Power and Progress - Daron Acemoglu;Simon Johnson;

Google ускорила сбор данных, предложив ряд сложных бесплатных продуктов, таких как Gmail и Google Maps, которые позволили компании узнать гораздо больше о предпочтениях пользователей, помимо предметов, которые они искали, и их точного местоположения. Компания также приобрела YouTube. Теперь рекламные объявления можно было подбирать гораздо более точно для каждого пользователя в зависимости от всего профиля его покупок, действий и местоположения, что повышало прибыльность. Результаты были поразительными, и в 2021 году подавляющая часть дохода Google (или ее материнской компании Alphabet) в размере 65,1 миллиарда долларов была получена от рекламы.

Google и другие компании выяснили, как заработать много денег на рекламе, и это не только объясняет появление новой бизнес-модели. Он также отвечает на фундаментальный вопрос: если он часто приводит к посредственной автоматизации, почему так много энтузиазма по поводу ИИ? Ответ в основном связан с массовым сбором данных и целевой рекламой, причем и того, и другого в будущем будет гораздо больше.

 

Социально несостоятельный веб

То, что Google может узнать о своих пользователях из метаданных об их электронной почте и местоположении, меркнет по сравнению с тем, чем некоторые люди готовы поделиться со своими друзьями и знакомыми о своей деятельности, намерениях, желаниях и взглядах. Социальные сети должны были привести бизнес-модель целевой рекламы в действие.

Марк Цукерберг с самого начала предвидел, что ключом к успеху Facebook станет его способность быть средством или даже производителем "социальной паутины", в которой люди будут участвовать в различных видах социальной деятельности. Чтобы добиться этого, он поставил рост платформы превыше всего.

Но монетизация этой информации всегда была сложной задачей, даже с учетом успешной бизнес-модели Google, которой можно было подражать. Первые несколько попыток Facebook собирать данные для улучшения способности таргетировать рекламу оказались неудачными. В 2007 году компания представила программу под названием Beacon, которая позволяла собирать информацию о покупках пользователей Facebook на других сайтах и затем делиться ею с их друзьями в ленте новостей. Эта инициатива сразу же была расценена как колоссальное нарушение конфиденциальности пользователей и была прекращена. Компании необходимо было выработать подход, который сочетал бы в себе массовый сбор данных для цифровой рекламы и хоть какой-то контроль над пользователями.

Человеком, который сделал это реальностью, была Шерил Сандберг, возглавлявшая Google AdWords и сыгравшая важную роль в превращении этой компании в машину целевой рекламы. В 2008 году она была принята на работу в Facebook в качестве главного операционного директора. Сэндберг понимала, как заставить эту комбинацию работать, а также потенциал, который Facebook имел в этом пространстве: компания могла создать новый спрос на продукты, а значит и на рекламу, используя свои знания о социальных кругах пользователей и их предпочтениях. Уже в ноябре 2008 года Сандберг назвала эту комбинацию основополагающей для роста компании, заявив, что "мы считаем, что сделали то, что мы сделали - мы взяли силу реального доверия, реального контроля конфиденциальности пользователей, и сделали возможным для людей быть своими подлинными "я" в сети". Если бы люди были такими, какие они есть, то они бы больше рассказывали о себе, и было бы больше информации, которую можно было бы использовать для получения дохода от рекламы.

Первым важным нововведением в этой работе стала кнопка "Like", которая не только раскрывала гораздо больше информации о предпочтениях пользователей, но и служила эмоциональным сигналом для поощрения более активного участия. Также было введено несколько других архитектурных изменений - например, касающихся того, как работает лента новостей и как пользователи могут оставлять отзывы. Самое главное, алгоритмы искусственного интеллекта начали организовывать ленту новостей каждого пользователя, чтобы привлечь и удержать его внимание и, конечно, разместить рекламу наиболее выгодным образом.

Facebook также начал предлагать рекламодателям новые инструменты, опять же основанные на базовых технологиях искусственного интеллекта. К ним относятся возможность создания пользовательских аудиторий, чтобы объявления отправлялись пользователям с определенными демографическими характеристиками, и возможность формирования похожих аудиторий, которые сам Facebook описывает как "способ, с помощью которого ваши объявления могут достигать новых людей, которые, вероятно, заинтересуются вашим бизнесом, потому что они имеют схожие характеристики с вашими существующими клиентами".

Большим преимуществом социальных сетей перед поисковыми системами, когда речь идет о рекламе, является интенсивное вовлечение. Люди иногда обращают внимание на рекламу, когда ищут товар или делают покупки с помощью таких поисковых систем, как Google, но это короткое вовлечение, и сумма, которую компания может заработать на продаже рекламы, соответственно, ограничена. Если бы люди тратили больше времени на просмотр того, что появляется на их экранах, это означало бы увеличение доходов от рекламы. Работа по увеличению количества "лайков" для сообщений от друзей и знакомых оказалась отличным способом повышения такой вовлеченности.

С первых дней своего существования Facebook играл с психологией людей для достижения этих целей и фактически проводил систематическое тестирование и эксперименты со своими пользователями, чтобы определить, какие типы постов и какие способы их представления вызовут больше эмоций и реакции.

Социальные отношения, особенно внутри групп, всегда чреваты чувством неодобрения, неприятия и зависти. Сегодня существует множество доказательств того, что Facebook вызывает не только возмущение политическим контентом, но и сильные негативные эмоции в других социальных контекстах. Затем он использует все эти эмоции, чтобы побудить людей проводить больше времени на платформе. Сенсационный контент заставляет людей проводить больше времени на платформе, равно как и тревога. Несколько исследований в области социальной психологии показывают, что использование социальных сетей переплетается с чувствами зависти и неадекватности и часто приводит к беспокойству по поводу самооценки.

Например, распространение Facebook на кампусы американских колледжей оказало сильное негативное влияние на психическое здоровье, часто приводя к чувству депрессии. Студенты, чьи кампусы получили доступ к платформе, также стали сообщать о значительно худшей успеваемости, что указывает на то, что эффект не ограничивается эмоциями, а влияет и на поведение вне сети. Facebook мощно монетизирует эти чувства, поскольку и тревога, и стремление получить большее одобрение увеличивают время, которое люди проводят на платформе.

Амбициозный исследовательский проект раскрывает этот вопрос. Исследователи побудили некоторых пользователей Facebook (временно) отказаться от использования платформы, а затем сравнили их использование времени и эмоциональное состояние с членами контрольной группы, которые не получали такого побуждения и продолжали интенсивно пользоваться Facebook. Те, кого побудили прекратить пользоваться Facebook, проводили больше времени за другими социальными занятиями и были значительно счастливее. Но, отражая социальное давление, которое они могли испытывать со стороны сверстников и платформы, пытавшейся их снова привлечь, по окончании исследования они вернулись к Facebook - с худшим психическим состоянием и все такое.

В целях повышения вовлеченности