Современные составляющие профессии digital-пиарщика

Рассуждения коммерческого директора digital-агентства «Интериум» о «погонщиках роботов»

Все начиналось с того, что диджитал-сфера находилась условно на обочине коммуникационной отрасли. Все думали «вот эти ребята, которые могут делать сайты, к пиару относятся только условно. У них там своя тусовка». Но со временем произошло слияние. Сейчас ни один крупный проект не обходится без интеграции традиционного и диджитал-пиара.

Дабы убедиться что мы говорим на одном языке, немного о терминах. Digital-PR в своей основе — это производная от традиционного пиара. Представьте себе пиарщика-трудоголика, которому дали новый инструмент, чтобы он мог работать еще больше и усердней. Основные навыки специалиста в области коммуникации под воздействием технического прогресса дополнились элементами из сферы digital, а именно:

Индустрия стремительно меняется. Традиционный PR и digital в масштабных проектах тесно переплетены. Профессия digital-специалиста прирастает функцией «погонщика роботов». При этом в различных случаях задача, которая стоит перед погонщиком, разнится по своей сложности: от «выкачать результат в таблице» до выбора правильной стратегии продвижения и постановки серии задач роботам. Далее - подробнее о тех, кого мы погоняем.

Роботизированные конструкторы сайтов. Какими будут сайты будущего? Искусственный интеллект на основе нейросети создает сайты под общим руководством человека. Много лет существуют платные и бесплатные конструкторы сайтов (Wix, Shopify, Tilda). Конструкторы «прячут» от пользователя работу с кодом, оставляя только визуальная часть. Следующий шаг – сборка сайтов на основе общего описания сайта от клиента. Примеры: Grid, Firedrop, WIX ADI.

Искусственный интеллект анализирует текстовое описание сайта от клиента, также есть функция ввода голосовых команд – общение с роботом (Molly для Grid, Sacha для Firedrop). Робот, встроенный в WIX ADI, автоматически парсит информацию о компании со всего интернета и предлагает разместить ее на создаваемом сайте.

Получающиеся сайты пока что выглядят довольно странно, поэтому подождем еще пару лет.

Итого – Grid и ему подобные сервисы выполняют две функции:

1) Упрощение создание сайта через экономию времени;

2) Создание наиболее оптимальных сайтов с точки зрения UI, поисковой оптимизации и т.д. Эта функция еще крайне далека от совершенства. Но вы же помните, с какой скоростью обучется искусственный интеллект (если нет, то здесь есть немного об этом).

А-Б тест на сайтах. Существуют автоматизированные решения, которые посчитают, какое из двух (или более) изменений на сайте приводит к большей конверсии. Примеры таких программ: changeagain.me, Google Content Experiment, Convert.com

За «погонщиком» остается: создание вариантов страниц, выбор сезона тестирования (не рекомендуется тестировать в высокий или низкий сезон), разделение аудитории на группы по какому-либо признаку. За роботом: сбор статистики, выдача результата.

Парсеры. Роботы, которые используются для сбора данных по всей сети по заданному параметру. За оператором остаются функции определения параметров сбора, анализа и дальнейшего использования базы данных. За роботом - поиск, отбор и сохранение данных в базу.

Lookalike (Яндекс) и Similar Users (Google). На основе Machine Learning сервисы ищут схожие рекламные профили, которым может быть интересен клиентский продукт\услуга. Ориентиром выступают рекламные профили тех пользователей, которые уже были на сайте и совершили действие/покупку. Процент совпадения при этом должен быть очень высоким, такое совпадение между уже состоявшимся и потенциальным клиентами возможно только с помощью роботизации (учитывается до 500 поведенческих факторов пользователей).

Таргетинг по принципу Lookalike реализован и в соцсетях, и по сравнению с другими возможностями таргетированной рекламы показывает очень хорошие результаты (например, можно загрузить в Facebook базу клиентов и найти похожие аккаунты для рекламы — результаты вас удивят!).

Боты. Начнем с того,что практически весь функционал по web-аналитике может иметь оболочку бота.

Боты-лингвисты распознают повторяющиеся запросы и через алгоритмы выдают корректный ответ. Задача погонщика ботов-лингвистов — заносить в базу новые слова и конструкции.

Есть еще одна функция бота – «сторожевая овчарка». Это бот, который в нужный момент «прогавкает» месседж для аудитории (например, примет жалобу или запрос и предоставит ответ).

Программатик. Автоматизированная закупка рекламы, в которой роль байера выполняет робот. До программатика баннерные сети скупали площади, а потом все это одним скопом продавалось клиенту. В результате были ошибки, лишние запросы, непрозрачность. Программатик оставил за «погонщиком» функцию принятия стратегических решений и оптимизацию. Торги, при этом, автоматизированы.

Вывод. Традиционный PR и digital бесконечно сближаются, а профессия пиарщика дополняется функционалом погонщика роботов. Полностью аналитика от человека не исчезнет – когнитивное восприятие и понимание общего эффективного вектора машинам недоступно (пока что), поэтому будет и дальше осуществляться человеком-аналитиком-погонщиком. При этом роботизация будет упрощать и облегчать рутинную работу и работу с Big Data.

То, что раньше делалось «наугад» или вручную, теперь собирается в Big Data, сортируется машинными алгоритмами. Стал возможен сверхточный таргетинг по рекламному профилю, а аудитория анализируется по сотням параметров.

Автоматизация позволяет специалисту по digital сосредоточиться на креативе или выборе стратегии из предложенных роботами, в то время как всю ручную работу и сбор статистики (работа с массивами данных) выполняют роботы. За пиарщиком остается функция психотерапевта и коммуникатора, а также общий анализ и выбор из предложенных сверхточных решений.

P.S. В этой статье много сказано про самих роботов, но мало про кейсы. Понимаю, что с примерами было бы куда нагляднее. В изначальной версии статьи (а если быть точным, это пересказ моего выступления на Baltic Weekend) кейсов было больше, но не хотелось перегружать читателей огромным объемом информации.