно утверждать, что главная роль таргетинга в интернет-маркетинге заключается в выявлении сегментов пользователей, для которых будет предоставлена информация о продвигаемом маркетинговом объекте. Возможности таргетинга в сети Интернет следует отметить отдельно, так как по сравнению с другими видами рекламы, возможности таргетинга в Интернете уникальны. Это объясняется широкими возможностями Интернета, его неограниченным потенциалом и перспективностью.

Возможности таргетинга контекстной рекламы являются максимальными по сравнению с другими видами рекламы в Интернете. Носителями этого вида рекламы являются поисковые системы (Google, Yandex и др.), а также тематические площадки и ресурсы с большой посещаемостью.

Посетитель четко формулирует свою потребность в виде запроса в поисковике, автоматически определяя себя в ту или иную целевую группу. Преимущества контекстной рекламы заключаются в возможности выбрать позицию сайта в поисковике, на сайт переходит исключительно целевая группа потребителей и реклама доступна именно ей.

Необходимо отметить, что издержки заказчиков таргетинга оптимизированы гибкой системой оплаты такой рекламы и возможностью анализа коммуникативной эффективности целевой аудитории. Целевая аудитория характеризуется числом посетителей сайта, частотой посещения, возможностью проследить тенденцию роста/падения посещаемости, интересом к продвигаемым объектам маркетинга, возможностью определения географической принадлежности клиента (по ip-адресу). Оплата же за контекстную рекламу производится исходя из выбранной позиции сайта в поисковике, независимо от числа перешедших на сайт, либо исходя из числа тех, кто перешел по ссылке (такая система оплаты в Google и Yandex).

Таким образом, сейчас контекстная реклама является одним из самых перспективных инструментов интернет-маркетинга.

Фактор страха и другие риски


Снятие завесы тайны над таргетингом, однако, не лишено риска. Потребители чувствительны к тому, как маркетологи используют их личные данные в создании таргетинговой рекламы. По данным Adlucent, только порядка 30% из них смогут доброжелательно отреагировать на рекламу, в которой упоминается их имя. И только 8% готовы поделиться с рекламодателями информацией о важных событиях в своей жизни — вроде дней рождения или свадьбы. Вы переходите на личности, и потребитель отворачивается от вас, потому что он боится.

Исследователи из университета Огайо также предупреждают о том, что эффект от смены самоидентификации может привести к повышенной конкуренции для брендов. Конечно, конкретная реклама может сделать человека более открытым. Но где гарантия того, что он купит товар именно ваш, а не конкурента?

Как показало исследование, прозрачность того, как именно проводился таргетинг, может быть выгодна как брендам, так и потребителям. Брендированная реклама должна таргетироваться так, чтобы потребитель понимал: он видит контент, рассчитанный именно на него. И в то же время он должен чувствовать, что контролирует использование своих личных данных.

Чем лучше люди осознают, как именно к ним попадает реклама, тем более восприимчивыми к ней они могут стать, тем сильнее она влияет на их самовосприятие. И этот эффект может распространяться как на спонсируемый контент, так и на нативную рекламу.

Анализ поведенческих факторов

В поведенческой аналитике есть метод айтрекинг (отслеживание глаз). Исследованиями подтверждено, что есть прямая взаимосвязь между тем, куда человек смотрит и куда кликает. Так и появились «тепловые карты». Эти карты отображают места, куда посетители наводят курсор и куда кликают.

Анализируем поведение аудитории. Поведенческая аналитика тепловая карта кликов

Существует также метод карта прокрутки сайта. К примеру, вам нужно, чтобы посетители долистали сайт до конца, а они уходят не дальше первых двух страниц. Или наоборот, необходимо привлечь посетителей к действию, а они застревают на этапе чтения и обдумывания, не желая совершать дальнейшие шаги. В обоих случаях ситуациюможно изменить (поменять местами блоки сайта, убрать лишнее и т.п.)

В веб аналитике есть и другие показатели поведенческих факторов: количество отказов, количество просмотренных страниц, категории интересов посетителей и множество других статистических данных, которые можно посмотреть в Яндекс Метрике или GoogleAnalytics. Однако показатели поведенческих данных могут быть разными для разных типов ресурсов. К примеру, на информационном портале возможно большое количество отказов («не переходов» на другие страницы сайта), потому что человек получил необходимую информацию – и ушел.

Если ваш текст рассчитан на две минуты чтения, а посетитель провел на ресурсе 20 секунд, он явно не нашел нужную информацию.Но, например, при анализе данных по интернет-магазинуколичество проведенного на сайте времени не так важно: может быть,человек просто-напросто запутался в вашей навигации и не знает, как оформить покупку.

Как использовать поведенческую аналитику

Различные «топ-10», «топ-100», рейтинги Кинопоиска, закадровый смех в сериалах – все это примеры воздействия на психологическое поведение людей.
Очень важно анализировать поведенческие данные на своих ресурсах. Для того чтобы выяснить, какой оффер дает больше переходов, компании иногда делают несколько различных вариантов.

К примеру, команда Conversion Science, анализируя рекламные объявления клиента, выяснила, что самыми эффективными объявлениями стали те, у которых была прописана скидка в 20% или в 100$. На лендинге ничего не было сказано про акцию. После того, как в основной текст была добавлена информация о скидке в 100 долларов,лендинг стал привлекать на 40% больше заказов.

Можно использовать поведенческую аналитику на сайте (менять структуру, предложение и т.д.), чтобы увеличивать конверсию, в рассылках (отслеживать CTR писем), в различных рекламных кампаниях. Например, в таргетированной рекламе большое значение имеет изображение. У многих компаний есть кейсы, когда с одним и тем же текстом, заголовком и таргетом одно объявление давало в разы больше переходов на сайт, чем другое – а все за счет изображения.

Среди своей аудитории можно проводить тесты – показывать разные варианты одной страницы в течение пяти секунд (именно за это время считывается самое основное) и затем спрашивать, о чем она, какой товар/услугу представляет и т.п. Так можно тестировать сайты, заголовки, тексты, изображения.

Кому необходима поведенческая аналитика

Поведенческая аналитика необходима абсолютно всем, кто занимается ведением ресурсов (своих или чужих). Анализируя поведение вашей аудитории, вы сможете понять, зачем заходят на ваш ресурс, из-за чего уходят, почему не совершают покупки. Используя продвижение в Интернете, в любом случае вы коснетесь статистики, которая позволит изучать поведение посетителей.

Поведенческая аналитика – не только полезное, но и увлекательное занятие. Создав большое количество кампаний, построенных на знании поведения людей, вы почувствуете себя если не знатоком душ, то хотя бы начинающим психологом. Но важнее и приятнее всего результат – конверсия будет расти с каждым разом все больше и больше.

Про большие данные, Трампа и скандал

В современном мире люди явным или неявным образом оставляют о себе все больше информации. До недавнего времени эта информация использовалась преимущественно в маркетинге. Именно в этой области сосредоточено основное количество кейсов использования больших данных. Но есть и необычные примеры, которые показывают, что анализ больших данных — это не просто допродажа определенного товара определенной целевой аудитории, но элемент управления людьми.

Например, все уже слышали об успехе компании Cambridge Analytica в предвыборной гонке Трампа и небезызвестного Brexit – интернет пестрит материалами по теме (Rusbase тоже об этом писал). Статья про Cambridge Analytica на The Insider, о которой я расскажу, собрала множество поклонников.

Да, в статье показаны потрясающие результаты, которых позволяет добиться современная аналитика. Однако их можно достичь, только если соблюдать определенные нюансов, о которых умолчали авторы статьи и о которых мы хотели бы рассказать.

Первый нюанс — это доступ к данным

Для того, чтобы делать какие-либо выводы о людях, нужны данные о них, причем очень много данных. Где же их взять? В статье говорится, что данные были получены одним из трех способов: покупкой, сторонними приложениями либо через API (программный интерфейс к социальной сети). 

«Со своими однокурсниками он придумал и запустил приложение для Facebook под названием MyPersonality. Пользователю предлагалось ответить на огромный список вопросов («Легко ли вас вывести из себя в состоянии стресса? Есть ли у вас склонность критиковать окружающих?»), получив затем свой «профиль личности», а создатели приложения получали бесценные личные данные. Вместо ожидавшихся данных по дюжине однокурсников создатели получили информацию по сотням, тысячам, а затем и миллионам людей».

Про API сразу стоит сказать, что это довольно ограниченный инструмент (социальные сети не дают открытого неограниченного доступа к своим данным по понятным причинам) — поэтому для обработки большого количества данных такой вариант не подойдет: как правило, спустя определнное количество запросов к API всплывает CAPTCHA. Есть способы «выкачивания» данных из соцсетей путем параллельного использования нескольких компьютеров с разными IP-адресами, но и они обладают существенными ограничениями.

Существуют, правда, комании, которые годами понемногу выкачивают данные соцсетей, как бы дублируя их базу у себя. У таких комапний много данных. Но здесь мы уже переходим к аспекту покупки данных, который описан далее.

Вариант со сторонними приложениями — на наш взгляд, очень узкий. Сперва нужно «заманить» в это приложение всех пользователей. По заверениям авторов статьи, у них база на более 200 млн человек — вряд ли 200 млн людей ставили специальное приложение и проходили опросы. К тому же методика добычи опросов из социальных данных — это целое искусство, довольно сложно получить правильные ответы, потому что сама методика определяется интерфейсом, постановкой вопроса, восприятием и многими другими вещами. 

Вариант с покупкой данных выглядит самым вероятным, но не факт, что исчерпывающим. Хотя рынок данных на Западе и является более продвинутым и прозрачным, тем не менее и у него есть ограничения. Если бы эта компания имела связи с крупнейшей социальной сетью — тогда и в API нет необходимости, и покупать ничего не нужно. Но вопрос A/B-тестирования сохраняется: нужно сделать огромное количество показов, чтобы научиться различать предпочтения людей на уровне детализации, описанном в статье. Вспоминая рынок Programmatic — даже таргетинги по достаточно базовым интересам или принадлежности к группам пока далеко не всегда достижимы. 

Второй нюанс — алгоритмы

Вот тут авторы, несомненно, говорят правду: и вычислительные мощности, и математика сегодня находятся на высочайшем уровне и позволяют строить довольно качественные алгоритмы. Кто хочет удостовериться лично — просто посмотрите статьи с типичных конференций по машинному обчению: вы поймете, что все возможно, причем за довольно короткий срок. 

«Далее Козинский с командой изучают действия испытуемого: лайки и репосты в Facebook, а также его пол, возраст и место жительства. Так исследователи получают связи. Из простого анализа данных в сети могут получиться необычные выводы. Например, если мужчина подписан на страничку бренда косметики MAC, он с высокой вероятностью является геем. Наоборот, сильный показатель гетеросексуальности — если человек поставил лайк хип-хоп группе Wu-Tang Clan из Нью-Йорка. Поклонник Леди Гаги с высокой долей вероятности экстраверт, а человек, ставящий «нравится» философским постам — интроверт»

В основном изучаются алгоритмы машинного обучения с учителем, которые формируют обучающую выборку из тематических групп социальных сетей. Например, для того, чтобы сформировать пул людей, активно поддерживающих Трампа, можно найти в Facebook соответствующую группу и внимательно ее проанализировать, отобрав типичных людей. Аналогично можно найти людей, поддерживающих Хиллари Клинтон. Итого у нас получится 2 набора людей, которых нам нужно различать.

Дальше — дело техники. Для этих людей с помощью API выгружается большое количество признаков (можете только взглянуть, сколько всего там есть, например, для Facebook или для ВКонтакте). 

Далее с помощью нехитрых методов машинного обучения, например, логистической регрессии, строится классификатор, который умеет разделять эти обьекты. После этого уже дело за малым — готовым классификатором «пройтись» по социальной сети (на самом деле достаточно по релевантным группам) и отобрать целевую аудиторию, с которой уже можно работать посредством, например, таргеттированной рекламы. 

Есть также и эвристические алгоритмы.

Например, одно время во ВКонтакте нельзя было посмотреть людей с большим числом подписчиков (совсем давно это можно было сделать, перейдя на вкладку люди, потом эту возможность на какое-то время убрали). В этом случае можно применить эвристические идеи, основанные на известной идее предпочтительного присоединения из теории веб-графов. Например, описанный здесь способ. Примечательно, метод практически не использует API социальной сети (поэтому и не упирается в ее ограничения), не строится никаких графов, тем не менее — как видно, алгоритм работает довольно качественно. Существует также набор алгоритмов и методов для анализа текстовой информации из социальных сетей с применением идеи тематического моделирования, рекурентных нейронных сетей и многое другое. Примером этой аналитики является сервис BrandWatch.

Третий нюанс – охват аудитории

Одна из острых проблем в цифровой рекламе — где ее показывать, чтобы захватить необходимую целевую аудиторию. В экосистеме RTB это так называемые паблишеры (publishers) — ресурсы, которые на которых собственно располагаются баннеры таргетированной рекламы. В данном случае проблем у коллег не было — они использовали рекламу в социальной сети.

«Маркетинговый успех Cambridge Analytica основан на трех китах. Это психологический поведенческий анализ, основанный на «модели океана», изучение Big Data и таргетированная реклама»

Другими словами, чтобы получить результаты, описанные в статье, нужно решить основную проблему — с получением данных. Применение же алгоритмов здесь скорее ремесло, чем ноу-хау. Но это ремесло очень важно использовать правильно. Что значит, например, уметь отвечать на следующие вопросы:

  • Какого качества алгоритма достаточно, чтобы решение было окупаемым?
  • Как правильно выбрать целевую группу и обучающую выборку для обучения алгоритма?
  • Как часто надо переобучать модель?
  • Как поставить рассчет модели «на поток», за какими метриками нужно следить?

Все вышеперечисленное фактически отличает знание алгоритмов машинного обучения и эффективного применения их к конктертной задаче, что всегда предполагает некий путь. И если сотрудники Cambridge Analytica действительно проделали все то, о чем написано в статье, то их наработки фактически означают большой прорыв в социологии и групповой психологии

3 0