Bývaly doby, kdy reklama byla snadno rozpoznatelná. Doslova křičela, upozorňovala na sebe, opakovala se a dost často lezla na nervy. Pak ji různé PR metody začaly tak trochu zákeřně skrývat, aniž by ztratila na účinnosti, a s nástupem umělé inteligence se reklama začíná chovat úplně jinak..

Současná reklama se dnes chová mnohem zákeřněji než třeba v devadesátých letech, kdy se zdálo, že před ní není úniku. Objevuje se ve chvíli, kdy je pozornost otevřená, v tónu, který nepůsobí rušivě, a s obsahem, jenž zdánlivě odpovídá aktuální náladě.

A právě tato nenápadnost je jedním z hlavních důvodů, proč se o vlivu umělé inteligence na marketing mluví jako o skutečné revoluci a nikoli jen o dalším technologickém kroku.

Zatímco tradiční reklama pracovala s demografickými skupinami a statistickými průměry, systémy založené na strojovém učení se dnes zaměřují přímo na konkrétního jednotlivce. Příliš je nezajímá, kam člověk patří podle věku či pohlaví, ale jak se skutečně chová.

Sledují pohyb na sociálních sítích, historii vyhledávání, způsob používání aplikací i drobné změny rytmu, například jak dlouho se zastaví u určitého obsahu nebo v jakou denní dobu reaguje nejčastěji. Z těchto střípků vzniká proměnlivý profil, který se neustále aktualizuje a reaguje na nové podněty. Nejde o statický obraz, ale o proces, jenž se učí v reálném čase.

Americká socioložka Shoshana Zuboff tento posun popisuje jako zásadní zlom ve fungování digitální ekonomiky. Podle ní se lidská zkušenost stala surovinou, která je systematicky přetvářena do predikčních modelů.

„To, co děláme, říkáme a cítíme, je stále častěji překládáno do dat, jejichž účelem není porozumění člověku, ale předvídání a ovlivňování jeho chování,“ píše Zuboff ve své knize The Age of Surveillance Capitalism.

Zásadní změna spočívá v tom, že reklamní systémy už nečekají na reakci, ale snaží se ji předběhnout. Algoritmy neustále testují drobné varianty sdělení, tónu nebo vizuální podoby a vyhodnocují, která kombinace vede k požadovanému chování.

Tento proces probíhá automaticky a v obrovském měřítku. Jak upozorňuje matematička a datová analytička Cathy O’Neil, autorka knihy Weapons of Math Destruction: „Algoritmy nejsou neutrální. Jsou to názory zapsané do kódu a jejich cílem je maximalizovat určitý výsledek, často bez ohledu na širší společenské důsledky“.

V marketingu tímto výsledkem obvykle není informovanost, ale konverze, setrvání nebo změna preference.

Marketing se tak posouvá od obecného sdělení k individuálně cílené komunikaci, i když tento dialog zůstává jednostranný a odehrává se výhradně na straně algoritmu. Člověk totiž nevidí celý proces, pouze jeho výsledek.

Reklama se objeví ve chvíli, kdy statistická pravděpodobnost úspěchu dosáhne určité hranice, přičemž tento model nepracuje s porozuměním v lidském smyslu, ale s korelacemi, které se osvědčily v minulosti.

Právě v této nenápadnosti spočívá jeho síla i problematičnost, protože hranice mezi vlastním rozhodnutím a vnějším podnětem se stává stále obtížněji rozpoznatelnou.

Základem současného marketingu řízeného umělou inteligencí nejsou nápady ani kreativita v tradičním slova smyslu, ale systematická práce s daty. Každý klik, každé krátké zastavení pohledu na obrazovce, každé váhání před nákupem nebo rychlé přeskočení obsahu se proměňuje ve vstupní informaci.

Tyto jednotlivé signály samy o sobě mnoho neznamenají, teprve ve velkém množství začínají vytvářet čitelné vzorce chování. Umělá inteligence nesleduje jen to, co bylo zakoupeno, ale kdy k tomu došlo, v jakém kontextu, po jaké předchozí zkušenosti a v jakém emočním rozpoložení se člověk pravděpodobně nacházel.

Právě kontext je v tomto procesu zásadní. Stejný produkt může vyvolat zcela odlišnou reakci v závislosti na denní době, únavě, sociálním prostředí nebo předchozí interakci s obsahem. Algoritmy proto pracují s časováním, pravděpodobností i s jemnými korelacemi, které se postupně zpřesňují.

„Technologie dnes nejsou navrhovány tak, aby respektovaly lidskou pozornost, ale aby ji co nejefektivněji využily,“ přibližuje bývalý designový etik Googlu Tristan Harris.

Výsledkem jsou systémy, které dokážou s vysokou pravděpodobností odhadnout okamžik nejvyšší vnímavosti, kdy algoritmus pozná, že teď už stačí jen téměř nepatrný impuls. Reklama se neobjevuje náhodně, ale ve chvíli, kdy se například objevuje určitý typ nejistoty.

Sem patří například situace, kdy je člověk blízko rozhodnutí, ale váhá. Neustále produkty porovnává, opakovaně se vrací na stejnou stránku, čte recenze a nákup odkládá. Ale také emoční nejistota, která se projevuje bezcílným scrollováním nebo delší sledování videí bez interakce.

A nelze vynechat ani sociální nejistotu týkající se postavení, identity nebo srovnávání s ostatními. Algoritmus sleduje interakce s obsahem souvisejícím s životním stylem, výkonem, tělem, úspěchem nebo uznáním.

Reklama pak pracuje s implicitním sdělením „takhle by to mohlo vypadat“. Tento mechanismus popisuje i behaviorální ekonom Richard Thaler: „Lidská rozhodnutí jsou silně ovlivněna prostředím, často více než samotným obsahem volby“.

Reklamní sdělení se tak proměňuje z hlasité výzvy v tichý doprovod digitálních aktivit. Místo aby přerušovalo pozornost, splývá s obsahem a využívá okamžiky, kdy je rozhodování nejméně racionální a nejvíce automatické.

„Moc digitálních systémů nespočívá v nátlaku, ale v nenápadném usměrňování možností, z nichž si vybíráme,“ upřesňuje Shoshana Zuboff.

Nejviditelnějším prostorem pro uplatnění umělé inteligence v marketingu jsou sociální sítě, protože právě zde se v mimořádné koncentraci setkávají data o chování, emocích i sociálních vztazích. Každý pohyb v tomto prostředí zanechává stopu, která má pro algoritmy cenu zlata.

Nejde jen o to, co je sdíleno nebo komentováno, ale i o to, u čeho se člověk zdrží, co přeskočí a v jakém rytmu obsah konzumuje.

Algoritmy zde nerozhodují pouze o tom, zda se reklama zobrazí, ale především o tom, v jakém kontextu k tomu dojde. Pořadí příspěvků, jejich frekvence i vizuální podoba jsou výsledkem neustálé optimalizace, jejímž cílem je udržet pozornost co nejdéle.

„Uživatelé nejsou zákazníky sociálních sítí, ale jejich produktem,“ konstatuje bývalý manažer Facebooku Roger McNamee. Jinými slovy, každý člověk, který má účet na sítích, je svým způsobem prodejní zboží.

Socioložka Zeynep Tufekci z Kolumbijské univerzity v této souvislosti upozorňuje, že síla sociálních sítí nespočívá pouze v šíření informací, ale v jejich selekci. „Největším rizikem algoritmických systémů není to, co ukazují, ale to, co systematicky skrývají,“ uvádí Tufekci.

Marketing v tomto prostředí nefunguje jako jednorázové sdělení, ale jako dlouhodobé ladění informačního pole, ve kterém se některé možnosti zvýrazňují a jiné zůstávají zcela mimo zorné pole.

S rostoucí sofistikovaností marketingových nástrojů založených na umělé inteligenci se stále častěji objevují otázky etiky, především takové, kde končí legitimní personalizace a kde začíná manipulace.

Pokud systém dokáže využít momentální slabosti, únavu nebo emoční rozladění, přestává být rozhodování skutečně svobodným a člověk se do značné míry stává otrokem algoritmů a těch, kdo je využívají. Evropská unie i další instituce se snaží reagovat prostřednictvím regulací, které omezují sběr a využívání dat, jenže technologický vývoj často postupuje rychleji než legislativa.

Marketingové systémy se přizpůsobují novým pravidlům a hledají cesty, jak i nadále zůstat efektivní. Výsledkem je neustálé napětí mezi inovací a ochranou jednotlivce, které bude s dalším rozvojem umělé inteligence nepochybně ještě zesilovat.

Každopádně, umělá inteligence proměnila marketing z viditelného nástroje přesvědčování v tichého architekta chování. A do budoucna nebude otázkou, zda je člověk ovlivňován, ale do jaké míry si tento vliv dokáže uvědomit a kontrolovat.

„Skutečným rizikem není ztráta soukromí, ale ztráta schopnosti utvářet vlastní budoucnost,“ uzavírá Shoshana Zuboff.