Рекомендательные механизмы — универсальный инструмент манипулирования пользователем. В интернет—магазинах на первых экранах появляются товары, которые, по мнению системы анализа пользовательского поведения, могут быть нужны покупателю (или их нужно как можно скорее продать). То же относится к фильмам, новостям, музыке, записям в социальных сетях (исключение — telegram, где пользователи видят записи в каналах одинаково, в хронологическом порядке). Как работают эти системы — отдельная тема, авторов исследования интересовала осведомленность пользователей об их существовании и работе.
Аналитический центр НАФИ в мае 2024 г. опросил 1600 граждан РФ старше 18 лет из всех регионов страны. Согласно выводам исследователей, менее половины опрошенных (46%) имеют общие представления о том, как устроены рекомендательные системы в интернете. Каждый третий плохо представляет принципы работы рекомендательных алгоритмов, а каждый шестой вообще не знает, что это такое.
Несмотря на низкий уровень понимания принципов работы рекомендательных систем, большинство пользователей довольны результатом, констатируют в НАФИ. Так, две трети респондентов говорят, что чувствуют, что поисковая выдача учитывает их индивидуальные вкусы и предпочтения, когда они ищут товары на маркетплейсах или услуги на других сервисах.
Недовольны работой рекомендательных сервисов 17% опрошенных. По их мнению, рекомендации идут вразрез с тем, что им действительно интересно и нужно. Исследование также показало, что 44% россиян готовы предоставлять информацию о себе для получения индивидуального обслуживания и персональных предложений. В 2017 году таких респондентов было 19%, а в 2023-м — 40%.
Как рассказала «Эксперту» директор направления маркетинговых исследований аналитического центра НАФИ Наталья Кузнецова, успех предприятий сектора e-commerce во многом связан с работой рекомендательных систем.
«Масштабное внедрение генеративного ИИ и рекомендательных алгоритмов в маркетинг — тренд последних нескольких лет», — отмечает она.
С ростом объема предлагаемых в интернет—магазинах товаров покупателю нужно тратить все больше времени на поиск нужных товаров (вбейте в строке поиска Ozon слово «чемодан» и следующий час вы проведете за изучением карточек сотен образцов этой продукции) и здесь на помощь приходят рекомендательные алгоритмы.
В этой ситуации наличие алгоритма рекомендаций и умного ассистента в приложениях становится важной частью клиентского сервиса. Бизнес, который не будет следовать этой тенденции, рискует остаться за бортом. Такие системы приносят очевидную выгоду владельцам онлайн-магазинов и сервисов, помогая увеличить конверсию и средний чек.
«Есть и очевидные минусы, — добавляет Наталья Кузнецова. — Пользователи привыкают к подсказкам, теряя стимул изучать что-то новое и расширять горизонт интересов. Это особенно заметно при потреблении новостей и формировании умной ленты
в социальных сетях».
В НАФИ полагают, что в будущем рекомендательные системы станут еще точнее и персонализированнее благодаря искусственному интеллекту, учету местоположения пользователя, времени суток и даже его эмоционального состояния. Можно ожидать масштабирования алгоритмов рекомендаций в сферах финансовых услуг, здравоохранения и образования.
Рекомендации в социальных сетях фильтруются с помощью технологий машинного обучения, отмечает в свою очередь директор по digital & social media PR Partner Дамир Фейзуллов. Система сохраняет и накапливает информацию о пользователе. У рекомендательной системы, помимо положительных моментов, есть отрицательная сторона. Из-за постоянно просмотра новостей в разных социальных сетях и ежедневного погружения в интернет у людей возникает односторонний взгляд на вещи и события. Это так называемый «эффект фильтров». Например, девушка с расстройством пищевого поведения постоянно смотрит видео и читает про похудение, калории и т.д. Алгоритмы считывают интересы и предлагают как можно больше похожих новостей. Девушка будет постоянно читать и зацикливаться на похудении и считать, что это хорошо, так как об этом написано в интернете. Если она возьмет другое устройство, то новости и рекомендации по этой теме будут совершенно другими.
