機械学習とデジタルマーケティング：人間と機械の融合がビジネスにとって重要な理由
アレックス・ワインスタイン著
デジタルの世界では、アーティストとクオンツという2つの対立する陣営が簡単に見分けられます。
アーティストはニューヨーク・タイムズのような存在です。ピューリッツァー賞を受賞したジャーナリストたちは、その直感とスキル、つまり独自の才能を駆使して、唯一無二の記事を創り上げます。そして編集長の判断力はまさに金の鉱脈です。アーティストは計り知れないブランド価値を生み出し、真の忠誠心、つまり生涯にわたるファンを生み出します。
クオンツとは、eHow.com のような人たちです。
彼らはウォール街風のアルゴリズムを使って、競争の弱いGoogleのロングテール検索を特定し、アマチュアライターに5ドルを支払って、それらの検索クエリに対応する短い記事を作成させている。例えば「服についたガムを落とす方法」といった検索クエリだ。彼らのクオンツモデルは、このような記事は来年7ドルの広告収入をもたらすと予測しており、彼らはそのような記事を何百万本も生み出している。
どちらのアプローチにも問題があります。ニューヨーク・タイムズの記者がバスに轢かれたら、代わりの人はいません。彼らの才能への依存度は、拡張性に欠けています。eHowの記事（何百万本もある）は、読者の忠誠心を高めるどころか、ブランド価値を創造しません。
正直に言って、これはひどいコンテンツです。Googleが全力を尽くしてこれを削除したのも無理はありません。
では、どうすれば両方の長所を活かせるのかと疑問に思うかもしれません。明らかに、そこにはスペクトルがあります。大規模なインスピレーション、データ駆動型、そして人力によるコンテンツ制作など、あり得るのでしょうか？この問いは、コンテンツ公開だけにとどまらず、他の分野にも当てはまります。
電子商取引。アーティスト:ジョニー・アイブのビデオを制作する Apple 、クオンツ:アルゴリズム マーケティングを制作する Amazon 。
採用哲学。アーティスト：Netflixのカルチャーデッキ。クオンツ：米陸軍の性格テスト。
この分野のリーダーたちは、両極端の教義の危険性を認識し、妥協点を見つけようと努めています。これを正しく実践している人々の例をいくつか挙げてみましょう。
- ドイツのニュースブランドFocus.deを主力とするヨーロッパのメディア複合企業、Hubert Burda Mediaは、ニューヨーク・タイムズと同様に記事をキュレーションし、ニュースサイクルを追っています。しかし、ニューヨーク・タイムズとは異なり、Hubert Burda Mediaはソーシャルチャンネルへの投稿内容を極めて定量的に分析し、キュレーションされたコンテンツのタイミング、量、マーチャンダイジングに関する意思決定に高度な機械学習ツールを活用しています。
- Uberは量子コンピューティングを重視する企業です。複雑な数理モデルを用いてタクシー需要を予測し、需要が発生する前にドライバーを人気地域へ誘導します。しかし、彼らのマーケティングには深い「魂」が宿っています。Uber Kittensのキャンペーンを見て、これが史上最もクリエイティブなアイデアではないと言えるでしょうか。
- LinkedInは定量分析を重視する企業です。関連性アルゴリズムは、つながりを持つ人々が共有する膨大な更新情報の中から、表示するのに最適なストーリーを決定します。しかし、広く成功を収めているインフルエンサープログラムでは、トップライター（「アーティスト」）と独占コンテンツを組み合わせることで、機械学習アルゴリズムが最適な素材を厳選できるようにしています。
彼らは、勝利は芸術と科学、人間と機械の融合であることを理解しています。人間はクリエイティブな仕事をし、機械は大規模なパーソナライゼーションを担当します。
アレックス・ワインスタイン（@alexweinstein ）はeBayのプロダクトディレクターであり 、不確実な状況におけるデータドリブンな意思決定について探求するブログ「Technology + Entrepreneurship」 の著者 でもあります。eBay入社前は、パーソナライゼーションテクノロジーのスタートアップ企業Wetpaintで製品開発責任者を務めていました。
