基於用戶畫像的預測性送貨能否幫助Facebook重回巔峰？

Facebook 本季度非常艱難：受數據隱私醜聞、利潤萎縮等影響，Facebook 市值已蒸發超過 1000 億美元，股價從創紀錄的每股 217 美元下跌至 160 美元左右。 在此刻 Facebook 急需向投資者和分析師表明，它可以重新實現盈利增長，恢復市場信心。現在 Facebook 面前正好有一條重回股價巔峰的道路——人工智慧和預測性送貨（predictive shipping）。這可以讓 Facebook 一直引以為豪的 AI 演算法為公司帶來收益。

目前 Facebook 的商業模式是與廣告商合作，基於其用戶的數據為用戶做智能推薦。

圖 | 在北卡羅來納州的 Facebook 數據中心，休息室的牆由用戶的照片拼貼而成。（來源：Rainier Ehrhardt）

無論是誰挖掘數據，Facebook 都會根據個人數據，來為每個人精準推薦廣告。作家 Cale Guthrie Weissman 表示，「扎克伯格一直堅稱 Facebook 不會出售我們的數據。但他所做的事情比出售數據更糟糕。出租匯總的數據更加可怕。」

正如做消費者技術相關的電台主持人 Kim Komando 所說，「如果有時候你覺得 Facebook 似乎知道你的想法，那是因為它確實如此。Facebook 有演算法可以跟蹤你點贊、觀看和點擊的東西，然後它將這些信息交給廣告商。」

Facebook 從一開始銷售廣告，一路發展成為目前世界上最大的 AI 增強數據平台。可以試想，如果 Facebook 在你想清楚要想買什麼東西之前就把東西賣給你呢？這可能看起來像一個反烏托邦的小說，但它已經成為 Facebook 野心的一部分。

截至 2017 年，Facebook 有超過 150 人在進行於 AI 相關的工作，目前正在研究關於用戶行為和偏好的海量數據。根據分析師 Julia Angwin 和 Surya Mattu 的說法，「 Facebook 已經研究了超過 52,000 個獨立特徵來對用戶進行分類。」

在營銷用語中，這些是針對每個用戶的精準用戶畫像。

Facebook 的三個關鍵演算法

Facebook 有三種新的 AI 演算法，這將更精準的刻畫每個用戶的用戶畫像：DeepText、DeepFace 和 FBLearner Flow。

DeepText 用來分析大量信息，其中大部分來自商業數據代理商。它可以通過分析用戶的行為和語言，判斷用戶最有可能購買的產品。來自美國數字民主中心的分析師傑弗里·切斯特持懷疑態度，「 Facebook 不夠誠實，針對某個用戶，Facebook 捆綁十幾家不同的數據公司來對其進行刻畫 」。無論你認為 Facebook 誠實與否，建立十幾家數據公司用來刻畫個體都是非常重要的。

（來源：麻省理工科技評論）

DeepFace 用於識別照片中的人物，並建議用戶標記他們認識的人。實際上，DeepFace 可以識別任何照片中的人臉部分。這種面部識別演算法的準確度已經達到 97％，甚至超過準確率為 96% 的人類，而 FBI 僅為 85％。

但 FBLearner Flow 演算法才是真正可怕的。它根據你做出的決策進行分析，可以精準地實現預測，知道要向哪些用戶顯示哪些廣告，以實現最大程度的銷售提升。FBLearner 在你做具體決定之前就知道你想要什麼。下一個合乎邏輯的步驟就是預測性送貨，廣告商甚至在你決定購買之前就把貨物送到你家裡了。

「忠誠度預測」還是精神控制？

Facebook 正在通過精準化廣告投放來讓人工智慧實現創收，投資者則可以看到即將來臨的「預測性送貨」。在 7 月 25 日 Facebook 股價達到 217 美元之後，Facebook 股價在發布財報之後大跌，公司稱其需要在安全性上投入更多費用，這將影響其利潤，然後 Facebook 充滿挑戰的夏季開始了。

但長期機會仍然存在。廣告商已經可以適應新環境並調整用戶預期。例如，分析非線性關係可以預測你是否正在考慮從一個品牌轉換到另一個品牌，然後有針對性的進行廣告投放。

Facebook 將這項服務命名為是「忠誠度預測」，也有人稱之為「精神控制」。

這是從產品推薦到預測運輸的自然演變。Facebook 預知系統可以在消費者感知到自己需要某種東西之前就找到吸引他們的產品，無論他們是否準備購買。通過節省消費者的時間，他們可以使顧客更快樂、黏度更高。對 Facebook 來說，他們的用戶和股東達到雙贏。

需要明確的是，Facebook 不必重新創建亞馬遜那樣的物流基礎設施，而是可以與掌握了物流資源的廣告商合作。它們是互補的。Facebook 更適合具有特定市場的小型零售商，Facebook 擁有卓越的預測分析能力，而他們的廣告商擁有運輸和物流能力。這就是合作共贏。

與亞馬遜之間的對賭

預測性送貨將是一場豪賭。Facebook 打賭，當你的新洗髮水到達你家門口時，不管你是否真的購買過它，你都不會感到厭煩。Facebook 將進入購物領域的新空間，用戶將決策權交給人工智慧演算法。Facebook 希望你能將為送達的物品付費、或者將其歸還，或者把它當作免費禮物。如果洗髮水作為免費促銷禮品提供，它可以帶來好感。購物將不再是一種刻意的活動，而是 Facebook 日常生活體驗的有機組成部分。根據之前的搜索、購買、偏好、願望清單和習慣等信息，Facebook 銷售額將增加，利潤率也將提高。

（來源：麻省理工科技評論）

Facebook 可能要面臨一些殘酷的競爭。在本世紀初，亞馬遜就為其「預期發貨」（anticipatory shipping）的服務申請了專利，這一服務將讓亞馬遜能夠更快地交付貨物：亞馬遜對其存儲的海量數據進行分析，讓物品被發送到更接近潛在購買者的倉庫和卡車裡，不過在這一專利中，在用戶購買之前並未實際將物品運送給消費者。

而亞馬遜作為先行者和早期的專利持有人，投資者一直給亞馬遜更高的股價估值，不過他們的專利是基於將產品送到倉庫或卡車等集中點。目前亞馬遜與蘋果公司一樣，市值已經突破一萬億美元。

Facebook 預測性送貨基於優秀的預測分析可以走得更遠。即使 Facebook 在物流方面明顯落後於亞馬遜，但在執行預測性送貨所需的數據分析方面，facebook 保持了顯著的領先優勢，AR 和廣告技術公司 Advimu.com 的創始人 Marius Schober 認為，通過 AI 的輔助，Facebook 將能夠更好地「超個性化」地預測需求。「這種「超個性化」將帶來更高的轉換率（銷售額和利潤率），」他在一篇博客文章中寫道。「Facebook 的這種卓越的能力可以節省消費者的精力和時間。」

在閱讀 Jeffrey Chester 關於 Facebook 使用數據代理商的文章後，記者 Julia Angwin 試圖退出 Facebook 的數據代理協議。她表示，「 212 個數據代理商中，只有 92 個接受了我的退出選擇，並且其中有 65 個要求我提交身份證明，比如駕駛執照。」最後 Julia 表示，她無法從大多數代理商那裡刪除她的數據。

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