Syntetická publika a význam nepředvídatelnosti

Překvapení! Svět zrychluje. Marketingová oddělení mají dělat totéž co všichni ostatní: produkovat více, utrácet méně a nějak přitom odvádět i lepší práci.

Umělá inteligence dnes téměř zcela ovládla ducha doby, a když nabízí možnost testovat nápady rychleji a za zlomek ceny tradičního výzkumu, mají marketéři dobrý důvod jí naslouchat.

Syntetická publika jsou simulované skupiny spotřebitelů vytvořené na základě dat, která mohou zahrnovat zákaznické záznamy, rozhovory a demografické profily. Tým může těmto publikům představit svou práci, zkoumat jejich předpokládané reakce, provést úpravy a zkoušet znovu, aniž by musel získávat další skupinu skutečných lidí.

Pro společnost, která své zákazníky dobře zná a ověřila tyto předpovědi na základě jejich skutečného chování, to může být nesmírně užitečné. Velká část marketingu spočívá ve zlepšování toho, co už děláme, a dělat to dobře není žádná maličkost. Předejít nákladné chybě nebo vylepšit slabou kampaň je naprosto legitimní výsledek. Většina oddělení by ostatně udělala dobře, kdyby těchto příležitostí využila.

Přitažlivost těchto nástrojů ale nespočívá jen v efektivitě pro efektivitu samu. Syntetická publika navíc slibují něco, co se stalo neocenitelným: obhajitelný důvod pokračovat.

„Otestovali jsme to a zákazníkům se nejvíc líbila tato možnost“ má jinou váhu než „myslíme si, že je to dobrý nápad“ – i když jsou dotčení zákazníci simulovaní.

Investoři na tuto důvěryhodnost silně sázejí. V červenci získala společnost Simile, která vytváří simulace skutečných spotřebitelů pomocí umělé inteligence, aby je firmy mohly zkoumat, 200 milionů dolarů při ocenění na 2 miliardy dolarů, přibližně pět měsíců po svém investičním kole série A. Adobe umožňuje marketérům testovat kreativní zpracování a sdělení na zákaznických profilech vytvořených umělou inteligencí v rámci svého produktu Inteligence značky.

Jakmile se tyto nástroje stanou součástí schvalování kreativní práce, ovlivní také to, co budou lidé vůbec považovat za hodné předložení. Možná budeme stále lépe předvídat reakce publika, ale postupně ztratíme schopnost nabídnout mu něco nečekaného.

Rychlejší učení

Příslib syntetického výzkumu zapadá do širší proměny způsobu, jakým firmy fungují tváří v tvář této nové technologii. Jak argumentuje Steven Waterhouse v Učící se stroje až na samé dno, umělá inteligence snižuje náklady na zkoušení různých postupů, zkoumání výsledků a provádění úprav. Firmy, které se organizují kolem tohoto procesu, mohou poznatky zapracovat do dalšího rozhodování a postupně se zlepšovat – a zrychlovat.

Marketing vždy zahrnoval nějakou podobu tohoto procesu. Odhadujeme, co by mohlo lidi zaujmout, uvedeme to do světa a zjišťujeme, nakolik byl náš odhad správný. Výzkum nám pomáhá s přípravou, zkušenost ovlivňuje náš výklad a publiku obvykle zůstává právo nás překvapit.

Plukovník John Boyd z Letectva Spojených států tento proces formálněji popsal jako smyčku OODA: pozorovat, zorientovat se, rozhodnout se, jednat (a opakovat). Firmy se na ni často odvolávají jako na argument pro rychlost, Boydův popis však věnuje značnou pozornost tomu, jak chápeme, co se děje. Orientace vychází ze zkušeností, kultury a nových informací. V jeho diagramu je rozhodnutí hypotézou a jednání testem, jehož výsledky zpětně ovlivňují naše chápání.

Syntetická publika nám mohou pomoci utřídit si toto chápání ještě předtím, než se zavážeme vynaložit prostředky. Mohou odhalit předpoklad, kterého jsme si nevšimli, nebo nabídnout výklad, který nás nenapadl. Další simulovaná reakce nám ale sama o sobě neposkytuje další pozorování skutečného chování lidí. I když zlepšíme předpověď toho, jak bude kampaň přijata, stále ještě zbývá zjistit, jak na ni lidé zareagují, až se s ní setkají.

Tento rozdíl začne být důležitý ve chvíli, kdy upravujeme kampaň především proto, abychom zlepšili předpověď. Tým může provést stovky opakování a stále více důvěřovat kampani, aniž by zjistil, zda publikum tuto důvěru sdílí. Proces se zrychlil, ale část nejistoty zůstává přesně tam, kde byla.

Boyd také napsal, že „přizpůsobivost předpokládá rozmanitost a rychlost“, a obě tyto vlastnosti spojoval s naší schopností být nepředvídatelní a vyrovnávat se s nepředvídanými okolnostmi. V kreativní práci tato kombinace vyžaduje víc než rychlou tvorbu různých variant. Je třeba zachovat dostatečně širokou škálu možností, abychom mohli objevit něco, o co bychom se jinak vůbec nepokusili.

Tlak na rychlejší postup bohužel může ztěžovat zvažování neotřelých možností. Když se blíží termín a je třeba schválit rozpočet, má nápad, kterému už všichni rozumějí, jisté výhody.

Cena bezpečné volby

David Perell nedávno popsal tuto dynamiku v pořadu TBPN a připomněl postřeh Dereka Thompsona, že Hollywood podlehl „moneyballizaci našeho světa“. Jak to Perell líčí, odvětví začalo být nudné mimo jiné proto, že začalo k riziku přistupovat příliš racionálně: „Problém je v tom, že nakonec dostanete Spider-Mana 74 nebo Pána prstenů 7 místo nového seriálu.“

Tato výtka má svou obchodní logiku. Zavedená franšíza s sebou přináší publikum, dosavadní výsledky a určitou představu o tom, co lidé očekávají. Financovat další díl může být rozumné a diváci se mohou z návratu do známého světa skutečně těšit.

První díl však musel přijmout nejistotu ještě předtím, než existovaly důkazy o publiku. Studio může postupně činit řadu rozumných rozhodnutí, a přesto vytvořit prostředí, v němž se neznámé příběhy jen obtížně dostávají na světlo.

Jinými slovy, řada rozumných rozhodnutí může vést k prostředí, které působí opakujícím se dojmem, i když každý projekt splňuje kritéria, na jejichž základě byl schválen. Pravidelně „schvalujeme“ nápady, které nás postupně nadchýňají čím dál méně.

Lepší informace však k takovým výsledkům nutně vést nemusí. Pochopení rizik by nás mohlo přimět ochotněji je podstupovat, zvlášť pokud jsme dříve přeceňovali jejich možné negativní dopady. Samotné informace však neurčují, jakou míru nejistoty je organizace ochotna přijmout.

Syntetický výzkum přenáší toto zvažování do každodenní tvůrčí praxe. Můžeme se publika ptát dříve, častěji a na stále drobnější rozhodnutí. To může výslednou práci výrazně zlepšit. Očekávaná reakce však může být také přítomná tak neustále, že se jí lidé začnou přizpůsobovat ještě předtím, než dostanou čas přijít s vlastním nápadem.

Publikum, které nás formuje

Tvůrčí tým nemusí dostat pokyn, aby model poslechl. Pokud příznivé skóre pomáhá zajistit schválení, jeho členové přirozeně začnou věnovat pozornost tomu, co jim takové skóre přináší. Všimnou si, které typy návrhů snadno postupují dál a které vyžadují zdlouhavou obhajobu.

Pod tlakem se takové znalosti hodí. Nápad lze upravit ještě před předložením, odstranit problematický prvek nebo neznámý směr vůbec neprozkoumat. Každé jednotlivé přizpůsobení může být drobné. Postupem času však mohou změnit rozsah tvorby celého týmu.

I to je učící se smyčka a lidé uvnitř ní se učí přesně tomu, co jejich prostředí odměňuje. Nepříjemnou možností je, že se úspěch v tomto procesu postupně stane jejich pracovním měřítkem dobrého tvůrčího úsudku. Mohou si zachovat formální pravomoc nesouhlasit, ale využívat ji stále méně.

Výsledné fungování může působit uklidňujícím dojmem. Schválené kampaně naplňují očekávání, doporučení modelu se zdají rozumná a celý proces působí stále spolehlivěji. To nám však říká jen velmi málo o práci, která nikdy nebyla navržena, ani o publiku, které mohla oslovit. Systém se může stát mimořádně dobrým ve výběru ze známých možností, zatímco jeho uživatelé si ani neuvědomí, o čem všem už přestali uvažovat.

Waterhouse popisuje související vývoj v části své eseje nazvané „Zrcadlový obraz“. Píše, že budujeme inteligenci podle svého obrazu a následně podle jejího obrazu přetváříme své společnosti a instituce. V tvůrčím oddělení k takové proměně může docházet v návycích jednotlivých lidí. Nástroji se přizpůsobujeme tak dlouho, až nám jeho preference začnou připadat jako náš vlastní úsudek.

V tu chvíli může být část pozorovatelné předvídatelnosti důsledkem toho, jak jsme se naučili pracovat. Vytváříme věci, kterým systém rozumí, protože jsme si zvykli žádat ho o schválení.

Mezek

Isaac Asimov si v díle Nadace a říše představil obzvlášť dramatické narušení předvídatelné budoucnosti. Psychohistorie Hariho Seldona dokáže předpovídat chování obrovských populací, což mu umožňuje vytvořit plán sahající staletí za hranice jeho vlastního života. Jeho úspěch dodává lidem, kteří se na něj spoléhají, mimořádnou jistotu ohledně toho, co přijde.

Pak se objeví Mezek. Jako mutant schopný měnit emoce a loajalitu lidí má vliv, s nímž Seldonovy výpočty nepočítaly. Populace se začne chovat jinak a Plán se odchýlí od zamýšleného směru. Jednotlivec, který se vymyká předpokladům modelu, mění budoucnost, kterou měl model předpovědět.

Zachovat si schopnost překvapovat

Odpovídající ambicí značky je vytvořit něco natolik působivého, aby to změnilo očekávání lidí. To vyžaduje zvláštní druh nepředvídatelnosti. Publikum může důvěřovat našemu úsudku i kvalitě naší práce, a přesto nedokázat předvídat, co uděláme příště. Právě tato kombinace může být součástí toho, co udržuje náš vztah živý.

Úžas závisí na naší schopnosti setkat se s něčím, co bychom nedokázali předem přesně popsat, a přesto rozpoznat jeho hodnotu. Tvůrčí výzvou je umožnit taková setkání prostřednictvím práce, která má dostatečnou kvalitu, jemnost a soudržnost, aby si zasloužila pozornost lidí. S rostoucími schopnostmi našich nástrojů bychom měli chtít mít svobodu pokoušet se o více takové tvorby.

Pro marketing to představuje specifický problém. Naše práce může lidem pomoci objevit něco, o čem dosud ani nevěděli, že to chtějí. Kampaň může změnit asociace spojené s produktem, učinit žádoucím dosud neznámý zážitek nebo lidem nabídnout nový způsob, jak chápat značku. Preference publika se utvářejí částečně na základě jeho setkávání se světem, včetně věcí, které se do něj rozhodneme vnášet.

To znamená, že přehled o tom, čemu lidé dávají přednost v současnosti, může splnit jen část úkolu. Musíme také zvážit, co by je mohlo zajímat, až to bude existovat, a čím chceme, aby značka přispěla. Tyto ambice mohou vzniknout ještě dřív, než máme dostatek důkazů, abychom si jimi byli jistí.

V článku Vrchol analytického lidství jsme tvrdili, že rostoucí dostupnost analytických schopností zvýší význam rozhodnutí, která s nimi činíme. Rozdíl mezi tím, co můžeme dělat, a tím, co bychom dělat měli, nabývá zvláštní důležitosti ve chvíli, kdy nástroj dokáže vytvářet a vyhodnocovat zdánlivě nekonečnou řadu možností.

Spolehlivá předpověď může naše rozhodnutí ovlivnit, ale nemůže ho učinit za nás. Můžeme správně předpokládat, že známý přístup bude úspěšný, a přesto se rozhodnout, že stojí za to usilovat o zajímavější cíl. Při tomto rozhodování hraje roli naše chápání značky, vztah, který chceme mít s jejím publikem, i období, po které očekáváme, že bude mít naše práce význam. Předpověď přispívá k našemu úsudku, ale za stanovení ambice odpovídáme my.

Udržet si tuto odpovědnost vyžaduje víc než důvěru ve vlastní vkus. Lidé si snadno mohou splést pouhé potěšení s převratným objevem a nepříznivou předpověď je třeba vzít v úvahu. Nezávislost je užitečná, když dokážeme námitku prozkoumat, rozhodnout se, proč si nějaký nápad přesto zaslouží šanci, a umožnit skutečné setkání s publikem, které nás něco naučí.

Levnější předběžný výzkum by měl umožnit více takových setkání. Část ušetřených prostředků lze využít na práci s neznámým publikem nebo na omezené testování nápadů, jejichž hodnota zůstává nejistá. Organizace pak získá důkazy o možnostech, které by jinak možná zavrhla, a lidé, kteří na práci dělají, si zachovají návyk jednat na základě promyšleného úsudku.

AI se může zapojit do celého tohoto procesu, včetně vytváření nečekaných nápadů. Její smysluplné využití může značně rozšířit naši představivost. Svoboda, kterou stojí za to zachovat, je možnost usilovat o něco, jehož hodnota ještě nebyla určena systémy, které používáme k jeho hodnocení.

P. S. Možná AI nakonec dokáže předvídat každou významnou změnu lidských preferencí, včetně toho, jak budeme reagovat na ta nejoriginálnější díla, jaká si lze představit. Pokud k tomu dojde, nebude už nic jisté. Do té doby musíme své nápady dál předkládat lidem a sledovat, co s nimi udělají.