ЦА. Как найти свою целевую аудиторию и стать для нее магнитом - Том Вандербильт Страница 33

Кем вас считает «Гугл»?

Это легко узнать. Наберите в адресной строке: http://www.google.com/ads/preferences.

Поисковая система считает меня англоязычным мужчиной в возрасте от 25 до 34 лет, проявляющим интерес к «авиапутешествиям» и «боевикам и приключенческим фильмам». «Вот это да! – подумал я. – В чем тут соль? Они считают, что я на десять лет моложе, чем на самом деле!» Но затем наступает мрачноватое просветление: возможно, дело в том, что я веду себя лет на десять моложе? Мои поисковые запросы в «Гугле» можно свести к тому, что я много летаю и смотрю боевики (и зачастую делаю это одновременно). «Да вы меня не знаете!» – хочу возразить я с душевной болью Рэя Чарльза, но, может, это как раз я себя не знаю или знаю только себя идеального? Взгляд на этот портрет может вызвать столь же тревожное чувство, как и взгляд на изображение в экране смартфона – неужели это и правда я?

Разумеется, мы – больше, чем наши поисковые запросы. Многое ли можно обо мне сказать, если вы знаете, для какого принтера я искал картридж, кроме того что я – человек и в моем принтере закончились чернила?

Как сказал мне однажды за чашкой кофе в нью-йоркском Челси главный специалист по обработке данных нового сервиса рекомендаций Hunch.com Хьюго Лю, «если кто-то проводит время за поиском в Интернете информации о кошках или ищет там детали для детских колясок, многое ли это говорит о его вкусе?» Лю, в темных очках с толстыми стеклами и с профессионально взлохмаченной копной волос, напоминает «безумного ученого». Он долго ломал голову над тем, как разработать, смоделировать и спрогнозировать схемы поведения людей в Интернете. Будучи студентом медиалаборатории Массачусетского технического университета, где его учил сам Патти Майс – который, помимо прочего, разработал первую систему рекомендаций с коллаборативной фильтрацией Firefly, – Лю обратил внимание, что у этих систем недостаточно степеней многомерности. «Они дают людям рекомендации, но в действительности не представляют, с кем имеют дело. Для них имеет значение мое поведение на конкретном ресурсе. Что я купил на Amazon, что посмотрел на Netflix. «А что, если создать модель человека, которая будет работать для всех доменов?» – говорит он.

Другими словами: что, если скомбинировать то, что вы посмотрели на Netflix, с тем, что вы слушали на Pandora, соединить с тем, что вы купили на Amazon и в других сетевых магазинах, а затем наложить на данные о людях, заинтересовавших вас на Match.com, и о еде, которую вы купили в прошлом месяце; потом включить туда же множество личных данных – вашу манеру разговаривать, образы, которые вы видите на картинках теста Роршаха, вашу веру в науку или в Бога, – а затем взять все это и соотнести с данными миллионов других людей? Возможно, тогда и сформируется более здравый подход к пониманию человека как переменной, поддающейся оценке? А сама суть вопроса заключала в себе более общий вопрос: можно ли предсказать вкусы?

Вот основные вопросы, над которыми Лю работал в Hunch – сервисе, созданном, как написали его создатели, для того «чтобы давать рекомендации на любую тему». Стартап Hunch ^[97] предлагал пользователю ответить на серию простых, иногда шутливых и на первый взгляд не связанных между собой вопросов: вы что-нибудь покупали, начитавшись «джинсы»? Какой сорт салата вы предпочитаете? Дальше демонстрировались изображения листьев салата сортов «айсберг», «ромен», «краснолистный» и «руккола». А вам нравится, когда экипаж самолета отпускает шуточки?

Изначально Hunch задумывался как персонализированный «механизм принятия решений», отвечающий на любые вопросы (например, в какой университет поступать?). Но связь между тем, как вы любите резать сэндвичи (по диагонали или вдоль), и вопросом «какой BluRay купить?» прослеживается слабо. Да и как можно достоверно оценить, насколько верной оказалась категоричная рекомендация Hunch? Выяснилось также, что «люди любят о себе поболтать», когда разговор ведется с помощью необычных вопросов. И в Hunch «учли эту составляющую вкуса», как рассказал мне Лю, и создали на ее базе целый портал. Идея представляла собой нечто вроде метарекомендательного механизма.

Ответы на вопросы Hunch были сродни ответам на психологические тесты из журналов или игре со старинной программой искусственного интеллекта «Эльза». У вас появлялось легкое чувство, что вами манипулируют, но маниакальная увлеченность заставляла вас и дальше нажимать на кнопки. Большинство вопросов ни на что не намекали и ничего не подразумевали – у Hunch не было психологических теорий о том, каким людям нравятся шутки бортпроводниц. Вопросы, как сказал Лю, должны были в первую очередь привлекать внимание. В среднем пользователи, как отметил он, давали порядка 110 ответов. Также вопросы изредка вызывали раздражение. «У людей всегда есть готовые ответы на многие вопросы», – сказал Лю. Но, может, им удается абстрагироваться от своих склонностей? «Если спросить: «Вы – хороший человек?» – это то же самое, что спросить, относитесь ли вы к среднему классу? В Америке каждый считает, что он – из среднего класса!»

Ну а если вас спросят: «Вы сойдете с дороги, чтобы пошуршать опавшими листьями?» – выяснится, что вы вряд ли об этом думали. Поможет ли ответ на такой вопрос как-то углубить понимание за рамками конкретного ответа? Вместо того чтобы спрашивать, хороший ли вы человек, Лю предлагает спросить: «Вы пьете из общественного питьевого фонтанчика на пляже?» Но как сопоставить положительный ответ на этот вопрос с ответом на вопрос: готовы ли вы подвергнуться риску, чтобы спасти чью-то жизнь?