Фёдор Баснописец – Нейро таргет. Эффективные кампании (страница 4)
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.
Типы нейросетей для анализа аудитории
Давайте начистоту: когда кто-то произносит ‘нейросеть’, в голове часто возникает образ какого-то единого и всемогущего искусственного мозга, который всё видит, всё знает и может решить любую задачу. В реальности всё, конечно, интереснее. ‘Нейросеть’ – это как слово ‘транспорт’. Под ним может скрываться и самокат, и грузовик, и космический корабль. Для разных дорог – разный транспорт. Для разных маркетинговых задач – разные типы нейросетей. И сейчас мы разберемся, какие именно ‘машины’ нам понадобятся в гараже, чтобы доехать до сердца нашей аудитории.
Представьте, что вы – шеф на кухне большого ресторана (вашего бизнеса). У вас есть тонна сырых продуктов – это ваши данные: лайки, просмотры, время в приложении, клики. Ваша задача – накормить гостей (аудиторию) тем, что им понравится. Нейросети – это ваши комбайны, блендеры, духовки и пароварки. Одним прибором всего не приготовить. Нужно понимать, что для фарша, а что для безе. Так и с анализом аудитории. Нам понадобится несколько ключевых ‘кухонных гаджетов’.
Сверточные нейросети: глаза и уши вашего бренда
Этот тип – наш главный специалист по картинкам и видео. Название звучит сложно, но суть проста. Эти нейросети созданы, чтобы ‘видеть’ и ‘распознавать’ визуальный контент. Помните, как вы показываете фото коту, а телефон предлагает создать ‘памятный альбом’ с котиками? Это она, сверточная сеть, в действии.
А теперь перенесем это на наши рекламные рельсы. Допустим, у вас интернет-магазин товаров для активного отдыха. Вы загружаете в нейросеть тысячи фотографий из своего каталога и тысячи фотографий, которые лайкают и сохраняют ваши подписчики в соцсетях. Сверточная сеть не просто видит ‘человек, гора, палатка’. Она учится распознавать паттерны: какие именно палатки (геометрические формы, цвета, бренды) чаще привлекают внимание, на каких фонах (закат, лес, скалы) люди останавливают взгляд дольше. Она может понять, что аудитория, которая лайкает минималистичные палатки ярких цветов, – это одна группа, а те, кто сохраняет фото с массивным снаряжением в суровых условиях, – совершенно другая. Вы получаете не ‘любители походов’, а ‘ценители эстетики кемпинга в стиле глэмпинг’ и ‘экстремалы-альпинисты’. Это глубина, которую демография (пол, возраст) никогда не покажет.
Подумайте на минутку о визуальном контенте вашего бренда. Что на нем изображено? Какие цвета, эмоции, объекты? А теперь представьте, что у вас есть цифровой помощник, который может проанализировать это не на уровне ‘нравится – не нравится’, а на уровне подсознательных визуальных предпочтений тысяч людей. Звучит как суперсила, не так ли?
Рекуррентные нейросети и сети с вниманием: детективы последовательностей
Если сверточные сети – это глаза, то рекуррентные нейросети (RNN) и их более продвинутые наследники (например, Transformer с механизмом внимания) – это память и логика. Они созданы для работы с последовательностями, где важен порядок. Текст, история действий, путь по сайту – это все последовательности.
Вот история человека X. Он в понедельник вечером гуглил ‘лучшие трекинговые ботинки’. Во вторник днем два часа смотрел обзоры на YouTube. В среду зашел в ваш инстаграм, пролистал три поста и вышел. В четвертник прочитал статью в тематическом паблике про выбор рюкзака. В пятницу вернулся к вашему посту с рюкзаками и поставил лайк. Для обычной статистики это просто набор разрозненных событий. Для рекуррентной нейросети – это сюжет, история с завязкой, развитием и, надеемся, развязкой в виде покупки.
Такая сеть анализирует не отдельные действия, а их цепочку. Она учится понимать, что после ‘просмотра обзоров’ часто следует ‘изучение отзывов’, а потом – ‘сравнение цен’. Она может предсказать, что наш человек X, который уже прошел путь от поиска до сравнения, с высокой вероятностью в субботу готов к целевому действию – клику по рекламе с конкретным предложением. Более того, сети с вниманием (как в современных GPT) умеют выделять самое важное в этой истории. Может, ключевым было не то, что он смотрел обзоры, а то, что он искал именно ‘ботинки для скалистой местности’, и это слово – главный ключ к его потребности.
Генеративно-состязательные сети: креативный отдел и генератор гипотез
А это уже наш самый авангардный инструмент. Представьте два отдела внутри одной нейросети. Один – генератор (художник), другой – дискриминатор (строгий критик). Генератор создает что-то новое: описание новой аудитории, гипотетический портрет клиента, даже креатив для рекламы. Дискриминатор смотрит на это творение и говорит: ‘Нет, это не похоже на реальные данные наших клиентов’ или ‘Да, это выглядит правдоподобно’.
Они состязаются, и в этой гонке генератор учится создавать всё более и более реалистичные вещи. Как мы это используем? Допустим, у нас есть данные по 10 тысячам наших покупателей. Генеративно-состязательная сеть может создать описание 11-тысячного, который не существует в нашей базе, но абсолютно похож на реального. Она может ‘придумать’ новые сегменты аудитории, которые мы упустили. Может сгенерировать варианты текстов или визуалов, которые с высокой вероятностью понравятся определенной группе. Это не замена креативщику, а мощный инструмент для мозгового штурма и поиска белых пятен на карте вашей аудитории.