Public Speaking, Master of Ceremony
Public Speaking, Master of Ceremony
www.AlvinAdam.com

Subscribe Here!

Enter your email address. It;s free!

Delivered by FeedBurner

50 000 päätöstä sekunnissa - "Mobiilimainontaa ei voisi tehdä ilman ...

Posted by On 5:31 PM

50 000 päätöstä sekunnissa - "Mobiilimainontaa ei voisi tehdä ilman ...

50 000 päätöstä sekunnissa

Ei ole lainkaan sattumaa, millaisia mainoksia näemme kännykässä ja verkossa. Maksuttomien kännykkäpelien liiketoiminnassa neuroverkkoja matkiva analytiikka tekee jo päätöksiä ison datamassan pohjalta, koska ihminen ei pystyisi näin suureen määrään päätöksiä lyhyessä ajassa.

Helsingissä tuotekehitystä tekevä Unity Technologies on mobiilipelien alustaa kehittävä amerikkalaisyritys, jonka palkkalistoilla on 1 900 työntekijää.

Täällä noin 90 tuotekehittäjää on avainasemassa siinä, että ilmaisilla peleillä voidaan tehdä tuottoisaa liiketoimintaa. Tiimiä vetää tuotehallinnan johtaja Kaisa Salakka.

Koneoppimisen edellytys on data, tai itse asiassa hyvin suuri massa dataa. Järjestelmä vaatii myös järeää laskentakapasiteettia ja lyhyttä vasteaikaa.

Unityn mainoshallinnan järjestelmä käsittelee 50 000 pyyntöä sekunnissa, ja koneoppiva algoritmi hallitsee 18 000 mainosnäyttöä sekunnissa.

Salakka on työskennellyt nyt kaksi ja puoli vuotta Unityssä. Sitä ennen hän työskenteli koneoppimisen parissa muun muassa Xtract-nimisessä yrityksessä, joka myytiin teleoperaattoreille analytiikkaa ja ohjelmistoja kehittävälle Comptelille.

”Noina vuosina laskentateho ei vielä riittänyt siihen, mitä halusimme tehdä. Nyt työni on mielenkiintoisempaa, koska pystymme oikeasti toteuttamaan asioita.”

Koneoppimisen algoritmit sinänsä ovat olleet yleisesti saatavana pitkään, osa jopa 10â€"20 vuotta.

Unityssä koneoppiva algoritmi ratkaisee sen, millaisia mainoksia pelaajat näkevät älypuhelimissaan ja tablettilaitteissaan. Tällä on iso merkitys, koska suurin osa peleistä on ilmaisia ja kehittäjät yrittävät hankkia elantonsa mainoksista.

Unityn teknologiaa käyttävät esimerkiksi suomalaiset Rovio ja Supercell.

”Mobiilimainontaa ei pystyisi tällä tasolla tekemään hallitusti ilman koneoppimista.”

Mobiilipelejä, joissa on Unityn optimoimia mainoksia, on noin 1,3 miljardissa laitteessa. Jokaisessa niistä syntyy reaaliajassa päätös siitä, mikä mainos pelaajalle näkyy.

”Mobiilimainontaa ei pystyisi tällä tasolla tekemään hallitusti ilman koneoppimista.”

Pelin julkaisijalle virtaa rahaa esimerkiksi silloin, kun pelaaja mainoksen nähtyään lataa uuden pelin. Laskentamalli ennustaa, millä todennäköisyydellä pelaaja lataa pelin, ja perusteena tässä on hänen aiempi käyttäytymisensä.

Pelaajasta luodaan profiili, joka katsoo esimerkiksi sitä, millaisia pelejä on pelattu ja mihin aikaan.

Perinteinen mobiili- ja verkkomainonta sekä sosiaalisen median sovellusten mainonta on perustunut kuluttajien demografiaan ja taustoihin, eli esimerkiksi kansallisuuteen, ikään, sukupuoleen ja tulotasoon.

Kehittäjille tuloja kertyy myös, kun pelaaja ostaa pelin sisäistä sisältöä. Tämä tarkoittaa tyypillisesti pisteitä pelin sisäisessä kaupassa. Suurin osa pelien mainostuloista tulee Kaisa Salakan mukaan nykyisin siitä, kun pelaaja lataa taas uuden pelin.

Perinteisessä mediassa mainonta on ollut usein brändimainontaa, eli myönteisen mielikuvan luomista sen sijaan, että mainostettavana olisi tietty tuote. Peleissä tällaista mainontaa ei ole vielä osattu, mutta Salakka uskoo sen yleistyvän. Peleistä on tulossa entistä tunnetumpia brändejä jo itsessään.

KANSAINVÄLISTÄ. Unityn porukasta Helsingissä kolmannes on tullut ulko-mailta. Kuvassa tuotepäällikkö Juho Metsovuori ja sovellukehittäjä Ehsan Afzali. | Kuva: Pekka Karhunen

Kun uusia pelejä syntyy tuhansia joka kuukausi, kilpailu on tietysti kovaa myös mainostajien välillä. Yksittäinen peli saattaa käyttää kymmentä eri mainonnan kumppania. Sovellus seuraa, kenen mainoksen jälkeen peli on ladattu tai muu seurattava tapahtuma on toteutunut. Mainostulot menevät sille, joka näytti mainoksen viimeisenä ennen lataus- tai ostotapahtumaa.

Seuraava suunta on yhdistää entistä enemmän pelien sisäiset ostot ja mainokset. Salakka sanoo, että näin ”kokonaiskokemus paranee”, mutta raadollisemmin kyse on kenties siitä, että pelaajalta ja mainostajilta kertyvää liikevaihtoa halutaan kasvattaa.

Tämä voisi tarkoittaa sitä, että kun peli on jäämässä kesken niin, että jokin koukuttava kohta jää ikävästi näkemättä, eteenpäin voisi päästä joko rahalla tai katsomalla mainoksen. Toiveena on siis koukuttaa pelaaja niin, ettei vaikean kohdan takia tarvitse lopettaa pelaamista.

”Kyseessä voisi olla erikoistarjous, joka riippuu siitä, missä kohtaa olet ja miten suuri tavoiteltava seuraava askel on.”

Salakka sanoo, että mainosten esittämisen lisäksi koneoppiva algoritmi venyy moneen käyttöön. Unityn 3d-moottoria on käytetty itseajavien autojen teknologian kehitykseen.

”Samalla alalla toimivia yrittäjiä ei koeta niin kilpailijoiksi.”

Teollisuusyritykset voisivat oppia nopeasti muuttuvasta pelialasta, Salakka uskoo.

Tärkein oppi pelien mainosteknologiassa muille toimialoille voisi olla kaiken mitattavuus.

”Tärkein asia on dataperusteinen päätöksenteko bisneksessä ja tuotekehityksessä. ”

Pelinkehityksessä mitattavuus tarkoittaa sitä, että liiketoimintalogiikka kuten mainokset luodaan peliin heti alkuvaiheessa. Se ei siis ole pelin päälle liitettävä asia, vaan tiivis osa pelinkehittäjän työkalua. Jo pelinkehityksen työkalussa voi mallintaa ja rakentaa mainospaikat.

Ansaintamekaniikan on oltava alusta lähtien mukana, jotta ilmaiseksi ladattavalla pelillä on koskaan toivoa tehdä rahaa.

Salakka rohkaisee vahvasti kokeilevaan kulttuuriin. Alkuun voi lähteä pienellä panostuksella, vaikka vähän ”hakkeriratkaisuilla”.

”Ensin voi kokeilla ajaa uutta ratkaisua vaikka 10 prosentille liikennettä. Antaa sen pyöriä viikon ja katsoo sitten, mitä datatieteilijät saavat siitä irti.”

Nopeasti muuttuvassa maailmassa ei kannata tehdä vuoden suunnitelmia, vaan parissa viikossa pitää saada jotain testiin ja olla valmis jatkuvasti oppimaan tuloksista.

Salakka uskoo, että muut toimialat voisivat ottaa pelialasta oppia myös yhteisöllisyydestä.

”Suuremmat yritykset auttavat pienempiä. Samalla alalla toimivia yrittäjiä ei koeta niin kilpailijoiksi, etteikö voitaisi jakaa kokemuksia.”

RENTO MEININKI. Peliyrityksen arkeen kuuluvat yhä kenkien riisuminen ja limuautoautomaatit. | Kuva: Pekka Karhunen

Seuraava vaihe koneoppimisessa on syväoppiminen, joka on toistaiseksi enemmän tutkimusaihe kuin toteutunut työkaluissa.

Syväoppiminen tarkoittaa sitä, että itseoppivia neuroverkkoja hyödynnetään monimutkaisten ilmiöiden, kuten kuvan-, puheen-, tekstin- tai videon- tunnistuksen mallintamiseen ja ennustamiseen sen sijaan, että käytössä olisi tehtäväkohtaisesti kehitettyjä algoritmeja tai sääntöjä.

”Syväoppimisesta on puhuttu monta vuotta, mutta nyt meillä tehdään tällä alueella jo ensimmäisiä kokeiluja.”

Näin voidaan jälleen parantaa mainonnan osuvuutta, eli saada ostotapahtumia muutama prosentti lisää.

Unityn tapauksessa se voisi tarkoittaa, että arvon laskeva valuaatioalgoritmi osaa taas muutaman prosentin verran tarkemmin valita mainoksen tuhansista vaihtoehtoista sellaisen, joka todennäköisesti johtaa pelin lataamiseen tai ostotapahtumaan.

Eivätkä työt lopu pelinkehitystyökaluissakaan, sillä moni uskoo lisätyn todellisuuden ja virtuaalitodellisuuden mullistavan myös pelaamisen. Salakan tiimi pohtii jo, miten mainokset näkyvät tulevaisuudessa virtuaalimaailmoissa.

KONEOPPIMISTA. Kaisa Salakan tiimi toteaa, että pelinkehittäjille voidaan jakaa lisää tietoa pelaajille merkityksellisistä tapahtumista pelissä. | Kuva: Pekka Karhunen

Haluatko Tekniikka&Talouden uutiskirjeen päivittäin sähköpostiisi? Tilaa se tästä! Ole hyvä ja kytke Javascript päälle nähdäksesi kommentit.Sumber: Google News | Liputan 24 Salakan

Next
« Prev Post
Previous
Next Post »