هوش مصنوعی و دیجیتال مارکتینگ

اصول استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات

تبلیغات، به‌عنوان یک صنعت، به مدت طولانی با درک رفتار انسان شناخته شده است. توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) برای تبدیل حجم زیادی از اطلاعات پیچیده و مبهم به مواردی قابل‌فهم، تحلیل‌های شخصی را به سمت رفتار بازارها هدایت می‌کند. نزدیک به 2 میلیارد کاربر فیسبوک در سراسر جهان وجود دارد، حدود 200 میلیارد توییت در هر سال در توییتر به اشتراک گذاشته می‌شود، گوگل 40 هزار جستجو را در هر ثانیه انجام می‌دهد. اکنون می‌توانیم کلیه فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی افراد را ارزیابی کنیم: هر کلمه، هر تصویر، هر ایموجی.

در صورتی که علاقه‌مند هستید در مورد دیجیتال مارکتینگ بیشتر بدانید، به این لینک(+) مراجعه کنید. همچنین، مطالعه مطالب زیر پیشنهاد می‌شود:

• ٰدیجیتال مارکتینگ چیست؟ | راهنمای کاربردی بازاریابی دیجیتال — به زبان ساده
• دیجیتال مارکتر کیست؟ | راهنمای یادگیری دیجیتال مارکتینگ

اطلاعات دیجیتال هر روز در حال افزایش هستند. افزودن به داده‌های مبتنی بر موقعیت در تلفن‌های همراه، داده‌های تراکنش یافته از کارت‌های اعتباری و مجموعه داده‌های دیگر مانند اخبار و آب‌وهوا. هنگامی‌که یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های پیشرفته برای این حجم از اطلاعات دیجیتال اعمال می‌شود، می‌توانیم دقیقاً انگیزه‌های هر مصرف‌کننده یا مشتری را درک کنیم و تصمیم مناسب را اتخاذ کنیم. این ابزارها بدون شک قدرتمند هستند و هیچ‌کس نمی‌تواند صنایع تبلیغاتی که به‌سرعت در حال استفاده از هوش مصنوعی هستند را سرزنش کند! اما استفاده از هوش مصنوعی (AI) همچنین ملاحظات اخلاقی نگران‌کننده‌ای را نشان می‌دهد. ممکن است تبلیغ‌کنندگان به‌زودی ما را بهتر از خودمان بشناسند. آنها از اطلاعات کاربران چیزی بیش از نمودار و آمار را درک خواهند کرد. آنها انگیزه‌های شخصی و آسیب‌پذیری‌های خصوصی کاربران را درک و تحلیل می‌کنند. این مسائل نگران‌کننده است، آنها ممکن است احتمال کنترل رفتار کاربر را نیز افزایش دهند! گذشته از این نگرانی‌ها، مفاهیم عملی‌تر و خطرناک‌تر در مورد استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات وجود دارد: داده‌های جانب‌دارانه که به‌وسیله الگوریتم‌هایی همراه می‌شوند که نقض حریم خصوصی را منجر می‌شوند. به همین دلایل، ما نیازمند اصول اخلاقی در هوش مصنوعی هستیم که در برنامه‌های بازاریابی استفاده کنیم و شفافیت و اعتماد به حرفه ما را تضمین می‌کند.

برای اینکه بیشتر با بازاریابی دیجیتالی آشنا شوید، روی این لینک(+) کلیک کنید.

یک سیستم مورد اعتماد

استراتژی بازاریابی در مواجه با یک کاربر، باید از درک ما از یک فرد در مواجه با شخصیت یک مشتری، مهم‌تر باشد. سؤالات جدیدی درباره تعهدات اخلاقی خود نسبت به آن مشتری و جامعه به وجود می‌آید. به‌عنوان مثال، اکثر آنها موافق هستند که برخی داده‌های آن‌ها در هوش مصنوعی استفاده شود که این داده‌ها نشان می‌دهند که علاقه‌مند به اتومبیل‌های ورزشی است. اما ممکن است شما بدانید که مصرف‌کننده بدهی زیادی دارد و کنترلی روی قیمت‌ها ندارد، یا معلول است یا سابقه سوءاستفاده از مواد مخدر و الکل را دارد. آیا هنوز هم برای فروش ماشین سریع به این شخص مقاومت می‌کنید؟ به‌جای قضاوت بر اساس شایستگی اخلاقی در هر مورد، بهتر است دستورالعمل‌هایی را تدوین کنیم که به یک سیستم شفاف منجر می‌شود. چنین سیستمی شامل سه جنبه اصلی است: داده‌ها، الگوریتم‌ها و انتخاب مشتری.

داده‌ها

اطلاعات هوش مصنوعی به‌وسیله داده‌ها به وجود می‌آید که برای الگوریتم‌های آموزش و نگهداری سیستم مورداستفاده قرار می‌گیرد. اگر داده‌ها به هر دلیلی نادرست یا جانب‌دارانه باشند، این ضعف‌ها در تصمیماتی که باید با سیستم هوش مصنوعی گرفته شوند منعکس می‌شود. اغلب این مجموعه داده‌ها به‌طور پیش‌فرض جانب‌دارانه هستند. تجربه ناموفق مایکروسافت با Tay، ربات مکالمه‌ای که داده‌های آن سخنان تنفرآمیز کسانی بود که در حال استفاده از آن بودند، احتمالاً بدترین نمونه‌ای است که دیده‌ایم.

آنچه را که باید در مورد آینده دیجیتال مارکتینگ و هوش مصنوعی بدانید، در اینجا(+) مطالعه کنید.

الگوریتم‌ها

موتورهای هوش مصنوعی حاوی کدهایی هستند که داده‌های خام را به اطلاعات مفهومی تبدیل می‌کنند. آنها نحوه کار سیستم‌های هوش مصنوعی را تعیین می‌کنند، اما توسط انسان طراحی می‌شوند و توسعه می‌یابند، به این معنی است که دستورالعمل‌های آنها باید قابل توضیح باشد. برخی این موضوع را "شفافیت الگوریتمی" می‌نامند. اما شفافیت در این زمینه واقعی نیست، زیرا ارزشمندترین مالکیت معنوی هوش مصنوعی در کدها و الگوریتم‌های آن است و سازمان‌ها علاقه‌ای ندارند که این کدها یا الگوریتم‌ها را برای همگان به اشتراک بگذارند. علاوه بر این، سیستم‌های پیشرفته یادگیری ماشینی می‌تواند یک جعبه سیاه باشد و قادر به توضیح منطقی برای یک انتخاب نباشد. وقتی توابع و مزایای داخلی سیستم را نمی‌شناسید، دستورالعمل معتبری وجود ندارد. این که الگوریتم‌های هوش مصنوعی چه تصمیماتی می‌گیرند و چرا.

انتخاب مشتریان

به عبارت ساده مشتریان باید از تکنیک‌هایی که برای فروش به آنها استفاده می‌شود آگاهی داشته باشند و قادر به انتخاب در این کمپین‌ها باشند. به‌منظور انتخاب آگاهانه، مشتریان نیاز به توضیح واضحی از معاملات دارند که چه چیزی به‌دست می‌آورند یا چه چیزی از دست می‌دهند و بتوانند راحت انصراف نیز بدهند. تبلیغ دهندگان لزوماً اخلاق را رعایت نمی‌کنند. با این حال، ما نمی‌توانیم از تأثیرات اجتماعی کاری که انجام می‌دهیم صرف‌نظر کنیم. ما باید بهترین شیوه‌های استفاده از هوش مصنوعی را در تبلیغات ایجاد کنیم و تفاوت‌هایی بین آنچه می‌توانیم بدانیم، باید بدانیم و نباید بدانیم قائل شویم.

در صورتی که از مطالب فوق رضایت داشتید، برای مطالعه بیشتر به لینک‌های زیر مراجعه کنید:

• آموزش هوش مصنوعی – تکمیلی
• آموزش هوش مصنوعی (مرور و حل تست کنکور ارشد)
• مجموعه آموزش‌های هوش مصنوعی
• 10 فیلم مستند برتر در زمینه هوش مصنوعی

این مطلب با حمایت شرکت کاپریلا تهیه شده است.

کاپریلا، جایی است که هوش مصنوعی و علم داده از یک سوی و دانش تبلیغات دیجیتال از سوی دیگر به هم می رسند. در کاپریلا آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی را برای آنالیز محتوای وب و درک علاقه مندی کاربران استفاده کرده و مرتبط ترین کالاها و خدمات را به کاربر معرفی می‌کنند. جهت کسب اطلاعات بیشتر در ارتباط با نحوه تبلیغات هوشمند و شروع همکاری با کاپریلا می‌توانید با این شرکت از طریق آدرس اینترنتی kaprila.com در ارتباط باشید.

منبع