AI danas i sutra ili budućnost internet marketinga 2.0
Često se danas spominju Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Data Mining i slični pojmovi. Pogotovo u digitalnom marketingu. O čemu se radi? Hoće li agencije ostati bez posla? Hoće li mašine istisnuti ljude? Ne znam, ali pokušao sam odgovoriti.
Kada sam prije desetak godina napisao prvi članak s nekim predviđanjima budućnosti, nešto sam od toga pogodio.Nakon desetak godina opet sam se odlučio okušati u predviđanju budućnosti jer me zanima koliko ću sada pogoditi.
Povod za to je veliki hype koji se stvorio oko svih fensi-šmensi pojmova koji se muvaju u industriji i kojima se neki kolege razmeću do razine tragikomedije, a razlog je taj što smo na početku četvrte industrijske revolucije.
Ono što je internet advertising (IA) uspio napraviti u odnosu na druge kanale, sada će možda postati njegova propast.
Povijest se ponavlja, pa tako i u digitalnom svijetu
Ništa što se sada događa nije unikatno i bez presedana. Podsjetio bih da smo imali već nekoliko industrijskih revolucija.
1. Prva industrijska revolucija bila je temeljena na parnoj energiji. U razdoblju od 1760 – 1820 izum parnog stroja imao je snažan utjecaj na proizvodnju tekstila, razvoj kemijske industrije, proizvodnju čelika, ugljena itd.
2. Druga industrijska revolucija temeljila je svoj utjecaj na električnom i benzinskom motoru. U razdoblju od 1880 – 1920 izum električnog i motora s unutarnjim sagorijevanjem imao je snažan utjecaj na sve industrije, a pogotovo automobilsku, naftnu, avio i vojnu industriju.
3. Treća industrijska revolucija posljedica je izuma poluvodičkog tranzistora, mikročipova i interneta. Tu je u naš život zauvijek ušlo osobno računalo i mobilni telefon. U tom razdoblju (od 1970 – 1990) desilo se ogromno umrežavanje i omogućena je snažna razmjena informacija. Time je izvršen ogroman utjecaj na sve industrije, pogotovo na proizvode gdje se koriste elektroničke komponente.
4. Četvrta industrijska revolucija je počela. AI, robotizacija i 3D printing predvodnici su tog vala. Što će se sve promijeniti još nismo ni svjesni, ali mnogi uzimaju kao početak tog razdoblja 19. 3. 2016 kada je Google AI pobijedio Lee Sedola – majstora četvrte razine igre GO
Artificial inteligence i četvrta industrijska revolucija
Razlika između guglove pobjede i one kada je IBM Deep Blue računalo pobijedilo Garija Kasparova u šahu leži u tome da su tada u računalo učitane sve partije koje su bile odigrane i računalo je vuklo poteze koji su bili od ranije poznati – to je klasični primjer za ML. Ipak je ta igra ušla u povijest jer je tada prvi puta u jednoj partiji računalo pobijedilo aktualnog svjetskog šahovskog prvaka. To se desilo 10. veljače 1996. Računalo je tada izgubilo meč. Tek 11. 5 1997. je računalo dobilo meč sa svjetskim prvakom.
AI koji je pobijedio Lee Sedola nije imao unaprijed učitane poteze. To za sada naprosto nije moguće jer igra GO ima toliko mogućih kombinacija kao broj 2 iza kojeg slijedi 170 nula. Za usporedbu, procjenjuje se da u cijelom svemiru ima ‘samo’ 1 sa 80 nula atoma.
Možda će jednog dana biti moguće učitati sve kombinacije igre GO ako se računala nastave razvijati prema zakonitosti koju je otkrio Moore: Od dana od kada su poluvodiči otkriveni, svakih se 18 mjeseci broj procesorskih operacija u jedinici vremena udvostručuje. Da je tako bilo kod automobila, danas bi u sat vremena mogli 7x do sunca i nazad!
Za AI kod igre GO ipak je bila potrebna silna procesorska snaga. AI algoritam koji je pobijedio Lee Sedola, učio je 2 godine igrajući protiv drugih računala. Taj algoritam je pobijedio sve druge i suprotstavljen je čovjeku. Za drugu verziju tog algoritma koji je pobijedila prvu verziju, bilo je dovoljno samo dodatnih 6 mjeseci.
Machine Learning = Data mining = Statistička analiza
Mnogo se stručnjaka slaže oko toga da je to ista stvar:
Machine learning isto je dio četvrte industrijske revolucije iako se radi o dugo poznatoj statističkoj analizi. ML je u svojoj biti obrada podataka na temelju kojih se može predvidjeti bliža ili daljnja budućnost. ML izračunava funkciju na temelju poznatih podataka kako bi se mogla odrediti vrijednost funkcije za neke za sada nepoznate vrijednosti – primjerice tri mjeseca u budućnosti. Jedan od problema koji se pri tome javlja je izražena sezonalnost za čije predviđanje treba i nekoliko godina povijesnih podataka da bi ML mogao ‘shvatiti’ budućnost. Za primjer je zgodno pogledati ponašanje pretrage koja je vezana uz Valentinovo. Ljudi će brzo shvatiti zašto je skok pretraga u veljači, ali ML treba barem 3 točke (3 godine) podataka kako bi zaključio da će i četvrta godina pokazati skok:
Problem je što ML izračunava funkciju na temelju ulaznih informacija koje mu čovjek pripremi. Ako je neka važna varijabla izostavljena iz kalkulacije, rezultati će naizgled biti besmisleni ili beskorisni. Tu uskače AI koji može iz naizgled nepovezanih skupina podataka izvući korisnu informaciju jer se ne koristi unaprijed definiranim setom ulaznih varijabli, nego iz ogromnog skupa podatka izračunava rezultat (traži korelacije) prema ne nužno unaprijed definiranim odnosima među podacima.
Nastavljamo razvoj kao do sada
Svaka struka i svaka generacija uvodi ‘svoje’ pojmove u komunikaciju. Mi (tu mislim na predratne generacije) nismo imali lajk i selfi kao svakodnevno korištene pojmove. Mi smo imali fore, finte i dumine. Tako smo primjerice, u marketingu imali stari mentalni AIDA model lijevka. Današnje generacije su to preimenovale STDC:
Awareness-Interest-Desire-Action = See-Think-Do-care
Slično je i s oglasima. Ako se stvari raščlane prema svojoj biti, postoje samo dvije vrste oglasa. Nekada su i na istom kanalu: PUSH i PULL oglasi.
PUSH oglasi su one oglasne poruke koje u pravilo ne očekujemo, ne želimo ili nas čak ni ne zanimaju. Uglavnom su na jednosmjernim (linearnim) kanalima kao što su primjerice novine, TV, radio, billboardi, flyeri, cold-calling, SPAM-mail, baneri i sl. Neophodni su jer ako ne znamo da nešto postoji, nikada to nećemo tražiti (tj nikada nećemo zatražiti PULL oglas ako nas neki PUSH oglas nije obavijestio da određeni proizvod ili usluga postoji. Za primjer bih naveo pojam iPhone kojeg nitko nije guglao 2006. godine jer taj pojam tada nije postojao):
Slično je bilo s pojmovima ‘YouTube’ ili ‘Facebook’:
PULL oglasi su oglasi koje želimo ili tražimo. To su online pretraživanja, kušanje ili testiranje proizvoda, probna vožnja, prijava na Newsletter, TV emisije na zahtjev u kojima su native oglasi za neke proizvode i sl.
PUSH oglase kakvi su danas uglavnom ne volimo. Istraživanja kažu da ćemo primjerice prije preživjeti pad aviona, nego kliknuti na baner. Ali, to je danas.
Ono što nas čeka malo je drugačije. Već se koriste matematički modeli kako bi svatko od nas dobio personaliziranu poruku sukladno svom zanimanju. FANG kompanije (Facebook, Amazon, Netflix i Google) su najpoznatiji predvodnici tog vala, ali nikako nisu jedini. U stvari, to je područje s najvećom stopom rasta ulaganja i zanimanja
Predviđanja:
1. Baneri (PUSH poruke) će postati toliko dobre (ciljane) da će prodavati podjednako kao PULL poruke (conversion rate PUSH oglasa će se izjednačiti, ako ne i premašiti PULL oglase). Razlog leži u činjenici što obradom ogromnog broja podataka (tragova) koje ostavljamo na internetu, algoritmi mogu naučiti što netko voli, a što ne. Što netko upravo kupuje, a što ne. Tako će se plasiranjem ciljanih poruka osoba ‘pogoditi’ (PUSH) kada nešto kupuje i prije nego što to počne tražiti (PULL).
2. Svaki uređaj će uskoro postati AI ili ML. Uskoro će pegla i/ili toster biti AI, spojena na internet, a možda će je koristiti robot. Morat ćemo to napraviti jer će nas na to prisiliti emisija COx. Morat ćemo drastično promijeniti ponašanje. Energija će biti glavni razlog zašto ćemo svi imati svoju mikro-elektranu (na sunce, vjetar, geotermalnu ili morske valove). Slično smo pojavom raznih IT servisa postali vlastiti producenti, pisci, fotografi. Ulazimo na velika vrata u tzv. sharing ekonomiju. Sukladno tome se mijenja i marketinška industrija – nije daleko dan kada će korisnici pisati sami svoje oglase (nesvjesno- jer će na temelju tragova koje ostavljamo na internetu mašine znati na koje poruke ćemo najbolje reagirati. Već danas na temelju samo 10 lajkova algoritmi procjenjuju nečiju osobnost bolje od kolege na poslu)
3. Manje ćemo biti vlasnici kapitalnih dobara, a više ćemo ih dijeliti s drugima (npr. automobil ili apartman). Manje ćemo kupovati stvari (konzumerizam), a više ćemo kupovati iskustvo (sharing economy). Za neke proizvode ćemo kupovat kodne linije dizajna proizvoda, a ne sam proizvod. Kada kupimo kodne linije otići ćemo do kućnog ili komunalnog 3D printera i odštampati svoj proizvod. Možda ćemo taj proizvod malo i doraditi po svom ukusu. Ako nam se proizvod ne svidi vratiti ćemo ga u reciklator kada ga odštampamo i pretvoriti u prah kojim ćemo odštampati novi proizvod. Sasvim druge marketinške strategije će se razviti zbog toga što će profitne stope proizvoda biti ‘close to zero profitability’. Tu će do izražaja doći kreativnost ideja i modela koji će još veći značaj dati kreativnim ljudima i matematičarima u agencijama.
4. Glavnina komunikacije sa svim uređajima u našem domu i izvan njega bit će glasovna. Uskoro ćemo živjeti ovako:
5. Samoupravljiva vozila će zamijeniti gradski i taxi prijevoz i vozače. Također autobusne i kamionske vozače i vlakovođe. To ne znači da vozača neće biti, ali neće više imati zadatak operativnog upravljanja vozilom, nego praćenja anomalija koje će senzori dojavljivati. Predviđam da će kamioni voziti u konvoju u kojem će samo u prvom kamionu biti vozač – matematičar. Već danas, prosječni pilot na letu od New Yorka do Pariza upravlja avionom 8 minuta. Slično će i dobar dio oglasnih kampanji biti na autopilotu. Account manageri će morati više planirati testove i hipoteze, a manje prilagođavati proračune i ključne riječi.
6.Interfejsi (sučelja) postaju virtualna, hologramska i personalizirana kao i oglasi. Nedavno je Saša Savić (voditelj marketinške agencije MediaComm koji je proglašen medijskom osobom godine u US) na konferenciji The Young leaders of tomorrow objavio da je u marketinšku agenciju zaposlio novih 40 matematičara kako bi nastavio prošlogodišnji trend gdje je za jednog klijenta imao kampanju s preko 4 mil. personaliziranih oglasa koji su slagani prema podacima iz raznih, javno dostupnih baza podataka.
7. Glavni civilizacijski resurs postaje mreža. Pogotovo mreža za protok informacija. Vrlo vjerojatno će se podijeliti na nekoliko manje-više kontroliranih mreža. Naravno i dalje će biti bitne energija, voda i hrana, lijekovi, ali kada spoznamo nečiji genom, sve to se optimizira/personalizira. Po glavi stanovnika se smanjuje bitno potrošnja energije, emisija stakleničkih plinova i svega štetnog jer se personaliziranim ciljanjem prema genomu kontrolira potrošnja lijekova, način prehrane i fizičke aktivnosti. Time bitno unaprjeđujemo kvalitetu i zdravlje stanovnika. Danas su najveći zagađivači stakleničkim plinovima stambene ili poslovne zgrade, proizvodnja mesa – poglavito govedine i transport (vozila). Zgrade smo već krenuli izolirati, vozila već prebacujemo na druge izvore energije, a vjerojatno ćemo promijeniti i prehrambene navike. U tom smislu ćemo morati i optimizirati procese u marketinškim kampanjama gdje definitivno neće moći opstati model ‘Spray and pray’ niti linearni mediji jer su neefikasni i povećavaju entropiju.
8. Nestaje niz zanimanja koja danas postoje. Svako zanimanje koje se može algoritmom opisati vjerojatno će biti zamijenjeno nekim automatom ili robotom. Tu se nadam da se neće dogoditi novi Luditi, nego da su ljudi naučili pouku koju nas je naučilo uvođenje bankomata (ATM) u US. Kada su uvođeni, radilo je 300.000 činovnika u bankama. Mnogi od njih su se bunili jer su se bojali da će ostati bez posla. Nakon 40 godina i postavljenih 400.000 bankomata, u bankama radi 600.000 činovnika. Ali, sada rade drugu vrstu posla.
9. Marketinške agencije postaju više kreativne, a manje operativne. Neka zanimanja kao npr media buyer ili planner će se stopiti više manje u algoritme jer će oni bolje znati na kojem mediju i kada je ciljana publika. Ključni parametar uspjeha agencije postaju kreativni timovi/osobe, a ne poznanstva ili političke veze (dobro, na Balkanu će to potrajati :). Bit će nas više u digitalnom marketingu, ali ćemo raditi drugu vrstu posla. I u našu industriju ulazi model prekarnog rada (Uber vozači su primjer takvog rada). Predviđam da će oko 50% zaposlenih u marketingu biti prekarni radnici.
10. Konzumacija sadržaja postaje 80% on demand. Klasična TV, radio ili novine neće postojati – konzumirat ćemo sve više ono što i kad želimo – personalizirano i interesno definirano. Vjerojatno ćemo definirati i koje oglase želimo, a koje ne.
11. Ratovi će se voditi na daljinski – bespilotno, autonomno, dehumanizirano. Robot protiv robota. Možda to i evaluira u bitku robot protiv čovjeka. Ali, hoće li se to dogoditi, ovisi o ljudima, ne računalima. Tu će biti ogroman novi prostor za PR i marketinške agencije jer će se jako paziti na dojam, ne na suštinu.
Mi smo ljudi vrlo zanimljivi i teško nas je predvidjeti. Tko bi predvidio da će ljudi guglati Britney Spears na najmanje 593 načina? Stoga ni ova predviđanja ne moraju biti točna, ali baš se radujem i nadam dočekati sliedećih 10 godina da vidim koliko ovog teksta je upotrebljivo.
Jedino što bih volio da čitatelj razmisli kako stav ‘Human vs Machine’ može pretvoriti u stav ‘Human with Machine’.
Mi smo to davno usvojili poslovicom da čovjek i magarac znaju više od čovjeka.
Nadamo se da Vam je članak bio zanimljiv i da ste naučili nešto novo. Ako želite znanje pretočiti u praktične vještine kojima ćete unaprijediti Vaše poslovanje i povećati prihode pridružite nam se na radionicama ili online edukacijama. Potražite svoju omiljenu radionicu u kalendaru Best Practice edukacija.