В 1998 или даже в 2000 году почти никто еще не думал о бигдата и ИИ. Однако инструменты ИИ, применяемые к большим массивам данных, скоро начали представлять огромный интерес для рекламодателей, поскольку давали возможность таргетирования рекламы. Модель монетизации, предложенная Google, уже была достаточно успешной, но ИИ произвел в ней революцию. Это означало, прежде всего, что поисковик начал отслеживать, какие сайты посещает пользователь с тем или иным IP-адресом, и показывать этому пользователю специализированную рекламу, подобранную именно для него. Например, полюбовавшись карибскими пляжами, пользователь получал рекламу авиарейсов, турбюро и отелей, а если искал в Интернете одежду или обувь – на него начинала сыпаться реклама соответствующих магазинов.
Ценность таргетирования в рекламе невозможно переоценить. Вечная проблема этой индустрии выражена в изречении, относящемся еще к концу XIX века: «Я знаю, что половина моей рекламы пропадает зря, только не знаю, какая половина». Рекламу в Интернете поначалу преследовала та же беда. Допустим, рекламный баннер магазина мужской одежды показывают всем посетителям какого-либо сайта, например «Радио Пандора» [музыкальный сервис, российский аналог «Яндекс.радио» – прим. пер.]. Половина посетителей сайта – женщины. И даже из оставшейся мужской половины подавляющее большинство не собирается покупать костюм или рубашку прямо сейчас. А таргетирование позволяет показывать рекламу только тем, кто уже проявил интерес к такой покупке – например, посетил сайт другого магазина одежды или искал в Интернете что-то о современной мужской моде. Таргетирование совершило революцию в цифровой рекламе – но, как часто бывает с революциями, при этом нанесло серьезный побочный ущерб.
Вскоре Google увеличил сбор данных о пользователях, введя целый ряд качественных бесплатных продуктов, таких как почта Gmail или карты Google Мaps. Это позволило компании узнать о предпочтениях пользователей намного больше, чем их текущее местоположение и то, что они ищут в Интернете. Кроме того, Google приобрел YouTube. Теперь рекламу можно было таргетировать намного точнее, основываясь на полноценном профиле пользователя – сведениях о его местонахождении, занятиях, покупках. Это дало поразительные результаты: в 2021 году доход Google (или его «материнской» компании Alphabet) составил 65,1 млрд долларов, и подавляющее большинство этой фантастической суммы образовали доходы от рекламы.
Google и другие компании поняли, как делать деньги на рекламе; и это не только объясняет появление новой бизнес-модели. Это отвечает и на фундаментальный вопрос, поставленный нами в предыдущей главе: откуда такое преклонение перед ИИ, если по сути он ведет лишь к автоматизации с потерей качества? Вот и ответ: ИИ дает возможность собирать огромные базы данных и таргетировать рекламу – и то и другое сулит сказочные прибыли тем, у кого он в руках.
Антисоциальная сетьТо, что может выяснить о своих пользователях Google, изучая их местонахождение и метаданные писем, бледнеет в сравнении с обилием личной информации, которой многие жаждут сами поделиться с друзьями и знакомыми: чем занимаются, чем намерены заняться, чего хотят, о чем думают, как смотрят на самые разные вещи. Так что социальные сети были обречены на то, чтобы поднять эту бизнес-модель на новую высоту – или опустить на невиданное прежде дно.
Марк Цукерберг с самого начала понял, что ключ к успеху Facebook – в его способности стать орудием или, скорее, даже производителем «социальной паутины», в которой люди смогут вместе заниматься самыми разными видами социальной деятельности. Чтобы достичь этого, на первое место среди своих целей он поставил рост платформы.
Но монетизация этой информации неизбежно представляла проблему, даже с примером успеха Google перед глазами. Первые налеты Facebook на пользователей с целью собрать у них данные и использовать для таргетированной рекламы обернулись неудачей. В 2007 году компания запустила новую программу под названием Beacon для сбора информации о покупках, сделанных пользователями на других сайтах, о которых они рассказывали друзьям в соцсети. Эту инициативу пользователи расценили как грубое нарушение их права на частную жизнь, и от нее пришлось отказаться. Компании необходимо было выработать подход, в котором сбор большого объема данных для нужд таргетированной рекламы сочетался бы, хоть в какой-то степени, с контролем пользователей над своей сетевой жизнью.
