Потребительский риск

Если вы работаете непосредственно с потребителем, то наверняка вкладываетесь в рекламу и наблюдали показатели ее эффективности. Скажем, заплатив за рекламу Google, вы отметили приток посетителей по ссылкам и, возможно, увеличение количества заказов. Чем больше рекламы вы купили в Google, тем больше кликов. Теперь попробуйте применить ИИ и на основе полученных данных спрогнозируйте вероятность увеличения количества кликов. Скорее всего, ИИ подтвердит прямую зависимость, которую вы сами видели. Таким образом, если специалисты по маркетингу покупают больше рекламы в Google, они исходят из подтвержденной эффективности инвестиций.

Понятно, что без рекламы нет кликов. Вероятно, без рекламы потребитель никогда не узнает о вашем продукте. В этом случае реклама необходима для повышения продаж. Но есть и другой вариант, когда потребитель нашел бы вас и без рекламы, а она всего лишь упростила ему задачу.

Хотя рекламу и считают причиной роста продаж, это не всегда так. Возможно, они выросли бы и без нее. Следовательно, для уверенности в том, что реклама и вложенные в нее деньги действительно повышают продажи, нужно внимательнее рассмотреть ситуацию.

В 2012 году группа экономистов eBay – Томас Блейк, Крис Носко и Стив Таделис – убедили руководство отключить всю поисковую рекламу для трети территории США на целый месяц[151]. Окупаемость рекламы, по статистическим данным, составляла более 4000 %. Если расчеты были верными, месячный эксперимент должен был обойтись eBay в целое состояние.

Но гипотеза экономистов подтвердилась. Поисковая реклама почти не влияла на продажи, ее рентабельность оставалась отрицательной. Клиенты eBay достаточно сообразительны, чтобы при отсутствии рекламы воспользоваться обычным поиском Google, ссылки на сайт в любом случае оказывались в первых строках. То же самое получилось у BMW и Amazon. Единственная польза от рекламы заключалась в привлечении новых клиентов на eBay.

Суть приведенного примера в том, что ИИ – опирающийся не на причинно-следственные эксперименты, а на взаимосвязи – угодил в ту же ловушку, что и любой, кто пользуется данными и элементарной статистикой. Если вы хотите убедиться в эффективности рекламы, проверьте, приводит ли она к продажам. Но этого недостаточно – необходимо выяснить, как пойдут продажи без рекламы. ИИ, обученный на данных о большом объеме рекламы и продаж, не знает, что происходит, когда рекламы меньше. У него нет об этом данных. Это неизвестные известные – одна из слабых сторон прогностических машин, для преодоления которых требуется человеческое суждение. В настоящее время только внимательные люди способны выяснить, не попал ли ИИ в эту ловушку.