itkvariat

    Искусственный интеллект: реклама и контент



    Искусственный интеллект и машинное обучение уже трансформируют технологический и маркетинговый ландшафт. От цифровых помощников до программного обеспечения для распознавания образов и «беспилотных» автомобилей – то, что когда-то было предметом научной фантастики, теперь становится реальностью. Но что именно это означает для менеджеров по рекламе?

    ПРОГРАММНАЯ РЕКЛАМА

    Программная реклама – это автоматизированный процесс покупки и продажи рекламных ресурсов через биржу, связывающий рекламодателей с «издателями». Этот процесс использует технологии искусственного интеллекта в реальном времени с демонстрацией на мобильных, «показных», социальных и видеоканалах. Он даже пробирается на телевидение (Seer Interactive).

    Технологии искусственного интеллекта имеют алгоритмы, анализирующие поведение посетителя, позволяя оптимизировать кампании в реальном времени для аудитории, которая, скорее всего, будет конвертировать. Программные кампании имеют возможность собирать данные этой аудитории, чтобы затем более точно ориентироваться.

    Покупка программных медиа включает использование DSP, SSP и DMP. DSP (платформы со стороны спроса) облегчают процесс покупки рекламных ресурсов на открытом рынке, они обеспечивают возможность охватить вашу целевую аудиторию за счет интеграции DMP (платформ управления данными). DMP собирают и анализируют значительное количество cookie-данных, чтобы затем позволить маркетерам принимать более обоснованные решения о том, кем может быть их целевая аудитория.


    Классическим примером программной рекламы является SEM-реклама на таких каналах, как Google (AdWords), Facebook и Twitter. Такие компании, как PredictiveBid и основанный в Израиле «Альберт», решили сосредоточить свое внимание на программной рекламе.

    Программные объявления приносят огромную эффективность для «инвентаризации» веб-сайтов и приложений-зрителей. Платформы, такие как Google и Facebook, устанавливают стандарт для эффективной рекламы. Можно предположить, что эти системы станут все более и более удобными для пользователей, и они позволяют «нетехническим» маркетерам и маркетологам начинать, запускать и измерять кампании в онлайн-режиме.

    УЛУЧШЕНИЕ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ И РЕКЛАМНЫХ ОБЪЯВЛЕНИЙ

    Необходимость искусственного интеллекта (AI) и множество его применений для маркетинга становятся все более очевидными. В то время как прежде многие бренды не решались исследовать множество преимуществ, предлагаемых им, сейчас все больше брендов «окунают пальцы ног в воды» искусственного интеллекта, они уже готовы принять его в качестве полезного компонента своих маркетинговых стратегий.

    Создание лучших рекламных объявлений является одним из самых больших способов воздействия искусственного интеллекта на маркетинг. Способность брендов использовать AI для исследования и разработки важных маркетинговых аспектов, таких как поиск по ключевым словам, дает возможность маркетологам строить более интеллектуальные и эффективные рекламные объявления, которые должны приводить к большему количеству конверсий.

    В течение многих лет маркетеры фокусировались на том, кому и когда показывать рекламу. AI позволяет им вместо этого сосредоточиться на том, какие сообщения показывать аудитории, чтобы бренды могли создавать мощные объявления, специфичные для целевой аудитории. Благодаря программному учету увеличение объема рекламы не влияет на ее качество.


    Одна из форм AI, демонстрирующая значительные перспективы в этой области, – обработка естественного языка с помощью нейролингвистического программирования (NLP). NLP – это когнитивная технология машинного обучения, позволяющая находить тенденции в поведении и движении так же, как это делает человеческий мозг. Использование NLP, таким образом, будет соответствовать рекламным объявлениям с учетом контекста. Увеличение кликов и конверсии произойдет не только благодаря ключевым словам, как это было в прошлом.

    У маркетологов имеется сегодня возможность получения большого количества данных о потребителях в результате того, что они делают на Twitter, Facebook и других цифровых каналах. Это заставляет маркетеров задаться вопросом, почему, несмотря на имеющиеся данные о сегодняшнем потребителе, мы все еще видим объявления, не относящиеся к индивидууму.
    Проблема не продержится долго. Индивидуализированная, или персонифицированная, реклама – это текущий тренд, стоящий усилий. Традиционная сегментация аудитории умирает. Люди хотят и нуждаются в индивидуальном подходе, а AI поддерживает предпочтение клиента, и он будет продолжать генерировать и удовлетворять потребности людей в будущем.

    ОБЕСПЕЧЕНИЕ AI-АКТУАЛЬНОСТИ В МАСШТАБЕ

    Технологические достижения всегда создавали новые возможности для повествования и… маркетинга. Подобно тому как появление телевизора привело к эпохе действительно массовой рекламы и охвата, а интернет и мобильная связь – к новому уровню ориентации и контексту, AI изменит взаимодействие людей с информацией, технологиями, брендами и услугами. AI и машинное обучение могут приблизить нас к одной из самых популярных целей рекламы: актуальности в масштабе. 

    Темпы прогресса настолько быстро растут в этом пространстве, что полезно сделать паузу для переосмысления, что собой представляют на самом деле AI и машинное обучение. Работа над искусственным интеллектом представляет собой исследование того, как сделать машины умными или способными решать проблемы подобно тому, как это могут делать люди. По своей сути, машинное обучение – новый способ создания систем для поиска оптимального решения проблем.

    В течение десятилетий программисты вручную кодировали компьютерные программы для обеспечения выходной информации (например, прогноза объема продаж) при вводе определенных входных данных (например, суммы рекламного бюджета). С машинным обучением мы учим компьютеры учиться, не программируя их с жестким набором правил. Мы делаем это, показывая системе несколько примеров, пока она в конечном итоге не начнет учиться на них. Например, обучение системы распознаванию разницы между кошкой и собакой было трудно сделать раньше, с традиционным программированием. С машинным обучением мы подпитываем систему различными маркированными изображениями кошек и собак; она смотрит на узоры и пиксели и начинает угадывать. В конечном счете она может начать распознавать разницу. Фактически это основа технологии, используемой в настоящее время в Google. 


    Сегодня в Google очень мало технологий, не использующих AI и машинное обучение. AI изобретает существующие продукты, начиная с Maps to YouTube, и даже запускает новые впечатления. Возьмите Google-помощника. Сегодня Google Assistant – это первый реальный прогресс, наблюдаемый в создании истинного общения, приносящий, по сути, людям собственный личный Google. Он использует распознавание речи и понимание естественного языка, чтобы помочь людям сделать что-то в реальном мире (начиная от управления своими календарями), чтобы помочь им контролировать свои действия.

    АДАПТАЦИЯ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ 

    AI заново «изобретает» уже существующие продукты, обеспечивает новый опыт их потребления и использования. Открываются более высокие ожидания, более персонализированные маркетинговые возможности. Что это значит для маркетологов и маркетеров? Дальнейшая интеграция технологий в физический мир создает новые потребительские взаимодействия, еще более простые и мгновенные. Высокие потребительские ожидания вскоре будут выше, чем когда-либо. Это создаст для рекламистов проблемы, но одновременно и предоставит отличные возможности.

    Большая часть возможностей для маркетеров заключается в том, как AI поможет им в полной мере реализовать персонализацию и актуальность в масштабе. Благодаря платформам, таким как Search и YouTube, ежедневно охватывающим миллиарды людей, цифровые рекламные платформы, наконец, могут достичь коммуникации в масштабе. Шкала, в сочетании с индивидуальными настройками через AI, означает, что в скором времени появится возможность адаптировать рекламные кампании к намерениям потребителей. Это будет похоже на то, что в вашем кармане будет миллион планировщиков. Мы приближаемся к тому, что кампании и взаимодействия с клиентами станут более релевантными – от планирования до творческого обмена сообщениями с таргетингом, ориентированным на розничный опыт.

    Мы сможем принимать во внимание все имеющиеся у нас на уровне заказчика сигналы и рассматривать не только такие вещи, как предпочтение потребителем цвета и тональности, но также историю покупок и контекстуальную релевантность. И все это будет оптимизировано «на лету» в режиме реального времени.

    ПРИМЕР GOOGLE В ПОДАЧЕ РЕКЛАМЫ НАИБОЛЕЕ РЕЛЕВАНТНОЙ АУДИТОРИИ

    Как AI может улучшить то, что вы делаете сегодня в своих промопроектах? Запуск телефона Pixel является хорошим примером того, как Google начинает работу.

    Большая часть стратегии Google для запуска заключалась в экспериментировании с машинным обучением, которое помогло привлечь целевую аудиторию. Компания обратилась к новому инструменту Doubleclick под названием «Пользовательский алгоритм», использующему машинное обучение для увеличения количества просмотренных показов, приобретенных на премиальных местах размещения. Он повышает вероятность того, что реклама будет подана наиболее релевантной аудитории.

    Результаты для Pixel оказались впечатляющими. По сравнению с другими кампаниями, которые не использовали этот инструмент, показы на премиум-ресурсах были выше в три раза, а цена за тысячу показов упала на 34%. Разумеется, оптимизация, обусловленная машинным обучением, дает возможности далеко за пределами медиатаргетинга.

    Платформа поддержки (SSP). Является частью программного обеспечения, используемого для продажи рекламы автоматическим способом. SSP чаще всего используется онлайн-издателями, чтобы это помогло им продавать показы, видео и мобильные объявления.
    Платформа на стороне спроса (DSP). Это система, позволяющая покупателям инвентаризации цифровой рекламы управлять несколькими учетными записями и обменом данными через один интерфейс.
    Рекомендация двигателя. Является функцией (а не продуктом), фильтрующей элементы, предсказывая, как пользователь может оценить их. Это решает проблему подключения ваших существующих пользователей к правильным элементам в ваших массивных инвентарях (от десятков тысяч до миллионов) продуктов или контента (Data Community DC).
    Ставки в реальном времени (RTB). Это относится к покупке и продаже показов онлайн-объявлений на аукционах в режиме реального времени, происходящих во время загрузки веб-страницы. Данные аукционы часто используются рекламными площадками или платформами на стороне предложения.

    СОЗДАНИЕ КОНТЕНТА

    Возможно, вы уже знаете, что значительная часть спортивных и связанных с финансами статей написана машинами, а не людьми. В таких областях, как спорт и финансы, загружаются данные времени и нумерация. Но компании Automated Insights и Narrative Science пошли дальше – они нашли способы превратить конкретные наборы информации в читаемые человеком статьи, иногда не отличимые от написанных людьми.

    В будущем компании смогут иметь описания продуктов и целые статьи, связанные с линейкой продуктов, полностью составленные машинами на основе информации о соответствующих продуктах.

    Персонализация контента также станет важной будущей тенденцией. Adobe и другие компании уже конкурируют с этой функцией.

    СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ И ТАРГЕТИНГ 

    Компании, такие как AgilOne, позволяют маркетерам оптимизировать коммуникации по электронной почте и веб-сайтам, постоянно изучая поведение пользователей (eConsultancy).


    Даже самые опытные команды маркетологов не могут разобраться во всех вещах, о которых говорят клиенты в блогах и социальных сетях, особенно с растущим списком доступных платформ. AI позволяет маркетологам анализировать, что думают их целевые клиенты и как они относятся к бренду. Это дает маркетологам шанс действовать более «сострадательно».

    Маркетинг включения – попытка встать на сторону покупателя. Когда количество обуви ежедневно экспоненциально растет, как и количество разговоров в интернете, бренды практически не находят путей удовлетворения потребностей согласно всем их нюансам.
    Facebook использует технологию глубокого обучения, чтобы лучше распознавать человеческие лица, а с помощью своей программы DeepText Facebook взламывает код компьютеров, понимающих нюансы языка. Для маркетологов и маркетеров это означает более точную сегментацию и таргетинг в рекламных целях.


    Маргарита АКУЛИЧ



    Подписывайтесь и читайте новости от ITквариат раньше остальных в нашем Telegram-канале !





    Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!  




    И еще на эту тему...
  • Уникальные, вдохновляющие и задающие видение маркетинговые стратегии успеха в лицах
  • Пять рабочих приемов для быстрого изучения иностранных языков
  • Сетевые эффекты как показатель успешности вашей бизнес-модели
  • Бухгалтерские фокусы, или Как не ошибиться с выбором того, кто будет считать ваши деньги
  • Ответственность за нарушения в области защиты персональных данных
  • 14 стратегий для ускорения вашего личностного роста на 1000%
  • 13 рациональных способов обрести уверенность, увеличить производительность и доход
  • Современная модель управленческой культуры руководителя-лидера
  • 10 горьких истин о руководстве, которые вам никто не раскроет
  • Ваша производительность – это не трюк и не хитрость. Она – только ваш выбор!
  • Маркетинговые войны. Какими они бывают и как их можно использовать с выгодой для себя
  • Ищите золото в «серебре»!
  • Легкое интернет-продвижение, как способ мошенничества. Как понять, что SEO-студии вас обманывают
  • 10 000 часов с Клодом Шенноном: как гений думал, работал и жил
  • 5 шагов к созданию контент-конвейера
  • А не пойти ли нам в IT?
  • Что вам не договаривают об управлении продуктом или Как стать успешным продукт-менеджером
  • 9 способов сделать социальный контент доступным для всех
  • 4 уровня цифровой трансформации
  • Как наладить постоянный и эффективный контакт с удаленной командой




Искусственный интеллект: реклама и контент



Искусственный интеллект и машинное обучение уже трансформируют технологический и маркетинговый ландшафт. От цифровых помощников до программного обеспечения для распознавания образов и «беспилотных» автомобилей – то, что когда-то было предметом научной фантастики, теперь становится реальностью. Но что именно это означает для менеджеров по рекламе?

ПРОГРАММНАЯ РЕКЛАМА

Программная реклама – это автоматизированный процесс покупки и продажи рекламных ресурсов через биржу, связывающий рекламодателей с «издателями». Этот процесс использует технологии искусственного интеллекта в реальном времени с демонстрацией на мобильных, «показных», социальных и видеоканалах. Он даже пробирается на телевидение (Seer Interactive).

Технологии искусственного интеллекта имеют алгоритмы, анализирующие поведение посетителя, позволяя оптимизировать кампании в реальном времени для аудитории, которая, скорее всего, будет конвертировать. Программные кампании имеют возможность собирать данные этой аудитории, чтобы затем более точно ориентироваться.

Покупка программных медиа включает использование DSP, SSP и DMP. DSP (платформы со стороны спроса) облегчают процесс покупки рекламных ресурсов на открытом рынке, они обеспечивают возможность охватить вашу целевую аудиторию за счет интеграции DMP (платформ управления данными). DMP собирают и анализируют значительное количество cookie-данных, чтобы затем позволить маркетерам принимать более обоснованные решения о том, кем может быть их целевая аудитория.


Классическим примером программной рекламы является SEM-реклама на таких каналах, как Google (AdWords), Facebook и Twitter. Такие компании, как PredictiveBid и основанный в Израиле «Альберт», решили сосредоточить свое внимание на программной рекламе.

Программные объявления приносят огромную эффективность для «инвентаризации» веб-сайтов и приложений-зрителей. Платформы, такие как Google и Facebook, устанавливают стандарт для эффективной рекламы. Можно предположить, что эти системы станут все более и более удобными для пользователей, и они позволяют «нетехническим» маркетерам и маркетологам начинать, запускать и измерять кампании в онлайн-режиме.

УЛУЧШЕНИЕ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ И РЕКЛАМНЫХ ОБЪЯВЛЕНИЙ

Необходимость искусственного интеллекта (AI) и множество его применений для маркетинга становятся все более очевидными. В то время как прежде многие бренды не решались исследовать множество преимуществ, предлагаемых им, сейчас все больше брендов «окунают пальцы ног в воды» искусственного интеллекта, они уже готовы принять его в качестве полезного компонента своих маркетинговых стратегий.

Создание лучших рекламных объявлений является одним из самых больших способов воздействия искусственного интеллекта на маркетинг. Способность брендов использовать AI для исследования и разработки важных маркетинговых аспектов, таких как поиск по ключевым словам, дает возможность маркетологам строить более интеллектуальные и эффективные рекламные объявления, которые должны приводить к большему количеству конверсий.

В течение многих лет маркетеры фокусировались на том, кому и когда показывать рекламу. AI позволяет им вместо этого сосредоточиться на том, какие сообщения показывать аудитории, чтобы бренды могли создавать мощные объявления, специфичные для целевой аудитории. Благодаря программному учету увеличение объема рекламы не влияет на ее качество.


Одна из форм AI, демонстрирующая значительные перспективы в этой области, – обработка естественного языка с помощью нейролингвистического программирования (NLP). NLP – это когнитивная технология машинного обучения, позволяющая находить тенденции в поведении и движении так же, как это делает человеческий мозг. Использование NLP, таким образом, будет соответствовать рекламным объявлениям с учетом контекста. Увеличение кликов и конверсии произойдет не только благодаря ключевым словам, как это было в прошлом.

У маркетологов имеется сегодня возможность получения большого количества данных о потребителях в результате того, что они делают на Twitter, Facebook и других цифровых каналах. Это заставляет маркетеров задаться вопросом, почему, несмотря на имеющиеся данные о сегодняшнем потребителе, мы все еще видим объявления, не относящиеся к индивидууму.
Проблема не продержится долго. Индивидуализированная, или персонифицированная, реклама – это текущий тренд, стоящий усилий. Традиционная сегментация аудитории умирает. Люди хотят и нуждаются в индивидуальном подходе, а AI поддерживает предпочтение клиента, и он будет продолжать генерировать и удовлетворять потребности людей в будущем.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ AI-АКТУАЛЬНОСТИ В МАСШТАБЕ

Технологические достижения всегда создавали новые возможности для повествования и… маркетинга. Подобно тому как появление телевизора привело к эпохе действительно массовой рекламы и охвата, а интернет и мобильная связь – к новому уровню ориентации и контексту, AI изменит взаимодействие людей с информацией, технологиями, брендами и услугами. AI и машинное обучение могут приблизить нас к одной из самых популярных целей рекламы: актуальности в масштабе. 

Темпы прогресса настолько быстро растут в этом пространстве, что полезно сделать паузу для переосмысления, что собой представляют на самом деле AI и машинное обучение. Работа над искусственным интеллектом представляет собой исследование того, как сделать машины умными или способными решать проблемы подобно тому, как это могут делать люди. По своей сути, машинное обучение – новый способ создания систем для поиска оптимального решения проблем.

В течение десятилетий программисты вручную кодировали компьютерные программы для обеспечения выходной информации (например, прогноза объема продаж) при вводе определенных входных данных (например, суммы рекламного бюджета). С машинным обучением мы учим компьютеры учиться, не программируя их с жестким набором правил. Мы делаем это, показывая системе несколько примеров, пока она в конечном итоге не начнет учиться на них. Например, обучение системы распознаванию разницы между кошкой и собакой было трудно сделать раньше, с традиционным программированием. С машинным обучением мы подпитываем систему различными маркированными изображениями кошек и собак; она смотрит на узоры и пиксели и начинает угадывать. В конечном счете она может начать распознавать разницу. Фактически это основа технологии, используемой в настоящее время в Google. 


Сегодня в Google очень мало технологий, не использующих AI и машинное обучение. AI изобретает существующие продукты, начиная с Maps to YouTube, и даже запускает новые впечатления. Возьмите Google-помощника. Сегодня Google Assistant – это первый реальный прогресс, наблюдаемый в создании истинного общения, приносящий, по сути, людям собственный личный Google. Он использует распознавание речи и понимание естественного языка, чтобы помочь людям сделать что-то в реальном мире (начиная от управления своими календарями), чтобы помочь им контролировать свои действия.

АДАПТАЦИЯ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ 

AI заново «изобретает» уже существующие продукты, обеспечивает новый опыт их потребления и использования. Открываются более высокие ожидания, более персонализированные маркетинговые возможности. Что это значит для маркетологов и маркетеров? Дальнейшая интеграция технологий в физический мир создает новые потребительские взаимодействия, еще более простые и мгновенные. Высокие потребительские ожидания вскоре будут выше, чем когда-либо. Это создаст для рекламистов проблемы, но одновременно и предоставит отличные возможности.

Большая часть возможностей для маркетеров заключается в том, как AI поможет им в полной мере реализовать персонализацию и актуальность в масштабе. Благодаря платформам, таким как Search и YouTube, ежедневно охватывающим миллиарды людей, цифровые рекламные платформы, наконец, могут достичь коммуникации в масштабе. Шкала, в сочетании с индивидуальными настройками через AI, означает, что в скором времени появится возможность адаптировать рекламные кампании к намерениям потребителей. Это будет похоже на то, что в вашем кармане будет миллион планировщиков. Мы приближаемся к тому, что кампании и взаимодействия с клиентами станут более релевантными – от планирования до творческого обмена сообщениями с таргетингом, ориентированным на розничный опыт.

Мы сможем принимать во внимание все имеющиеся у нас на уровне заказчика сигналы и рассматривать не только такие вещи, как предпочтение потребителем цвета и тональности, но также историю покупок и контекстуальную релевантность. И все это будет оптимизировано «на лету» в режиме реального времени.

ПРИМЕР GOOGLE В ПОДАЧЕ РЕКЛАМЫ НАИБОЛЕЕ РЕЛЕВАНТНОЙ АУДИТОРИИ

Как AI может улучшить то, что вы делаете сегодня в своих промопроектах? Запуск телефона Pixel является хорошим примером того, как Google начинает работу.

Большая часть стратегии Google для запуска заключалась в экспериментировании с машинным обучением, которое помогло привлечь целевую аудиторию. Компания обратилась к новому инструменту Doubleclick под названием «Пользовательский алгоритм», использующему машинное обучение для увеличения количества просмотренных показов, приобретенных на премиальных местах размещения. Он повышает вероятность того, что реклама будет подана наиболее релевантной аудитории.

Результаты для Pixel оказались впечатляющими. По сравнению с другими кампаниями, которые не использовали этот инструмент, показы на премиум-ресурсах были выше в три раза, а цена за тысячу показов упала на 34%. Разумеется, оптимизация, обусловленная машинным обучением, дает возможности далеко за пределами медиатаргетинга.

Платформа поддержки (SSP). Является частью программного обеспечения, используемого для продажи рекламы автоматическим способом. SSP чаще всего используется онлайн-издателями, чтобы это помогло им продавать показы, видео и мобильные объявления.
Платформа на стороне спроса (DSP). Это система, позволяющая покупателям инвентаризации цифровой рекламы управлять несколькими учетными записями и обменом данными через один интерфейс.
Рекомендация двигателя. Является функцией (а не продуктом), фильтрующей элементы, предсказывая, как пользователь может оценить их. Это решает проблему подключения ваших существующих пользователей к правильным элементам в ваших массивных инвентарях (от десятков тысяч до миллионов) продуктов или контента (Data Community DC).
Ставки в реальном времени (RTB). Это относится к покупке и продаже показов онлайн-объявлений на аукционах в режиме реального времени, происходящих во время загрузки веб-страницы. Данные аукционы часто используются рекламными площадками или платформами на стороне предложения.

СОЗДАНИЕ КОНТЕНТА

Возможно, вы уже знаете, что значительная часть спортивных и связанных с финансами статей написана машинами, а не людьми. В таких областях, как спорт и финансы, загружаются данные времени и нумерация. Но компании Automated Insights и Narrative Science пошли дальше – они нашли способы превратить конкретные наборы информации в читаемые человеком статьи, иногда не отличимые от написанных людьми.

В будущем компании смогут иметь описания продуктов и целые статьи, связанные с линейкой продуктов, полностью составленные машинами на основе информации о соответствующих продуктах.

Персонализация контента также станет важной будущей тенденцией. Adobe и другие компании уже конкурируют с этой функцией.

СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ И ТАРГЕТИНГ 

Компании, такие как AgilOne, позволяют маркетерам оптимизировать коммуникации по электронной почте и веб-сайтам, постоянно изучая поведение пользователей (eConsultancy).


Даже самые опытные команды маркетологов не могут разобраться во всех вещах, о которых говорят клиенты в блогах и социальных сетях, особенно с растущим списком доступных платформ. AI позволяет маркетологам анализировать, что думают их целевые клиенты и как они относятся к бренду. Это дает маркетологам шанс действовать более «сострадательно».

Маркетинг включения – попытка встать на сторону покупателя. Когда количество обуви ежедневно экспоненциально растет, как и количество разговоров в интернете, бренды практически не находят путей удовлетворения потребностей согласно всем их нюансам.
Facebook использует технологию глубокого обучения, чтобы лучше распознавать человеческие лица, а с помощью своей программы DeepText Facebook взламывает код компьютеров, понимающих нюансы языка. Для маркетологов и маркетеров это означает более точную сегментацию и таргетинг в рекламных целях.


Маргарита АКУЛИЧ



Подписывайтесь и читайте новости от ITквариат раньше остальных в нашем Telegram-канале !





Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!  




И еще на эту тему...
  • Уникальные, вдохновляющие и задающие видение маркетинговые стратегии успеха в лицах
  • Пять рабочих приемов для быстрого изучения иностранных языков
  • Сетевые эффекты как показатель успешности вашей бизнес-модели
  • Бухгалтерские фокусы, или Как не ошибиться с выбором того, кто будет считать ваши деньги
  • Ответственность за нарушения в области защиты персональных данных
  • 14 стратегий для ускорения вашего личностного роста на 1000%
  • 13 рациональных способов обрести уверенность, увеличить производительность и доход
  • Современная модель управленческой культуры руководителя-лидера
  • 10 горьких истин о руководстве, которые вам никто не раскроет
  • Ваша производительность – это не трюк и не хитрость. Она – только ваш выбор!
  • Маркетинговые войны. Какими они бывают и как их можно использовать с выгодой для себя
  • Ищите золото в «серебре»!
  • Легкое интернет-продвижение, как способ мошенничества. Как понять, что SEO-студии вас обманывают
  • 10 000 часов с Клодом Шенноном: как гений думал, работал и жил
  • 5 шагов к созданию контент-конвейера
  • А не пойти ли нам в IT?
  • Что вам не договаривают об управлении продуктом или Как стать успешным продукт-менеджером
  • 9 способов сделать социальный контент доступным для всех
  • 4 уровня цифровой трансформации
  • Как наладить постоянный и эффективный контакт с удаленной командой



  • ITквариат Powered by © 1996-2024