ЦА. Как найти свою целевую аудиторию и стать для нее магнитом - стр. 46

Вот почему я уже практически слышал, как скрипит мое перо по бумаге, когда уселся напротив вице-президента по новым разработкам Тода Елина в переговорной «Лучший стрелок» (все офисные помещения Netflix носят названия фильмов или телешоу) и он начал свой рассказ: «Моя первая должность в компании – директор по персонализации продукта. Я возглавил работы по получению оценок, по улучшению прогнозов на основании этих оценок; мы придумывали, где именно в пользовательском интерфейсе их надо размещать». Что ж, полет нормальный. Затем он сказал: «Со временем, при расширении области персонализации, мы стали придавать прогнозируемым оценкам гораздо меньшее значение».

Потребовалось некоторое время, чтобы до меня дошло. Меньшее значение?! Видимо, в тот момент я выглядел слегка пришибленным. Думаю, Елин почувствовал мое разочарование. Я приехал, чтобы узнать о самом сложном в мире техническом средстве прогнозирования вкусовых предпочтений в кино, а мне говорят, что вопросам вкуса – по крайней мере выраженным с помощью рейтингов – здесь придают «меньшее значение»! «Нигде во Вселенной не жмут так много на «звездочки» фильмов и телешоу, как у нас! – рассказал Елин. – И мы разработали множество алгоритмов для повышения точности этих предсказаний». Но, как он сказал, это было «последним писком» году этак в 2005-м или в 2006-м. И мои смешные вопросы о «звездочках» тут же стали ужасно отдавать стариной. Значит, вложив такую бездну времени и усилий в постройку совершенной системы рекомендаций на базе оценок, Netflix от нее отказалась?

Не совсем. «Люди по-прежнему выставляют оценки, мы считаем эту информацию полезной. Просто она – второстепенная», – говорит Елин. Случилось сразу две вещи, которые затмили пользу «звездочек». Первая, как рассказал Ксавье Аматриайн, руководитель по системе рекомендаций, – компания вплотную приблизилась к некоей конечной скорости прогнозирования вкусов. «Как часто бывает при работе с алгоритмами, – рассказал он, – 20 % времени уходит на достижение 90-процентной точности; а затем уже 80 % времени уйдет на обеспечение оставшихся 10 % точности». Было совершенно непонятно, стоит ли инвестировать в работу над этими оставшимися 10 %, что привело бы к еще большему усложнению рекомендательной системы, в которой и без того уже работала и «Ограниченная машина Больтцмана», имелись и «Случайные леса», и «Латентные размещения Дрихле», – будет ли это оправданно?

Поменялось и еще кое-что. С тех пор как Netflix объявила состязание программистов с крупным призом, компания вместо услуг проката DVD по почте стала заниматься предоставлением онлайн-услуг потокового видео. «Люди, которые давали свои оценки, отражали таким образом свой мыслительный процесс. Вы добавляете что-то в очередь просмотра, а просматриваете пару дней спустя. А затем выражаете мнение, которое возымеет эффект в долгосрочной перспективе. При потоковой передаче данных концепция совершенно меняется. Вам не нравится? Ну и ладно – переключаем и смотрим что-нибудь другое. Затрат на переключение у вас практически нет», – рассказал Аматриайн.