Читаем Искусственный интеллект на службе бизнеса полностью

Это основная проблема рекламы. Разместите ее на сайте: ее увидят все посетители, и вы платите за каждый показ. Если только малая часть из них войдет в число потенциальных клиентов, за каждый показ платить не захочется. Это проблема и для рекламодателя, и для сайта, зарабатывающего на рекламе.

Одно из решений – заняться созданием сайтов для привлечения людей с определенными интересами (спорт, финансы и т. д.), представляющими собой целевую аудиторию для определенных рекламодателей. До распространения интернета на этом поприще процветали журналы, кабельные каналы и газетные рубрики об автомобилях, моде, недвижимости и инвестировании. Однако не все СМИ могут так организовать контент.

Благодаря инновациям в интернет-браузерах, в основном файлам cookie, рекламодатели могут отслеживать поведение пользователей и посещенные ими сайты. Так реклама находит целевую аудиторию. Cookie фиксируют информацию о посетителях сайта, а главное – о часто посещаемых ими сайтах, в том числе магазинах. Если зайдете на сайт магазина присмотреть новые брюки, то вам покажут огромное количество рекламы брюк даже с других сайтов.

Размещать cookie может любой сайт, но они не всегда представляют для него ценность. Файлы cookie продаются на рекламных биржах или непосредственно рекламодателям, чтобы те попали в целевую аудиторию. Сайты продают данные о посетителях компаниям, размещающим рекламу.

Компании покупают данные, потому что не могут собирать их сами. Понятно, что они приобретают данные, помогающие идентифицировать наиболее ценных клиентов. Также они покупают данные, помогающие избежать просмотра их рекламы клиентам, менее ценным. Оба типа данных важны, поскольку рекламный бюджет расходуется на показы более ценным клиентам[128].

Многие лидеры ИИ, в том числе Google, Facebook и Microsoft, создали или приобрели собственные рекламные сети для овладения этими ценными данными. Они решили, что выгода от владения данными превышает издержки на их приобретение. Для других рекламные данные менее важны, поэтому они обмениваются контролем над ними во избежание затрат на их сбор. Таким образом, рекламные данные остаются за пределами границ компаний.

Продажа прогнозов

Google, Facebook, Microsoft и горстка других компаний обладают особенно ценными знаниями о потребительских предпочтениях онлайн. Вместо того чтобы просто продавать их, они пошли дальше и делают прогнозы для рекламодателей. Например, Google своим поисковиком, YouTube и рекламной сетью накопила много данных о потребностях пользователей. Они продают не данные, а прогнозы рекламодателям на их основе в пакете услуг. Если вы даете рекламу через Google, ее покажут пользователям, которым, по мнению сети, она будет интересна. Реклама через Facebook и Microsoft дает похожий результат. Рекламодатель покупает прогноз без прямого доступа к данным.

Уникальные данные важны для стратегических преимуществ. Если данные не уникальны, трудно извлечь выгоду из прогностических машин. Без данных невозможно обучение, поэтому ИИ не является центром стратегии. Как указано в примере с рекламными сетями, прогноз в любом случае может быть полезным. Сети помогают рекламодателю выйти на самых ценных клиентов. Таким образом, точный прогноз полезен организации, даже если он сам и данные вряд ли станут источником стратегического преимущества[129]. Данные и прогноз находятся вне границы организации, но прогнозом она все равно может пользоваться.

Основной посыл состоит в том, что данные и прогностические машины взаимно дополняют друг друга. Следовательно, приобретение или разработка ИИ получит ограниченную ценность, если у вас нет данных. А если они принадлежат другим, вам необходима стратегия для их получения.

Если данные находятся у эксклюзивного поставщика, существует риск, что он получит всю выгоду от вашего ИИ. Если же данными располагают конкуренты, вероятно, никакая стратегия не поможет их заполучить. Но если данные принадлежат потребителям, можно обменять их на улучшенный продукт или услуги повышенного качества.

Бывает, что ваши данные нужны тем, у кого есть ценные для вас данные; тогда возможен обмен. В случаях, когда данные находятся у нескольких поставщиков, для приобретения данных и прогноза понадобятся сложные договорные условия.

От значения прогностической машины для вашей компании зависит, станете ли вы покупать данные или собирать их и делать прогноз самостоятельно. Если это просто готовый ресурс, а ИИ не играет ключевой роли в стратегии, можно относиться к ней так же, как к энергии, и приобрести на рынке. Но если прогностические машины являются центром стратегии, вам нужен контроль над данными для их совершенствования, поэтому и данные, и машина должны принадлежать компании.

Перейти на страницу:

Все книги серии МИФ. Бизнес

Похожие книги

От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...
От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...

Как превратить среднюю (читай – хорошую) компанию в великую?На этот вопрос отвечает бестселлер «От хорошего к великому». В нем Джим Коллинз пишет о результатах своего шестилетнего исследования, в котором компании, совершившие прорыв, сравнивались с теми, кому это не удалось. У всех великих компаний обнаружились схожие элементы успеха, а именно: дисциплинированные люди, дисциплинированное мышление, дисциплинированные действия и эффект маховика.Благодаря этому компании добивались феноменальных результатов, превосходящих средние результаты по отрасли в несколько раз.Книга будет интересна собственникам бизнеса, директорам компаний, директорам по развитию, консультантам и студентам, обучающимся по специальности «менеджмент».

Джим Коллинз

Деловая литература / Личные финансы / Финансы и бизнес
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются

Джим Коллинз, взирая взглядом ученого на безжизненные руины когда-то казавшихся несокрушимыми, а ныне канувших в Лету компаний, задается вопросом: как гибнут великие? Действительно ли крах происходит неожиданно или компания, не ведая того, готовит его своими руками? Можно ли обнаружить признаки упадка на ранней стадии и избежать его? Почему одни компании в трудных условиях остаются на плаву, а другие, сопоставимые с ними по всем показателям, идут ко дну? Насколько сильными должны быть кризисные явления, чтобы движение к гибели стало неотвратимым? Как совершить разворот и вернуться к росту? В своей книге Джим Коллинз отвечает на эти вопросы, давая руководителям обоснованную надежду на то, что можно не просто обнаружить и остановить упадок, но и возобновить рост.

Джим Коллинз

Деловая литература