Синтетические аудитории и важность непредсказуемости

Вот так сюрприз! Мир ускоряется. Отделам маркетинга приходится делать то же, что и всем остальным: производить больше, тратить меньше и каким-то образом ещё и повышать качество работы.

Искусственный интеллект почти полностью завладел общественным вниманием, и, когда он предлагает способ проверять идеи быстрее и за малую долю стоимости традиционных исследований, маркетологам есть смысл прислушаться.

Синтетические аудитории — это смоделированные группы потребителей, созданные на основе данных, в которые могут входить клиентские записи, интервью и демографические профили. Команда может представить этим аудиториям свою работу, изучить их предполагаемые реакции, внести изменения и провести новую проверку, не набирая ещё одну группу участников.

Для компании, которая понимает своих клиентов и проверила эти прогнозы на реальном поведении, такой подход может оказаться чрезвычайно полезным. Значительная часть маркетинга сводится к совершенствованию того, что мы уже делаем, и делать это хорошо совсем не просто. Избежать дорогостоящей ошибки или улучшить слабую кампанию — вполне достойный результат. Более того, большинству отделов было бы разумно воспользоваться такими возможностями.

Однако привлекательность этого подхода не сводится к эффективности ради эффективности. Синтетические аудитории обещают также то, что стало бесценным: убедительное обоснование для дальнейших действий.

Фраза «Мы проверили, и вот что предпочли клиенты» обладает особым весом по сравнению с «Мы считаем, что это хорошая идея» — даже если речь о смоделированных клиентах.

Инвесторы делают крупные ставки на это доверие. В июле Simile, которая создаёт симуляции реальных потребителей на основе ИИ, чтобы компании могли проводить опросы, привлекла 200 миллионов долларов при оценке в 2 миллиарда долларов — примерно через пять месяцев после раунда Series A. Adobe позволяет маркетологам тестировать креативные материалы и рекламные сообщения на профилях клиентов, созданных ИИ, в рамках продукта Brand Intelligence.

При этом, по мере того как эти инструменты становятся частью процесса утверждения творческих решений, они будут влиять на то, какие идеи люди вообще сочтут достойными предложения. Возможно, мы станем гораздо лучше предугадывать реакцию аудитории, но постепенно утратим способность предлагать ей что-то неожиданное.

Учиться быстрее

Возможности синтетических исследований вписываются в более масштабные изменения в том, как компании работают в условиях появления этой новой технологии. Как пишет Стивен Уотерхаус в книге «Обучающиеся машины до самого основания», ИИ снижает затраты на эксперименты, изучение результатов и корректировку действий. Компании, выстраивающие свою работу вокруг этого процесса, могут учитывать полученные знания при принятии следующего решения и по ходу дела совершенствовать работу — и ускорять её.

Маркетинг всегда в той или иной степени строился на этом. Мы предполагаем, что может понравиться людям, представляем это миру и выясняем, насколько верным было наше предположение. Исследования помогают подготовиться, опыт влияет на нашу интерпретацию, а за аудиторией обычно остаётся право нас удивить.

Полковник ВВС США Джон Бойд дал этому процессу более формальное описание, назвав его циклом OODA: наблюдать, ориентироваться, решать, действовать (и повторять). Компании часто ссылаются на этот цикл, обосновывая необходимость действовать быстро, однако Бойд уделяет немало внимания тому, как мы понимаем происходящее. Ориентация опирается на опыт, культуру и новую информацию. На его схеме решение — это гипотеза, а действие — проверка; её результаты помогают уточнить наше понимание.

Синтетические аудитории могут помочь разобраться в ситуации до того, как мы выделим ресурсы. Они могут выявить незамеченное нами предположение или подсказать интерпретацию, которую мы не рассматривали. Но ещё одна смоделированная реакция сама по себе не даёт нового наблюдения за поведением людей. Даже если прогнозируемое восприятие кампании улучшилось, нам всё равно предстоит выяснить, как люди отреагируют, когда увидят её.

Это различие становится существенным, когда мы начинаем вносить изменения главным образом ради улучшения прогноза. Команда может провести сотни итераций и всё увереннее оценивать кампанию, так и не выяснив, разделяет ли аудитория эту уверенность. Процесс ускорился, но часть неопределённости осталась ровно там, где была.

Бойд также писал: «Адаптивность подразумевает разнообразие и быстроту», связывая и то и другое с нашей способностью быть непредсказуемыми и справляться с непредвиденными обстоятельствами. Применительно к творческой работе это сочетание требует от нас большего, чем просто быстро создавать варианты. Нужно сохранять достаточно широкий спектр возможностей, чтобы открыть для себя то, за что мы иначе не взялись бы.

К сожалению, необходимость действовать быстрее может затруднить рассмотрение непривычных возможностей. Когда приближается срок сдачи, а бюджет нужно утвердить, у идеи, которую все уже понимают, есть определённые преимущества.

Цена осторожной игры

Недавно Дэвид Перелл описал эту динамику на TBPN, приписав Дереку Томпсону наблюдение о том, что Голливуд поддался «мани-больной логике нашего мира». По его словам, индустрия стала скучной отчасти потому, что научилась разумно подходить к рискам: «В итоге вместо нового сериала вы получаете “Человека-паука 74” или “Властелина колец 7”».

В этой претензии есть коммерческая логика. У состоявшейся франшизы уже есть аудитория, история успеха и некоторое понимание того, чего ждут зрители. Финансировать очередную часть может быть разумным решением, а зрители могут получать настоящее удовольствие, возвращаясь в знакомый мир.

Однако первую часть пришлось создавать в условиях неопределённости — ещё до того, как появились данные об аудитории. Студия может последовательно принимать вполне разумные решения и всё же сформировать такую культуру, в которой незнакомым историям трудно получить шанс на воплощение.

Иными словами, череда разумных решений может привести к культуре, в которой всё кажется однообразным, даже если каждый проект соответствует критериям, на основании которых его одобрили. Мы постоянно «одобряем» идеи, которые со временем вызывают у нас всё меньше энтузиазма.

Впрочем, более точная информация не обязательно приведёт к таким результатам. Понимание рисков может сделать нас смелее, особенно если прежде мы преувеличивали возможные потери. Но сама по себе информация не определяет, насколько организация готова к неопределённости.

Синтетические исследования переносят этот расчёт в повседневную практику творческой работы. Мы можем обращаться к аудитории раньше, чаще и по поводу всё более мелких решений. Это может значительно улучшить результат. Но ожидаемая реакция может также постоянно оставаться у людей перед глазами — и они начнут подстраиваться под неё, ещё не успев выработать собственную идею.

Аудитория, которая нас обучает

Творческой команде не нужно получать прямое указание подчиняться модели. Если высокая оценка помогает добиться одобрения, участники команды естественным образом станут обращать внимание на то, что её обеспечивает. Они заметят, какие предложения легко проходят дальше, а какие требуют долгих обоснований.

В условиях давления эти знания становятся полезными. Идею можно скорректировать ещё до подачи, неловкий элемент — убрать, а незнакомое направление — оставить неисследованным. Каждая такая уступка может быть незначительной. Однако со временем они способны изменить спектр работ, которые создаёт команда.

Это тоже цикл обучения, и люди внутри него усваивают, что именно поощряет их среда. Тревожная возможность состоит в том, что успех в рамках этого процесса постепенно становится для них рабочим определением хорошего творческого решения. Формально они могут сохранять право не соглашаться, но пользоваться им всё реже.

Результаты такой работы могут внушать уверенность. Одобренные кампании оправдывают ожидания, рекомендации модели кажутся разумными, а процесс выглядит всё надёжнее. И всё же это почти ничего не говорит о работах, которые так и не предложили, и об аудиториях, которых они могли бы достичь. Система может отлично выбирать из числа знакомых вариантов, оставляя пользователей в неведении относительно того, что они перестали рассматривать.

В разделе «Зеркальное отражение» своего эссе Уотерхаус описывает похожее развитие событий. «Мы создаём разум по собственному образу и подобию, — пишет он, — а затем перестраиваем компании и учреждения в соответствии с этим образом». В творческом отделе такая перестройка может происходить через привычки отдельных людей. Мы подстраиваемся под инструмент, пока его предпочтения не начинают казаться нам собственным суждением.

На этом этапе часть наблюдаемой предсказуемости может быть следствием того, как мы научились работать. Мы создаём то, что система понимает, потому что привыкли просить у неё одобрения.

Мул

Айзек Азимов представил особенно драматичное нарушение предсказуемого будущего в «Основании и Империи». Психоистория Хари Селдона позволяет предсказывать поведение огромных групп людей и составить план, рассчитанный на столетия после его смерти. Успех этого плана вселяет в тех, кто на него полагается, исключительную уверенность в том, что будет дальше.

Затем появляется Мул. Мутант, способный менять эмоции и привязанности людей, он оказывает влияние, которое расчёты Селдона не учитывали. Население начинает вести себя иначе, и План отклоняется от намеченного курса. Один человек, не вписывающийся в допущения модели, меняет будущее, которое она должна была предсказать.

Как сохранить способность удивлять

Для бренда соответствующая цель — создать нечто настолько увлекательное, чтобы изменить ожидания людей. Для этого нужна особая непредсказуемость. Аудитория может доверять нашему вкусу и качеству нашей работы, не зная при этом, что мы сделаем дальше. Более того, именно такое сочетание может поддерживать отношения с аудиторией.

Чувство чуда зависит от нашей способности столкнуться с тем, что мы не могли заранее сформулировать, и всё же распознать в этом ценность. Задача творческого процесса — создавать такие возможности с помощью работ, качество, тонкость и целостность которых вознаграждают внимание людей. По мере того как наши инструменты становятся всё более совершенными, мы должны стремиться к свободе пробовать себя в такой работе.

Для маркетинга это создает особую проблему. Наша работа может помочь людям открыть для себя то, о чем они и не подозревали, что хотят этого. Кампания способна изменить ассоциации, связанные с продуктом, сделать привлекательным незнакомый опыт или предложить людям новый способ понять бренд. Предпочтения аудитории отчасти формируются под влиянием ее взаимодействия с окружающим миром — в том числе с тем, что мы сами в него привносим.

Это значит, что сведения о нынешних предпочтениях людей позволяют решить лишь часть задачи. Нам также нужно оценивать, что может заинтересовать их, когда это появится, и какой вклад, по нашему мнению, должен внести бренд. К таким целям можно стремиться еще до того, как появится достаточно данных, чтобы чувствовать себя уверенно.

В «Пике аналитической человечности» мы утверждали, что с ростом доступности аналитических возможностей возрастает значение решений, которые мы принимаем, пользуясь ими. Различие между тем, что мы можем сделать, и тем, что нам следует делать, становится особенно важным, когда инструмент способен генерировать и оценивать, казалось бы, бесконечное множество вариантов.

Надежный прогноз может помочь принять решение, но не может принять его за нас. Мы можем правильно предвидеть, что привычный подход даст хорошие результаты, и все же решить, что стоит стремиться к чему-то более интересному. Для этого нужно учитывать наше понимание бренда, отношения, которые мы хотим выстроить с его аудиторией, и период, в течение которого, как мы ожидаем, наша работа будет иметь значение. Прогноз помогает нам судить, но за поставленную цель по-прежнему отвечаем мы.

Чтобы сохранить за собой эту ответственность, недостаточно быть уверенными в собственном вкусе. Люди вполне способны принять потакание собственным вкусам за прорыв, и к неблагоприятному прогнозу следует отнестись серьезно. Самостоятельность полезна, когда мы можем рассмотреть возражение, понять, почему идея все же заслуживает шанса, и устроить реальную встречу с аудиторией, которая чему-то нас научит.

Более доступные предварительные исследования должны позволить проводить больше таких встреч. Часть сэкономленных средств можно направить на работу с незнакомой аудиторией или ограниченные тесты идей, ценность которых пока неясна. Тогда организация получит данные о возможностях, от которых иначе могла бы отказаться, а те, кто выполняет эту работу, сохранят привычку действовать, опираясь на взвешенные суждения.

ИИ может участвовать на всех этапах этого процесса, в том числе в создании неожиданной идеи. Умелое применение ИИ способно значительно расширить наше воображение. Важно сохранить свободу воплощать возможность, ценность которой еще не определили системы, используемые нами для ее оценки.

P. S. Возможно, со временем ИИ научится предвидеть все значимые изменения человеческих предпочтений, в том числе нашу реакцию на самые оригинальные произведения, какие только можно вообразить. Если так и случится, предсказать дальнейшее будет невозможно. А пока нам все равно нужно показывать людям идеи и смотреть, что они с ними сделают.