Шошана Зубофф
Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти

II. Баланс сил

Google был зарегистрирован в 1998 году. Стэнфордские аспиранты Ларри Пейдж и Сергей Брин основали его всего два года спустя после того, как браузер Mosaic открыл всемирную паутину для компьютерной публики. С самого начала компания воплощала в себе обещание информационного капитализма как освободительной и демократической социальной силы, которая вдохновляла и восхищала людей второго модерна по всему миру.

Благодаря такому масштабному подходу Google успешно внедрила компьютерное посредничество во множестве новых областей человеческого поведения, по мере того как люди пользовались поиском в интернете и строили свои взаимодействия с сетью с помощью растущего списка сервисов Google. Возникновение этих новых видов деятельности сопровождалось появлением совершенно новых источников данных. Например, в дополнение к ключевым словам, каждый поисковый запрос Google генерирует целый спектр побочных данных, таких как количество и последовательность поисковых терминов, конкретная формулировка запроса, орфография, пунктуация, паузы при наборе, последовательность кликов мышкой и географическое местоположение.

Вначале эти поведенческие побочные продукты хранились как попало и ни для чего не использовались. Первым человеком, который осознал чрезвычайную важность этих случайно сохраненных данных для Google, часто называют Амита Пателя, молодого аспиранта Стэнфорда, проявлявшего особый интерес к «интеллектуальному анализу данных». Его работа с подобными журналами данных убедила его в том, что на основе неструктурированных сигналов, сопровождающих каждое онлайн-действие, можно выстроить подробный рассказ о каждом пользователе – его мыслях, чувствах, интересах. Эти данные, заключил он, представляют собой по сути «широкий датчик человеческого поведения» и могут быть незамедлительно использованы для реализации мечты одного из соучредителей, Ларри Пейджа, о Поиске как о всеобъемлющем искусственном интеллекте^[133].

Инженеры Google вскоре поняли, что непрерывные потоки побочных поведенческих данных могут превратить поисковую систему в рекурсивную самообучаемую систему, которая постоянно улучшает результаты поиска и стимулирует инновации в виде таких продуктов, как проверка орфографии, перевод и распознавание голоса. Как заметил тогда Кеннет Кукье,

Другие поисковые системы 1990-х имели шанс сделать то же самое, но не воспользовались им. Около 2000 года в Yahoo! разглядели этот потенциал, но идея осталась идеей. Именно Google распознал золотой песок в пустой породе своих взаимодействий с пользователями и позаботился о том, чтобы собрать его <…> Google использует информацию, образующуюся как побочный продукт взаимодействия с пользователем, или «выхлоп данных», который автоматически перерабатывается для улучшения существующих услуг или создания совершенно новых продуктов^[134].

То, что рассматривалось как отходы производства – «выхлоп данных», оседающий на серверах Google во время работы поискового «движка», – быстро было переосмыслено как критический элемент превращения поисковой системы Google в процесс непрерывного самообучения и самосовершенствования.

На этой ранней стадии развития Google петля обратной связи, связанная с улучшением ее функций поиска, создавала нужный баланс сил: поиску требовались люди, на которых он мог бы учиться, а людям требовался поиск, который позволял им учиться. Благодаря этому симбиозу алгоритмы Google обучались и выдавали всё более релевантные и полные результаты поиска. Чем больше запросов, тем больше обучения; чем больше обучения, тем более релевантны результаты. Больше актуальности – больше поисков и больше пользователей^[135]. К тому времени, когда молодая компания провела свою первую пресс-конференцию в 1999 году, чтобы объявить о покупке акций компании на 25 миллионов долларов со стороны двух наиболее уважаемых фирм венчурного капитала Кремниевой долины, Sequoia Capital и Kleiner Perkins, поиск Google уже обрабатывал по семь миллионов запросов в день^[136]. Несколько лет спустя Хэл Вэриан, который в 2002 году пришел в Google в качестве главного экономиста, заметит:

Каждое действие, которое выполняет пользователь, считается сигналом, который нужно проанализировать и передать обратно системе^[137].

Алгоритм Page Rank, названный в честь его основателя, уже давал Google значительное преимущество в определении наиболее популярных результатов для поисковой выдачи. Но в течение следующих нескольких лет именно сбор, хранение, анализ и изучение побочных продуктов этих поисковых запросов превратят Google в золотой стандарт веб-поиска.

Здесь необходимо понимать одно важное отличие. В этот ранний период поведенческие данные работали на благо пользователя. Пользовательские данные бесплатно создавали ценность, и эта ценность реинвестировалась в пользовательский опыт в виде совершенствования качества услуг – улучшения, которые пользователи тоже получали бесплатно. Пользователи предоставляли сырье в форме поведенческих данных, и эти данные собирались для повышения скорости, точности и актуальности, а также для создания дополнительных продуктов, таких как перевод. Я называю это циклом реинвестирования поведенческой стоимости (или ценности), в котором все поведенческие данные реинвестируются в улучшение продукта или услуги (рис. 1).

Этот цикл повторяет логику iPod; в Google он работал прекрасно, но с одним важным отличием: отсутствием устойчивых рыночных трансакций. В случае с iPod цикл запускался покупкой высокоприбыльного материального продукта. Последующие взаимодействия улучшали iPod и вели к росту продаж этого продукта. Клиенты были субъектами коммерческого процесса, который стремился подстроиться под их запросы и дать «то, что я хочу, когда хочу и где хочу». В Google цикл был подобным же образом ориентирован на индивида как на свой субъект, но без материального продукта, который можно было продать, он парил над рынком, представляя собой взаимодействие с «пользователями», а не рыночные трансакции с клиентами.

РИС. 1. Цикл реинвестирования поведенческой стоимости

Это помогает объяснить, почему не следует думать о пользователях Google как о его клиентах: в его случае нет никакого экономического обмена, цены и прибыли. Не играют пользователи и роль наемных работников. Когда капиталист нанимает рабочих и обеспечивает их заработной платой и средствами производства, то продукты, которые они производят, принадлежат капиталисту, который может их продать и получить прибыль. Здесь дело обстоит не так. Пользователям не платят за их труд, и им не предоставляют средства производства (мы подробнее обсудим это позже в этой главе). Наконец, часто говорят, что пользователь является «продуктом». Это тоже неверно, и к этому вопросу мы вернемся еще не раз. Пока достаточно сказать, что пользователи – мы с вами – не продукты, а источники сырья. Как мы увидим, свои необычные продукты надзорный капитализм умудряется извлекать из нашего поведения, оставаясь безразличным к нашему поведению. Его продукты предназначены для связанных с нами предсказаний, но им все равно, что мы делаем и что с нами станет.

Подводя итог: на этом раннем этапе развития Google все то ценное, что пользователи поиска непреднамеренно отдавали компании, им же потом и возвращалось в виде улучшения услуг. В этом цикле реинвестирования предоставление пользователям потрясающих результатов поиска «съедало» всю ценность, которую создавали пользователи, предоставляя дополнительные поведенческие данные. Тот факт, что люди нуждались в Поиске не меньше, чем Поиск нуждался в людях, создавал равновесие сил между Google и его пользователями. С людьми обращались как с самоцелью, как с субъектами нерыночного, замкнутого цикла, который полностью соответствовал заявленной Google миссии «организовать информацию всего мира и сделать ее общедоступной и полезной».

III. Поиск капитализма: нетерпеливые деньги и чрезвычайное положение

К 1999 году, несмотря на весь блеск созданного Google нового мира доступных для поиска веб-страниц, несмотря на его растущие научно-исследовательские возможности и именитых инвесторов, никакого надежного способа превратить вложенные деньги в доходы не было. Цикл реинвестирования поведенческой стоимости привел к созданию превосходного поиска, но это был еще не капитализм. Из-за баланса сил, взимать с пользователей плату за поисковые услуги было финансово рискованным и, возможно, контрпродуктивным. Продажа результатов поиска также создала бы для компании опасный прецедент, назначив цену за индексированную информацию, которую поисковый робот Google уже собрал бесплатно у других. Без такого устройства, как iPod, или доступной для него цифровой музыки не было прибыли, не было излишка, не оставалось ничего такого, что можно было бы продать и превратить в источник дохода.

Реклама в Google была далеко не в почете: команда AdWords состояла из семи человек, большинство из которых разделяли неприязненное отношение учредителей к рекламе. Тон задали Сергей Брин и Ларри Пейдж в эпохальном докладе «Анатомия крупномасштабной гипертекстовой поисковой системы в интернете» на конференции World Wide Web 1998 года, в котором они представили свою концепцию поисковой системы:

Мы ожидаем, что поисковые системы, финансируемые за счет рекламы, будут неизбежно предвзяты в пользу рекламодателей и в ущерб нуждам потребителей. Этот тип предвзятости очень трудно обнаружить, но он все же может оказать существенное влияние на рынок <…> мы считаем, что проблема рекламы создает слишком много смешанных стимулов, поэтому крайне важно иметь конкурентную поисковую систему, которая была бы прозрачной и соответствовала академическим стандартам^[138].

Но свою первую прибыль Google начал получать, предоставляя исключительные лицензии на использование веб-сервисов таким порталам, как Yahoo! и японскому BIGLOBE^[139]. Небольшую прибыль приносили и спонсирование рекламных объявлений, связанных с ключевыми словами поискового запроса^[140]. Существовали и другие модели. Соперничающие с Google поисковые системы, такие как Overture, используемая только гигантским тогда порталом AOL, или Inktomi, поисковая система, принятая Microsoft, брали плату с сайтов, страницы которых они индексировали. Overture также преуспела в привлечении онлайн-рекламы благодаря тому, что позволяла рекламодателям оплачивать высокие места в списке результатов поиска – тот самый формат, который презирали Брин и Пейдж^[141].

Известные аналитики публично сомневались в том, сможет ли Google конкурировать с более устоявшимися конкурентами. Как вопрошала газета New York Times: «Способен ли Google создать бизнес-модель, которая была бы так же хороша, как хороши его технологии?»^[142] Известный аналитик из Forrester Research заявил, что у Google есть всего несколько способов заработать деньги с помощью поисковика: «создать портал [как Yahoo!] <…> создать партнерство с порталом <…> лицензировать технологию <…> ждать, пока его купит какая-нибудь крупная компания»^[143].

Несмотря на эти опасения по поводу жизнеспособности Google, поддержка фирмы со стороны престижных венчурных фондов придавала основателям уверенность в их способности собрать деньги. Это резко изменилось в апреле 2000 года, когда легендарная экономика доткомов начала быстро погружаться в рецессию и райский сад Кремниевой долины неожиданно стал эпицентром финансового землетрясения.

К середине апреля, когда так называемый пузырь доткомов лопнул, привилегированная культура быстрых денег Кремниевой долины оказалась в осаде. Легко забыть, какими катастрофическими стали эти события для амбициозных молодых людей Долины, а также инвесторов, которые были не намного старше их. Стартапы, еще несколько месяцев назад стоившие баснословных денег, вдруг вынуждены были закрыться. В нашумевшей статье «Судьба стучится в дверь доткомов» отмечалось, что цены акций самых почитаемых на Уолл-стрит интернет-фирм «высокого полета» «лежат в нокдауне» и акции многих из них торгуются ниже цены первоначального размещения: «Пока многие доткомы в упадке, ни венчурные капиталисты, ни Уолл-стрит не горят желанием помочь…»^[144]. В новостях только и говорили о шокированных инвесторах. На неделе, начавшейся 10 апреля, произошло самое глубокое падение в истории NASDAQ, где торговались многие интернет-компании, и мнения все больше сходились на том, что «игра» изменилась необратимо^[145].

По мере того как деловая среда Кремниевой долины расползалась по швам, перспективы инвесторов вернуть вложенные средства, продав Google какой-либо крупной компании, стали казаться гораздо менее радужными и их тоже захлестнула нарастающая волна паники. Многие инвесторы Google начали выражать сомнения по поводу перспектив компании, и некоторые начали грозиться, что прекратят ее поддерживать. Давление на компанию, с тем чтобы она стала приносить прибыль, резко усилилось, несмотря на то что Google Search считался лучшей поисковой системой, трафик на его сайт стремительно рос, а почта приносила в офис компании в Mountain View по тысяче резюме в день. Считалось, что Пейдж и Брин слишком медлят, и их ведущие венчурные капиталисты, Джон Доерр из Kleiner Perkins и Майкл Мориц из Sequoia, были крайне недовольны^[146]. По словам летописца Google Стивена Леви,

Венчурные капиталисты рвали и метали. Для технологического сектора медовый месяц закончился, и не было уверенности, что Google не постигнет судьба очередного букета, выброшенного на помойку^[147].

Специфика венчурного финансирования Кремниевой долины, особенно в годы, когда пузырь стартапов начал раздуваться до опасных размеров, также подпитывала в Google ощущение необходимости неотложных действий. Как выяснили в своем исследовании венчурных компаний в Долине социолог из Стэнфорда Марк Грановеттер и его коллега Мишель Феррари,

Связь с венчурной фирмой с высоким статусом сигнализирует о высоком статусе стартапа и побуждает других агентов устанавливать связи с ним^[148].

Все это кажется сегодня очевидным, но будет полезно хорошо запомнить тревожную атмосферу тех месяцев внезапного кризиса. Престижное венчурное инвестирование действовало как форма отбора – во многом напоминая систему приема в лучшие университеты, которая сортирует и легитимирует студентов, возвышая избранных на фоне всех остальных – особенно в «непредсказуемой» среде, характерной для инвестиций в высокие технологии. Утрата способности сигнализировать о своем высоком статусе ставила молодую компанию в длинный ряд неудачников в стремительно развивающейся саге Кремниевой долины.

Результаты других исследований указывают на роль нетерпеливых денег, которые наводнили долину, когда чрезмерная шумиха привлекла спекулянтов и усилила волатильность венчурного финансирования^[149]. Исследования инвестиционных моделей до образования пузыря выявили ментальность «игры по крупному», когда плохие результаты часто только стимулировали рост инвестиций, поскольку спонсоры цеплялись за веру в то, что какая-нибудь молодая компания внезапно обнаружит ту самую неуловимую бизнес-модель, которой суждено будет превратить все их ставки в реки золота^[150]. Уровень «смертности» стартапов в Кремниевой долине превосходил этот показатель в других венчурных центрах, таких как Бостон и Вашингтон, когда нетерпеливые деньги приводили к немногим крупным выигрышам на фоне многочисленных потерь^[151]. Нетерпеливые деньги также отразились на размерах стартапов Кремниевой долины, которые в этот период были значительно меньше, чем в других регионах, поскольку в них было занято в среднем по 68 сотрудников по сравнению со 112 в остальной части страны^[152]. Это было следствием желания получить быструю отдачу, не тратя много времени на выращивание бизнеса или на усиление базы его талантов, не говоря уже о развитии институциональных возможностей, как посоветовал бы Йозеф Шумпетер. Эти тенденции усугублялись культурой Кремниевой долины в целом, в которой чистая стоимость активов превозносилась как единственное мерило успеха и для «родителей» Долины, и для их «деток»^[153].

Несмотря на весь свой гений и принципы, Брин и Пейдж не могли не ощущать, что ситуация была близка к критической. К декабрю 2000 года Wall Street Journal сообщил о новой «мантре», исходящей из инвестиционного сообщества Кремниевой долины:

Просто продемонстрировать способность заработать деньги – недостаточно, чтобы остаться важным игроком в ближайшие годы. Необходимо быть способным показывать устойчивую и экспоненциально растущую прибыль^[154].

IV. Открытие поведенческого излишка

Объявление чрезвычайного положения в политике служит прикрытием для приостановления верховенства закона и введения новых полномочий исполнительной власти, оправданных кризисом^[155]. В Google в конце 2000 года оно стало предлогом для аннулирования отношений взаимности, существовавших между Google и его пользователями, вынудив основателей компании отказаться от своего страстного и публичного неприятия рекламы. В качестве конкретного ответа на беспокойство инвесторов основатели поставили перед крошечной командой AdWords задачу найти способы зарабатывать больше денег^[156]. Пейдж потребовал упростить для рекламодателей весь процесс. В этом новом подходе он настаивал на том, чтобы рекламодатели «даже не связывались с выбором ключевых слов – пусть Google сам их выбирает»^[157].

С практической точки зрения это означало, что Google перенаправит свой собственный растущий кэш поведенческих данных, а также свои вычислительные возможности и опыт на выполнение одной-единственной задачи: сопоставления рекламных объявлений с поисковыми запросами. Чтобы легитимировать этот необычный ход, в дело пошла новая риторика. Если уж реклама неизбежна, то она должна быть «релевантной» для пользователей. Объявления больше не будут привязываться к ключевым словам в поисковом запросе, вместо этого каждое конкретное объявление будет «таргетировано» на конкретного человека. Добыть этот Священный Грааль рекламы – значит обеспечить актуальность для пользователей и прибыль для рекламодателей.

Новая риторика умалчивала о том, что для достижения этой новой цели Google надо будет вступить на нехоженую территорию, начав использовать конфиденциальную информацию, которую можно узнать только из его эксклюзивных и детальных побочных поведенческих данных миллионов, а позже и миллиардов пользователей. Для достижения новой цели цикл реинвестирования поведенческой стоимости был спешно и тайно подчинен более масштабному и более сложному начинанию. Сырье, которое прежде использовалось исключительно для улучшения качества результатов поиска, теперь будет также поставлено на службу таргетирования рекламы на конкретных пользователей. Часть данных будет по-прежнему применяться для улучшения обслуживания, но растущие запасы «сопутствующей» информации будут перенацелены на повышение рентабельности рекламы как для Google, так и для ее рекламодателей. Эти поведенческие данные, доступные для использования не только для улучшения обслуживания, образовывали излишек, и именно благодаря этому поведенческому излишку молодая компания найдет свой путь к «устойчивой и экспоненциально растущей прибыли», которая будет необходима для выживания. Благодаря восприятию ситуации как чрезвычайной, новая мутация начала обретать форму и потихоньку отходить от неявного, ориентированного на интересы пользователей общественного договора, характерного для первоначальных отношений фирмы с пользователями.

Объявленное в Google чрезвычайное положение стало фоном для всего ставшего переломным 2002 года, в течение которого надзорный капитализм пустил первые корни. Осознание фирмой важности поведенческого излишка перешагнуло еще один рубеж в апреле того года, когда однажды утром команда, ответственная за журналы данных, собравшись в офисе, обнаружила, что в верхнюю часть поисковых запросов попала странная фраза: «девичья фамилия Кэрол Брейди». С чего бы такой внезапный интерес к телевизионному персонажу 1970-х? Специалист по данным и член команды, работающей с историей поисковых запросов, Амит Патель рассказывал об этом событии газете New York Times: «Вы не можете интерпретировать это, если не знаете, что еще происходит в мире»^[158].

Команда принялась за работу, чтобы решить эту головоломку. Во-первых, она обнаружила, что волна запросов образовала пять отчетливых всплесков, каждый из которых начинался на сорок восьмой минуте часа. Затем они поняли, что запрос появлялся во время трансляции популярного телешоу «Кто хочет стать миллионером?» Всплески соответствовали разным часовым поясам, в которых последовательно транслировалось шоу, заканчивая Гавайями. В каждом часовом поясе ведущий шоу задавал вопрос о девичьей фамилии Кэрол Брейди, и тут же в каждом поясе на серверы Google обрушивалась волна соответствующих запросов.

Как сообщила газета New York Times: «Временная точность данных по Кэрол Брейди некоторым просто открыла глаза». Даже Брин был ошеломлен очевидной прогнозной силой поисковика, выявляющего события и тенденции до того, как они «попали на радар» традиционных СМИ. Как он сказал New York Times: «Это все равно что впервые взглянуть в электронный микроскоп. Все равно что иметь мгновенный барометр»^[159]. Газета утверждала, что руководство Google не хотело делиться своими мыслями о том, как эти огромные запасы данных по запросам могут быть коммерциализированы. «С этими данными появляются огромные возможности», – признался один из руководителей^[160].

За месяц до истории с Кэрол Брейди, когда команда AdWords уже работала над новыми подходами, Брин и Пейдж наняли в качестве председателя совета директоров Эрика Шмидта, опытного управленца, инженера и доктора компьютерных наук. К августу они назначили его на должность генерального директора. Доерр и Мориц уже подталкивали учредителей нанять профессионального менеджера, который знал бы, как направить компанию на получение прибыли^[161]. Шмидт немедленно внедрил программу «затягивания поясов», пересмотрев бюджет и усилив общее чувство финансовой тревоги, поскольку перспективы получения новых фондов оказались под угрозой. В результате уплотнения офисных пространств неожиданно оказалось, что ему предстоит делить свой кабинет не с кем иным, как с Амитом Пателем.

Позже Шмидт хвастался, что в результате их тесных контактов в течение нескольких месяцев он имел мгновенный доступ к более точным цифрам доходов, чем его собственные финансовые плановики^[162]. Мы не знаем (и, возможно, никогда не узнаем), какие другие идеи Пателя о прогнозной силе запасов поведенческих данных Google мог подхватить Шмидт, но нет никаких сомнений в том, что более глубокое понимание прогнозной силы данных быстро сформировало специфический ответ Google на финансовую ситуацию, вызвав к жизни ключевую мутацию, которая в конечном итоге повернула AdWords, Google, интернет и саму природу информационного капитализма к поразительно прибыльному проекту надзора.

Самые ранние рекламные объявления Google считались более эффективными, чем большинство тогдашней интернет-рекламы, поскольку они были привязаны к поисковым запросам, и кроме того Google мог отслеживать, когда пользователи действительно кликали по рекламной ссылке (количество таких кликов стало известно как «показатель кликабельности», click-through rate, CTR). Несмотря на это, рекламодателям выставляли счета по традиционной схеме, в зависимости от того, сколько человек видело рекламу. По мере расширения поиска Google создал систему самообслуживания под названием AdWords, в рамках которой в результаты поиска, использующего ключевое слово рекламодателя, включалось текстовое поле этого рекламодателя и ссылка на нужную ему страницу. Цена объявления зависела от позиции объявления на странице результатов поиска.

Конкурирующий поисковый стартап Overture разработал систему онлайн-аукционов для размещения объявлений на веб-странице, которая позволила ему масштабировать онлайн-рекламу, ориентированную на ключевые слова. Google создаст революционное усовершенствование этой модели, которому суждено изменить курс информационного капитализма. Как объяснял в 2006 году один из журналистов агентства Bloomberg,

Google максимизирует доход, который он получает от этой драгоценной площади, предоставляя самые лучшие места на странице тому рекламодателю, который, скорее всего, в итоге заплатит Google больше всех, на основе цены за клик, умноженной на оценку Google вероятности того, что кто-то действительно кликнет по объявлению^[163].

Этот ключевой множитель стал результатом передовых вычислительных возможностей Google, обученных на его наиболее значимом и секретном открытии – поведенческом излишке. С этого момента сочетание постоянно растущего машинного интеллекта и все более обширных запасов поведенческого излишка станет основой беспрецедентной логики накопления. Приоритеты Google в области реинвестирования сместятся с простого улучшения того, что получал пользователь, на создание и институционализацию наиболее далеко идущих и технологически продвинутых операций по поставкам сырья, которые когда-либо видел мир. Отныне доходы и рост будут зависеть от роста поведенческого излишка.

Многочисленные патенты Google, полученные им в те ранние годы, иллюстрируют этот взрыв новаторства, изобретательности и сложности, вызванный чрезвычайным положением и решимостью фирмы развивать эксплуатацию поведенческого излишка^[164]. Я сосредоточусь здесь только на одном патенте, заявка на который была подана в 2003 году тремя ведущими компьютерными специалистами фирмы, озаглавленном «Генерирование информации о пользователях для использования в таргетированной рекламе»^[165]. Патент очень символичен для новой мутации и рождающейся логики накопления, которая будет определять успех Google. Что еще интереснее, он также позволяет лучше увидеть «экономическую ориентацию», глубоко укутанную в технологические одежки, отражая образ мышления лучших специалистов Google, поставивших свои знания на службу новых целей фирмы^[166]. В этом смысле патент представляет собой трактат по новой политической экономике кликов и ее моральной вселенной, созданный еще до того как компания научилась маскировать этот проект туманом эвфемизмов.

Патент позволяет увидеть разворот закулисных операций Google лицом к новой аудитории его настоящих клиентов. «Данное изобретение касается рекламы», – заявляют изобретатели. Несмотря на огромное количество демографических данных, доступных рекламодателям, ученые отмечают, что значительная часть рекламного бюджета «просто теряется <…> выявлять и устранять такие потери очень трудно»^[167].

Реклама всегда была игрой в догадки: искусством, отношениями с людьми, набором трюизмов, сложившейся практикой, но никак не «наукой». Идея о возможности донесения конкретного послания до конкретного человека в тот самый момент, когда оно может с высокой вероятностью повлиять на его или ее поведение, всегда была Священным Граалем рекламы. Авторы изобретения отмечают, что системы онлайн-рекламы также не смогли достичь этой неуловимой цели. Преобладавшие подходы, используемые конкурентами Google, когда рекламные объявления привязывались к ключевым словам или контенту, не могли определить рекламу, которая будет релевантна «для конкретного пользователя». Теперь изобретатели предложили научное решение, которое превзошло самые смелые мечты любого рекламщика:

Необходимо повысить релевантность объявлений, показываемых по какому-либо запросу пользователя, такому как поисковый запрос или запрос документа <…> для пользователя, который отправил запрос <…> Настоящее изобретение может включать в себя новые способы, механизмы, форматы сообщений и/или структур данных для создания профиля пользователя и использования созданного таким способом профиля пользователя для показа рекламы^[168].

Другими словами, Google больше не будет анализировать поведенческие данные исключительно для улучшения обслуживания пользователей, а вместо этого будет читать мысли пользователей в целях сопоставления рекламы их интересам, как эти интересы выводятся из побочных следов поведения в интернете. Благодаря уникальному доступу Google к поведенческим данным теперь стало возможным узнать, о чем думал, что чувствовал и делал конкретный человек в конкретное время и в конкретном месте. То, что это нас больше не ошарашивает и даже не кажется заслуживающим внимания, свидетельствует о глубоком психическом онемении, которое позволило нам привыкнуть к смелому и беспрецедентному изменению капиталистических методов.

Методы, описанные в патенте, означали, что каждый раз, когда пользователь запрашивает поисковую систему Google, система одновременно представляет ему конкретную конфигурацию конкретного объявления, причем всего за те доли секунды, которые необходимы для выполнения самого поискового запроса. Данные, используемые для выполнения этого мгновенного перевода из запроса в объявление, и прогнозирующий анализ, который окрестили «поиском соответствий», или «мэтчингом», выходили далеко за рамки значения поисковых терминов. Компилировались новые наборы данных, которые значительно повышали точность этих прогнозов. Эти наборы данных были названы «сведениями о профиле пользователя» (user profile information, UPI). Эти новые данные означали, что догадки больше не нужны и что гораздо меньшая часть рекламного бюджета будет тратиться впустую. На смену догадкам придет математическая точность.

Откуда будет браться UPI? Ученые заявляют о прорыве. Сначала они объясняют, что часть данных может быть взята из существующих систем фирмы с ее постоянно накапливающимися кэшами поведенческих данных из поиска. Затем они подчеркивают, что еще больше данных о поведении можно выследить и собрать в любой точке онлайн мира. UPI, пишут они, «могут быть получены в результате вероятностных умозаключений», «допущений» и «логических выводов». Их новые методы и вычислительные инструменты могут создавать UPI на основе интеграции и анализа пользовательских моделей поиска, запросов документов и множества других следов поведения в интернете, даже когда пользователи не предоставляют эту личную информацию напрямую:

Сведения о профиле пользователя могут включать в себя любую информацию об отдельном пользователе или группе пользователей. Такая информация может быть предоставлена пользователем, предоставлена третьей стороной, уполномоченной раскрывать пользовательскую информацию, и/или выведена из действий пользователя. Определенные сведения о пользователе можно вывести логически или предположить на основе других сведений об этом же пользователе и/или сведений из профилей других пользователей. UPI может быть связана с различными объектами^[169].

Изобретатели объясняют, что UPI могут быть выведены непосредственно из действий пользователя или группы, из любого вида документа, который просматривает пользователь, или из рекламной страницы, на которую он перешел: «Например, реклама скрининга на рак простаты может быть ограничена профилями пользователей, имеющими атрибуты „мужчина“ и „возраст 45 лет и старше“»^[170]. Они описывают различные способы получения UPI. Один способ строится на «машиннообучаемых классификаторах», которые могут предсказывать значения ряда атрибутов. Для выявления взаимосвязей между пользователями, документами, поисковыми запросами и веб-страницами создаются «диаграммы ассоциаций»; «могут генерироваться и ассоциации между различными пользователями»^[171]. Авторы изобретения также отмечают, что их методы будут понятны только избранной касте специалистов по компьютерным наукам, которые занимаются аналитическими проблемами этой новой онлайн-вселенной: