За стеной фильтров. Что Интернет скрывает от вас?

Естественно, эта система работала не только с электронной почтой. Tapestry, по словам ее создателей, была «разработана для управления любым потоком входящих электронных документов. Электронная почта лишь один из примеров такого потока; другие примеры — ленты информагентств и статьи онлайн-форумов»[61].

Tapestry представила миру коллаборативную фильтрацию, но в 1990 году такая услуга была не очень интересна. Интернет насчитывал всего несколько миллионов пользователей; он оставался маленькой экосистемой, и информации, подлежащей сортировке, было не так уж много, а пропускная способность каналов — не столь велика. Так что много лет коллаборативная фильтрация оставалась уделом компьютерных исследователей и скучающих студентов. Если бы в 1994 году вы отправили на адрес [email protected] список альбомов, которые вам нравятся, то получили бы в ответ письмо с рекомендациями новой музыки и рецензиями. На сайте сообщалось, что «один раз в час сервер обрабатывает все входящие сообщения и отправляет ответы»[62]. Это был ранний предшественник Pandora[63] — персонализированный музыкальный сервис для эпохи, когда широкополосного Интернета еще не существовало.

Но когда в 1995 году стартовал Amazon, все изменилось. С самого начала этот сайт представлял собой книжный магазин со встроенной персонализацией. Изучая, какие книги люди покупают, и используя методы коллаборативной фильтрации, изобретенные в PARC, Amazon мог выдавать рекомендации мгновенно. (О, вы берете «Руководство для чайников по фехтованию»? Может, возьмете еще «Очнулся слепым: судебные иски в связи с травмой глаза»?) И, отслеживая покупки, через какое-то время Amazon мог выделять пользователей с похожими предпочтениями. («Другие люди, которым нравится то же, что и вам, приобрели новинку этой недели—"Ангард!"») Чем больше книг люди покупали на Amazon, тем точнее была персонализация.

В 1997 году Безос обслужил первый миллион покупателей. Спустя полгода — два миллиона. А в 2001 году компания впервые получила квартальную прибыль: это был один из первых бизнесов, доказавших, что в онлайне можно делать серьезные деньги.

И хотя Amazon не мог в полной мере передать атмосферу местного книжного магазинчика, система персонализации работала весьма неплохо. Топ-менеджеры держат язык за зубами и не признаются, какую долю выручки она обеспечивает, но часто называют этот механизм ключевым элементом успеха компании.

На Amazon идет нескончаемая погоня за пользовательскими данными: когда вы читаете книги на ридере Kindle, информация о фразах, которые вы выделяете, страницах, которые вы переворачиваете, и о том, читаете ли вы внимательно или пролистываете, отправляется на серверы Amazon и используется, чтобы определить, какие книги могут вам еще понравиться. Если вы зайдете на сайт после дня на пляже с Kindle, Amazon может слегка изменить страницу, чтобы ее содержание соответствовало тому, что вы только что прочли. Если вы полдня читали новый роман Джеймса Паттерсона и лишь мельком заглянули в руководство по диете, то вы, возможно, увидите на первой странице сайта больше триллеров и куда меньше книг о здоровье[64].

Пользователи Amazon так привыкли к персонализация, что сайт теперь использует обратный трюк, чтобы заработать еще больше денег. Издатели платят за размещение книг в традиционных магазинах, но не могут купить мнения продавцов. Однако, как и предсказывал Ланир, подкупить алгоритм нетрудно: заплатите Amazon достаточную сумму, и ваша книга будет продвигаться под видом «объективной» рекомендации собственного софта сайта[65]. Большинство клиентов не способны отличить одно от другого.

Amazon доказал, что релевантность может обеспечить доминирующие позиции в отрасли. Но затем на сцену вышли два аспиранта из Стэнфорда, которые применили принципы машинного обучения ко всему миру онлайн-информации.

Клик — это сигнал

Когда новая компания Джеффа Безоса только начинала работу, основатели Google Ларри Пейдж и Сергей Брин занимались своими докторскими диссертациями в Стэнфорде. Они знали об успехе Amazon: в 1997 году «пузырь доткомов» раздувался вовсю, и Amazon — по крайней мере на бумаге — стоил миллиарды. Пейдж и Брин были математическими гениями; первый, в частности, был одержим темой искусственного интеллекта. Но их интересовала другая проблема. Что если использовать компьютерные алгоритмы не для более эффективной продажи товара, а для сортировки сайтов?