Урок понятен. Reprise не угадала. Вместо женщин 25–35 лет Бонни понравилась значительно более молодой аудитории, почти половине ее слушателей было меньше семнадцати.

Вместо связи с такими музыкантами, как Шерил Кроу, слушатели одновременно с Бонни искали Аврил Лавинь, Бритни Спирс и Гвен Стефани. Оказалось, что многие девочки-подростки узнают себя в песнях Макки.

К середине ноября 2004 года песня «Somebody» стала десятой из наиболее проигрываемых на LAUNCHcast. Наконец, в результате рекламной кампании имя Бонни Макки вошло в 50 наиболее часто используемых для поиска слов.

На основе полученной информации руководители компании радикально изменили маркетинговый подход к Бонни Макки. Они подчеркнули ее проблемную сторону, сделали ее похожей на Лолиту, которая плохо себя ведет. Было решено, что она — не Шерил Кроу, не Бритни Спирс, а непокорная бунтовщица, которая нравится более агрессивной части молодых девушек-подростков.

Это был разумный ход, но он не сработал. Было продано менее 17 тыс. экземпляров альбома. Несмотря на информацию о наиболее благодарной аудитории Бонни Макки, ее практически не транслировали по радио. Робин Бектель (Robin Bechtel), которая вела маркетинговую кампанию, говорит: «Мы поняли, что если группа сначала завоевывает поклонников в Интернете, то у нее больший шанс на продажи дисков, когда песня выходит на радио или MTV. Те, кто не завоевывает поклонников, — или проваливаются на радио, или люди загружают только хиты и не покупают альбом целиком. Кажется, что поклонники не интересуются музыкантом, а только песней».

Она предполагает, что спрос на песню Макки был практически удовлетворен возможностью бесплатного прослушивания в Интернете. Очевидно, она была не настолько привлекательна, чтобы люди, услышавшие песню в Сети, захотели большего. Проблема была не в маркетинге или позиционировании, а в отсутствии реальной поддержки со стороны потребителей. Чтобы потребители в Интернете заплатили за музыку, нужен не только запоминающийся сингл — необходимо сообщество поклонников, которое, в идеале, делится своими вкусами с другими.

Пример необходимого коллектива поклонников Reprise могла изучить, посмотрев на группу из Нью-Джерси, состоящую из пяти человек и исполняющую панк-поп, My Chemical Romance. Хотя альбом группы «Three Cheers for Sweet Revenge» вышел примерно в одно время с альбомом Макки, это был их второй альбом. Первый, изданный независимой студией звукозаписи, продался в количестве 10 тыс. экземпляров, что подразумевало небольшую, но преданную группу поклонников. За пять месяцев до выхода второго альбома в мае 2004 года Reprise начала распространять композиции на специальных сайтах, таких как Shoutweb.com и AbsolutePunk.net, чтобы инициировать «брожение» среди заинтересованных лиц в надежде, что интерес затронет и другие группы любителей музыки.

Затем компания продвигала группу на сайтах PureVolume. com и MySpace.com, двух сравнительно новых в то время социальных сетях, ориентированных на музыку, чья аудитория постоянно росла. Эксклюзивные треки были переданы PureVolume, показан видеоклип «только для Интернета» на песню «I'm Not Okay (I Promise)».

Как только треки вышли в сеть, Reprise стала наблюдать за их судьбой. На основе информации BigChampagne об обмене файлами можно было заметить растущий интерес в «Not Okay», который сопровождался интересом к треку «Helena». Так «Helena» стала следующим синглом и при поддержке поклонников группы получила время на радио. К концу лета «Helena» стала самым популярным синглом группы, транслируемым на радио.

С началом концертного тура, в сентябре. Reprise усилило продвижение через Yahoo! и AOL, включая аудио, видео и выступление в Yahoo! Studios. Поклонники в это время следили за сайтом группы и ее страницей в MySpace. Сейчас у My Chemical Romance самый большой электронный список рассылки в компании Warner.

Альбом был продан в количестве 1,4 млн копий, превратившись в один из крупнейших хитов года. Основные продажи начались после того, как радио и MTV запустили трансляцию песен группы, но началось все в Интернете, где и зародилась основная аудитория группы.

В чем же разница между Бонни Макки и My Chemical Romance? Если не учитывать талант, то у My Chemical Romance уже существовала группа преданных поклонников, которые купили первый альбом и посещали выступления. Тысячи людей с нетерпением ждали новых работ группы, а когда студия звукозаписи дала им то, что они хотели, — заранее выпущенные песни в Интернете, — поклонники распространили информацию среди своих знакомых и требовали эфира на радио. Полученное эфирное время, в свою очередь, еще более увеличило популярность группы, позволило ей приобрести еще большее количество поклонников.

Макки же была относительно неизвестным музыкантом и редко выступала. Людям нравилось то, что они слышали на Yahoo! но этого было недостаточно для привлечения настоящих поклонников. Люди не покупали альбом и не стремились услышать больше. На сайте MySpace у группы My Chemical Romance почти 450 тыс. «друзей»; у Макки — всего 9 тыс. Эта разница — заслуга общения поклонников.

Последний пример значительно менее масштабен. Я знаю о нем, потому что в него вовлечен мой бывший коллега. Проводя исследования для книги, я решил отслеживать развитие Birdmonster, новой группы в Сан-Франциско, возглавляемой Питером Аркуни (Peter Arcuni), помощником редактора журнала Wired. Этот опыт многому меня научил.

Birdmonster — основной пример того, как три аспекта «длинного хвоста» опрокидывают музыкальную индустрию. Как и все новые группы, Birdmonster стремилась выступать в клубах. Однако вместо того, чтобы упрашивать владельцев клубов, члены группы поняли, что есть более разумный способ. При составлении расписаний в клубах, как правило, первыми утверждаются выступления популярных исполнителей. Затем, как только даты выступлений утверждены, клубы ищут группы для «разогрева» публики. Практически все расписания выступлений в клубах сейчас доступны в Интернете, найти открытые позиции для «разогрева» можно, просто поискав по слову «ТВА» и некоторым другим ключевым словам, чтобы ограничить поиск местными клубами. Потом нужно связаться с клубом и предложить заполнить пробел в расписании.

Недостаточно привлечь внимание владельца клуба: он должен быть уверен в том, что вы привлечете аудиторию. Для этого Birdmonster применила маркетинг в Интернете. Она инициировала сетевой список рассылки и приглашала поклонников зарегистрироваться в качестве «друзей» на странице в MySpace. На странице было размещено несколько песен и расписание выступлений, а также фотографии. Заинтересованные лица могли послушать песни, познакомиться с группой, увидеть фотографии с прошлых выступлений и прочесть восторженные отзывы существующих поклонников.

Birdmonster также работала с радиостанциями в Интернете, потому что у последних нет ограничений, присущих традиционным вещателям. Именно некий «Тед», владелец BagelRadio.com, убедил первого владельца клуба дать Birdmonster возможность впервые выступить «на разогреве» «Clap Your Hands Say Yeah». Затем после конкурентной борьбы последовал «разогрев» для White Stripes, бывшей в то время лидером независимого рока. Так появился Birdmonster.

Пришло время идти дальше. Группа записала три трека на местной независимой студии и опубликовала их виде мини-альбома, отправленного в музыкальную компанию CD Baby, которая за небольшую плату принимает альбомы и продает их в Интернете. CD Baby в свою очередь передала треки в iTunes и другим цифровым торговцам, и их можно было приобрести и послушать так же легко, как и самые популярные хиты.

Затем группа отослала композиции в mp3-блоги, получив положительные отзывы (например, на Music for Robots) и привлекая еще большее внимание. Страницу группы в MySpace заполнили поклонники, и скоро менеджеры музыкальной индустрии стали предлагать совместные проекты.

А потом случилось неожиданное. Birdmonster отказалась от предложений. Аркуни говорит: «Мы, в принципе, не против звукозаписывающих компаний, но соотношение риска и компенсации было не самым удачным».

Звукозаписывающая компания имеет четыре основные функции: 1) поиск талантов; 2) финансирование (деньги, которые группы получают на оплату записи, похожи на инвестиции венчурных капиталистов); 3) дистрибуция; и 4) маркетинг.

С точки зрения Birdmonster, для этого им не нужна была компания. Количество поклонников росло, усиливаясь присутствием в Интернете, талант уже был обнаружен. Совершенствование цифровых технологий звукозаписи сделало студийное время дешевым — можно записывать треки на студии, а микширование и дополнительную обработку производить дома на персональных компьютерах. Стоимость записи целого альбома оказалась менее 15 тыс. долларов, которые были обеспечены кредитными картами и сбережениями. CD Baby и подобная ей компания Cinderblock поддержали дистрибуцию, обеспечив доступ на iTunes, Rhapsody и другие ведущие музыкальные сервисы. Mp3-блоги и MySpace провели бесплатный маркетинг.

Они решили, что нет смысла подчиняться компании, если можно самостоятельно записывать и распространять музыку, сохраняя независимость. Если первый, выпущенный самостоятельно, альбом оказался бы успешным, это только усилило бы позиции группы во время переговоров с компаниями для продаж альбома в магазинах или, как в случае с My Chemical Romance, дало бы большую свободу при подготовке второго альбома. Если нет, то оставались выступления и туры — самое приятное, что можно получить, играя в группе. Итак, Аркуни стал профессиональным музыкантом эпохи «сделай сам», в которую баланс сил сместился от звукозаписывающих компаний к музыкантам.

Рейтинги музыки в Yahoo! Google PageRank, «друзья» в MySpace, отзывы пользователей Netflix — все это проявления коллективного разума. Миллионы обычных людей стали новыми законодателями вкусов. Некоторые из них действуют сами по себе, другие являются частью группы, основанной на общих интересах и предпочтениях, остальные — просто толпы потребителей, привлеченные программным обеспечением, отслеживающим каждый их шаг.

Впервые в истории стало возможно отследить шаблоны потребления и вкусы всего рынка в реальном времени и так же быстро перестроить рынок, чтобы соответствовать реальности. Новые законодатели вкусов — не суперэлита, превосходящая нас, они и есть мы.

Frog Desing, компания, занимающаяся мониторингом тенденций рынка, считает, что пришла новая эра:

Мы покидаем век информации и вступаем в век рекомендаций. Сегодня исключительно легко найти информацию — она фактически сама находит вас. Уже нет проблемы сбора информации — теперь главная задача в том, чтобы принимать разумные решения на ее основе… Рекомендации помогают разобраться в обилии информации (подобно тому, как виноторговцы сами сообщают, какие из французских вин подходят к пасте).

Распространение информации между потребителями — проявление третьего аспекта «длинного хвоста»: использование чувств потребителей, чтобы объединить предложение и спрос. Первый аспект, демократизация средств производства, создает «хвост». Второй аспект, демократизация инструментов дистрибуции, делает его доступным людям. Однако этих двух аспектов недостаточно. В тот момент, когда начинает действовать третий аспект, позволяющий людям найти нужное в суперизобилии доступной информации, «длинный хвост» проявляется во всей своей красе.

Новые законодатели вкусов — это просто люди, чье мнение уважается. Они оказывают влияние на поведение других, часто поощряя их попробовать то, о чем они раньше и не догадывались. Некоторые из новых законодателей вкусов — традиционные профессионалы: музыкальные обозреватели и кинокритики, редакторы. Разнообразие возрастает, за ним следуют наши интересы, и спрос на авторитетное мнение присутствует в самых малых из ниш. Такие компании, как Weblogs, построили свою бизнес-модель на том, чтобы открывать блоги, посвященные самым узким темам, от подводного плавания и стандартов беспроводной связи WiMax до медицинской информатики.

Другие законодатели вкусов — знаменитости, которым тоже доверяют и чье влияние на потребление продолжает расти. Начиная от размещения товаров в телевизионных программах до успеха журнала InStyle (он не обрезал фотографии на уровне коленей и показывал обувь), сила знаменитости измеряется ее способностью продавать товар. Нравится вам это или нет, но Джессика Симпсон — законодатель вкусов.

Не все знаменитости — звезды Голливуда. Наша культура фрагментируется на миллион микрокультур, возникает соответствующее количество микрознаменитостей. В мире технологий это уважаемые авторы блогов, как команды, пишущие на DailyCandy, блоге, посвященном моде, или BoingBoing, блоге, сконцентрированном на технологии и субкультуре, который в настоящее время является самым популярным блогом в мире. BoingBoing способен обнаружить занятную игрушку, например игру «20 вопросов», построенную на основе нейронной сети, которая «обучается» в Интернете, и привлечь достаточно потребителей, чтобы все запасы были распроданы за день. Другие микрознаменитости еще меньше: от людей, делящихся списками воспроизведения на iTunes, до людей, стоящих за популярными блогами, посвященными популярной музыке, например, Pitchfork Media.

Существует и стадный инстинкт, который можно рассматривать как вид коллективного разума. Например, люди, которые навешивают ярлыки на фотографии на Flickr, сайте для обмена фотографиями, поощряющем создание новых категорий (возможно, глядя на фото Пэрис Хилтон, вы обращаете внимание на ее лицо, но для меня важен только ее телефон, и я помещаю эту фотографию в категорию, связанную с его моделью), и те, кто выкладывает в Интернете списки ссылок на сайты, к которым они хотели бы вернуться.

Люди, которые являются частью такой толпы, могут и не воспринимать себя в качестве советчиков. Они занимаются собственным делом по причинам, которые важны для них. Однако с каждым днем увеличивается количество программного обеспечения, отслеживающего их действия и делающего на их основе выводы. Поисковые машины привели к бурному развитию Силиконовой долины именно потому, что сегодня мы начали понимать ценность измерения и анализа действий миллионов людей.

Основа рекомендаций и других инструментов, позволяющих найти высококачественный контент в «длинном хвосте», — фильтры. Эти технологии и сервисы обрабатывают обширное разнообразие и предлагают выбор, который наиболее точно соответствует вашим предпочтениям. Именно так поступает Google при составлении рейтинга результатов: он фильтрует Сеть, чтобы показать те страницы, которые наиболее связаны с вашим запросом. Этим же занимается и раздел «Самые популярные композиции» в разделе «acid jazz» на Rhapsody.

Фильтры стали тем, что Роб Рейд (Rob Reid), один из основателей Listen.com, называет «навигационным слоем» «длинного хвоста». Это явление не уникально для Интернета и, как он отмечает, не ново:

Интересно, что важность и влияние навигационного слоя не уникальны для Интернета. Уже в течение многих лет American Airlines зарабатывала больше денег на электронной системе заказа билетов Sabre (которая представляет собой общий навигационный слой индустрии путешествий, позволяющий разобраться в тарифах и маршрутах 70-80-х годов), чем все авиакомпании, продающие билеты индивидуальным потребителям. Время от времени местные телефонные компании за счет телефонной книги привлекали большую прибыль (пока не появился Интернет), чем устоявшиеся корпорации-монополисты. На пике популярности TV Guide могла поспорить в доходности с телевизионными сетями. В мире неограниченного выбора всем управляет не контент, а контекст.

На современных рынках «длинного хвоста» фильтры, в основном, позволяют людям перейти из знакомого мира (хиты) в мир незнакомый (ниши) по пути, который и удобен, и отвечает их предпочтениям. Хорошие фильтры привлекают спрос дальше по «хвосту», показывая товары и услуги, которые более привлекательны, чем массовые продукты, навязываемые неэффективными каналами массовой дистрибуции.

Рид Хастингс, генеральный директор Netflix, описывает влияние фильтров (в данном случае это сложные алгоритмы рекомендаций и ранжирования) на привлечение спроса в «хвост» DVD на сайте:

Blockbuster обычно утверждал, что 90 % арендуемых фильмов — это новые релизы. В Интернете ниш больше: примерно 70 % — массовые продукты, а 30 % — нишевые. В случае Netflix это неверно. 30 % выдаваемых нами фильмов — это массовые релизы, а 70 % — нишевые фильмы. У нас те же самые потребители. Просто мы сами создаем спрос и помогаем найти прекрасные фильмы, которые вам понравятся. Для этого мы применяем алгоритмы, построенные на рейтингах и рекомендациях.

Хастингс считает, что рекомендации и другие фильтры — одно из основных преимуществ Netflix, особенно для непопулярных фильмов. Рекомендации создают спрос столь же эффективно, как реклама, но практически ничего не стоят. Предложение Netflix, основанное на знании ваших вкусов и предпочтений, а также отзывов других зрителей, может оказать большее влияние, чем рекламный плакат, нацеленный на «среднего» человека. Рекомендации естественным образом возникают из информации Netflix о потребителях, а количество «плакатов» ничем не ограничено (для каждого посетителя сайта формируется особая страница).

Реклама и другие расходы на маркетинг могут составлять до половины обычного голливудского блокбастера. Мелкие фирмы не могут играть в эту игру. Рекомендации Netflix уравнивают всех в правах, обеспечивая бесплатный маркетинг фильмам, которые не могут его себе позволить, и более ровно распределяя спрос между хитами и нишевыми продуктами. Netflix — удивительная демократическая сила в известной своим отсутствием демократизма индустрии.

Чтобы понять, как работают фильтры, следует рассмотреть несколько их видов. Начнем с музыки. Вот, например, несколько фильтров, с которыми может столкнуться обычный пользователь Rhapsody, ищущий новую музыку. На начальной странице есть выбор категорий в виде многоуровневой таксономии.

Предположим, вы начинаете с жанра «альтернативный/ панк», затем выбираете поджанр «Punk Funk». В этой категории есть список бестселлеров, в момент написания этой книги возглавляемый группой Bloc Party. Если нажать на Bloc Party, то вам будет предложено несколько похожих на них музыкантов, включая Gang of Four. Нажатие на последнюю ссылку открывает список «последователей» (группа Gang of Four в начальном составе и создала подкатегорию «Punk Funk» в начале 80-х годов), это форма рекомендаций редактора.

Среди последователей группы Gang of Four есть Rapture. Кликаем на нее и, если понравилось, создаем радиостанцию с репертуаром, построенным на основе этой группы, которая будет передавать песни Rapture и песни, понравившиеся поклонникам Rapture. Это вид коллективного фильтра. Во время прослушивания станции вы можете обнаружить, что больше всего вам нравится группа LCD Soundsystem. Нажмите на нее, немного послушайте, а если захочется чего-то нового, попробуйте список воспроизведения, в который включена данная группа. Это, в свою очередь, познакомит вас с творчеством Zero 7, которую вы, возможно, тоже захотите какое-то время послушать.

Полдюжины рекомендаций переместили вас от стиля «панк» до стиля «соул», от середины «головы» кривой к концу «хвоста», и каждый шаг в этой последовательности имел смысл.

Хотя в наше время рекомендации и хороши, они не совершенны. Если вы углубляетесь в нишу, рекомендации быстро заканчиваются: там не особенно много людей, чьи предпочтения можно измерить и анализировать. Другая проблема в том, что, хотя сервис и поощряет вас слушать новое, рекомендации остаются теми же самыми. Прослушайте все рекомендации и вернитесь через месяц, — скорее всего, они не изменятся.

Еще одно ограничение: некоторые рекомендации больше подходят для отдельных жанров. Рок-рекомендации не вполне применимы к классической музыке, и наоборот. В старой модели, основанной на хитах, одно и то же предлагалось всем. В новой модели, поощряющей развитие ниш и субниш, необходима специализация. Посмотрите на iTunes, который, несмотря на всю полезность, имеет склонность к поп-музыке, что мешает его использованию в других жанрах.

В iTunes и подобных ему сервисах разные жанры — рок, джаз и классическая музыка — отображаются одинаково и классифицируются по «музыканту». Однако кто «музыкант» в случае классической музыки — композитор, оркестр или дирижер? Имеет ли значение тридцать второй пример концерта? В случае джаза вас могут интересовать отдельные исполнители, а не группы, а исполнители могли играть вместе только в одном альбоме. Возможно, вас интересует конкретный год, и вы хотели бы познакомиться с другой музыкой, появившейся в это время. Что ж, в таком случае вам не повезло. Программа iTunes не позволит вам выбирать по этим критериям.

Это недостатки агрегаторов и фильтров, стремящихся обслуживать массы. iTunes, возможно, и охватывает «хвост», но его концентрация на простоте и метаданных, понятных всем, превращает его в стандартный сервис, который не может эффективно обслуживать все жанры и, вследствие этого, всех потребителей. Проблема не только в iTunes — этим страдают практически все существующие сервисы.

Нет такого фильтра, который устраивал бы всех, и пользователи применяют несколько из них. Вы начинаете поиск новой музыки со следования рекомендации и, как только жанр вам понравился, можете переместиться на его уровень, чтобы узнать, какие композиции популярны. Выяснив, что конкретно вам нравится, можно начать искать похожих музыкантов, используя коллективные фильтры. Если вы возвращаетесь через неделю, и ничего не изменилось, вы используете другой фильтр, чтобы найти новое. Это может быть список воспроизведения (следование предпочтениям других людей), что может открыть для вас новый жанр, где вы, наконец, остановитесь, а потом снова начнете искать.

Еще недавно было немного способов поиска музыки. Если не считать личных рекомендаций, были обзоры в журналах, советы продавцов в магазинах и, самое главное, трансляции по радио. Сегодня ротация на радио — самый известный пример фильтра, фильтра популярности. Лучшие 10, 40, 100 наименований — основа вселенной хитов, от исследований компании Nielsen до списка бестселлеров газеты New York Times. В «длинном хвосте», где доступно множество других фильтров, слабые стороны «горячей десятки» становятся очевидны.

Нет ничего плохого в ранжированию по популярности — это еще один пример «мудрости толп», однако зачастую таким образом совмещаются ниши, жанры, поджанры и категории.

Например, блоги. В момент работы над этой книгой сайт Technorati называет 10 самых популярных блогов.

1. BoingBoing: A Directory of Wonderful Things.

2. Daily Kos: State of the Nation.

3. Drew Curtis' FARK.com.

4. Gizmodo: The Gadgets Weblog.

5. Instapundit.com.

6. Engadget.

7. PostSecret.

8. Talking Points Memo: by Joshua Micah Marshall.

9. Davenetics Politics Media Musings.

10. Dooce.

Ну, и что мы узнали? Не очень много. Пара блогов в списке посвящена портативным устройствам, два или три политических блога, несколько— не поддающихся категоризации (BoingBoing, FARK, PostSecret) и личный блог (dooce).

Иными словами, такие списки — это почти случайные собрания несвязанных между собой вещей.

Если бы мы составили такой список для товаров, продающихся в супермаркете, он выглядел бы примерно так.

1. Двухпроцентное молоко с витамином D.

2. Зерновой хлеб.

3. Бананы, в связках.

4. Кукурузные хлопья в больших упаковках.

5. DietWhoopsy в банках, упаковки по 12 штук.

И так далее…

В этом нет никакого смысла. Никому нет дела до того, что бананов продается больше, чем безалкогольных напитков.

Важно, какие напитки продаются больше по сравнению с другими. Списки имеют смысл только в контексте, сравниваемые в рамках одной категории.

Я считаю, что это еще один пример того, что к нишам надо относиться как к нишам. Если смотреть на огромный трехмерный рынок через одномерную призму, можно увидеть только бессмыслицу. Это список, не имеющий смысла. Смысл имеет рейтинг внутри жанра (или поджанра), а не совокупный рейтинг.

Вернемся к музыке. В момент написание этой книги на Rhapsody признаны самыми популярными 10 следующих музыкантов.

1. Jack Johnson.

2. Eminem.

3. Coldplay.

4. Fall Out Boy.

5. Johnny Cash.

6. Nickelback.

7. James Blunt.

8. Green Day.

9. Death Cab for Cutie.

10. Kelly Clarkson.

Это, как мне кажется, такие жанры: двое музыкантов работают в «альтернативном для взрослых», и по одному — в «хип-хопе», «брит-роке», «эмо», «уголовном кантри», «пост-гранже», «панк-попе», «независимом роке» и «подростковом бите». Кому-нибудь интересно, что на этой неделе кантри продается лучше, чем подростковый бит или наоборот? Помогает ли этот список тем, кому нравится один из жанров, найти больше такой музыки? «Горячая десятка» (или 40, или 100) — это призма, через которую мы смотрели на музыку в течение полувека. Она почти не имеет смысла, но у нас не было ничего другого.

Давайте посмотрим на другую «горячую десятку», в поджанре «афро-кубинский джаз»:

1. Tito Puente.

2. Buena Vista Social Club.

3. Cal Tjader.

4. Arturo Sandoval.

5. Poncho Sanchez.

6. Dizzy Gillespie.

7. Perez Prado.

8. Ibrahim Ferrer.

9. Eddie Palmieri.

10. Michael Camilo.

Вот это настоящая «горячая десятка». Она сравнивает подобное и полезна от начала до конца. Такие списки стали возможны благодаря наличию обширной информации о предпочтениях потребителей и неограниченному пространству для хранения бесчисленного числа рейтингов — одного здесь недостаточно. В данном случае Тито Пуэнте идет под номером один в нишевой категории — «большая рыба в маленьком пруду». Для тех, кому нравится жанр, это важно. Для остальных — он просто неизвестный музыкант, которого можно не замечать. Альбомы Тито Пуэнте не входят в хитпарады, это не блокбастеры. Однако они доминируют в своей категории, являясь тем, что Эрик Шонфельд (Erick Schonfeld) называет «нишбастерами» («Nichebusters»). На этом уровне фильтры и рекомендации работают наилучшим образом, перенося массовые технологии маркетинга на микрорынки.

Много ли мусора в «длинном хвосте»?

Почему в «длинном хвосте» так важны фильтры? Потому что без них он превращается в шум.

«Теория информации» возникла вокруг проблемы получения связных сигналов из случайного шума, сначала в радиовещании, а потом в любых других электронных передачах. Понятие «сигнал-шум» сейчас применяется в более широком смысле, в отношении к любой ситуации, в которой сложно вычленить необходимую информацию. В традиционных рынках начала кривой спроса это не проблема: все, находящееся на полках магазинов, уже было отфильтровано, и продукты, слишком далеко отстоящие от массового спроса, удалены. Однако в рынке «длинного хвоста», который включает в себя буквально все, шум может стать серьезной проблемой. Если оставить ситуацию неизменной, то шум — случайные или низкокачественные продукты — может погубить рынок. Если шума слишком много, люди ничего не покупают.

Задача фильтров — избавление от шума. Фильтр должен найти немногие продукты, подходящие конкретному потребителю, и подавить остальной шум. Сейчас я объясню это подробнее на примере широко распространенного заблуждения.

Одна из наиболее частых ошибок в отношении «длинного хвоста» состоит в том, что люди считают вещи, плохо продающиеся, «не настолько хорошими», как те, что продаются хорошо. Другими словами, они считают, что в «длинном хвосте» много мусора. Если бы альбом/фильм/книга или что угодно было хорошим, то стало бы хитом, правильно? Нет.

Экономика ниш отличается от экономики массового рынка. Именно поэтому природу «длинного хвоста» сложно осознать, особенно если мы пользуемся традиционным, «дефицитным», мышлением.

Сначала признаем: в «длинном хвосте» действительно много мусора.

Однако в нем есть и немало глубоких, талантливых работ, и много продуктов среднего качества. То же можно сказать и о самой Сети. Десять лет назад люди жаловались, что в Интернете много мусора, что было легко заметить, просто зайдя в Сеть. Затем появились поисковые машины, которые помогали вычленить сигнал из шума, и, наконец, Google, опирающийся на коллективный разум толпы и превращающий шум в то, что более всего напоминает оракула.

Такая ситуация характерна не только для Интернета, она наблюдается везде. Закон Стерджена (по имени писателя-фантаста Теодора Стерджена, Theodore Sturgeon) гласит: «90 % всего — мусор». Посмотрите на искусство не в художественной галерее, а на гаражной распродаже. По меньшей мере 90 % — мусор. Это применимо к музыке, книгам и ко всему остальному. Мы не замечаем этого, потому что, как правило, большинство мусора уже отфильтровано «дефицитными» каналами поставок.

При недостатке места для хранения или низкой пропускной способности канала соотношение плохого к хорошему важно, поскольку место ограничено. Если оно занято одним продуктом, то другим места не остается. Продвижение одного оставляет другое позади. Если на одну хорошую игрушку в магазине приходится десять плохих, то ничего хорошего вы о таком магазине не подумаете… Неинтересно и перебирать корзины с дисками, если вам неизвестен ни один исполнитель.

Однако когда пространство не ограничено, все меняется. Миллиарды плохих страниц в Интернете не представляют собой такой проблемы, как миллиарды плохих дисков в магазине Tower Records. В Интернете товары не вытесняют друг друга, соотношение плохого и хорошего превращается в проблему фильтрации шума, которая решается при помощи информационных технологий. В принципе это вообще не проблема — просто нужны качественные фильтры. Шум остается там, где был, но Google позволяет вам эффективно его игнорировать. Фильтры управляют всем!

В этом еще одно ключевое отличие «длинных хвостов». Их содержимое не отфильтровано узкими каналами поставок и всем тем, что они предполагают (редакторы, руководители студий, охотники за талантами, менеджеры по закупкам). В результате содержание «длинного хвоста», как и все остальное в мире, сильно варьируется в качестве.

Используя термин теории информации, можно сказать, что в «длинных хвостах» широкий динамический диапазон качества. В обычном магазине, наоборот, узкий: от среднего до хорошего. (Есть действительно исключительные вещи, но большинство из них слишком дороги для среднего магазина: ниши существуют на обоих концах диапазона качества.)

Итак, в «хвосте» широкий динамический диапазон, а в «голове» — узкий. Графически это можно представить следующим образом (рис. 12).

Важно понимать, что в любой части кривой находятся высококачественные продукты. Да, в «хвосте» больше низкокачественной продукции, и средний уровень при движении по «хвосту» снижается. Однако если использовать хорошие фильтры, это неважно: бриллианты можно обнаружить везде.

Приведу несколько критериев, которые могут использоваться людьми для оценки продукта.

Очевидно, что термины «высокое» и «низкое» качество субъективны. Нет никаких абсолютных критериев качества контента. То, что «хорошо» для одного, может быть «плохим» для другого. Обычно так и бывает.

Этим ниши и отличаются. То, что одному представляется шумом, является сигналом для другого. Если производитель ориентирован на конкретную аудиторию, то, по определению, другая аудитория откажется это потреблять. Компромиссы, необходимые для того, чтобы что-то стало привлекательным для всех, приводят к тому, что продукт неизбежно не будет очень привлекательным: это наименьший общий знаменатель.

Удивительно, но приведенный выше график означает, что для большинства людей лучшее — в «хвосте». Если вас интересует высококачественное музыкальное оборудование, то вряд ли вы найдете его среди бестселлеров в BestBuy. Оно слишком дорогое, сложное, его трудно продать среднему потребителю. Это оборудование доступно в специализированных магазинах, а общий объем продаж будет находиться в «хвосте». Оно подходит аудиофилам и, возможно, не нужно людям с другими интересами. Нишевые продукты, по определению, — не для всех.

Внизу кривой, среди плохо продающихся продуктов, есть и низкокачественные. Задача фильтров — отделить одно от другого. Если вам помогают (вы пользуетесь поисковыми машинами, рекомендациями и другими фильтрами), то вероятность нахождения нужного вам в «хвосте» выше. Бестселлеры, хотя бы внешне, привлекательны для широкой аудитории, нишевые продукты — для узкой. Поэтому столь важна фильтрация.

Фильтры не только привлекают спрос в «хвост», но и увеличивают удовлетворенность потребителей, предлагая более подходящие продукты, чем тем, что находятся в «голове».

«Хвост», который машет всем остальным

Ситуацию можно рассмотреть и при помощи следующего графика. Когда «хвост» удлиняется, отношение «сигнал-шум» ухудшается. Единственной способ постоянно получать хороший сигнал — увеличение мощности фильтров (рис. 13).

Почему отношение «сигнал-шум» падает при движении по «хвосту»? Там слишком много всего, и то, что вы ищете, теряется среди того, что вам не нужно. В «хвосте» находится подавляющее большинство существующих продуктов в мире.

Живя в культуре, основанной на хитах, мы предполагаем, что хиты занимают большую долю рынка, чем это происходит в действительности. Они — редкое исключение. Нассим Талеб (Nassim Taleb) называет это «проблемой черного лебедя».

Выражение принадлежит Дэвиду Юму, шотландскому философу XVIII века, который привел его в качестве примера трудностей, которые возникают при формулировании общих правил на основе наблюдений. В «задаче индукции Юма» он спрашивает, сколько белых лебедей нужно наблюдать, чтобы сделать вывод, что все лебеди — белые, а черных не существует. Сотни? Тысячи? Неизвестно. («Черный лебедь» — это не просто метафора. До открытия Cygnus atratus в Австралии считалось, что все лебеди — белые.)

Нам сложно рассматривать редкие события в контексте. Среди населения любого региона будет группа чрезвычайно богатых людей. Некоторые из них умны, некоторым повезло. В действительности, мы не можем определить, кто их них кто. В книге «Одураченные случайностью» (Fooled by Randomness) Талеб высмеивает бестселлер «Миллионер по соседству» (Millionaire Next Door), посвященный описанию инвестиционных стратегий и приемов работы миллионеров, чтобы дать читателю возможность перенять их и самому стать богатым. Талеб отмечает, что случайные факторы с такой же долей вероятности ответственны за миллионы вашего соседа, как и инвестиционные стратегии.

Он определяет «черного лебедя» так:

Случайное событие, удовлетворяющее трем следующим критериям: глубокое влияние, невычислимая вероятность, эффект неожиданности. Во-первых, такое событие оказывает диспропорционально глубокое воздействие. Во-вторых, вероятность такого события мала и невычислима на основе доступной информации до его наступления. В-третьих, коварство «черного лебедя» в эффекте неожиданности: наблюдая, нельзя предположить повышение вероятности его наступления.

Очень похоже на описание хита.

Реальность такова, что подавляющее большинство контента (от музыки до фильмов) — не хиты. Большинство произведений настолько далеки от хитов, насколько возможно, их аудитория исчисляется сотнями, а не миллионами. Иногда это происходит по причине низкого качества. Иногда виноват плохой маркетинг или отсутствие нужных связей. А иногда — причина в некоем случайном событии, которое помешало. Вероятность такого события такая же, что и случайного события, превратившего в блокбастер что-нибудь из самых неубедительных произведений (сразу вспоминается «Who Let the Dogs Out»).

Это естественное следствие экспоненциального распределения, кривой, на которой небольшое число событий происходит с высокой амплитудой (то есть продажи), а большое число — с невысокой амплитудой. Мало продуктов продается хорошо, и много продуктов— плохо. (Кривая имеет форму графика функции f(x)=1/x, что равнозначно x-1.)

Поскольку большинство продуктов продается плохо, то объем доступного материала и, естественно, объем того, чего вы не хотите, растет по мере падения «длинного хвоста». Вот информация по книгам, показывающая количество наименований в каждой из категорий в 2004 году.

Итак, что бы вы ни искали, того, что вам не нужно, всегда больше, чем дальше вы идете по «хвосту». Именно поэтому отношение «сигнал-шум» падает, несмотря на то, что часто вам с большей долей вероятности (применяя поиск и хорошие фильтры) удается найти искомое в «хвосте». Звучит как парадокс, но не является им: это проблема, которую решают фильтры.

Фильтры «до» и «после»

Мир наполнен самыми разнообразными фильтрами. На дефицитных рынках ограниченного пространства, экранах и каналах поставок, с которыми мы жили большую часть прошлого века, возникли целые отрасли, чьей задачей был поиск и продвижение качественных продуктов. Этим занимаются охотники за талантами студий звукозаписи, руководители голливудских компаний и менеджеры по закупкам в магазинах. Отделы по исследованию рынков стараются прогнозировать, что будет хорошо продаваться и поэтому достойно ценного места на полке магазина, на экране или бумажной странице… и что, вероятно, продаваться не будет и не заслуживает места.

Ключевое слово в предыдущем абзаце — «прогнозирование». Разница между этими фильтрами и теми, о которых я говорил раньше, в том, что первые фильтруют до выхода на рынок. Они решают, что выйдет на рынок, а что нет. Я их называю фильтры типа «до».

Рекомендации и технологии поиска, наоборот, — фильтры типа «после». Они лучше справляются с поиском того, что уже есть на рынке, вычленяя хорошее (релевантное, интересное, оригинальное) и скрывая, игнорируя плохое. Когда я говорю о том, чтобы выбросить все на рынок и дать ему решить самому, то именно эти фильтры и становятся голосом рынка. Они направляют и поощряют поведение потребителей, вместо того, чтобы его прогнозировать.

В следующей таблице приводится несколько примеров каждого типа фильтров.

Важно то, что фильтры, действующие после выхода на рынок, не прогнозируют, а направляют поведение. На рынках в начале кривой спроса, с дорогостоящей дистрибуцией и высокой стоимостью физического пространства, приходится внимательно следить за тем, что туда попадает. Производители, ритейлеры и маркетологи разработали целую научную дисциплину, посвященную прогнозированию спроса, чтобы повысить вероятность вывода на рынок успешных продуктов. Конечно, прогнозы не всегда оправдываются. Есть множество вещей, достойных выхода на рынок, которых просто не заметили или заметили, но рынок их проигнорировал. Выжившие на рынке обретают репутацию, основанную на какой-то мистической способности заглядывать в душу потребителей.

На рынках «длинного хвоста», где дистрибуция ничего не стоит и отсутствует ограничение физического пространства, можно смело предположить, что со временем все станет доступным.

Сегодня роль фильтров в рекомендациях, а не в надзоре за доступом. Такие фильтры, как Google, не прогнозируют вкусы, а измеряют их. Они не разбивают потребителей на жестко заданные категории, а, подобно рекомендациям Netflix, относятся к ним как к личностям, предпочтения которых отражаются на поведении. Музыкальные блоги не удерживают продукты вне рынка, а создают рынки, привлекая потребителей к уже существующим продуктам и стимулируя спрос на них. Джефф Джарвис называет это отличие рынками «от первого и третьего лица».

Блоги становятся источником влиятельных рекомендаций. Существуют независимые блоги, такие как PVRblog и Horticultural, коммерческие блоги Gizmodo и Joystiq, сотни случайных рекомендаций в любом из блогов, который вы по какой-то причине читаете. (Можно заметить некоторую связь между теми, кто много знает, и блогами.) Возможно, им не хватает глянца и кругозора, но достоверность информации все компенсирует. Читатели знают, что блог ведется реальным человеком, которому можно доверять.

Конечно, фильтры типа «после» — как и охотники за талантами, не всегда выбирающие музыкантов, создающих хиты, — иногда ошибаются. Они управляются любителями, и здесь чаще проявляется зависимость в суждениях и злонамеренность. Более того, проблема таких фильтров в том, что обратная связь возникает после публикации, а не до нее. Появляются ошибки, которые мог бы отловить редактор и другие специалисты, и, хотя коллективный разум может их в итоге исправить, некоторые остаются незамеченными.

Интересно, что сам я выступаю в обеих ролях. Редактируя физический журнал с ограниченным числом страниц, я фильтрую до выхода на рынок. Я пытаюсь определить, какие статьи публиковать. Однако журнал Wired публикует много обзоров и в этом случае выступает фильтром другого рода. Мы смотрим на то, что уже есть на рынке, и привлекаем внимание читателей к лучшему.

Пока существует рынок заранее отфильтрованных материалов, публикуемых на глянцевой бумаге, думаю, останется спрос на таких специалистов, как я. Однако время, когда люди, подобные мне, решают, что выпускать на рынок, скоро кончится. Вскоре все будет появляться на рынке и подвергаться последующей фильтрации.

Оглавление