ЦА. Как найти свою целевую аудиторию и стать для нее магнитом
Шрифт:
Так что, если раньше Netflix полагался на слова людей о том, что им нравится – на этом для того времени новом основании базировались все системы рекомендаций [85] , – теперь компания стала фокусировать внимание на том, что люди реально смотрят. «В таком подходе заключена масса преимуществ. Одно из них в том, как именно люди выставляют оценки: это делается в духе мотивации – они оценивают, что и как им бы хотелось смотреть», – говорит Аматриайн. Как рассказал Карлос Гомес-Юриб, директор по новым продуктам Netflix, «относительно высокий процент людей рассказывают, что они часто смотрят иностранные или документальные фильмы. На самом деле это не так».
85
Джон Ридл, возглавлявший исследовательскую группу в Университете штата Миннесота и создавший одну из ранних систем, помогавшую ориентироваться в огромном потоке статей по рейтингам USENET, рассказал журналу «Нью-Йоркер»: «То, что вы рассказываете нам о своих предпочтениях, годится для предсказаний того, что вам понравится в будущем, больше любой другой
В Netflix всегда подозревали об этом расхождении между людскими стремлениями и реальным поведением. Можно привести один пример: компания обладала данными по длительности нахождения прокатного DVD дома у пользователя, то есть сколько времени проходило с момента получения диска до реального просмотра. «Неудобная правда» Альберта Гора лежала без движения, кажется, бесконечно! «Этот фильм дольше всех находился по домам в ожидании просмотра», – рассказал Елин, и все остальные за столом согласно закивали. Но теперь критическое рассмотрение данных идет практически в реальном времени, чуть ли не на уровне людского подсознания: вы только что выключили фильм Бергмана и включили «Вышибалу»? Так и запишем в базу данных.
Люди, говорит Елин, «хотят о себе думать исключительно хорошо. Они могут заблуждаться по поводу собственного образа: что им, с их слов, нравится, как много «звездочек» они выставляют конкретному фильму и что они на самом деле смотрят». Вы можете поставить пять «звездочек» «Отелю «Руанда»» и две «звездочки» «Капитану Америке», но скорее всего, вы будете смотреть «Капитана Америку», говорит Елин.
Здесь нет ничего особенно нового. Еще со времен Торстейна Веблена экономисты рассуждали о видимых «сигналах» вкуса вне зависимости от того, истинные они или ложные. Они всегда стремятся выше: люди не ставят «Капитану Америке» пять звездочек, «Отелю «Руанда» – две, чтобы потом втайне пересматривать «Отель». Социолог Ирвинг Гофман дал широко известное описание нашего представления о себе в духе «драматического» действия: «Обычно продвижение вверх требует представления себя соответствующими действиями, исполнением определенных партий, а усилия продвинуться, так же как и усилия, помогающие не скатиться вниз, выражаются в жертвах, на которые вы пошли ради поддержания своего представительского переднего плана».
Всем нам когда-нибудь хотелось представляться другими, идеальными личностями. «На самом деле я – совсем другой человек, просто никак не могу собраться им стать», – писал в одной из своих пьес Эден фон Хорват. Вспомните, как в фильме «Сыграй еще раз, Сэм!» герой Вуди Аллена выкладывает дома перед свиданием на кофейный столик «умные» книги («Зачем разбрасывать книги, если ты их все равно не читаешь?» – спрашивает друг, а он отвечает: «Так создается образ!»). Данные Netflix хороши тем, что они очень личные и тайные – никто не видит, какой у вас плохой вкус или что интересненького стоит у вас в очереди на просмотр. Как сказал Елин, весь театр тут – для самого актера.
Что наталкивает на интересный вопрос, поставленный антропологом Робертом Трайверсом и его коллегой-психологом Уильямом фон Гиппелем: «Кто является аудиторией при самообмане?» Гофман писал, что люди часто пытаются соответствовать стандартам «из-за расхожей веры в то, что существует некая невидимая аудитория, которая накажет за отклонение от стандартов». Вот откуда берется чувство вины за «греховные удовольствия» – мы еще вернемся к этому вопросу позже. Если сам по себе обман является полезной в эволюционном плане стратегией, «фундаментальной во взаимодействии животных», то самообман тоже становится «наступательной стратегией, направленной на обман других особей». При демонстрации «умных» книг герой Вуди Аллена чувствует себя лучше и убеждает самого себя, будто он – та самая личность, которая читает эти книги, что, в свою очередь, поможет ему убедить в этом свою потенциальную партнершу.
Это не означает, что при взгляде на самого себя в зеркало в ситуации самообмана человек не испытывает диссонанса. Достаточно часто в Netflix раздается жалоба: «Ну почему вы мне рекомендуете все эти двух- и трехзвездочные фильмы?» Другими словами, почему вы предлагаете мне то, что мне не понравится? Но бизнес Netflix не ставит перед собой задачу превратить вас в кинематографиста. Им нужно, чтобы вы и дальше пользовались их услугами. Они работают, как казино, используя хитрую математику, чтобы вы продолжали у них играть. Они рекомендуют то, что вы будете смотреть [86] . У них это называется «обещание». «Когда кто-нибудь ставит оценку фильму вроде «Списка Шиндлера», оценка обычно бывает довольно высокой, в отличие от оценок, выставляемых каким-нибудь глупым комедиям вроде «Машины времени в джакузи», – рассказывает Юриб. – Но если предлагать людям лишь фильмы с пятью «звездочками», «вовсе не факт, что пользователю
86
В документе, написанном перед тем, как устроиться в Netflix, Аматриайн отметил, что «моделирование предпочтений пользователей на базе явного отклика обладает существенным ограничением: существует подспудное предположение, будто суммарное время, которое пользователи потратили на данный контент, прямо пропорционально тому, насколько он им понравился». См.: Ксавье Аматриайн и др. Мне понравилось, мне не понравилось: оценка ошибок оценки пользователей в системах рекомендаций / «Материалы XVII международной конференции UMAP по моделированию, адаптации и персонализации пользовательского поведения», 2009. С. 247–258.
Система «звездочек» предвзята по самой своей сути. Люди избегают крайних рейтинговых значений – это называется «тенденция к сжатию». Поэтому существует большое количество оценок в две и четыре «звездочки», а единиц и пятерок – мало. Еще одно статистическое отклонение, как говорит Аматриайн, – «мы знаем, что шкала рейтинга нелинейна, расстояние от одной до двух «звездочек» не то же самое, что расстояние от двух до трех». Средняя зона, обычное «ну да», при рассмотрении в аспекте «смотрибельности» имеет довольно расплывчатые границы. Наблюдается и «целочисленная тенденция», когда люди склонны выставлять оценки исключительно целыми, а не дробными значениями.
Присвоение «звездочек» продуктам культуры само по себе странное – и даже спорное – занятие. Началось все с книг: точнее, с первого тома антологии «Лучшие рассказы 1915 года», составленной редактором Эдвардом О’Брайеном. Как он написал в предисловии, отобранные им рассказы «естественным образом разделились на четыре группы» (курсив мой. – Т. В.). Для деления была введена система «звездочек» – чем больше, тем лучше, от одной до трех (для рассказов, заслуживающих «постоянного места в нашей литературе»). Он объявил с позиции незаинтересованного критика: «На мою оценку сознательным образом не влияли никакие мои личные предпочтения или предрассудки, ни за, ни против». Система «звездочек» О’Брайена [87] – и, разумеется, сам факт отбора «лучших» рассказов за год – подвергалась постепенно шедшей на убыль критике. Рецензируя «Лучшие рассказы 1925 года», критик из «Нью-Йорк таймс», упрекая О’Брайена в «догматичности» системы оценок, заявлял: «Огромное количество людей готово поверить во что угодно, если им об этом расскажут с изрядной долей позитива». Затем история со «звездочками» на время ушла в тень, но в итоге вновь появилась в кино, в опубликованном 31 июля 1928 года в «Нью-Йорк дейли ньюс» обзоре Ирен Сайрер, где было сказано: «С этих пор мы на постоянной основе будем выставлять фильмам оценки в виде звездочек», – что говорило о наличии этой системы, – после чего фильм «Порт пропавших девушек» был удостоен одной звезды [88] .
87
Сама книга О’Брайена получила на Goodreads.com 3,75 из 5 возможных «звездочек».
88
Время к этому фильму оказалось благосклонным; на IMDB.com у него рейтинг 6,9 из возможных 10.
С того времени люди и начали игру в «звездочки». Очевидной проблемой, возникшей в силу разницы вкусов, является то, что «трехзвездочный», по чьему-либо мнению, фильм для вас лично может стать «пятизвездочным» хитом. Вот почему Netflix четко разделяет общее количество «звездочек» и параметр «Лучшее для вас по нашему мнению». При этом во главу угла ставится вкус: этот фильм понравился вам на 0,7 больше других. И хотя можно предположить, что это точно отражает ваш вкус, дело осложняется тем, что, как и во всех рекомендательных системах, числовое значение здесь вычисляется с учетом действий других людей [89] . Еще одной проблемой является то, что вы можете по-другому выставлять оценки – у вас может быть склонность к занижению или к завышению – вне зависимости от того, что вы в действительности думаете о фильме. «Некоторые мои знакомые очень щепетильно относятся к выставлению высоких оценок. Так что две или три «звездочки» в их случае – это совсем не плохо», – рассказал Аматриайн.
89
Приведем пример: китайские сетевые обзоры кино. Кажется, что они более позитивны и более равномерны, чем их американские эквиваленты. Возможно, что, как утверждают, это происходит в силу того, что в Китае традиция велит искать консенсус и подавлять выражение симпатий и антипатий. См.: Нуй Шан Ко и Эрик К. Клемонс. Отражают ли сетевые отзывы реальное качество продукции? Исследование по сетевым обзорам кино в разных культурных традициях / «Прикладные исследования в области электронной коммерции», Т. 9, № 5, сентябрь-октябрь 2010. С. 374–384. Авторы отмечают: «Западные обзоры по прошествии времени демонстрируют тенденцию к крайностям, а китайские обзоры имеют тенденцию к распределению в форме колокола, и новые обзоры скорее склоняются к середине, нежели к крайним значениям».
И это заставляет обратить внимание на нечто интересное в Netflix и его рейтингах. Подчиняясь традиции, появившейся в те времена, когда наше мнение формировали в основном рецензенты, имеющие собственную систему оценок, мы можем принять рейтинг и «звездочки» за твердое мерило качества – по крайней мере для нашего вкуса. Но и на индивидуальном, и на агрегированном уровне система «звездочек» Netflix вовсе не является постоянной величиной. Оценки тут напоминают скорее свободный рынок: в их мире тоже случаются поправки, «пузыри», эффект хеджирования, инфляция и иные формы статистических «шумов».