AppsFlyer добавляет ChatGPT в свою чистую комнату

Эллисон Шифф

Если бы эти стены чистой комнаты могли говорить… ну, на самом деле они могли бы.

Особенно сейчас, когда общение в чистых комнатах становится тенденцией.

В среду AppsFlyer запустил функцию в своей комнате очистки данных, которая позволяет маркетологам задавать свои бизнес-вопросы на естественном языке, вместо того, чтобы использовать SQL для анализа данных.

Бета-партнерами AppsFlyer являются приложение для бронирования путешествий Hopper и несколько других приложений в сферах транспорта, игр, финансовых технологий и доставки еды.

Обнаружение данных

Когда маркетологи хотят запросить данные своих чистых помещений, они обычно ограничиваются созданием заранее определенных отчетов ежедневно или еженедельно, и эти отчеты ограничены любыми полями и функциями, которые отображаются в пользовательском интерфейсе инструмента отчетности.

В противном случае большинству маркетологов пришлось бы обращаться к специалистам по данным и инженерам по бизнес-аналитике, чтобы они провели для них анализ, а этих людей нет на месте. Они заняты.

Возиться с базой данных обычно не является ситуацией самообслуживания для людей, не знающих языка программирования.

Но иногда маркетологи просто хотят изучить свои данные, говорит Эдик Мительман, генеральный директор Privacy Cloud, платформы AppsFlyer для инструментов измерения, активации и отчетности, ориентированных на конфиденциальность.

«Они хотят открывать для себя что-то новое и получать доступ к данным, выходящим за рамки того, что они могут получить из отчета», — сказал Мительман. «Вот почему мы запустили возможности динамических запросов, чтобы маркетологи могли работать со своими данными и получать необходимую информацию».

У вас есть вопросы…

AppsFlyer впервые выпустил свою чистую комнату данных, которая входит в состав Privacy Cloud, чуть больше года назад, с базовым пользовательским интерфейсом для создания отчетов. С тех пор в ответ на запросы клиентов компания со временем добавила расширенные аналитические функции.

Но разрешение маркетологам самостоятельно запрашивать систему — это большое улучшение, сказал Мительман.

«Вы можете запустить любую сложную модель на основе данных, и это даст вам результаты», — сказал он. «Просто задайте деловой вопрос, и он вам ответит».

Инструмент динамических запросов AppsFlyer работает на базе OpenAI через подключаемый модуль ChatGPT. Маркетологи входят в систему и могут запрашивать систему на любом языке, на котором «говорит» ChatGPT, включая английский, русский, немецкий, французский, испанский, голландский или португальский.

Маркетологи могут задавать самые разные запросы: от относительно простых (например, «покажите мне 10 моих лучших медиа-источников в ЕС») до очень сложных (например, «покажите мне количество установок приложения с перекрестной ссылкой на то, как долго оно было установлено»). прошло между загрузкой и первым открытием»).

AppsFlyer также учитывает потенциальные галлюцинации (когда большие языковые модели иногда генерируют ложную информацию), предоставляя людям возможность редактировать выходные данные перед их использованием для проведения полного анализа.

Прилив

Все запросы происходят без выхода данных из системы, а это означает, что, хотя модель AppsFlyer обучается, никакая личная информация позже не появляется в сети и не используется для более широкого обучения инструментов OpenAI (что, в конце концов, сводит на нет смысл «чистой комнаты» данных).

По словам Мительмана, «чистая комната» данных AppsFlyer «независима от облачных технологий», поэтому маркетологи могут использовать свои данные независимо от того, какого партнера по облачному хранилищу они используют.

Но в категории «чистых помещений» по-прежнему существует проблема совместимости. По словам Мительмана, для рекламодателей и издателей остается «головной болью и головной болью» взаимодействие с несколькими поставщиками «чистых помещений» без необходимости интегрировать их всех.

Однако техническая лаборатория IAB работает над решением этой проблемы.

В июле компания представила первую версию спецификаций стандартов чистых помещений для обработки данных, которую Мительман помогал разрабатывать в качестве члена рабочей группы по обратной адресации Tech Lab.

«Я не ожидаю, что когда-нибудь откроются большие огороженные сады, но мы, как независимые чистые помещения, должны отбросить в сторону свое эго и конкуренцию», — сказал Мительман. «Это не рынок, где победитель получает все, и если мы сможем обеспечить функциональную совместимость, то мы сможем расти».