Какие роли достанутся специалистам при максимальной автоматизации

Вопрос перехода к автоматизации рекламных процессов важен для PPC-специалистов, так как считается, что появление технологий машинного обучения может сделать нашу профессию ненужной и устаревшей. Но бывший сотрудник Google и автор колонки на SearchEngineLand Фредерик Веллейс (Frederick Vallaeys) считает, что в будущем люди и искусственный интеллект будут эффективно работать вместе, и для клиента выбор такой команды будет самым выгодным вариантом. В своем материале он оценил участие технологий машинного обучения в работе специалистов, а также представил, какие роли в будущем достанутся специалистам и агентствам при переходе на автоматизацию контекстной рекламы. Мы подготовили перевод его статьи.

1. Специалисты будут контролировать машинное обучение

Машинное обучение быстро развивается, но для эффективной работы компьютера необходимо привлекать специалистов. Они пишут алгоритмы, обеспечивают их базой данных для тренировки и даже манипулируют обучающими данными, чтобы машина могла правильно освоить информацию.

Для обучения компьютеру нужны структурированные данные и четко поставленная задача, которую надо решить. Наша роль как специалистов — помочь обозначить задачу и сформулировать желаемый результат.

Водители автомобилей Tesla в сложных ситуациях на дороге отключают автопилот и переходят на ручное управление. Все автомобили подключены к сети, и система собирает данные о поведении водителя. Изучив их, другой автомобиль Tesla на этом участке дороги выберет безопасный путь.

В контекстной рекламе накоплен многолетний опыт ручного управления кампаниями, который можно использовать для машинного обучения. Благодаря ему компьютеры способны научиться, как нужно вести себя в похожих ситуациях.

Чтобы показатель качества в Google AdWords точно работал, специалисты загружают огромный объем данных о кликах и запросах пользователей в систему. Алгоритмы машинного обучения анализируют сотни факторов, от которых зависит CTR, выявляют закономерности, создают шаблоны и схемы этих факторов.

Мы как учителя можем экспериментировать с обучением искусственного интеллекта и воспользоваться способностью системы мгновенно находить ответы на вопросы. Можно загрузить случайные несвязанные данные и посмотреть, как система их анализирует и отразится ли это на результате. Однажды мы задали системе оценки показателя качества Google странный вопрос: влияет ли лунный цикл на показатель CTR? Не важно, какой ответ мы получили (на самом деле, корреляции не было). Важно то, что мы смогли задать компьютеру совершенно новый вопрос и быстро получили ответ, что помогло сделать систему лучше.

Но следует выбирать вопросы, которые основаны на человеческой интуиции. Не нужно впустую тратить способности машины, спрашивая все подряд, особенно когда мы уже наверняка знаем, что некоторые вопросы не помогут продвинуться в обучении.

2. Специалисты смогут компенсировать отсутствие креативных возможностей у компьютера

Союз человека и компьютера станет самой продуктивной командой в агентстве. Умение сотрудников правильно строить свою работу в таких условиях будет очень ценным навыком.

Гроссмейстер игры в шахматы Гарри Каспаров заметил: команды, в которых игрок использует помощь компьютера, выигрывают даже у самых умных суперкомпьютеров. В 2005 году игровой портал Playchess.com запустил турнир по шахматам, участники могли выбрать человека или компьютер в качестве партнера в команду. По словам Каспарова, шахматная машина «Гидра», суперкомпьютер вроде Deep Blue, не смог составить конкуренцию игроку, который использовал довольно слабый ноутбук. Человеческое стратегическое управление, дополненное тактической точностью компьютера, оказалось непревзойденным.

Люди умеют создавать креативные стратегии, по-новому обыгрывать старые идеи и тестировать результаты. Если бы все объявления в AdWords создавались компьютерами Google, то в итоге они все выглядели бы одинаково: новые варианты перестанут генерироваться из-за недостатка вариантов для тестирования.

Однажды рекламодатель разместил объявление с изображением, которое было слегка размытым по качеству. Объявление показало высокий CTR, выше, чем у такого же объявления с качественной картинкой. Это не самый разумный способ повысить CTR, но это хороший пример того, что людям интересно узнавать новое. Искусственный интеллект не стал бы использовать такую тактику, потому что до этого так никто не делал в рамках доступного машине набора данных.

3. Специалисты будут контролировать управление и предотвращать ошибки системы

Самоуправляемые автомобили могут гарантировать безопасность на дороге только под контролем водителя. В рекламе нам не приходится решать вопросы жизни и смерти, но мы все же назначаем ответственного человека, который будет отслеживать главные процессы автоматизации. Удобно использовать правило 80/20 и использовать человеческое участие с наибольшим потенциальным результатом.

Однажды я проводил аудит аккаунта, в котором продвижение не приносило результатов. Автоматическая стратегия оправданно понизила ставки после запуска некачественной посадочной страницы. Но после того как посадочную страницу исправили, специалисты забыли обновить ставки, и объявления на протяжении нескольких месяцев показывались на второй странице поиска.

Проблемы многих систем в том, что они задают слишком узкие цели, которые могут легко сбиться из-за автоматических обновлений. Это приводит к ошибкам и отсутствию результатов:

неэффективное размещение → немного снизим ставки → размещение стало еще хуже → еще снижаем ставки → провал кампании.

Я советую подробнее изучить набор действий системы автоматизации, с которой вы работаете. Алгоритмы, как правило, выполняют задания, которые четко поставлены, и это делает их предсказуемыми. Вот пример.

Однажды мне нужно было пересечь четыре полосы дорожного движения на велосипеде и я хотел подождать, пока одна из машин проедет вперед. Но затем я увидел, что это беспилотный автомобиль Google и поехал первым. Я знаю, что машина запрограммирована пропускать велосипедистов.

Но иногда алгоритмы машинного обучения создают новые непредсказуемые решения. Специалистам стоит отслеживать и фиксировать, какие процессы и решения выдает система. Их можно включить в список и использовать наряду со стандартными процессами.

Ли Седоль, чемпион мира по игре в Go, проиграл матч с компьютерной программой AlphaGo, разработанной компанией Google DeepMind. Он, как и зрители игры, были удивлены, что компьютер совершил «Ход 37», противоречащий классической теории игры. Не каждый человек додумался бы совершить такой ход. Этот ход принес компьютеру победу, а Ли Седоль добавил его в свой арсенал игровых приемов.

Специалист должен знать, как выстроена работа, и видеть недостатки. В книге «Как никогда не ошибаться. Сила математического мышления» Джордана Элленберга рассказывается история математика Абрахама Вальда. Во время Второй мировой войны он вычислил, какие части корпуса самолета нужно защитить дополнительной броней, чтобы он не разбился. Он изучал самолеты, которые прилетали после боевых вылетов. Данные показали: в топливной системе вернувшихся самолетов было больше пуль, чем в двигателе. Ученые заключили, что необходимо укрепить топливную систему. Но Вальд утверждал, что самолеты со следами пуль на двигателе разбиваются и больше не возвращаются, поэтому укрепить нужно именно эту часть.

Этот опыт можно использовать и в ведении рекламных кампаний. Чаще всего мы анализируем факторы, которые привели к конверсии и используем их, чтобы повысить показатели эффективности. Попробуйте поступить наоборот и ответить на другой вопрос: что негативно влияет на коэффициент конверсии. Например, высокая цена за доставку может сильно его понижать.

4. В отличие от компьютеров специалисты смогут учитывать человеческий фактор

Даже когда искусственный интеллект будет управлять рекламными кампаниями, он не сможет выстроить взаимоотношения с клиентом. Специалист всегда вникает в бизнес клиента, учитывает нюансы отрасли, может обсудить и объяснить полученные результаты. Всё это помогает наладить отношения и выстроить продуктивное сотрудничество.

Удивительно, но одна из профессий, которая использует ИИ, — это врачи. Человек физически не в силах проанализировать огромное количество современных исследований, поэтому для диагностики используют суперкомпьютер IBM Watson, оснащенный вопросно-ответной системой. Но компьютер не может рассказать о болезни, объяснить пациенту причины и последствия. Пользуясь компьютером, доктор сможет точно поставить диагноз и подобрать лечение.

Важная роль PPC-специалистов будет заключаться в выборе процессов и систем автоматизации для ведения кампаний. Агентства будут решать, что нужно тестировать, какие инструменты использовать и какие задачи должна выполнить система.

Заключение

Автоматизация берет на себя многие задачи, которые на протяжении многих лет специалисты выполняли вручную. Технологии машинного обучения развиваются, и все больше рекламодателей используют автоматические стратегии и сервисы автоматизации рекламы. Такой переход повлечет за собой появление новых задач для PPC-специалистов, а возможно и профессий, которые станут незаменимы.