Raccomandazione Nazione

Amo i libri, mi piace la musica e non mi dispiace per le notizie. Quando mi viene inviato un link a qualcosa che un amico pensa che dovrei leggere, ascoltare o vedere, lo prendo sul serio. I consigli sono essenziali per la mia qualità di vita.

È una buona cosa che mi senta in questo modo, perché i consigli sono ovunque su Internet. Ovunque effettui acquisti online, una scheggia del mio schermo mi suggerisce un mi piace I clienti che hanno acquistato questo articolo hanno anche... . I pop-up e gli annunci sensibili al contesto sono stati integrati da questo sussurro basso e seducente di suggerimenti automatici. La verità è che ora ricevo più buoni consigli su più cose, più spesso, dagli algoritmi bayesiani che dai miei migliori amici. Forse questo dovrebbe rendermi malinconico, ma non è così. Una tecnologia migliore non significa amici peggiori.

Questa storia faceva parte del nostro numero di maggio 2008

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A differenza dei consiglieri umani, Apple.com, Amazon.com e Google.com non mi insultano mai sottintendendo che dedico tempo, denaro o attenzione alle cose sbagliate. Stanno semplicemente facendo raccomandazioni pertinenti, e occasionalmente nuove, basate sulle mie scelte passate e sulle cose a cui mi occupo in tempo reale. Il focus della personalizzazione digitale si è spostato da ciò che mi interessa ora a ciò che potrebbe interessarmi in futuro. Tutte le scelte che faccio in questo momento vengono assorbite in una sfera di suggestione dove, dopo essere state pesate statisticamente, rinascono come offerte e consigli.

Mi ritrovo sempre più incuriosito dai consigli di un sito e da ciò che vende. Il fatto che un sito stia cercando di vendermi qualcos'altro raramente mi infastidisce. Al contrario, mi piace che le società di Internet abbiano dedicato tale ingegnosità, memoria e potenza di elaborazione per offrirmi buoni suggerimenti. Ma il bene deve migliorare molto se le raccomandazioni devono espandersi oltre a dirmi cosa potrebbe piacermi in questo momento.

Prendi in considerazione Amazon, il cui sito mostra alcune delle fastidiose limitazioni degli attuali motori di raccomandazione. L'azienda è stata un pioniere in questa tecnologia da poco dopo il suo lancio nel 1995. Greg Linden, che ora è con Microsoft, ha contribuito a scrivere il primo motore di raccomandazione di Amazon, Instant Recommendations, che è riuscito dove un vecchio sistema chiamato BookMatcher aveva fallito. Il motore si è evoluto in modo incrementale. Abbiamo imparato cosa ha funzionato e cosa no vedendo come i cambiamenti nelle raccomandazioni hanno aiutato le persone a trovare nuovi libri, dice Linden. Ci è piaciuto aiutare le persone a scoprire libri che probabilmente non avrebbero trovato da soli. Non si trattava mai di marketing, ma solo di abbinare le persone ai libri che avrebbero amato. Ma si scopre che le persone comprano di più quando le aiuti a trovare ciò di cui hanno bisogno.

Oggi, Amazon fornisce consigli sulla base della cronologia di navigazione e degli acquisti di un cliente, altri articoli visualizzati o acquistati dai clienti che hanno acquistato il prodotto visualizzato e articoli che sembrano correlati a quel prodotto. Su Amazon, recensioni, consigli e classifiche diventano una parte essenziale della navigazione e dello shopping. Ad esempio, mentre stavo controllando Prevedibilmente irrazionale , Il nuovo libro di Daniel Ariely sul processo decisionale apparentemente disfunzionale, la striscia Clienti che hanno acquistato questo articolo anche comprato ... mi ha informato di un titolo di cui non avevo mai sentito parlare: Nudge, dell'economista comportamentale dell'Università di Chicago Richard Thaler e dell'Università di Chicago professore di diritto Cass Sunstein. Fai clic e sono lì. È proprio il tipo di connessione in tempo reale che rende lo shopping su Amazon superiore alle alternative sia di persona che online.

I click-through sono la valuta della nazione consigliata. Più scelte fai (o rifiuti di fare), più precise diventano le raccomandazioni. Più i tuoi colleghi interagiscono con Amazon, meglio i motori di Amazon possono dedurre quali consigli avranno più senso per te e più dollari per loro. Il risultato è che le raccomandazioni possono diventare esempi incredibilmente redditizi di ciò che gli economisti chiamano effetti di rete, in cui il valore di una rete è proporzionale al numero dei suoi partecipanti.

Ma per quanto utili possano essere questi algoritmi, sono anche soggetti a improvvisi attacchi di cecità apparente. Mi irrita, ad esempio, che i motori di raccomandazione di Amazon non distinguano in modo intelligente i libri che sfoglio o per cui acquisto io tra quelli che sfoglio o compro come i regali . Sì, posso fare clic su una piccola casella quando acquisto qualcosa come regalo. Inoltre, se visito Il mio Amazon, c'è una scheda che offre di migliorare i miei consigli: sul lungo scorrimento di tutto ciò che ho acquistato, posso fare clic su una casella che dice Questo è stato acquistato come regalo e un'altra casella che dice No utilizzare per le raccomandazioni. Ma queste caratteristiche sono tutt'altro che scontate (le ho scoperte solo scrivendo questa recensione, e io uso Amazon a quantità ). Né i motori di Amazon usano la mia storia di acquisti di regali per suggerire regali per amici particolari. Tali suggerimenti mi darebbero fastidio? No. In effetti, vorrei che Amazon mi facilitasse il passaggio dalla navigazione per me stesso alla navigazione per gli altri. Sceglierei allegramente di essere un utente beta di raccomandazione se tale opzione fosse offerta, proprio come sarei felice di avere un personal shopper che mi aiuti durante i compleanni e le vacanze. Basta chiedere gentile.

Diversi problemi emergono con il motore di raccomandazione Just for You su iTunes di Apple, che è stato introdotto nel 2005. Posso perdonare il fatto che il mio acquisto di Bohemian Rhapsody chiesto solo a te di consigliare Il meglio dello straniero dal vivo , ma non che l'acquisto di Dance the Night Away di Van Halen abbia provocato una raccomandazione per Rush. Anche se accetto che i motori di raccomandazione abbiano le loro stranezze ed eccentricità quantitative, quei suggerimenti sono semplicemente terribili. Il motore di Apple sembra dare più peso all'era che al genere, al tempo o allo stile. (Un portavoce di Apple che ho contattato ha rifiutato di essere più specifico su come funzionano i suoi motori di raccomandazione.)

Il software di raccomandazione di Apple è peggiore di quello di Amazon anche in altri modi. Quando acquisto una o due canzoni di una band, perché il motore mi chiede se voglio acquistare un intero album di un'altra? Dovrei ricevere consigli sui singoli brani prima di ricevere suggerimenti sull'album. iTunes di Apple spinge album e canzoni: sembra una vendita difficile. Voglio essere sedotto dal punto di vista sonoro, non aggredito commercialmente. Fammi provare, gratis, ovviamente, un'altra canzone prima di chiedere se possiedo o voglio possedere l'intero album. Se mi piace la canzone, la compro. Onesto!

L'interfaccia Just for You sembra abbastanza carina. Ma come esperienza interattiva, è spiacevole. A differenza di Amazon, il sito sembra più un negozio di dischi che vuole spostare il prodotto che il covo di un amico con un grande gusto musicale. I motori di raccomandazione dovrebbero liberare i rivenditori dal cattivo design dei negozi online, ma il sito iTunes mi ricorda quello che mi piace di meno dello shopping. Dov'è Jonathan Ive, il leggendario designer industriale di Apple, quando abbiamo bisogno di lui?

Nonostante queste lamentele, scommetto che gli algoritmi e le interfacce di raccomandazione si espanderanno rapidamente. In futuro, forse Gmail di Google ti dirà a chi devi inoltrare quell'e-mail urgente o ti ricorderà di tenerti in contatto con un amico che hai inavvertitamente ignorato. Sposare la pubblicità sensibile al contesto di Gmail con un motore di raccomandazione decente aumenterebbe il valore di entrambi. Inoltre, è facile immaginare che Facebook suggerisca quali informazioni dovrebbero essere condivise con chi o chi dovrebbe condividere di più con te.

L'ascesa del social graph (una rappresentazione astratta delle connessioni sociali tra gli utenti delle reti digitali; vedi Between Friends, marzo/aprile 2008) dovrebbe consentire ai motori di raccomandazione di diverse aziende di lavorare insieme, offrendo consulenza finanziaria, opzioni di viaggio e altro ancora. Non sarebbe interessante vedere quali azioni e fondi hanno acquistato persone come te? Forse queste tecnologie alla fine diventeranno meta, con alcune startup che offrono motori di raccomandazione che ti consentono di scegliere i migliori motori di raccomandazione per te. I consigli sui consigli potrebbero essere un ottimo affare.

Nonostante tutta la mia eccitazione per il futuro dei servizi di raccomandazione, non posso fare a meno di sentirmi come mi sentivo per la ricerca nel 2001. I motori di raccomandazione esistenti hanno molto valore, ma sono ancora primitivi. Le distinzioni tra navigazione e confronto (cioè tra guardare i prodotti e scegliere tra di essi) sono poco comprese. Dobbiamo ancora vedere come i tag generati dagli utenti rendano le descrizioni di prodotti e servizi più precise e utili. Più il tag è specifico, esplicito e sensibile al tempo, migliori saranno le potenziali raccomandazioni.

Persone intelligenti in tutto il mondo stanno lavorando su questi problemi. Sono in gioco miliardi di dollari. Netflix offre un milione di dollari a chiunque possa migliorare l'efficacia del suo motore di raccomandazione (eccezionalmente riuscito). Questo è un piccolo prezzo da pagare per un'azienda il cui futuro dipende dalla sua capacità di competere con Blockbuster e le società di consegna di video digitali del futuro. È un problema interessante e importante, perché non sono solo gli individui a guardare i film, ma le coppie, le famiglie e gli amici. Forse l'algoritmo vincente sarà ottimizzato per le preferenze dei gruppi.

Quando ricevo buoni consigli, spendo il mio tempo e il mio denaro in modo diverso. Consigli ancora migliori aumenteranno notevolmente il valore di quel tempo e denaro. Questo è un futuro digitale che bramo e mi aspetto. Spero che gli innovatori di Internet prendano sul serio le mie raccomandazioni quanto io prendo le loro.

Michael Schrage è un consulente per l'innovazione, un ricercatore presso la Sloan School del MIT e l'autore di Serious Play: Come le migliori aziende del mondo simulano per innovare .

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