Непростые люди Российский онлайн-бизнес перенял западный опыт

Перезапущенный осенью сайт Afisha.ru, разрешив простым пользователям писать рецензии, по сути поставил их в один ряд с признанными кинокритиками. "Яндекс. Маркет" начал выкладывать на сайт оценки интернет-магазинов по версии потребителей. Сервис персональных рекомендаций Imhonet теперь помимо книг работает с отзывами о кино и не собирается на этом останавливаться. К тому же к запуску готовятся новые онлайн-проекты, которые обещают сделать выбор товаров, основанный на предпочтениях пользователей, максимально точным и удобным.

Бум потребительских сервисов для рекламодателей будет прежде всего прямым "доступом к телу" потенциальных покупателей. Но эксперты считают, что выживут из них лишь немногие. С распространением сервисов "веб 2.0", для которых контент создают и распространяют множество пользователей, инструментам "народной" экспертизы отвели роль универсального фильтра полезной информации. В частности, этот механизм с энтузиазмом стали использовать интернет-службы, на сайтах которых что-то продается, будь то поход в кино или выбор нового мобильного телефона. Но часто то, что подается как "выбор пользователей", оказывается ложью.

До первой звезды

Самая распространенная система навязывания мнения большинства — всевозможные рейтинги вроде количества звездочек, "поставленных" тому или иному продукту.

Недавно такой функцией обзавелся сервис поиска товаров "Яндекс. Маркет". Теперь рядом с названиями магазинов, в которых находится интересующий пользователя товар, отображается средняя оценка, выставленная другими покупателями. На рейтинг влияют оценки пользователей, использующих функцию "Любимые магазины". Средняя оценка несет полезную информацию, но максимально усредненную для конкретного покупателя — из количества звездочек можно понять лишь, что магазин популярен и что в целом ему доверяют.

"Глядя на модные рейтинги в "пять звездочек", я обычно вижу один скучный результат — если число голосующих больше десяти, то общая оценка всегда будет "три" или "четыре", — комментирует Алексей Андреев, главный редактор интернет-журнала "Вебпланета". — Пользу от такой информации можно сравнить с пользой выяснения "средней температуры по больнице".

Судя по практике, "звездочки" хороши лишь как дополнение к популярным и массовым сервисам-справочникам, обращаясь к которым, пользователь и не рассчитывает получить точную рекомендацию. Проще говоря, в большинстве случаев это дополнительная маркетинговая уловка.

"Рейтинг, построенный на оценке "хорошо-плохо", безусловно, мало подходит для выбора таких товаров, в отношении которых большую роль играют личные предпочтения, — например музыка, книги, предметы интерьера. Однако на "Маркете" пользователи оценивают не товары, а магазины, причем по конкретным параметрам: магазин в целом, удобство заказа, доставка, качество товара. В этом случае личные предпочтения не так важны: либо у магазина есть проблемы с доставкой, либо их нет", — комментирует Алексей Авдей, менеджер проектов "Яндекс. Маркета".

Все голоса в таких универсальных пользовательских рейтингах "весят" одинаково. В "Яндекс. Маркете" с этой проблемой пытаются бороться: "Все отзывы проходят многоуровневую систему защиты, которая позволяет выявить недостоверную информацию и отфильтровать ее. Если есть сомнения в оценке, она снимается и пересчитывается. На данный момент мы фильтруем 25—30% отзывов как спам".

Говори, клиент, разговаривай

Другой вариант — пользовательские отзывы в виде рецензий и рекомендаций. Такая возможность есть у покупателей в интернет-магазинах и на аукционах — там можно оценивать и товар, и продавца, и даже покупателя. Основная проблема — необходимость читать все комментарии и выводить ту же "среднюю оценку" самому: авторы отзывов в большинстве люди случайные.

"Думаю, возможность оставить отзыв на сайтах онлайн-магазинов создается по принципу "чтобы было". Владельцы магазинов не заинтересованы в плохих оценках, поэтому часто вручную удаляют антирекомендации. Доверие со стороны пользователей к таким отзывам, мягко говоря, невысокое.

Чтобы сервис стал полезным, необходимы посещаемая интернет-площадка и хотя бы простейшая система модерации отзывов самими пользователями", — уверен продюсер проекта "Обзограф. ру" Александр Пак, который и трудится над созданием такой независимой от продавцов площадки.

По задумке Пака, сервис потребительских отзывов "Обзограф" аккумулирует отзывы потребителей о любых товарах и услугах, которые интересны самим пользователям, — в отличие от тематических сайтов, вроде Afisha.ru. При этом управлять контентом будут сами пользователи — они смогут голосовать и за понравившиеся продукты, и за рецензии. Зарабатывать создатели "Обзографа" рассчитывают на рекламе и спонсорских проектах, в том числе сотрудничая с онлайн-магазинами.

Лаборатория вкуса

Недавно в Рунете появился фактически первый в своем роде рекомендательный сервис, основанный на коллаборативной фильтрации, — Имхонет. Этот метод ориентируется не на данные о том, сколько человек проголосовало "звездочками" или фактом покупки, а на индивидуальные вкусы и предпочтения каждого пользователя. Посетитель сайта "рассказывает" системе о том, что ему нравится и не нравится, выставляя оценки разным произведениям. На этих данных строится его личный профиль, который затем сравнивается с профилями других пользователей в поисках "единомышленников". Люди, чьи оценки максимально совпадают, с высокой вероятностью порекомендуют друг другу книги, фильмы, музыку, которые будут интересны обоим.

Впервые идея коллаборативной фильтрации была предложена в 1992 году исследовательским центром Xerox в США. Ее суть — поиск в массе данных объектов, схожих по ряду параметров. Онлайн-магазины, взявшие идею на вооружение, реализовали ее, сделав центральным объектом такого сравнения товары, а не предпочтения.

Например, так работает система рекомендаций онлайн-магазина Amazon.сom.

Пользователь просматривает страницы с товарами, после чего ему выдается список того, что купили люди со схожими интересами. "Но купленное и понравившееся — не одно и то же, — напоминает управляющий сервисом Имхонет профессор ВШЭ Александр Долгин. — Несмотря на то что качество прогнозов, выведенных из косвенных данных, ниже, чем из прямых потребительских оценок, в большинстве рекомендательных сервисов — в первую очередь соединенных с продажами — сделана ставка именно на них".

"Опции, облегчающие выбор, привлекают клиентов, способствуя увеличению продаж, но они же уточняют выбор, что ведет к снижению уровня продаж, — поясняет Долгин. — Предоставляя услугу по навигации, бизнес заинтересован в таком ее виде, который не вредит сбыту разной продукции. Он выбирает оптимальный для себя вариант, хотя это и не значит, что это лучший вариант с точки зрения потребителя".

Конвой к прилавку

Технологии, позволяющие дать пользователю нужную и максимально точную информацию, до сих пор не были коммерчески прибыльными. Поэтому они заменяются подкорректированными в интересах коммерции механизмами, "аккуратно конвоирующими к прилавку".

Хотя сейчас сервис поддерживается на средства компании, возглавляемой Долгиным, сам он видит несколько бизнес-моделей для рекомендательных сервисов, не связанных с заложенным в самой системе промоушеном. "Среди них есть вполне традиционные: например, рекламная модель, которую предполагается использовать по аналогии с общественным телевидением, — рассказывает он. — Наряду с привычными схемами существуют и весьма оригинальные. Допустим, книга, выпущенная тиражом в десять тысяч экземпляров, разошлась без остатка. Для издателя проект успешен и завершен. А система Имхонета "изнутри" видит, что этим произведением интересуется еще 50 тысяч, она "высвечивает" истинный спрос, который пока никому не известен. Сервис может продать эту информацию издателю или самостоятельно организовать подписку среди потенциальных покупателей. Причем стоимость такого издания будет намного ниже магазинной, поскольку система позволяет обойтись без промоутерских и торговых накруток, утраивающих цену на прилавке".

В "Яндексе" считают, что у таких сервисов есть будущее. "Метод коллаборативной фильтрации помогает в выборе книг, музыки и фильмов, то есть тогда, когда большую роль играет личный вкус, — комментирует Алексей Авдей. — На наш взгляд, в будущем потребительский поиск будет учитывать как параметры товара, так и рекомендации покупателей. В принципе оценки могут работать для большинства товаров и услуг.

А система рекомендаций позволит учитывать и личные вкусы".