Public Relations: винил против цифры

«Если все, что делает пиарщик, это производство какого-то медиапродукта, то вскоре его ценность как специалиста будет равна нулю»[1]

В плане производства бесконечного количества довольно типизированных текстов нейросеть уже способна заменить среднестатистическое PR-агентство.

Я загонял в ChatGPT задачи типа «напиши пресс-релиз». Скажу крамольную вещь: на самом деле у пресс-релиза нет каких-то значимых критериев качества — все мы заложники вкусовщины, а еще очень часто это своеобразная корпоративная отписка на заданную тему (практика наиболее распространенная, но автором не одобряемая). Поэтому, если мы возьмем базовые параметры среднестатистического пресс-релиза и сделаем под них относительно подробный prompt[2] (не в духе «напиши пресс-релиз про то, что Сережа Скрипников стал PR-директором», а «отметь в этом тексте первое, второе, третье и закончи следующим выводом»), то получится пресс-релиз, который напишет, в принципе, любое PR-агентство. Куда сложнее поглубже подумать над задачей, которую можно поставить ChatGPT, и декомпозировать ее на подзадачи. Если потрудиться и сформулировать, какой тезис необходимо донести, какими аргументами его раскрыть и какие привести примеры, а также каким выводом закончить, то получим довольно цельный, связный и осмысленный текст.

Например, если мы говорим про разработку PR-стратегии, то структурирование больших массивов информации в какие-то группы, кластеры, смыслы, а также группировку неких идей и шагов в некие стратегические шаги ChatGPT делает прекрасно. Например, если попросить человека описать 12 типов потребителей алюминия, то где-то на четвертом-пятом он сломается. А ChatGPT может за 30 секунд дать вам 12 типов, из которых, возможно, два будут почти одинаковыми, но остальные десять будут разными. В этом нет креативности, это просто структурирование того массива данных, который уже лежит в мировой сети.

«Нельзя оцифровать relations. Мы можем сколько угодно слать друг другу сердечки, но оргазма не будет»

В словосочетании «public relations» два слова, и болезнь нашей индустрии заключается в том, что большинство специалистов сфокусированы на понятии «public», забывая, что на самом деле их работа в большей степени связана с построением «relations». Что это значит? Все занимаются media relations — статьями, работой с прессой и пр., оставляя без внимания необходимость выстраивать непосредственные отношения: человек — человек, человек — группа и т. д. Я с этим регулярно сталкиваюсь. Не существует какого-то универсального способа выстраивания отношений, и они не носят дистанционный онлайн-характер — они требуют подпитки живой энергией. Грубо говоря, с кем ты выпил рюмку чая, что ты сказал, как ты отработал возражение, как ты пошел к начальнику и объяснил необходимость того или иного решения, в то время как он был против. В этой истории винил против цифры, живой ламповый звук против оцифрованного, ценность вот этого живого способа построения отношений, к сожалению, невозможно заменить никаким субститутом.

И получается, что роботы, автоматизация, структурирование текста и т. д. ― везде. Бо́льшая часть инструментов может быть оцифрована. Сейчас они несовершенны, но со временем станут лучше. Однако невозможно подменить фактор relations, потому что это тот же самый аналоговый звук. Он абсолютно аналоговый. Мы можем сколько угодно переписываться в Telegram, слать друг другу сердечки, но оргазма не будет. Не работает пока что. То есть до виртуального мира от Пелевина еще пока что не дошли, значит, нужен аналоговый контакт.

«Только человек способен подумать о том, что другой человек может вести себя парадоксально»

Возможно, в будущем что-то поменяется, но пока нейросеть не способна провернуть полезный вам анализ реального человеческого поведения в стиле теории игр. Допустим, есть четыре стейкхолдера. Если спросить ChatGPT: «Что может сделать стейкхолдер А в ситуации Б? Напиши девять вариантов», она напишет девять вариантов. Потом спросить: «Что может сделать стейкхолдер С в ситуации Г? Напиши 15 вариантов». Она напишет. Однако выстроить из этого схему, когда все со всеми взаимодействуют и рождаются осмысленные исходы, нейросеть не может, потому что это требует другого способа аналитического мышления ― не разложения чего-то на составные части, а разложения и синтеза одновременно. Когда есть все возможные шаги всех игроков, а дальше они сталкиваются друг с другом, ходят последовательно или параллельно, возникают какие-то сценарии, имеющие или не имеющие смысла. Сейчас это может понять только человек. Ведь за этим лежит некоторое понимание самого стейкхолдера, его специфики, мотивации и истории взаимодействия с ним.

Если мы пытаемся понять, какое множество исходов из определенной ситуации существует, то нейросеть способна их описать, но никто, кроме человека, не скажет, что станет результатом взаимодействий первого исхода со вторым и с третьим. А это очень важно, потому что, по большому счету, задача коммуникаторов не просто написать текст, а соотнести этот текст с реальностью и понять, как он повлияет на действия тех или иных людей или на их восприятие, к чему это может привести, какое сформирует отношение.

Также мне кажется важным, что нейросеть обучается одновременно миллиардом или миллиардами человек, вернее, даже на базе того, что они оставили в качестве своего следа в сети, она пока не способна подстраиваться под образ мышления конкретного нетипизированного человека. Она ориентируется на среднестатистического представителя миллиардов. То есть то, что хочешь именно ты, она воспроизвести не способна, пока ты не разложишь детально свои вводные, не попадешь в некий устойчивый кластер. А это тяжелый труд, потому что правильно поставить задачу и изложить, чего именно ты хочешь, это уже на 50% результат.

ChatGPT может сделать что-то довольно распространенное и шаблонное. Но то, что вау-понравится тебе, она сделать не может, пока ты не объяснишь в промпте (prompt), что тебе нравится, например, нечто такое же тяжеловесное, как у Толстого, такое же глубокомысленное, как у Достоевского, но написанное с использованием, например, терминологии, употребляемой в биологии в течение последних десяти лет. То есть нужно атрибутировать точки, которые являются дифференциаторами для нейронной сети. А это очень сложно, потому что требует, чтобы с этой стороны экрана был по-настоящему эрудированный человек.

Если говорить о макросегментах, о больших числах, то моделирование реакций различных аудиторий уже вполне вероятно. А если говорить о микросегментах, то нет. Например, кажется, что на таком макро-ВЦИОМовском уровне вполне можно запрограммировать, скажем, десять или там двадцать сегментов российского общества, заложить какие-то паттерны поведения и, скорее всего, у такой модели будет в целом неплохая прогностическая сила. Типа такого, что при резких экономических потрясениях люди бегут за гречкой. Но я сомневаюсь, что даже при очень глубокой проработке нейронной сети можно предсказать поведение особых микросегментов. Это, кстати, одна из причин, почему плохо работают рекомендательные системы видеохостингов. Вам нравится Рязанов, Дэвид Линч, Монти Пайтон, Спилберг, Дима Нагиев и сериал «Менты»? Добро пожаловать в пустое множество. Любите фильмы и режиссеров одного жанра.

Говоря о прогнозах поведения людей, хочется поделиться таким наблюдением. Даже если качественно описать и оцифровать какой-то микросегмент, предсказать его поведение уже на ближайших участках довольно непросто, потому что прогностическая сила всех этих моделей основана на большом количестве испытаний. Однако ценность предсказания поведения людей в реальном мире заключается в том, что у нас нет условных ста испытаний, как в фильме «День сурка», а есть ровно одно ― то, которое случится завтра. Нейросеть может выдать только вероятность, но не сумеет предсказать, что небольшая группа людей завтра поведет себя тем или иным образом из-за сформированного у них особого отношения — к человеку или бренду.

Если вернуться к работам экономистов, которые на протяжении последних 30 лет пытались осмыслить поведение людей в своих микроэкономических моделях, то главная претензия к ним ― слабый учет иррациональности, о которой писали еще Д. Канеман и А. Тверски. Экономисты давно уже твердят, что удалось ее оседлать и даже заложить в модели, а она все время прилетает к ним каким-то черным лебедем. Поэтому, когда речь заходит о взаимодействии с широкими массами, мне кажется, что здесь у нейросетей надо уже сейчас искать соответствующие прикладные решения. А когда речь идет об иррациональном поведении, парадоксальном, рискованном, нетипичном, то здесь пока только человек способен подумать о том, что другой человек может вести себя неожиданно и нетривиально. Как в «Дознании пилота Пиркса».

«Руки, приложенные к инструментарию, не нужны»

У меня ощущение, что 80% пиарщиков представляют собой просто руки, приложенные к инструментарию, поэтому, увы, они обречены.

Если все, что делает пиарщик, — производит какой-то продукт для media relations ― написание постов, статей, текстов, релизов, то его ценность как специалиста вскоре может стать равна нулю. Если же он занимаются чем-то другим, в частности стейкхолдер-анализом и всем, что из него вытекает, а media relations — это лишь последняя фаза того, что он делает, то для него нейронная сеть ― вспомогательный инструмент, позволяющий экономить время и деньги. То есть весь копирайтинг заменяется ChatGPT, а думать за пиарщика все равно никто не сможет: во-первых, человек должен сформулировать месседж; во-вторых, задать определенный формат для конкретной аудитории.

Если люди оказались в профессии случайно или по воле каких-то обстоятельств —например, потому что это занятие казалось престижным, а не потому, что они любят слово и строить отношения, то им лучше заняться чем-то другим. Это справедливо и для дизайнеров, и для пиарщиков. Проще посвятить себя чему-то другому, либо нужно уходить в какую-то специализацию, либо заниматься деятельностью, связанной с relations. Я знаю людей, которые не аналитики и не писатели, но у них есть способность к эмпатии, коммуникации, выстраиванию диалога. И можно быть пиарщиком, продажником, вообще много кем с этим набором навыков. Если раньше нужен был набор из равновесных навыков, то теперь нужна суперспособность.

Новое образование — это аналитический аппарат и насмотренность

В типичном учебнике по PR описаны формы взаимодействия с аудиторией (пресс-релиз, социальные сети, мероприятия, телевидение, радио) и приводятся какие-то практические кейсы. По учебному плану ко всему этому прилагаются еще социология, политология, современные СМИ, что-нибудь еще. Но если у человека нормальный кругозор, он и так примерно понимает, какие есть СМИ, какие есть формы взаимодействия людей друг с другом и т. д. Наверное, важно иметь фундаментальную базу знаний с точки зрения теорий коммуникации, общества, социальных движений, экономики. Нужен набор базовых дисциплин, который сегодня определяет образованного человека.

Ко всему этому необходимы две вещи. Во-первых, исследовательский аналитический аппарат, то есть все, что дает базу, чтобы разбираться в неожиданных, сложных явлениях, которые нам непонятны, но их нужно быстро разложить на части, понять драйверы. Это очень важный навык, потому что, например, иные топы им, как ни странно, отчего-то не владеют.

Во-вторых, это все, что связано с прикладными вещами и тем, как они работают. Определенная сила бизнес-школ, MBA в том, что они не учат тебя, как действовать в той или иной ситуации, они взращивают в тебе насмотренность на кейсах. И у тебя при определенном уровне насмотренности формируются матрицы удачных решений, что можно быстро реализовать. А если у тебя есть аналитический аппарат, ты можешь исследовать ситуацию и подумать, как подкрутить это типичное решение. Кейсы важно разбирать, чтобы на их базе у пиарщика разработались собственные «нейронные сети». Например, если к тебе с враждебностью относятся некие люди и они назначают тебе встречу, то, может быть, вместо того, чтобы вызвать ЧОП, тебе стоит накрыть им стол. И это не шутка.

 

---

[1] Материал подготовлен на основании интервью, взятого у Сергея Скрипникова Марией Макушевой специально для СоциоДиггера.

[2] Составление запроса к нейронной сети.