В 1997 году Безос обслужил первый миллион покупателей. Спустя полгода — два миллиона. А в 2001 году компания впервые получила квартальную прибыль: это был один из первых бизнесов, доказавших, что в онлайне можно делать серьезные деньги.
И хотя Amazon не мог в полной мере передать атмосферу местного книжного магазинчика, система персонализации работала весьма неплохо. Топ-менеджеры держат язык за зубами и не признаются, какую долю выручки она обеспечивает, но часто называют этот механизм ключевым элементом успеха компании.
На Amazon идет нескончаемая погоня за пользовательскими данными: когда вы читаете книги на ридере Kindle, информация о фразах, которые вы выделяете, страницах, которые вы переворачиваете, и о том, читаете ли вы внимательно или пролистываете, отправляется на серверы Amazon и используется, чтобы определить, какие книги могут вам еще понравиться. Если вы зайдете на сайт после дня на пляже с Kindle, Amazon может слегка изменить страницу, чтобы ее содержание соответствовало тому, что вы только что прочли. Если вы полдня читали новый роман Джеймса Паттерсона и лишь мельком заглянули в руководство по диете, то вы, возможно, увидите на первой странице сайта больше триллеров и куда меньше книг о здоровье[64].
Пользователи Amazon так привыкли к персонализация, что сайт теперь использует обратный трюк, чтобы заработать еще больше денег. Издатели платят за размещение книг в традиционных магазинах, но не могут купить мнения продавцов. Однако, как и предсказывал Ланир, подкупить алгоритм нетрудно: заплатите Amazon достаточную сумму, и ваша книга будет продвигаться под видом «объективной» рекомендации собственного софта сайта[65]. Большинство клиентов не способны отличить одно от другого.
Amazon доказал, что релевантность может обеспечить доминирующие позиции в отрасли. Но затем на сцену вышли два аспиранта из Стэнфорда, которые применили принципы машинного обучения ко всему миру онлайн-информации.
Когда новая компания Джеффа Безоса только начинала работу, основатели Google Ларри Пейдж и Сергей Брин занимались своими докторскими диссертациями в Стэнфорде. Они знали об успехе Amazon: в 1997 году «пузырь доткомов» раздувался вовсю, и Amazon — по крайней мере на бумаге — стоил миллиарды. Пейдж и Брин были математическими гениями; первый, в частности, был одержим темой искусственного интеллекта. Но их интересовала другая проблема. Что если использовать компьютерные алгоритмы не для более эффективной продажи товара, а для сортировки сайтов?
