Facebook背後你不知道的真相

Facebook和Instagram我們日日用,自問生活離不開它們的你,又有否想過Social Media是如何營利呢?其實Facebook背後有著很多鮮為人知的真相,今次就和大家分享一下。

Facebook背後的營運模式,你又知幾多?

在揭曉答案之前,先告訴大家一些有關Facebook的背景資料:

1. Facebook是全球最大社交媒體,現時市值已突破3,000億美元;

2. 於2015年第3季,其月活躍用戶數(Monthly active users,MAUs)為15.5億,日活躍用戶數(Daily active users,DAUs)則達10億;

3. 根據第3季度業績,2015年第3季Facebook的總收入為45億美元,當中有43億是來自廣告收益,估整體收入95%。

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Facebook 2015 Q3 Stat

很震撼對吧?其實包括你和我的大眾,就是它吸金能力的來源。事實是,當你擁有一個能接觸15億用戶的平台時,你的確是玩晒的。具體點說,Facebook賣的Inventory是人們在平台上花的時間和專注力;而Facebook相比傳統電子行銷媒體的優勝之處,就在於其背後一套嚴密的廣告機制,令它可以在對的渠道及時間,為對的受眾提供對的內容(Deliver the right content at the right time across the right channel to the right audience)。正正是這4個Rights,確保Marketers能將Content Marketing的威力發揮至極致。

Facebook 探索真正人工智能

對普羅大眾而言,Facebook只是一個社交平台,但其實它背後能做到的事遠遠超乎常人所想。Facebook現時已是全球收集、結合、分析、運用和測試用戶數據做得最透徹和成熟的科技公司,為了能精準地將內容送達至目標群眾,早於2013 年,Facebook創辦人兼CEO Mark Zuckerberg聯同CTO Mike Schroepfer和其他公司高層,回顧公司過去十年創立以來的成就,並思考如何在緊接的十年繼續發展長盛不衰,當時Mark就銳意將人工智能(Artificial Intelligence, AI) 定為Facebook公司發展的長遠基石,並期望將電腦訓練成人類般思考,於是有了成立Facebook人工智能研究室(Facebook Artificial Intelligence Research,簡稱FAIR)的念頭。

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Yann LeCun

Facebook 當時已經將人工演算法運用到其社群網絡當中,譬如說如何分配用戶每天在自己的 News Feed 中看到什麼內容。不過對比起當時頂尖的AI科研項目,這只不過是小兒科。Mark於是親自拜訪並遊說了AI發展研究史上傳奇人物 Yann LeCun擔任FAIR主管,再由他親自邀請業內30 個頂尖AI研究科學家及 15 名精英工程師組成這個肩負著 Facebook 未來的小團隊。Yann 指出迄今AI的最大問題是它們沒有常識,以「一個小孩在浴室中拿起一枝牙刷」為例,人類的大腦不難想像出這個簡單的場景,但對一台電腦來說,在處理這個場景的過程中,就會流失大量有用的資訊。人類懂得運用經驗去想像和推理事物,電腦卻不能。即使在說話中沒有提到具體動作,但由於這是真實世界非常常見的情境,你並不需要我告訴你所有的細節,都能夠推斷出小孩可能正在刷牙。

FAIR為了解決這個問題,一方面利用supervised learning — 在Facebook的數據庫內抽取成千上萬小孩的照片,直到AI系統了解小孩各項的特徵為止。另一方面利用 reinforcement learning — 向系統提問各種關於小孩的常識問題,要求它以「是或否」的二選一模式回答。這種混合學習模式雖然比較耗時,但當這兩種方式混合起來時就產生強大功用。 從Facebook發佈的最新影片中,已能看出他們的AI系統已經初步解決這個問題,厲害嗎?

FAIR團隊同時在進行一個名為「Embed the World」難以置信般龐大的計劃。在該項目中,FAIR為了幫助電腦更加理解我們身處的現實世界,團隊正教導電腦學習所有Facebook社群內所發生的事物,如:用戶、帖子、評論、相片及影片等之間的關係。「Embed the World」讓Facebook不只能解讀文字,甚至能解讀、學習和預測用戶在平台上分享的所有內容:

1. 圖像

有試過在Facebook上載相片時,系統會自動為相片中的人作標記嗎?你覺得準確嗎?這就是Facebook 的人臉識別技術-Deepface。這技術已能從照片中的人類面部的4千種特徵去識別一個人,據稱準確度已經達97.35%(只比真人識別的97.5%差一點點!)更恐怖的是,今年六月Yann接受訪問時表示,Deepface 技術又向前邁進了一大步 — 無須看到相中人的臉孔,只從其他的身體特徵,如:髮型、動作、體型和衣著等,Deepface都可辦識出一個人。至於人樣以外的圖像都一樣能解讀,如果用戶上載大量貓的圖片,Facebook的AI就會將他歸類為愛貓一族;它甚至能分辦菜式,所以將來Facebook就可從一眾「相機食先」的用家上載的相片中,大概了解他們對食物的喜好。

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Deepface

2. 影片

繼圖片後,計劃下個階段的目標是發展影片學習。在現階段的測試中,AI已經可從影片中準確地識別出不同的體育運動,準繩度甚至比肉眼還高!(一般人大概不會看得出「印度式摔角」和摔角的分別吧)「Embed the World」已經在自動相片標記中使用,接下來的日子將被運用於標記影片。從前大量影片因為缺乏標記,或者沒有任何文字描述,繼而被「淹沒」於資訊大海中。 你可以幻想不久將來﹐如果AI將會能夠「觀看」影片,並大致將它們分類給你搜索會是何等美好!

3. 聲音

你有使用Facebook Messenger的錄音功能嗎?Facebook的AI已進化到不只聲音都聽得懂,公佈的實驗中展示只要有足夠的數據量,系統甚至可以從錄音的內容,猜測你和對方之間的關係,是不是很可怕?AI經過訓練後甚至比人類更快掌握不同語言的俚語,FAIR最近發現法國球迷經常用一個新的俚語表達「wow」,AI在經過相關訓練後,現在已能可靠地掌握並將說話中的本意翻譯出來。

4. 瀏覽習慣

以為做CD-Rom就可逃過它的法眼?少年你太年輕了。即使用戶從不分享,Facebook一樣有方法了解你。你瀏覽Facebook的所有習慣,看每個Post的時間,以至Mouse-over逗留的時間都會記錄在案,從而得出你對怎樣的內容有興趣。另外Facebook 的團隊實在太過聰明了,他們於很多年前著手開放它們的開發者介面,讓所有社群外的網站和APP的開發者利用它們的Social ID進行用戶驗證、互動和分享。如果細心留意它們的開發者條款,Facebook是會利用部分資料去完善它們的用戶資料庫呢!

5. 預測結果

FAIR團隊又利用大量數據去訓練AI去預測一系列事情,例如:預測一段影片中,那些堆起的箱子最終會否塌下來。經過多個月的密集訓練後,系統已經能90%成功預測結果,比人類預測更為精準。

 6.Facebook M

我們已經開始習慣使用個人手機助理,譬如 Siri 以及 Google Now 。但 Facebook 選擇了一條不同的道路,其名為「M」的新型個人AI助理,擁有比手機更強的處理複雜事物的能力。 Siri 可以發短信,而 M 則可以預定航班或制定旅行計劃。在開發過程中,一位 Facebook 的僱員甚至讓 M 安排了直接訂位。
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Facebook M

大數據  提高Targeting精準度

Facebook愈來愈了解它的用戶,不光是性別、年齡,甚至連興趣也能準確掌握。作為Digital Marketer,如何利用這些大數據,作出歸納、分析,得出可用的Insights,提高Targeting的精確度與制定創意內容的方向呢?

這裡試舉香港喜歡「閱讀」這個Target segment為例,不同性別、年齡層的愛書之人,所感興趣的事物也有所不同,從他們各自的Interest group便可得知。例如原來18-30歲喜歡閱讀的人,他們也會喜歡「賣字」這個專頁;30至40歲喜歡閱讀的男性,反而會「返老還童」喜歡上LEGO等玩物。

至於40歲以上的閱讀者,不少都會留意「香港舊照片」這樣的專頁,足證他們有種懷舊的心理。誰說Social Media無法打動到年紀較大的人?用旁敲側擊的手法,為他們送上啱睇的內容,自然能正中下懷。

在早前一片向經典電影《回到未來》致敬的熱潮中,Facebook 的AI令我想起了另一套科幻電影的情節-就是Terminator 中的超級電腦Skynet!隨著Facebook等社交媒體的AI發展不斷成熟,它們只會像片中的Skynet一樣愈來愈了解人類。知道了社交媒體背後的真相後,你在使用它們時又會否有一番新的體會?

2 thoughts on “Facebook背後你不知道的真相

  1. Daisy Lee [SPEED] says:

    Thanks for the sharing. Have a nice weekend.

    Dr Daisy Lee

    School of Professional Education and Executive Development (SPEED)
    The Hong Kong Polytechnic University
    Tel: 3746 0744

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  2. Benny Lam says:

    AI research is the common interest and direction for all leading IT companies.
    Google and Apple are already investing heavily in AI. Microsoft has done the AI research for more than 15 years.
    In fact, IBM is the leader in advanced deep AI research as a result of its over 30 years investment in the AI research!

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