Бывает так, что два слова приносят десятки миллионов прибыли.
Компания Amazon долгое время рекомендовала своим посетителям покупать книги по простому принципу – «люди, купившие эту книгу, также покупали…» То есть привязка рекомендации была к данной книге. Если я, например, купил книгу Дэна Брауна, то мне рекомендовали книги такого же качества.
Однажды аналитик Amazon Грег Линден произнес два слова: «искать двойников». Эти слова изменили рекламные рекомендации и принесли компании огромные прибыли.
В чем суть?
Был разработан алгоритм, позволяющий находить двойников посетителя. Сравнивались покупки, поиск, отзывы. Случайная покупка книги Дэна Брауна уже слабо влияла на рекомендации других книг.
Метод двойников может использоваться везде, где есть большие базы данных. Представьте, что все страны забыли о распрях и собрали базу данных о здоровье каждого из нас: рост, вес, возраст, разные анализы, болезни и их динамика, лечение болезней, перенесенные операции, питание, психическое здоровье, образ жизни… Структура ДНК, наконец. И вот вы почувствовали, что заболеваете. Врач мгновенно находит в базе данных вашего двойника (не надо думать, что мы такие уникальные) и ставит предварительный диагноз, с которого и начинается серьезная диагностика и разработка стратегии лечения.
Другой пример – онлайн университеты. В базах данных таких заведений хранятся петабайты информации об успеваемости, сроках выполнения заданий, тексты эссе, отзывы и рекомендации кураторов. Если компьютер нашел, что какой-то студент начал плохо учиться, то с помощью метода двойников можно легко дать рекомендацию преподавателю: этого студента надо хвалить и подбадривать или пригрозить отчислением. И как лучше построить индивидуальную работу с таким отстающим.
А сайты знакомств? Обычно рекомендуют партнеров со схожими интересами. Это не работает. Почти все пишут, что любят путешествия и книги, хотя на вопрос «почему Герасим утопил Муму?» можно получить ответ, что Муму плохо себя вел и Герасиму это надоело. На анкеты мало кто обращает внимание – мужчины часто начинают поиск с оценки размера лифчика. Но этот размер играет роль только первый месяц, потом важным становится другое.
Статистика у сайтов знакомств огромная. Это не только анкеты и первоначальный выбор клиентов, но также их переписка и дальнейшее поведение: что было после переписки, вернулся ли клиент к новому поиску и так далее. Если не вернулся – то большая вероятность, что сложилась удачная пара. А почему? Секрет в переписке? А какими сообщениями они обменивались? А что говорят профили в соцсетях? А какие были ключевые слова у клиентов в поиске на сайтах Яндекс и Гугл? Он написал в анкете, что любит живопись, а в сети искал только рыболовные снасти и способы экстремального секса. Так что двойником у него будет совсем не романтик, любящий импрессионистов. И ему нужна любительница не музеев, а ночевок в палатке на берегу озера. Именно такие двойники образовывали хорошие пары.
Но тут есть проблемы. Аналитики, работающие с большими базами данных, слишком много про нас знают. И это не невинная информация, что кто-то интересуется баннерами в зеленых тонах, а не в красных. И любит копченую колбасу больше, чем бекон. Базы данных хранят наши преференции, позволяющие легко использовать слабые точки психики, навязывать решения, вредящие нам или обществу. В любой науке есть размытая граница между добром и злом, между моралью и прибылью компаний, между интересами общества и отдельных политиков. Помните фильм «Терминатор-2»? Нужно было убить ученого, чтобы предотвратить будущую войну с роботами. Это, конечно, крайняя мера, но иногда думается, что человечество будет счастливо только, если мы все будем сидеть на краю поля с картошкой и беседовать, как хорошо жить без гаджетов и автомобилей.