تصفح موجات الدمار الخلاق

تمت مشاركة هذا المنشور معك من Anders Hjorth ، محلل التسويق الرقمي في Innovell & المتحدث في Hero Conf London.

تعمل منظمة العفو الدولية على تعطيل صناعة البحث

من العدل أن أبدأ باعتراف: يعتقد Facebook أنني ألماني. لذا فهم يقدمون لي إعلانات باللغة الألمانية. أنا أشياء كثيرة ، مواطن دنماركي ، مقيم فرنسي ، مقيم إلكتروني إستوني. أتحدث أيضًا عدة لغات: الدنماركية ، والفرنسية ، والإسبانية ، والإنجليزية ... ولكن عزيزي Facebook: أنا لست ألمانيًا ، ولا أفهم تلك الإعلانات ، وأنت تمزق حسابات المعلنين لديك من حسابي. بالتأكيد ، يمكنني أن أفهم القليل من اللغة الألمانية ولكن في مكان ما على طول الخط ، لابد أن التعلم الآلي الخاص بك قد اختنقني.

أين زر إلغاء التعلم مرة أخرى؟

صناعة البحث في طليعة ثورة العمل القادمة. نحن نعمل مباشرة على منصات بعض أكبر لاعبي الذكاء الاصطناعي في العالم: Google و Facebook و Microsoft و Amazon. ونشعر جميعًا أنه من واجبنا تجربة "أحدث الوظائف" من أجل "الانضمام إلى إصدار تجريبي" ، و "تجربة أشياء جديدة لحملاتنا". نحن أكثر من راغبين في تجربة ميزات ووظائف التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، وربما يتم تصوير نشاطنا بالأشعة السينية ومراقبته من أجل النتائج.

وبالفعل ، تعد صناعة البحث مكانًا ممتازًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي. نحن نعمل رقميا بنسبة 100٪. نتعامل مع البيانات المنظمة في شكل أرقام ونصوص وصور عرضية. نحن نعمل في أنظمة مؤتمتة أو شبه مؤتمتة. نقوم بمهام متكررة. مرحبًا ، نحن نحب الأدوات ، ونحب الميزات الجديدة ، ونحن معتادون على التغيير المستمر.

إن أحد المتطلبات الأساسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي هو بالطبع الأتمتة ، فكيف نفعل ذلك؟

في بحث Innovell لتقرير "الاتجاهات الرئيسية في البحث المدفوع" ، وجدنا أن الفلسفة المتعلقة بأتمتة فرق البحث المدفوع الرائدة في أوروبا وأمريكا الشمالية هي تبنيها تمامًا: ذكر ثلثا المستجيبين إما "نحن بناء مكدس الأتمتة الخاص بنا باستخدام أدوات خارجية ومملوكة "أو حتى أكثر تطرفًا" أي شيء يمكن أن يكون آليًا ، نحن أتمتة ". في الواقع ، لم يذكر أي من المستجيبين أن "معظم الأشياء يقوم بها البشر على أفضل وجه".

وبالنسبة لأولئك الذين لم يلاحظوا ، هناك بالفعل الكثير من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في بيئة عملنا. تم إنشاء صناعة البحث المدفوعة بالكامل على خوارزمية Adwords التي تؤثر في الكلمات الرئيسية وعروض الأسعار ونقاط الجودة - نقاط الجودة؟ هذا هو التعلم الآلي هناك. لقد عملنا مع نقاط الجودة منذ أن أنشأنا حملاتنا الأولى. كان التعلم الآلي موجودًا قبل أن نبدأ ، ما الذي نخاف منه؟

سألنا أيضًا فرق البحث المدفوع الرائدة عن نسبة حملاتهم التي تتم إدارتها بواسطة الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. كان متوسط ​​الاستجابة حوالي 50٪ - يعتمد نصف إدارة الحملة على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. هل نستبدل نصف أنفسنا بالفعل بالأتمتة والذكاء الاصطناعي؟ لماذا نفعل ذلك؟

قدم Marc Poirier من Acquisio إجابة جيدة على هذا السؤال في البحث الذي قدمه في Hero Conf London لمقارنة أداء الحملات باستخدام التعلم الآلي أو بدونه عبر عدد كبير من حسابات البحث المدفوع. شهدت قطاعات "المتبنيون" معدل تحويل أفضل بين 39 و 280٪ اعتمادًا على القطاع الذي ينتمون إليه في السيارات والتعليم والطب والمالية والتجزئة.

أولئك الذين استخدموا التعلم الآلي كان أداؤهم أفضل.

ولكن بمجرد التبديل إلى الطيار الآلي للذكاء الاصطناعي في حملاتك ، ستواجه معضلة: هل ستتعلم أم تؤدي؟

اعتبارًا من اليوم ، تحقق حلول الذكاء الاصطناعي نتائج فائقة. ولكن بصفتنا مسوقين في سوق متحرك ، فإن القيمة المضافة لدينا هي الفهم والتفسير والتحسين بطريقة مستمرة! إذا استخدمنا الذكاء الاصطناعي ، فهل لا يزال بإمكاننا تحديد الاستراتيجية الفائزة؟ أم أننا بحاجة إلى إيجاد طرق أخرى لإضافة هذه القيمة؟ مع الذكاء الاصطناعي ، سنقدم الأداء اليوم ، نعم - ماذا عن الغد؟ لقد بنينا صناعتنا للاحتفال بنجاحاتنا والتعلم من أخطائنا. إنه مبدأ متجذر بعمق ونفتخر به. نحن نختبر ونتعلم وننجح. مع الذكاء الاصطناعي ، يوجد خيار واحد فقط: الأداء. وبمجرد أن يصبح الجميع على الذكاء الاصطناعي ، يمكن تحويل هذا الأداء إلى سلعة وربما لم نتعلم أي شيء ؟!

وهناك مشكلة الذكاء الاصطناعي: يمر تدريب الذكاء الاصطناعي بآلاف التكرارات. انتهى بنا الأمر بأفضل نتيجة ولكن تم القضاء على جميع حسابات الوسيط. لا نعرف كيف وصلنا إلى هناك. لم نتعلم أي شيء من هذه العملية ...

أوضح فريد فالايس ، في خطابه الافتتاحي في Hero Conf London ، الخوف من الذكاء الاصطناعي بقصة Lee Sedol ، بطل العالم في لعبة Go الذي هزمه AlphaGo من DeepMind. لقد كان ذكاء اصطناعيًا تم تدريبه على دراسة 100 ألف لعبة يلعبها البشر وانتهى به الأمر بالفوز في المباريات ضد Sedol. البت المخيف هو التكرار التالي لـ AlphaGo ، المسمى AlphaGo Zero. لعب هذا الذكاء الاصطناعي ضد نفسه مليون مرة وتغلب على أول AlphaGo 100 إلى 0. لم يكن هناك بشر في تلك المعادلة.

وصف الخبير الاقتصادي المحترم شومبيتر تأثيرات الابتكار المتسارع على الصناعة بأنها "تدمير إبداعي". شيء ما تحطم وشيء آخر ينشأ من الرماد. إنه وصف جيد لما يحدث باستمرار في التسويق الرقمي.

في بعض الأحيان تكون عملية اضطراب ، حيث يأتي الإبداع من الشركات الجديدة ، ولكن في بعض الأحيان تكون الشركات قادرة على إعادة اختراع نفسها ، وتغيير نماذج الأعمال ، وتغيير عروض الخدمات ، وتغيير المواقع. أعتقد أنه إذا كانت هناك صناعة قادرة على فعل ذلك بالضبط ، فهي صناعة البحث.

مسوقو البحث هم من مواطني الذكاء الاصطناعي ، وقد تم تربيتهم مع التغيير المستمر. بطريقة معينة ، تتعطل صناعة البحث بالفعل ولكننا ندرك ذلك بوضوح اليوم فقط بسبب ضجيج الذكاء الاصطناعي لعام 2018. بدأت الصناعات الأخرى للتو في مواجهة هذا التحدي الجديد ولكن في البحث نحن مستعدون بشكل أفضل. هذا لا يعني أنه ليس لدينا ما يدعو للقلق. إذا كنا نثق بشكل أعمى في الآلات لتحسين حملاتنا ولم نعد نتعلم ، فسنكون قد فقدنا القيمة المضافة ونجعل أنفسنا سلعة. لا أرى أن هذا يحدث. في الواقع ، أود أن أشاهد الطريقة التي يعيد بها مسوقو البحث المرنون اكتشاف أنفسهم باستمرار ، مثل متصفحي الأمواج على موجات التدمير الإبداعي.

احصل على المزيد من التحديثات حول السماعات والمحتوى الذي ستجده في Hero Conf.