Как определить, что ваш ИИ принимает решения на основе неточных данных

ИИ преобразует маркетинг с невероятной скоростью, а его потенциал не перестаёт поражать воображение. Но несмотря на весь ажиотаж важно не оторваться от реальности. Реальность такова, что большинство маркетинговых ИИ не соответствуют своим громким заявлениям. 

Возникает закономерный вопрос: почему?

Дело в том, что ИИ не создаёт данные – он их интерпретирует. А когда вы работаете с фрагментированными, неструктурированными или плохо задокументированными данными, даже самые продвинутые модели ИИ не смогут дать точные ответы. Так что при работе с ИИ важна не только модель, но и данные.

В этой статье мы рассказываем, почему важно использовать масштабные, контекстуальные и управляемые данные, чтобы получать надёжные инсайты, а также как фрагментированные или поверхностные данные могут подвести вас. Узнайте, что на самом деле означает готовность данных к обработке ИИ и как понять, подходит ли ваша инфраструктура для генерации именно таких данных.

Что может пойти не так?…

Сейчас весь мир по-настоящему переходит на ИИ, поэтому без точных данных, которые могут быть восприняты вашими моделями ИИ, и без контекста, ИИ будет не просто медленнее работать. Он может выдавать вам ложные инсайты, что почти наверняка приведёт вас провалу.

Сейчас маркетологи внедряют агентов, LLM-интерфейсы и прогнозные модели во все аспекты мобильного маркетинга. Но очень часто для работы ИИ используется данные, которые создавались совсем для других целей. А когда самый важный элемент отсутствует, остаются одни ложные обещания. 

1. Неполная картина

Ваш ИИ не может «увидеть» то, чего у него нет. Отсутствие данных от ключевых партнёров, каналов или событий после установки означает, что ваш ИИ работает только на основе части пути пользователя. Это приводит к ошибочной атрибуции, ненадёжным прогнозам и неоптимальной оптимизации, основанным на догадках. Это особенно важно для проектов, направленных на защиту от мошенничества, где для распознавания закономерностей важен полный и всесторонний анализ.

2. Непоследовательная логика

Каждая платформа и рекламная сеть определяет ключевые метрики по-разному – разные источники могут по-разному определять конверсию, установку и сеанс. Когда ваш ИИ работает с несогласованными определениями, он не может точно сравнивать и интерпретировать эффективность.

А если каждый партнёр использует свою собственную логику, объединить всё в единый обзор становится по-настоящему сложно. Разрозненные правила работы с данными создают слепые зоны, несоответствия и пробелы, которые делают вашу общую картину данных менее достоверной и ещё более сложной для анализа.

В результате сегменты не определяются, ROAS искажается, а автоматизация выстраивается на основе несогласованных или неверных критериев.

Кроме того, на эффективность борьбы с мошенничеством сильно влияет согласованность данных – когда определения событий и структура данных неодинаковы в разных источниках, моделям сложнее распознавать шаблоны, выявлять аномалии и действовать уверенно.

3. Недостаточная ясность данных

Такие названия полей, как «event_purchase» или «open_time», бессмысленны без документации. Без семантической ясности и непротиворечивого форматирования ИИ (впрочем, как и людям) трудно интерпретировать данные, что приводит к выдаче неверных ответов, несоответствию KPI и ошибочным инсайтам. Модели ИИ не могут сопоставить несопоставимое.

4. Данные не поступают в реальном времени

Для ИИ необходим постоянный контролируемый поток данных. Если вашей системой предусмотрен ETL пакетной обработки или ручное объединение данных, агенты не смогут реагировать достаточно быстро. Это приводит к задержке обнаружения аномалий, замедляет оптимизацию и делает автоматизацию в реальном времени неэффективной.

5. Отсутствие управления и возможности отслеживания

В мире, где на первом месте стоит конфиденциальность, ИИ-системы должны быть в состоянии показать, откуда были взяты данные, было ли предоставлено согласие на их использование и как эти данные были преобразованы. Разрозненность системы делают эту задачу практически невозможной, подвергая вашу команду риску нарушения правовых норм. Важно иметь прозрачные, отслеживаемые линии передачи данных, чтобы у вас была возможность эффективно обеспечивать защиту от фрода без ущерба для соблюдения правовых норм.

Почему это важно 

ИИ не знает, верны ли ваши данные или нет. Он просто масштабирует всё, что ему дают, и делает это очень быстро. Таким образом ошибочные входные данные незаметно превращаются в стремительно приводят к очень дорогим ошибкам. 

Что на самом деле означает готовность данных к работе с ИИ (и на что нужно обратить внимание)

Данные, готовые к работе с ИИ, не просто чистые – они созданы специально для ИИ-систем. Ниже мы перечислим важные принципы для подготовки таких данных.

Принцип готовности к обработке ИИ	Почему это важно
Единый слой доступа и управления	Обеспечивает эффективность, возможность управления и ясность в различных сценариях использования. ИИ не может работать с конфликтующими версиями данных. Это также позволяет командам безопасно масштабироваться, сохраняя при этом соблюдение правовых норм и контроль.
Задокументировано и информативно	Поля пригодны для использования командами и ИИ-системами с динамически создаваемыми чёткими метаданными.
Предобработанные сигналы	Данные хорошо типизированы и контекстуализированы для автономного использования, а не только для анализа человеком.
Полный охват	Для ИИ важен полный охват каналов для подготовки точных рекомендаций. Это означает взаимодействие с источниками данных, которые фиксируют вашу маркетинговую активность.
Последовательная нормализация	Единообразная структура во всех источниках позволяет объективно сравнивать эффективность и обеспечивать последовательность обучения.
Доступность в режиме реального времени	ИИ-агентам необходимы свежие, структурированные данные без задержек: ETL пакетной обработки или устаревшие линии передачи данных нарушают процессы, происходящие в реальном времени.
Направленность на автономную работу	Позволяет ИИ-агентам запрашивать данные, анализировать и действовать без постоянной интерпретации для человека.

Совет от профессионала: выбирайте системы данных, которые рассматривают информацию не просто как хранилище, а как продукт, предназначенный для ИИ.

Масштаб и контекст: почему более насыщенные данные эффективнее

Данные – это не только количество, но ещё и охват, и контекст. Вот почему инвестиции в масштаб и качество данных являются наиболее стратегическими, которые станут долгосрочными вложениями в эффективность ИИ.  Для максимальной эффективности маркетингового ИИ необходимы данные, которые:

• Отражают сложность реального мира: полные пути пользователей через множество точек взаимодействия и платформ.
• Обеспечивают понятный контекст атрибуции: какая кампания, канал или креатив на самом деле повлияли на результат.
• Обеспечивают последовательное распознавание идентичности: один и тот же пользователь, распознаётся на разных устройствах и сессиях.

Наилучшей базой для ИИ будет система, интегрированная с несколькими партнёрами и каналами, поскольку такая система обеспечит более полную картину поведения пользователей, содержащую больше контекстной информации.

Совет от профессионала: При оценке готовности данных для ИИ задайте себе вопрос о том, насколько полными и насыщенными контекстом являются ваши данные. С неполными данными вы получаете неполные инсайты.

Влияние управления и конфиденциальности на ИИ

В мире ИИ управление – это не просто функция. Это основа. Если вы не можете проследить источник своих данных или подтвердить получение согласия, результаты работы вашего ИИ могут быть необоснованны.

Задайте себе вопрос:

• можете ли вы проследить, откуда были взяты ваши данные?
• Можете ли вы объяснить, как ваш ИИ пришёл к таким выводам?
• Можете ли вы подтвердить, что на каждый используемый сигнал было получено согласие?

Это называется объяснимостью, а теперь это является как нормативным требованием, так и производственной необходимостью. Точное понимание происхождения данных, надёжные системы идентификации и инфраструктура, учитывающая конфиденциальность, нужны не только для соблюдения правовых норм. Они также повышают эффективность защиты от фрода, оптимизируют эффективность и снижают бизнес-риски.

Важные аспекты по вопросам конфиденциальности и управления:

• согласие пользователя, которое передаётся вместе с вашими данными;
• точное понимание происхождения данных и возможность аудита каждого решения ИИ;
• инфраструктура, учитывающая идентичность пользователей на всех платформах и у всех партнёров.

Совет от профессионала: Результаты работы ИИ могут быть обоснованы только в том случае, если данные, лежащие в их основе, являются управляемыми, соответствуют требованиям и могут быть отслежены от инсайта до источника.

Вопросы, которые каждый маркетолог должен задать перед масштабированием ИИ

Оцените готовность своего ИИ, ответив на следующие вопросы:

• могу ли я объяснить, как структурированы мои данные и что представляет собой каждое поле?
• знаю ли я, какие события регулируются согласием пользователя?
• чётко ли определены мои бизнес-метрики (LTV, отток, ROAS) во всех источниках данных?
• есть ли согласованность между тем, что видят мои команды, и тем, к чему имеют доступ системы ИИ?
• могут ли инструменты ИИ работать автономно на моих текущих данных без постоянной коррекции со стороны человека?
• отражают ли мои данные полный путь пользователя или отражают только фрагменты из отдельных каналов?

Если ответ на любой из этих вопросов – «нет», это значит, что ваша база данных может быть ещё не готова к работе с ИИ.

Выводы: качественные данные – залог эффективности ИИ

Вам не нужно бояться ИИ, но вам нужно правильно к нему подготовиться. Просто чистых данных недостаточно. Для обеспечения эффективности маркетингового ИИ вам нужны управляемые, структурированные, контекстные, всеобъемлющие и учитывающие согласие пользователя данные.

Команды, которым удаётся добиться успеха с помощью ИИ – это не обязательно те, у кого самые передовые модели, а те, у кого самая надёжная и полная база данных.

Начните с основы. А затем масштабируйтесь с уверенностью.