Naród rekomendacyjny

Kocham książki, lubię muzykę i nie przeszkadzają mi wiadomości. Kiedy dostaję link do czegoś, co według znajomego powinienem przeczytać, usłyszeć lub obejrzeć, traktuję to poważnie. Rekomendacje mają kluczowe znaczenie dla jakości mojego życia.

Dobrze, że tak się czuję, bo rekomendacje są wszędzie w Internecie. Gdziekolwiek robię zakupy w Internecie, jakiś wycinek mojego ekranu skłania mnie do pójścia tam Klienci, którzy kupili ten przedmiot również… . Wyskakujące okienka i reklamy kontekstowe zostały uzupełnione przez ten niski, uwodzicielski szept automatycznej sugestii. Prawda jest taka, że ​​teraz otrzymuję więcej dobrych rekomendacji dotyczących większej liczby rzeczy, częściej od algorytmów bayesowskich niż od moich najlepszych przyjaciół. Być może powinno mnie to zasmucić, ale tak nie jest. Lepsza technologia nie oznacza gorszych przyjaciół.

Ta historia była częścią naszego wydania z maja 2008 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

W przeciwieństwie do ludzi polecających, Apple.com, Amazon.com i Google.com nigdy nie obrażają mnie, sugerując, że poświęcam swój czas, pieniądze lub uwagę na niewłaściwe rzeczy. Po prostu wydają istotne – i czasami nowatorskie – rekomendacje w oparciu o moje wcześniejsze wybory i rzeczy, którymi zajmuję się w czasie rzeczywistym. Punkt ciężkości cyfrowej personalizacji przesunął się z tego, co mnie teraz interesuje, na to, co może mnie zainteresować w przyszłości. Wszystkie wybory, jakich dokonuję w tej chwili, są wchłonięte w sferę sugestii, gdzie po ich statystycznym zważeniu odradzają się jako oferty i porady.

Coraz częściej jestem równie ciekawy rekomendacji witryny, jak i tego, co ona sprzedaje. To, że strona próbuje sprzedać mi coś innego, rzadko mnie denerwuje. Wręcz przeciwnie, podoba mi się, że firmy internetowe poświęciły taką pomysłowość, pamięć i moc obliczeniową, aby oferować mi dobre sugestie. Ale dobro musi stać się znacznie lepsze, jeśli zalecenia mają wykraczać poza mówienie mi, co może mi się teraz podobać.

Weźmy pod uwagę Amazon, którego witryna zawiera niektóre z uciążliwych ograniczeń obecnych silników rekomendacji. Firma była pionierem w tej technologii wkrótce po jej uruchomieniu w 1995 roku. Greg Linden, który pracuje teraz w Microsoft, pomógł napisać pierwszy silnik rekomendacji Amazona, Instant Recommendations, który odniósł sukces tam, gdzie zawiódł starszy system o nazwie BookMatcher. Silnik ewoluował stopniowo. Dowiedzieliśmy się, co działało, a co nie, widząc, jak zmiany w rekomendacjach pomogły ludziom znaleźć nowe książki – mówi Linden. Lubiliśmy pomagać ludziom w odkrywaniu książek, których prawdopodobnie nie znaleźliby sami. Nigdy nie chodziło o marketing – po prostu dopasowywanie ludzi do książek, które pokochają. Ale okazuje się, że ludzie kupują więcej, gdy pomagasz im znaleźć to, czego potrzebują.

Dzisiaj Amazon wydaje rekomendacje na podstawie historii przeglądania i zakupów klienta, innych przedmiotów oglądanych lub kupowanych przez klientów, którzy kupili oglądany produkt, oraz przedmiotów, które wydają się być związane z tym produktem. Na Amazon recenzje, rekomendacje i rankingi stają się istotną częścią przeglądania i zakupów. Na przykład, gdy się wymeldowałem Przewidywalnie irracjonalny , nowa książka Daniela Ariely'ego o pozornie dysfunkcyjnym podejmowaniu decyzji, Klienci, którzy kupili ten przedmiot też kupili … strip, dała mi wskazówkę do nadchodzącego tytułu, o którym nigdy nie słyszałem: Nudge, autorstwa ekonomisty behawioralnego z University of Chicago, Richarda Thalera i University of Chicago profesor prawa Cass Sunstein. Kliknij i jestem tam. To właśnie ten rodzaj połączenia w czasie rzeczywistym sprawia, że ​​zakupy w Amazon są lepsze niż alternatywy osobiste i internetowe.

Kliknięcia są walutą kraju rekomendacji. Im więcej wyborów dokonasz (lub odmówisz), tym bardziej precyzyjne stają się rekomendacje. Im więcej Twoich rówieśników wchodzi w interakcję z Amazonem, tym lepiej silniki Amazona mogą wywnioskować, które rekomendacje będą dla Ciebie najbardziej sensowne, a dla nich najwięcej dolarów. W rezultacie rekomendacje mogą stać się oszałamiająco dochodowymi przykładami tego, co ekonomiści nazywają efektami sieci, gdzie wartość sieci jest proporcjonalna do liczby jej uczestników.

Ale tak przydatne, jak mogą być te algorytmy, są również narażone na nagłe ataki pozornej ślepoty. Wkurza mnie na przykład to, że silniki rekomendacji Amazona nie rozróżniają inteligentnie książek, które przeglądam lub kupuję i z tych, które przeglądam lub kupuję jako prezenty . Tak, mogę kliknąć małe pudełko, gdy kupuję coś w prezencie. Dodatkowo, gdy odwiedzam Mój Amazon, znajduje się zakładka, która oferuje poprawienie moich rekomendacji: na długim zwoju wszystkiego, co kupiłem, mogę kliknąć pole z napisem To zostało kupione jako prezent i drugie z napisem Nie używać do zaleceń. Ale te cechy są dalekie od oczywistych (odkryłem je dopiero pisząc tę ​​recenzję, a korzystam z Amazona a działka ). Silniki Amazona nie wykorzystują też mojej historii kupowania prezentów, aby sugerować prezenty konkretnym znajomym. Czy takie sugestie by mnie wkurzyły? Nie. W rzeczywistości chciałbym, aby Amazon ułatwił mi przełączanie się między przeglądaniem dla siebie i przeglądaniem dla innych. Z radością wybrałbym rekomendację użytkownika wersji beta, gdyby taka opcja była oferowana – chociaż byłbym szczęśliwy, gdyby osobisty klient pomógł mi wyjść na urodziny i święta. Po prostu poproś ładnie.

Różne problemy pojawiają się z silnikiem rekomendacji Just for You w iTunes firmy Apple, który został wprowadzony w 2005 roku. Mogę wybaczyć fakt, że mój zakup Czeska rapsodia monit Tylko dla Ciebie, aby polecić Najlepsze z obcokrajowców na żywo , ale nie to, że kupienie Dance the Night Away Van Halena wywołało rekomendację dla Rush. Chociaż zgadzam się, że silniki rekomendacji mają swoje własne ilościowe dziwactwa i dziwactwa, te sugestie są po prostu okropne. Wydaje się, że silnik Apple przywiązuje większą wagę do epoki niż do gatunku, tempa lub stylu. (Rzecznik Apple, z którym się skontaktowałem, odmówił podania bardziej szczegółowych informacji na temat działania jego silników rekomendacji).

Oprogramowanie rekomendacyjne Apple jest gorsze niż Amazon pod innymi względami. Kiedy kupuję piosenkę lub dwa od jednego zespołu, dlaczego silnik pyta, czy chcę kupić cały album od innego? Powinienem otrzymać indywidualne rekomendacje utworów, zanim otrzymam sugestie dotyczące albumu. iTunes firmy Apple popycha albumy i piosenki: wydaje się, że to ciężka sprzedaż. Chcę być uwiedziony dźwiękowo, a nie napadnięty komercyjnie. Zaproś mnie do samplowania – oczywiście za darmo – innej piosenki, zanim zapytam, czy jestem właścicielem lub chcę być właścicielem całego albumu. Jeśli podoba mi się ta piosenka, kupię ją. Szczery!

Interfejs Just for You wygląda wystarczająco ładnie. Ale jako interaktywne doświadczenie jest to nieprzyjemne. W przeciwieństwie do Amazona, strona przypomina bardziej sklep z płytami, który chce przenieść produkt, niż kryjówkę przyjaciela ze świetnym gustem muzycznym. Silniki rekomendacji powinny uwolnić sprzedawców od złego projektowania sklepów internetowych, ale witryna iTunes przypomina mi to, co najmniej lubię w zakupach. Gdzie jest Jonathan Ive, legendarny projektant przemysłowy Apple, kiedy go potrzebujemy?

Niezależnie od tych skarg, założę się, że algorytmy rekomendacji i interfejsy szybko się rozejdą. Być może w przyszłości Gmail Google powie Ci, do kogo należy przekazać tę pilną wiadomość e-mail, lub przypomni o utrzymywaniu kontaktu z przyjacielem, którego nieumyślnie zignorowałeś. Połączenie reklam kontekstowych Gmaila z przyzwoitym silnikiem rekomendacji zwiększyłoby wartość obu. Co więcej, łatwo wyobrazić sobie Facebooka, który sugeruje, jakie informacje należy komu udostępnić – lub kto powinien dzielić się z Tobą więcej.

Wzrost popularności wykresu społecznościowego (abstrakcyjna reprezentacja powiązań społecznościowych między użytkownikami sieci cyfrowych; patrz Between Friends, marzec/kwiecień 2008) powinien umożliwić współpracę różnych silników rekomendacji różnych firm, oferując porady finansowe, opcje podróży i nie tylko. Czy nie byłoby intrygujące zobaczyć, jakie akcje i fundusze kupili ludzie tacy jak ty? Być może te technologie ostatecznie staną się meta, a niektóre start-upy oferują silniki rekomendacji, które pozwolą Ci wybrać najlepsze dla Ciebie silniki rekomendacji. Porady dotyczące porad mogą być świetnym biznesem.

Mimo całego mojego podekscytowania przyszłością usług rekomendacji, nie mogę oprzeć się wrażeniu, jakie miałem w stosunku do wyszukiwania w 2001 roku. Istniejące wyszukiwarki rekomendacji mają dużą wartość, ale nadal są prymitywne. Różnice między przeglądaniem a porównywaniem (czyli między oglądaniem produktów a wybieraniem między nimi) są słabo rozumiane. Nie wiemy jeszcze, w jaki sposób tagi generowane przez użytkowników sprawiają, że opisy produktów i usług są bardziej precyzyjne i przydatne. Im bardziej szczegółowy, jednoznaczny i czasowy tag, tym lepsze będą potencjalne rekomendacje.

Nad tymi problemami pracują mądrzy ludzie na całym świecie. W grę wchodzą miliardy dolarów. Netflix oferuje milion dolarów każdemu, kto może poprawić skuteczność (wyjątkowo udanego) silnika rekomendacji. To niewielka cena za firmę, której przyszłość zależy od jej zdolności do konkurowania z Blockbuster i przyszłymi firmami dostarczającymi cyfrowe wideo. To ciekawy i ważny problem, bo filmy oglądają nie tylko pojedyncze osoby, ale także pary, rodziny i przyjaciele. Być może zwycięski algorytm zostanie zoptymalizowany pod kątem preferencji grup.

Kiedy otrzymuję dobre rekomendacje, inaczej spędzam czas i pieniądze. Jeszcze lepsze rekomendacje znacznie zwiększą wartość tego czasu i pieniędzy. To jest cyfrowa przyszłość, której pragnę i której oczekuję. Mam nadzieję, że innowatorzy Internetu potraktują moje rekomendacje równie poważnie, jak ja ich.

Michael Schrage jest konsultantem ds. innowacji, badaczem w MIT’s Sloan School i autorem Serious Play: Jak najlepsze firmy na świecie symulują innowacje? .

ukryć