Читать книгу Нейро таргет. Эффективные кампании - Ар'лан ис'Дрекхэм, Фёдор Баснописец - Страница 7

Представьте, что ваш мозг – это огромный офис. В нем сидят сотни тысяч маленьких сотрудников – нейронов. Каждый из них связан с другими тысячами таких же сотрудников проводами-связями. Они постоянно переговариваются, передают друг другу записки, что-то обсуждают. Когда вы видите рекламный пост, один отдел офиса кричит: «Эй, это же про рыбалку!». Другой отдел, вспоминая ваши прошлые походы в магазин за снастями, подтверждает: «Да, нашему боссу это интересно!». Третий отдел, оценив креатив, добавляет: «И выглядит это круто, давайте покажем ему еще что-то подобное». Этот офис, где все работают сообща, чтобы принять решение, – и есть очень грубая, но наглядная аналогия нейросети.

Нейросеть – это математическая модель, вдохновленная устройством нашего мозга. Только вместо биологических клеток тут – слои алгоритмов, а вместо электрических импульсов – цифры и вычисления. Если объяснять совсем на пальцах, то нейросеть это такая очень усердная и дотошная стажерка по имени Нейра. Вы даете ей тысячу фотографий и говорите: «Нейра, вот на этих котики, а на этих – собачки. Запомни, как они выглядят». Она начинает вглядываться в каждый пиксель, искать закономерности: у котиков, кажется, уши острее, а усы длиннее. Сначала она будет часто ошибаться, путать мопса с персом. Но вы каждый раз поправляете ее: «Нет, Нейра, это собака, смотри – хвост виляет». И вот после тысяч таких поправок она уже не просто запоминает конкретные картинки, а начинает понимать саму суть «кошачести» и «собачности». Она научилась.

Как же происходит это самое обучение?

Процесс обучения нейросети напоминает обучение ребенка ходьбе. Сначала он делает шаг, спотыкается и падает. Мозг получает сигнал: «Так, больно, так делать не надо, надо было перенести вес иначе». Нейросеть работает по схожему принципу ошибок и их исправления. Вы загружаете в нее огромный массив данных: например, миллионы записей о поведении пользователей в соцсетях – какие посты они лайкали, на какие ссылки кликали, сколько времени смотрели видео. Это называется «тренировочные данные». Потом вы ставите перед нейросетью задачу: «Найди людей, которые с высокой вероятностью купят дорогие кроссовки».

Она берет первую порцию данных и выдает предсказание: «Вот эти десять тысяч человек – потенциальные покупатели». А вы ей в ответ: «Нейра, ты ошиблась на 85%. Из тех, кого ты назвала, купили только 15%». Нейросеть, точнее алгоритмы, которые ею управляют, огорчаются (условно, конечно) и начинают внутреннюю работу. Они начинают аккуратно подкручивать миллионы внутренних «винтиков» – так называемых весов и параметров связей между нейронами. Цель одна – в следующий раз ошибиться меньше. Этот цикл «предсказал – получил оценку ошибки – подкрутил настройки» повторяется миллионы и миллионы раз. Постепенно, шаг за шагом, нейросеть находит все более тонкие и неочевидные для человека связи. Она может обнаружить, что покупатели премиальных кроссовков часто смотрят обзоры на гаджеты поздно вечером в среду, состоят в группах про урбанистику и редко, но метко комментируют посты про современное искусство. Человек такую абсурдную на первый взгляд связь вряд ли бы обнаружил.

Почему это идеально для маркетинга?

Потому что мир соцсетей – это и есть тот самый океан данных, где наши старые, добрые методы ловли рыбы (по возрасту и полу) уже не работают. Аудитория рассыпалась на миллионы микропортретов. Нейросеть же не пытается натянуть на всех один размер. Она в этом океане данных учится видеть не отдельных рыбок, а целые косяки, понимать, по каким подводным течениям они перемещаются и на какую приманку сегодня клюют. Она делает то, что нам, людям, физически не под силу: обрабатывать одновременно тысячи параметров о каждом пользователе в реальном времени.

Давайте сделаем паузу и подумаем о вашей собственной ленте в соцсети. Что вы там видите? Рекламу чего-то, что вам на самом деле интересно, или случайный шум? Вспомните момент, когда реклама попала в самую точку, будто ее сделали лично для вас. Скорее всего, за этим уже стояла если не полноценная нейросеть, то ее младший, но хитрый брат – алгоритм машинного обучения. Они уже среди нас, они уже учатся на наших действиях. Вопрос не в том, использовать их или нет, а в том, чтобы понять, как направить эту силу в помощь своему бизнесу, а не оставаться просто объектом для их анализа.

И вот здесь ключевой момент: нейросеть – это не волшебная черная коробка, в которую кинул деньги, а она выдала золото. Это сложный, но управляемый инструмент. Ее результат напрямую зависит от того, чем вы ее кормите. Если дать ей некачественные, грязные или однобокие данные, она выучит неправильные уроки. Это как учить того же ребенка ходить только по кривым поверхностям – на ровном полу ему потом будет тяжело. Поэтому следующий наш шаг – разобраться, какие данные нам нужны и как их правильно подготовить, чтобы наша стажерка Нейра стала не просто угадывательницей, а настоящим стратегом, который видит вашу аудиторию насквозь. Но об этом – в следующей главе.