Машинное обучение и сайты

Машинное обучение и сайты

Андрей Батурин,
Андрей Батурин

Андрей Батурин

На научность определений ни в коем случае не претендуем! Они приведены лишь для понимания, о чем пойдет речь в статье. Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение… Эти термины, которые еще 20 лет назад считались научно-фантастическими, уже используются повсеместно! Ниже на примерах мы увидим, что сталкиваемся с ними каждый день. Какую роль они играют для сайтов сейчас и на что рассчитывать в ближайшем будущем?

Перспективы машинного обучения для сайтов

Интернет неумолимо, постоянно изменяется. Совершенствуются поисковые алгоритмы, веб-ресурсы конкурируют друг с другом, поэтому владельцы заняты постоянным улучшением своих площадок.

Точно предсказать, каким окажется сайт будущего, трудно. Однако отдельные тенденции уже очевидны:

  • Представим себе гигантский интернет-магазин. К примеру, Amazon или AliExpress. Постоянные пользователи настолько привыкают к площадке, что перестают обращаться к сайтам-конкурентам, предлагающим аналогичные услуги. Они предпочитают оставаться на знакомом ресурсе и здесь же искать новые товары, необходимость в которых прежде не возникала. В этом смысле крупные интернет-магазины уже сейчас приобретают функции поисковых систем. Что вы думаете об оптимизации внутри сайта-гиганта? Если еще не думаете, то, кажется, пора начинать. В русле такого развития основные принципы создания сайтов и интернет-магазинов должны перестраиваться.
  • Причем тут МО? Именно его задачей станет решение проблемы управления и повышения эффективности ресурса. Простой пример: современного пользователя не удивить общением с чат-ботом. Этот инструмент получает все большее распространение, и он будет развиваться дальше! На сайтах, в онлайн-каталогах, в соцсетях. Заметьте: сначала онлайн-помощника легко было вычислить с пары фраз, но теперь это сложнее. В будущем появится чат-бот, которого по качеству общения нельзя отличить от реального менеджера.
  • Крупные торговые корпорации уже внедряют в свои онлайн-площадки технологии, основанные на работе искусственного интеллекта. Мы говорили недавно о голосовом поиске, но скоро окажется востребованным и видео-поиск товаров! По прогнозам экспертов, его начнут внедрять к 2021 году. Это и есть прогресс, когда методы ИИ и ML используют для максимального облегчения задач пользователя.

так видятся перспективы

  • Какие задачи человек ставит перед Сетью? В двух словах: легко и быстро найти то, что нужно. Но разные люди суть одного запроса понимают по-разному: «эксклюзивное путешествие» — для кого-то преодоление пешком 300 км тайги, для другого — средиземноморский круиз на luxury-лайнере. МО дает возможность лучше распознавать запросы конкретного человека, изучая его пользовательский опыт. Исследуются пристрастия — посещения определенных ресурсов, выбор контента, подписки, количество лайков, ежемесячный бюджет, траты на развлечения и т. д. География, пол, возраст превращаются из основных факторов, влияющих на таргетирование, в необходимый минимум. Вскоре появится настолько полный анализ, который будет «считывать» даже настроение пользователя. Цель одна — дать человеку то, что он хочет с максимальной скоростью и легкостью. Прогнозируется, что онлайн-площадки, которые начнут использовать методы ML сейчас, к 2020 году увеличат прибыль на треть.
  • Эксплуатация искусственного интеллекта и его алгоритмов ознаменует собой иной подход к маркетингу, к продвижению сайтов.

Какие предпосылки имеются для подобных прогнозов?

Где мы наблюдаем результаты МО

Самый очевидный пример — работа поисковиков. Вспомним алгоритмы Яндекса «Палех», «Королев». Палех был объявлен механизмом поиска не только по ключевым словам, но и по смыслу. Yandex любит заострять внимание на применении нейросетей и машинного обучения. Google не слишком громко об этом заявляет, но быстрее реализует. Вспомним «Колибри», которая в Гугле появилась на пару лет раньше, чем «Палех» у Яндекса.

Гугл рулит!

В поисковых системах заложено множество сложных алгоритмов: если раньше по запросу «где ближайший банк» от поисковика проку было мало, сейчас он выдает карту с адресами, наименованиями, подсказками по расстоянию и режиму работы.

Нас не удивляет, что в запросе автоматически исправляются ошибки, ранжирование строится с учетом истории поиска. А ведь это — результат машинного обучения и развития ИИ.

Служба Яндекс.Такси (с ценообразованием по спросу), ответы Siri или Алисы, автообработка кредитных историй в банках, совершенствование онлайн-переводчиков, фильтрация спама в почтовых системах: эти автоматизированные процессы улучшаются благодаря ML.

Методы машинного обучения

В их основе лежит научный подход с его многочисленными инструментами — математическим анализом и статистикой, теорией вероятности и пр.

Когда мы говорим о методах ML, нужно вспомнить, что они строятся на 2 основных подходах:

  • На принципе индукции или на обучении по прецедентам. То есть по анализу множества схожих ситуаций и выявлению закономерностей, повторений в них, от общего к частному.
  • На принципе дедукции, следующем от частного к общему. Тут предполагается использование знаний экспертов и их автоматизация, создание баз данных.

С помощью методов машинного обучения можно научить компьютеры распознавать предметы, графически их воспроизводить.

Какими способами пользуются в этой сфере: 1. Градиентный бустинг. Это последовательное построение цепочки алгоритмов, где каждый следующий блок нивелирует ошибки предшествующего. 2. Нейронные сети. Они строятся подобно тому, как усваивает информацию человеческий мозг. Отдельные нейроны заняты решением элементарных задач, но взаимосвязь между ними позволяет справляться со все более сложными проблемами.

Как же предлагается использовать эти методы и другие возможности ML, чтобы сделать веб-ресурсы более эффективными?

Машинное обучение для преобразования сайтов

Применение наработок ИИ позволит совершенствовать сайты с нескольких позиций.

Ускорение и оптимизация поиска

Речь и о голосовом, и о видео-поиске. О замене сложных систем фильтров на более простые, основанные на новых технологиях.

Автоматизация и повышение качества коммуникации

Чат-боты становятся частью обычного функционала сайта и оптимизируют рабочие процессы, полноценно заменяя живых консультантов.

Анализ поведения пользователя

Айтрекеры и вебвизоры — технологии, которые уже используются вовсю. Пока они не предназначены для массовых внедрений, но такое может произойти в любой момент. Сбор статистики онлайн-присутствия человека даст точный анализ его поведенческих характеристик. Это позволит демонстрировать посетителю ту информацию, которая ему более интересна, релевантна, предпочтительна.

Применять такой подход можно для показа рекомендованных товаров, выборки рекламы, привлекательной для этого человека.

Генерация персонализированного контента

Сейчас анализ ЦА — трудоемкий, но необходимый процесс для разработки эффективной контент-стратегии. И он дает яркие результаты! Но представьте, насколько сфокусируется контент, когда о каждом представителе аудитории можно будет собрать больше точных сведений! Придется создавать «прицельный» контент?

Именно такой, попадающий точно в цель

Управление маркетинговыми мероприятиями

ML позволит строить стратегии продвижения и создавать рекламные кампании, более точно таргетированные на конкретный сегмент ЦА.

С учетом поведения человека на сайте, анализа его активности в социальных сетях, легче прогнозируются:

  • Товарные предпочтения или, наоборот, раздражающие факторы;
  • Кликабельность рекламных объявлений;
  • Приемлемые категории цены;
  • Привычные способы и площадки для покупок;
  • Периодичность и склонность человека тратить деньги.

Маркетинг, построенный на методах машинного обучения, использующий ИИ в своих целях, будет создавать быстрые, точные и эффективные стратегии продвижения.

— ML явно присутствует в нашей жизни. Закономерно, что возможности искусственного интеллекта будут возрастать, расширятся сферы его использования. Основная задача машинного обучения — систематизация, обработка, анализ гигантских объемов информации. Результаты, собранные таким путем, откроют новые способы создания эффективных сайтов и их продвижения различными методами интернет-маркетинга.

Другие статьи по тегам

сайты продвижение маркетинг

на эту тему

Голосовой поиск: как вести оптимизацию сайта
Когда пора заказать редизайн сайта?
ТОП-10 классических стилей в веб-дизайне
Как улучшить продающие качества сайта
Юзабилити сайта: инструкция по диагностике
Функционал сайта: польза и излишки