Эра Facebook. Как использовать возможности социальных сетей для развития вашего бизнеса

Поскольку количество информации, наполняющей Интернет, продолжает расти взрывообразно, различение значений слов и контекстов их употребления будет ключевым фактором в том, чтобы Интернет оставался «судоходным» и релевантным. Поняв это, старые медиаигроки, такие как Thomson Reuters, и молодые стартапы, подобные Metaweb, начали инвестиции в работу по созданию «семантической Паутины». Их усилия направлены на то, чтобы классифицировать интернет-контент так, чтобы он был понятен для компьютеров и чтобы утомительная работа по связыванию однородной информации в Интернете могла быть автоматизирована. Например, представим себе семантическую веб-систему для продажи букинистических книг через Интернет. Когда кто-нибудь попадает на этот сайт впервые, его просят оставить о себе информацию: имя, адрес, электронную почту, номер телефона. Данные, введенные им, попадают в базу Resource Description Framework (RDF, «Структура описания ресурсов») и составляют контекст для будущих его визитов на этот сайт и другие сайты, входящие в семантическую Паутину. Аналогично любые данные, представленные о конкретной книге, такие как название, автор, издатель, ISBN и описание, сохраняются в аналогичной базе RDF. Таким образом постепенно создается универсальная база знаний о разных людях, местах, объектах – на основании их смысла, наличия связей в Интернете и отношения друг к другу.

В дополнение к метаданным о контенте Интернета уникальные характеристики, предпочтения и история поисков, проведенных разными людьми, также образуют важный контекст для каждого поиска. Нынешние поисковые машины в большей или меньшей степени построены на предположении, что все люди одинаковы. То есть если результаты моего поиска релевантны для меня, то они будут релевантны и для вас, будь вы 90-летней бабушкой, 12-летним мальчиком или крестьянином из Найроби.

Поведенческое таргетирование пытается заполнить этот пробел, создавая профиль каждого интернет-пользователя на основании его биографических данных и истории его деятельности в Интернете и затем показывая ему только ту рекламу, которая ему будет заведомо интересна. Рекламные сети и некоторые порталы, такие как AOL и Yahoo, уже почти десятилетие используют поведенческое таргетирование, чтобы показывать пользователям рекламу и контент, основываясь на их прошлой истории – посещенных сайтах, длительности визитов, нажатых баннерах и покупках. DoubleClick (приобретенный Google) был в свое время лидером в разработке таргетирования рекламы при помощи куков. В последнее время такие компании, как Tacoda (купленная AOL), Revenue Science, Front Porch, NebuAd и Phorm, возродили эти методы для использования широкополосными провайдерами, которые имеют доступ к гораздо большему количеству данных о веб-активности, поскольку обрабатывают трафик своих пользователей, направленный ко всем возможным сайтам, в отличие от обработки трафика на стороне сайтов, входящих в небольшой круг. Понятно, что поведенческое таргетирование вызвало к жизни целую волну дискуссий о вопросах сохранения приватности, поскольку в большинстве таких систем пользователи не дают в явном виде разрешения на такой доступ к их данным и даже часто не имеют возможности и отписаться от него и, таким образом, не могут контролировать, какая информация о них собирается и как она используется.

Будущее: социальное фильтрование

Сегодняшний бум «каждый – издатель» привел к взрывному росту онлайнового контента. Люди уже не смогут самостоятельно обработать всю имеющуюся информацию. С точки зрения отдельного человека, бόльшая часть того, что он видит на экране компьютера, – это мусор. Хотя поисковые машины и поведенческое таргетирование были первыми и важными шагами к тому, чтобы сделать изобилие онлайновых медиа более управляемым, продолжается тяжелая битва за преодоление гор информации и борьба с отвлекающими факторами. Мы продолжаем кажущуюся бесконечной войну со спамом в наших почтовых ящиках. Когда мы ищем информацию, нам приходится пролистывать десятки страниц результатов поиска, не содержащих ничего для нас интересного. Навязчивые всплывающие баннеры, рекламирующие совершенно ненужные нам товары и услуги, блокируют экран как раз в тот момент, когда мы хотим прочитать с таким трудом найденную интересную статью.

Но надежда еще не умерла. Онлайновый социальный граф может дать нам возможность впервые найти соответствие между тем, что издатели и рекламисты хотят нам показать, и тем, что пользователи хотят увидеть (рис. 2.1

).

Рис. 2.1. До возникновения социального графа большее распространение приводило к большему количеству мусора. С помощью социального графа мы можем использовать наших друзей в качестве фильтров для поиска нужного нам контента и данных в нужное время