ЦА. Как найти свою целевую аудиторию и стать для нее магнитом - стр. 45
Я иногда злюсь на рекомендации Netflix – фильм Адама Сэндлера? Да вы шутите? Но оборотной стороной доступа к огромному количеству фильмов является увеличение времени выбора, чего бы посмотреть. И понемногу пришлось признать, что в эпоху выбора, иногда сбивающего с толку, когда у меня больше нет возможности внимательно штудировать старые номера «Искусства кино» или рыться по коробкам с дисками в музыкальных магазинах, мне может быть полезно передать часть своих проблем по принятию решений и поиску чего-нибудь нового компьютеру – ведь и хранение фактов мы в основной своей массе уже передали на аутсорсинг в «Гугл».
Какое-то время я потратил на серьезную отработку своего алгоритма в Netflix. Я выставлял оценки всем просмотренным фильмам и дотошно, словно иудей Талмуд, изучал прогнозы всего, что мне может понравиться. Я хотел провести тонкую настройку этой штуки, чтобы она могла работать с моим изменчивым вкусовым профилем. Я хотел, чтобы она знала – если мне понравились «Зловещие мертвецы», это не значит, что мне понравится большинство остальных фильмов ужасов. Я хотел, чтобы система знала не только что понравилось, но и почему понравилось. Я хотел от нее большего, чем она могла мне предложить!
Так что, когда я приехал в город Лос-Гатос, штат Калифорния, в штаб-квартиру Netflix, расположенную в здании с красной черепичной крышей – оно напоминало то ли старый Голливуд, то ли гостиницу «Ла-Квинта», – в голове у меня были только звездочки. Это стало почти навязчивой идеей. Вы не поверите, сколько времени я провел, размышляя, стоит ли смотреть фильм, если его прогнозируемый рейтинг составляет 2,9 (а дистанция от 2,9 до 3,0 – ну совсем ведь маленькая!). Посмотреть фильм, рейтинг которого «единица», казалось чуть не преступлением. А когда мне удавалось обнаружить фильм, которого я не видел, но его прогнозируемый рейтинг был 4,7, я чуть не под облака взмывал от радости!
Я знал, что я не один такой: компания в рамках своего знаменитого проекта «Оптимизация алгоритма» предложила приз в миллион долларов ученым-программистам, которые смогут дать десятипроцентное улучшение для прогнозируемых рейтингов Netflix. Множество умных людей посвятили множество часов, размышляя о так называемой «проблеме «Наполеона Динамита», или что делать с фильмами, которые делят зрителей на два противоположных вкусовых лагеря и реакция на которые крайне слабо прогнозируема. Я подумал, что здесь, в Лос-Гатосе, я увижу доброжелательную «Штази» вкусов, в которой знают все о том, как люди смотрят кино, где хранится громадный массив данных о человеческих предпочтениях. Я хотел знать то, что является очень личным и что, как я думал, они мне не расскажут: насколько чувствителен этот алгоритм к оценкам – если я поставил 2,7 фильму, для которого Netflix предсказал мою оценку как 3,2, как быстро такое отклонение повлияет на мое собственное рейтинговое поле? Какой фильм обладает самым широким спектром крайне негативных и крайне позитивных оценок?