ЦА. Как найти свою целевую аудиторию и стать для нее магнитом

«Я не раз останавливался в гостиницах как в командировках, так и на отдыхе, так что могу честно заявить: «Джеймс» – лучший! Обслуживание первоклассное. Номера новые и очень удобные…» «Мы с мужем остановились в чикагской гостинице «Джеймс» на годовщину свадьбы. Место просто фантастическое! Как только приехали, сразу поняли, что сделали правильный выбор! Номера ОТЛИЧНЫЕ, персонал внимательный и вежливый!»

Когда вам впервые довелось попробовать пиво (или виски), вы вряд ли хлопнули себя по коленке и воскликнули: «Эх, и почему я раньше этого не пробовал?» Скорее всего вы подумали: «Неужели людям это нравится?»

Как выяснилось, второй отзыв – фальшивка. Группа исследователей из Корнелльского университета создала обучаемую вычислительную систему, которая с вероятностью 90 % может определить, настоящий отзыв или нет. Точность гораздо выше, чем обычно показывают обученные люди; мы ведь помимо иных проблем страдаем и от «склонности верить» – желания думать, что люди не лгут.

При создании алгоритма команда из Корнелльского университета в основном полагалась на десятилетний опыт исследований особенностей речи в неформальной беседе. В «придуманных отзывах» люди имеют тенденцию к меньшей аккуратности в деталях – поскольку на самом деле этого опыта у них не было. Выяснилось, что фальшивые отзывы о гостиницах содержат менее подробную информацию о таких вещах, как размер и расположение номера. Лгуны чаще используют превосходную степень («самый лучший», «хуже некуда»). Поскольку ложь требует больших усилий от головного мозга, фальшивые отзывы обычно короче. Когда люди лгут, они также проявляют тенденцию к большему (по сравнению с существительными) использованию глаголов, поскольку рассказывать о том, что вы сделали, проще, чем описывать то, что было. Лгуны меньше тех, кто говорит правду, склонны использовать личные местоимения – предположительно, чтобы увеличить «дистанцию» между собой и актом обмана.

Но разве в вышеприведенном примере фальшивки мало личных местоимений? На самом деле команда из Корнелльского университета обнаружила, что авторы фальшивых отзывов больше говорят о себе, чтобы отзыв звучал правдоподобнее. Любопытно, что исследователи отметили: люди меньше использовали личные местоимения в негативных отзывах, чем в позитивных, словно создание дистанции важнее в случае, когда ложь имеет негативный оттенок. Можно утверждать, что в целом лгать в Сети гораздо проще, поскольку отсутствует межличностный контакт и ограничения по времени, когда необходимо срочно что-то придумать прямо на глазах у собеседника. Но насколько проще? Когда я загрузил свой придуманный отзыв на «Отель «Калифорнию» в веб-сервис, созданный одним из членов команды Корнелльского университета, отзыв был признан «настоящим».

Фальшивые отзывы существуют и, бесспорно, влекут за собой экономические последствия. Однако огромное внимание, которого их удостаивают средства массовой информации, и энергия, направляемая на автоматическое вычисление ложных отзывов, может ввести в удобное заблуждение, будто все остальные отзывы – «чистая правда». Но хотя в них может и не быть сознательной лжи, существует множество ситуаций, когда они дают искаженную картину, когда они тенденциозны, расплывчаты и тому подобное.

Первой проблемой является то, что мало кто пишет отзывы. У одного из крупных игроков рынка онлайн-торговли отзывы писали менее 5 % покупателей – едва ли это демократично. Первые отзывы на продукт всегда отличаются от отзывов, которые оставляют, присоединяясь к общему хору через год, хотя бы потому, что существующие отзывы влияют на последующие. Даже просто факт покупки именно в этом месте может настроить вас позитивно; людям, которые оставляли оценки, но не покупали книгу на Amazon, как выяснили Саймистер и Андерсон, с удвоенной вероятностью книга не нравилась. И, наконец, пользователи часто пишут отзывы в силу того, что позитивный или негативный опыт был из ряда вон выходящим. Поэтому отзывы имеют тенденцию к «бимодальности» – они не равномерно распределяются по шкале рейтинга, а демонстрируют пики у самой верхней и самой нижней отметок шкалы. Это так называемое «J-образное распределение», или, более красочно, «феномен хвалить – журить».