Дмитрий Дитрих: о рекомендательных системах на примере мыльных пузырей

В нашей традиционной пятничной рубрике "Интервью по пятницам" мы продолжаем знакомить наших читателей с жизнью, бытом и ноу-хау других наших читателей – прежде всего, операторов платного телевидения. Не так давно мы опубликовали материал о том, как операторы интегрируют онлайн-кинотеатры в свои сервисы. В ходе подготовки той статьи нам довелось пообщаться с классным техническим спецом компании, которая интегрировала в свою сеть, по нашим прикидкам, больше всех онлайн-кинотеатров – с Дмитрием Дитрихом из Kartina.TV. Как и положено в таких случаях, вместе с интеграцией в сервис онлайн-кинотеатров параллельно разрабатываются кросс-платформенный поисковик и рекомендательная система, которые помогут абоненту найти среди тысяч единиц контента то, что ему нужно. Тогда мы и решили организовать это интервью. (А вслед за ним логичным образом получилось и интервью с директором по маркетингу этой же компании, которая рассказала, как все это богатство продать абоненту – его мы опубликуем ровно через неделю).

Как водится, разговор получился не только о технологии, но и о социальной дилемме, ARPU, раскрутке контента, мыльных пузырях и о том, что внедрение новых технологий способен улучшить всю экономику операторских проектов.

Яна Бельская: Здравствуйте, дорогие друзья! Сегодня снова с вами мы, Яна Бельская и Тимур Чудутов, операторское светило и любитель задавать неудобные вопросы. А в гостях у нас Дмитрий Дитрих, которого я знаю уже довольно давно, лет десять. Но за это время мы общались три раза, и каждый раз Дмитрий отвечал на какие-то сложные зубодробительные вопросы, которые касались разработок для IPTV, рекомендательных систем, в разработке которых для компании KartinaTV Дмитрий и принимает участие. Это крупнейший зарубежный "постСССР-очный" (то бишь, постсоветский) оператор, о котором наверняка слышало подавляющее большинство наших читателей. Я даже когда-то написала статью "Ностальгия как концепция". Но, помимо того, что это многоканальное IP-телевидение, работающее практически по всему миру, где живут в сколько-нибудь заметном количестве выходцы из бывшего Советского Союза, поэтому в их пакете огромное количество и российских, и украинских каналов, и Беларусь, и Казахстан, Азербайджан, весь Кавказ и так далее.

И сегодня мы решили поговорить про чисто технологические вопросы, и не только про технологические, поскольку потом у нас будет еще один гость – мы решили поговорить про систему рекомендаций, про то, как она работает, как помогает продвигать контент и дополнительные услуги.

Несколько дней назад я у Дмитрия брала комментарий, и поняла, что тема интересная и нужно записать интервью. Я все правильно рассказала, Дмитрий?

Дмитрий Дитрих: Ну, немного приукрасила, но, в принципе, все правильно.

Я. Бельская: Ну, это совершенно в моем стиле, мое жизненное кредо: одно время я ездила в разные регионы к операторам, брала у них интервью. У нас была такая рубрика "Кабельщики ", и когда в ней выходила статья, мне раз двадцать говорили: "Вы о нас, маленьких, пишете так, будто мы большие, крутые!". И я им говорила: "Ребята, вы в рамках одного своего города и правда большие и крутые. А, может быть, и не только для одного города". Специалисты порой скромничают, не понимая, что знают какие-то вещи, которых не знает подавляющее большинство других.

Итак, скажите, пожалуйста, Дмитрий, вы видели замечательный фильм, вышедший на Netflix, The Social Dilemma ("Социальная дилемма" – документальный фильм об обратном влиянии рекомендаций на формирование и радикализацию общественного мнения)? Я бы хотела начать с этого.

Д. Дитрих: У нас, в немецком Netflix я этого фильма не видел.

Я. Бельская: Фильм о том, что рекомендательные системы, предлагая человеку то, что ему близко по духу и может его заинтересовать в принципе, тем самым отсекают тот контент, который мог бы "упротивовесить" и уравновесить его точку зрения, радикализируя человека в его убеждениях. Мне интересно, насколько разработчики понимают эту проблему.

Д. Дитрих: Мое личное мнение – степень влияния рекомендательных систем на человека немного завышена, и мы, если честно, об этом даже не думаем. В первую очередь, мы используем рекомендательные системы наших видеосервисов, с которыми работаем, выставляем их подборки на главные экраны – дашборд (dashboard).  У видеотек, видеосервисов задача – раскручивать новый контент, который выходит, и там нет никаких политических целей, целей повлиять на людей, воспитать людей. Возможно, какая-то доля правды в этом есть, но я думаю, что это мнение спорное.

Я. Бельская: Может быть, это мнение актуальнее для YouTube, где есть совершенно разные точки зрения, много личных мнений?

Д. Дитрих: Насколько я знаю рекомендательные системы YouTube, они все-таки скорее основаны на личных предпочтениях, больше ориентированы на то, что ищет клиент, и выдают подборку похожих роликов.

Т. Чудутов: Вот, например, возьмем Netflix, это, как я понимаю, сходный по функционалу продукт. Скажем, моя жена потребитель Netflix, и она четко говорит: "Негодяи, подсадка жесткая! Ты зашел оплатить, чтобы посмотреть один сериальчик, а дальше начинается: подписка у тебя все равно уже есть, сериал заканчивается в середине месяца, ты не можешь перестать платить. И тут же тебе подкидывают несколько сериальчиков, которые ты начинаешь смотреть, и они тебе тоже нравятся". Она говорит, что зимой пересмотрела много сериалов именно по рекомендациям Netflix.

Я. Бельская: Видимо, Netflix очень хорошо знает предпочтения твоей супруги…

Т. Чудутов: Да, как-то он угадал, нравится-не нравится. А с YouTube немножко по дебильней: ты смотришь какое-то количество каналов, на которые подписан, и забивает ленту. Плюс ты попадаешь в какие-то таргетинги и смотришь рекламу промо за деньги, ну, и все. Там не слишком хорошая рекомендательная система. А вот с Netflix отработало прямо на пятерочку. И там ведь нет никакой политической мотивации, там вопрос угадать "нравится-не нравится", чтобы человек продолжал платить абонентскую плату

Я. Бельская: В том-то и дело, что не угадать. Смотря все дальше и дальше сериалы, человек дает все больше и больше информации искусственному интеллекту.

Д. Дитрих: В нашей рекомендательной системе часть искусственного интеллекта есть, но там есть система обучения, то есть мы собираем данные по просмотрам, рекомендуем клиенту в подборках то, что ему может понравиться на основе тегирования контента. У Netflix однозначно это есть, у YouTube тоже. Основная цель любого видеосервиса – удержать клиента как можно дольше.

Я. Бельская: Но у вас больше, чем у всех известных мне операторов, интегрировано онлайн-кинотеатров, прежде всего, российских. Сколько у вас этих кинотеатров?

Д. Дитрих: Трудно сказать, я уже сбился.

Т. Чудутов: ivi, Megogo, Start.ru, more.tv, Okko, Film.ua.

Д. Дитрих: Сейчас семь, буквально через месяц будет восемь, и, думаю, еще через месяц будет девять.

Я. Бельская: Насколько я знаю, у нас еще ни у кого столько онлайн-кинотеатров не интегрировано. А каким образом ваша рекомендательная система интегрировала в себя их, и каким образом она взаимодействует с интегрированными онлайн кинотеатрами? Как это выглядит со стороны абонента? Есть ли кросс-поиск по этим онлайн кинотеатрам?

Д. Дитрих: Наша система рекомендаций сейчас не использует контент из видеотек. Контент видеотек используют только рекомендательные системы самих видеосервисов, мы делаем подборки из них: тот же ivi, тот же Start.ru собирают информацию о клиентах и делают подборки.

Я. Бельская: Ваших клиентов?

Д. Дитрих: Да, наших клиентов. И мы просто показываем эти подборки. А мы анализируем просмотр ТВ каналов и делаем подборки по ТВ контенту.

Я. Бельская: У вас есть возможность изменять количество каналов в зависимости от смотрения? Или как это работает?

Д. Дитрих: Нет, количество каналов мы не меняем, все зависти от страны, от геолокации клиента. Мы рекомендуем то, что смотрят похожие клиенты, у нас есть редакторские подборки, у нас есть аналитика по топовым передачам по всем каналам, и на основе этой статистики делаем редакторские подборки.

Всю публику мы делим на новых клиентов, которые впервые зашли на сервис, и их нужно чем-то зацепить, они сначала не знают, что хотят смотреть, не знают, что есть. Мы пытаемся на дашборде вывести топовый контент наших партнеров, чтобы зацепить таких клиентов. А есть клиенты, которые точно знают, что хотят смотреть, и для них мы разработали глобальный поиск: можно зайти в приложение и задать какое-то словосочетание, и мы ищем его сразу по видеотекам всех партнеров, по ТВ каналам и выдаем результаты на экран.

Есть клиенты, которые смотрят VоD, есть клиенты, которые реально смотрят liveTV контент. Смотрящих liveTV контент становится все меньше и меньше, и мы категорию "Телевидение" убираем все ниже, его нужно будет достичь в несколько кликов, прежде чем начать смотреть, а на первый экран выносим больше VoD контента. Это наша работа – мы стараемся предугадать, что хочет смотреть клиент.

Я. Бельская: Ну, VoD контент все-таки принципиально отличается тем, что это, как правило, кино и сериалы. А в телеконтенте очень много стрима, там новости, какие-то шоу и так далее.

Д. Дитрих: Мы смотрим, какие популярные шоу идут на телеканалах, делаем из них подборку и показываем клиенту.

Я. Бельская: Это по той двухнедельной записи, которую вы делаете?

Д. Дитрих: Да, именно так.

Я. Бельская: Для наших слушателей/читателей отмечу, что Kartina.TV делает двухнедельные записи эфиров. Дмитрий, по всем каналам делаете записи?

Д. Дитрих: Да, мы предлагаем виртуальный видеорекордер клиенту, то есть записываем две недели, и по этому записанному контенту предлагаем подборки, пытаемся и таким образом зацепить клиента. Анализируем, что он смотрит, и на основе этого делаем для него подборки.

Т. Чудутов: У меня вопрос по вашей бизнес-модели: я правильно понял, что ваша целевая аудитория – это русскоязычные люди, живущие в Европе и Америке, которые привыкли платить за контент, и им нужно доставить родной контент?

Д. Дитрих: В общем, да, это переселенцы, те, кто уехал из стран СНГ на постоянное место жительства или работает за границей.

Т. Чудутов: Получается, у вас такая хорошая подборка сервисов, и, как я понимаю, раз вы научились работать с этой более платежеспособной аудиторией, то вы своим партнерам хорошо платите. У меня сейчас просто основная проблема с регионалами, мы сейчас занимаемся IPTV в регионах, и там вопрос о деньгах стоит очень остро, в том смысле, что "двести рублей – ааа, это много!"

Я. Бельская: Тимур, не забывай, что Kartina работает в регионах, где средний ARPU сильно выше российского.

Т. Чудутов: Да, я как раз об этом.

Я. Бельская: В США ARPU под сотню долларов, в Великобритании двадцать пять – тридцать фунтов, что тоже немало.

Т. Чудутов: Получается интересный проект – выход на такую аудиторию, на эти рынки резко улучшает экономику всего предприятия. Ну, там, наверное, меньше клиентов.

Д. Дитрих: Вопросы про бизнес-модель, скорее всего, не ко мне, но в целом вы правы: мы пытаемся агрегировать все российские видеосервисы и платим им в зависимости от процента смотрения тому или иному сервису.

Я. Бельская: Дмитрий, у меня такой вопрос: вы сказали, что клиенты все меньше смотрят телеканалы, и все больше смотрят ОТТ контент. Хотелось бы узнать цифры, каков этот переток? Я буквально вчера общалась с Дмитрием Колесовым из Json&Partners, они готовят аналитику, и анонсируют какие-то новые, невероятные данные по подключениям в прошлом году и в этом году. И он говорит, что рынок колоссально вырос, и прежде всего, за счет ОТТ. От обычного кабеля народ потихонечку отключается, и количество корд-катеров в России за последний год удвоилось. Есть ли у вас подобные цифры?

Д. Дитрих: У нас вырос процент смотрения VoD контента по сравнению с ТВ каналами с сорока процентов до семидесяти за последние шесть лет.

Я. Бельская: Это по времени или по числу загрузок?

Д. Дитрих: По количеству просмотров в часах.

Т. Чудутов: Мне кажется, это логично: люди, которые хотят новости, политику, просто ушли в YouTube, поскольку там смотреть все это удобней.

Д. Дитрих: Человек приходит, имея какое-то ограниченное количество времени для просмотра телевизора. Что он делает? Он все посмотреть не успевает, он смотрит live каналы, щелкает по каналам. Таких клиентов осталось около тридцати процентов. Большинство пользователей заходят поздним вечером, садятся перед телевизором и смотрят сериалы, фильмы, подборки по ТВ-шоу, они меньше хотят смотреть телеканалы, рекламу, не хотят ждать эти долгие рекламные паузы, и это логично.

Т. Чудутов: А вы прямо видите, что человек не досмотрел передачу и переключился? Вы понимаете, что передача для зрителей скучна?

Д. Дитрих: А для чего нам это анализировать?

Т. Чудутов: Это просто к вопросу "нравится-не нравится". Яна об этом заговорила, я аж проснулся. Это же одно из священных граалей нейросетей – обсуждается, как скоро расколдуют вот это "нравится-не нравится", по каким-то метрикам можно будет классифицировать людей, понимая, что этому человеку понравится, например, вот эта фотография, вот это кино, музыка.

Я. Бельская: Зачем это делать, если это не монетизируемая история?

Т. Чудутов: Ну, почему? С такими сервисами это мега-монетизируемая история, я, извините, снова про Netflix: когда вы начинаете угадывать, что человеку понравится, и даете ему не просто миллион каналов, а три-четыре передачи, которые ему понравятся, то это повышает вероятность того, что этот человек продолжит платить тебе абонентскую плату.

Просто в интернете есть все! Но почему тогда люди платят деньги за доступ к онлайн кинотеатрам, в частности? Потому что эти онлайн кинотеатры из всего объема выбирают что-то хорошее, так сказать. Поэтому рекомендательные сервисы – это ключевая компетенция таких проектов.

Я. Бельская: ОК, давайте поговорим о том, как работает этот рекомендательный сервис? Дима, вы рассказывали про пузыри – мне страшно понравилось, и я прошу подробнее.

Д. Дитрих: Расскажу, как работает рекомендательная система, потом вопросов будет больше (смеется).

Т. Чудутов: Чтобы не было нездоровых сенсаций!

Д. Дитрих: Фундамент каждой рекомендательной системы – это мета-данные, которые прилагаются к единице контента. То есть, чем больше мета-данных есть – категории, жанры, фильм про спорт, политика, может быть, ключевые персонажи, например, Путин внутри обсуждается – все это тегируется тегами: спорт, Путин, кино.

Все это легко объяснить на основе мыльных пузырей: образуются пузыри с тегами. Как только человек посмотрел несколько единиц контента, в которых присутствует один и тот же тег, допустим, спорт, этот пузырь получает больше воздуха и всплывает, поднимается наверх. И таких мыльных пузырей в профиле одного клиента может быть несколько. И мы стараемся подобрать контент, у которого мыльные пузыри всплыли выше. Поэтому чем лучше у нас прописаны мета-данные к контенту, тем больше мы можем подобрать.

  

Как тегировать этот контент? У нас есть двести пятьдесят телеканалов, и нам нужно все их тегировать, описать. Вариантов несколько: посадить много людей, человек будет смотреть передачу и составлять для нее теги. Так как контент на телеканалах повторяется, то, в принципе, и теги могут повторяться. Если появляется какая-то новая передача, новое шоу, оно будет заново оттегировано. В принципе, теоретически один человек может обрабатывать таким образом один-два канала, особенно если уже рука набита.

Плюс можно написать софт, который предлагает какие-то теги для канала, которые можно выбрать несколькими кликами. Также есть уже автоматизация по тегированию: есть система, которая анализирует звуковую дорожку на канале, и ключевые слова, например, Путин, политика, новости, их вычленяют и происходит автотегирование контента. Потом человек может доработать эти мета-данные и положить их в базу. И вот на основе этих мета-данных и работают рекомендательные системы.

Т. Чудутов: Смотрите, для вашей экономики очень важная проблема: человек зашел первый раз, вы о нем не знаете ничего. Как вы предиктом понимаете, что ему показать? Есть ли у вас обогащение из его профилей в соцсетях, например?

Д. Дитрих: Нет, такого нет.

Т. Чудутов: Теоретически это можно организовать. Если бы вы были, например, в холдинге FaceBook, то он бы мог очень многое рассказать по вашим лайкам.

Д. Дитрих: Там очень крутая система по распознаванию картинок и видео. Может быть, вы видели передачу об этом, как она отвечает на вопрос: "Что это? " – собака на диване, скажем. "Какого цвета диван? " – черного. И это все можно использовать при автотегировании контента и выстраивать подборки и рекомендации.

Я. Бельская: Но это же работает для выходящего контента, не того, который был раньше. Нужно немножко раньше посмотреть контент, чтобы его правильно тегировать.

Д. Дитрих: Конечно!

Т. Чудутов: Вопрос про рейтинги: например, есть кино про войну, и фильмы есть очень разные. И одному человеку понравится одно,  другому – другое. Как вы это понимаете? Есть система рейтингов, какая-нибудь банальная IMDB-шная, если я не путаю. Когда у человека рейтинг, скажем, семь, или семь и восемь. Это, по сути, просуммированное значение кучи людей. Но есть же нишевые вкусы, то есть кому-то нравятся вещи, которые не нравятся большинству. Есть ли у вас такая кластеризация? Скажем, рейтинг для таких, как я?

Д. Дитрих: Скажите, для нас как для оператора, какой интерес получить вас как клиента? Возможно, таких, как вы, очень мало. Возможно, будут какие-то специализированные сервисы, которые будут ориентироваться только на вас.

Т. Чудутов: Я это к тому, что если есть технология, позволяющая удачно давать персонализированные рекомендации, такой сервис будет более востребован. Это как Яндекс.Музыка, например, которая пытается угадывать, что вам понравится. Когда они научатся это делать, это будет прямо героин: ты заходишь, и тебе все нравится, очень круто.

Д. Дитрих: Да, согласен, но это пока в будущем, технологий таких еще нет. Тут все упирается в развитие – сколько денег нужно вкладывать в развитие компании, чтобы все это работало. Нужно привлекать большие инвестиции.

Т. Чудутов: Тут, скорее, вопрос по разметке данных.

Д. Дитрих: Да, но сравнивать Яндекс.Музыка с нами, может быть, не совсем правильно.

Я. Бельская: Учитывая количество интегрированных онлайн кинотеатров, у вас есть достаточно большой выбор. Хотя я остаюсь при своем мнении, что есть первоначальный уровень,самый большой, в этой пирамиде, с которым имеет смысл работать. Но эта пирамида перевернута, и эта нижняя часть индивидуалов, отличающихся от основной массы, это не массовый зритель. Стоимость рекомендации для такого зрителя увеличивается в разы. Какой смысл для операторов? Мы же говорим про операторов и операторский бизнес, для которого вся эта история должна окупаться. Какие-то массовые рекомендации несут реальные деньги, а в этих индивидуальных, точечных настолько велик риск ошибки, и при этом настолько малая аудитория, которая будет этим пользоваться – правило Паретто, его никто не отменял.

Т. Чудутов: Яна, вам нужно пройти ликбез.

Д. Дитрих:Пока мы работаем с двадцатью процентами, а когда мы достигнем восьмидесяти процентов результата, тогда и будем думать.

Т. Чудутов: Там проблема в другом.

Я. Бельская: Тимур, давайте дадим Дмитрию рассказать. Очень хочется узнать, например, как они смогли интегрировать онлайн кинотеатры. Это то, о чем мы сейчас говорим с операторами, то, что сейчас работает вовсю, то, что интересно операторам, которые нас слушают и читают.

Как вы с этим работали? Как интегрировали их рекомендательные системы? Они же все совершенно разные. Каким образом организован кросс-поиск? Вот если начать с самого начала – интеграция онлайн кинотеатра в кабельную сеть. Это то, чем сейчас занимается тот же "ЭР-Телеком ". Насколько это сложно? Приходится ли вам искать какие-то технологические точки соприкосновения?

Д. Дитрих:  В целом, это не трудно. Для того, чтобы запустить VoD сервис, можно пройти по накатанной: заключить договоры с CDN -провайдерами, выложить контент на какой-то CDN, написать мета-данные, написать API для этого контента, и можно отдавать партнерам. В принципе, это все делается в течение нескольких месяцев.

Я. Бельская: А каким CDN вы пользуетесь у себя?

Д. Дитрих: Для вещания видеотек партнеров мы используем CDN партнеров. Это зависит от договора: частично мы копируем контент на наш CDN, и отдаем с нашего CDN. Это зависит от требований кинотеатра: например, у ivi требование – все должно вещаться только с их серверов. Да у многих есть такие требования. Есть требования от мейджоров, от владельцев контента, они хотят полностью иметь контроль над тем, кто смотрит, сколько смотрит. Это нужно для того, чтобы адекватно работали их рекомендательные системы.

Я. Бельская: А они могут ставить свои сервера к вам? Вы же достаточно крупный клиент.

Д. Дитрих: Зачем? Нет, нет. Такого еще не было, да и не будет, наверное. Смысла в этом нет.

А интеграция рекомендательных систем тех же сервисов – это просто API запрос и API ответ, который мы выдаем клиенту.

Я. Бельская: А как работает кросс-поиск?

Д. Дитрих: Когда человек вводит символ в нашу систему поиска, идет запрос в систему поиска каждого сервиса, и тот сервис, который быстрее отвечает, попадает вверх. Предположим, человек вводит три символа и идет ответ от Start, Okko, ivi, и мы выводим эти результаты. Но мы столкнулись с тем, что Megogo старается дать больше контента, даже если он не похож. Там идет сначала сравнение по названию, потом сравнение по описанию, по актерам. А иногда я даже не понимаю, почему они предлагают мне этот контент, я не вижу причин (смеется). Вероятно, нужно хоть что-то дать клиенту, чтобы показать, что у нас есть.

Я. Бельская: Да многие так делают, Tvzavr.ru вообще этим злоупотребляет – вместо кино трейлеры показывает. Okko тоже стали показывать трейлеры.

Д. Дитрих: Это, конечно, немного напрягает, это неправильный подход, но это дело каждого кинотеатра.

Я. Бельская: А высвечивается сумма, или то, что фильм по подписке, или сколько стоит этот контент?

Д. Дитрих: Так у нас нет такого, мы собираем абонплату с клиентов здесь, и, в зависимости от просмотров, просто отдаем долю кинотеатрам. Нам не нужно выводить цену контента, мы не берем плату за просмотр.

Я. Бельская: Но часто в разных онлайн кинотеатрах есть один и тот же фильм. "Каролина", которая отсутствует во всех кинотеатрах, могу это точно сказать, мы вчера искали. Условно говоря, если в iviона в продаже за сто рублей, в Okko она за сто двадцать рублей, в Megogo она в подписке и еще где-то в подписке. Высветится ли это у клиента? И если он выберет подписку, то каким образом будут распределяться деньги?

Д. Дитрих: У нас такого нет. Мы знаем, что "Каролину", допустим, посмотрела тысяча человек, и эту же статистику получит ivi. У них будет раскладка по всему контенту, какие наши уникальные клиенты смотрели какой контент в часах. И они просто владельцам "Каролины" отдадут процент от того, что мы им заплатили.

Я. Бельская: Но ведь они показывают фильм по подписке?

Д. Дитрих: У нас с ivi партнерские отношения, и мы показываем весь тот контент, который они предоставляют нам. Если они отдают нам эту единицу контента, мы показываем ее клиенту, клиент смотрит, не зависимо от того, сколько этот фильм стоит. Наши клиенты не знают этого.

Я. Бельская: Понятно. Тимур, у тебя есть вопросы?

Т. Чудутов: Ну, я залип на теме поиска. Я интересуюсь рекомендательной системой, поскольку у меня к этому практический интерес. Мы сейчас проводим марафон по продвижению IPTV, и это интересная тема.

Д. Дитрих: Тимур, я расскажу еще одну вещь, может быть, будет сразу понятно. Есть такое понятие – интеллигентный поиск. Вот мы столкнулись с тем, что Megogoотдает нам слишком много нерелевантных результатов, не попадающих под логические критерии. Что мы делаем? Мы анализируем то, что ищет клиент. Допустим, клиент задал три буквы – дом. Мы сохраняем этот запрос, и к этому запросу уже знаем, какие результаты нам отдали все видеосервисы и телеканалы. Если человек уходит просто на каналы, скажем, на "Дом-2",  то мы в интеллигентном поиске будем канал ТНТ поднимать куда-то на самый верх и показывать его в первых результатах. Это такая рекомендательная система в самом поиске.

Т. Чудутов: Понятно, некая интеллектуализация поиска. Вопрос такой: было бы неплохо формировать что-то типа рейтинга. Если наш продукт – это TimeShift, возможность посмотреть в прошлое, что на прошлой неделе самые интересные передачи были вот такие, в каких-то кластерах. Потому что у нас двести пятьдесят каналов про все, но как нам показать самое интересное?

Д. Дитрих: Вы не поверите, у меня час назад была конференция с дизайнерами, которые сейчас прорабатывают эту задачу.

Т. Чудутов: Поверю! Проблемы-то у всех одинаковые.

Д. Дитрих: И на данный момент есть несколько решений. У нас есть такая кнопка "Телевидение", и раньше, когда мы запускали приложение, у нас телевидение было на первом плане. А когда мы увидели, что на первый план выходит VoD контент, то сейчас у нас на главном экране видеотеки, подборки по видеотекам. А в телевидение можно попасть дополнительным кликом.

Сейчас мы видим, что людей цепляют подборки контента за последние две недели, и перед нами стоит задача – вынести этот контент выше.

Я. Бельская: То есть, подборки из телевидения вы выносите выше самого телевидения?

Д. Дитрих: Да, да. И вот сейчас мы прорабатываем эту задачу, как это удобно показать клиенту, и при этом не разозлить большинство из них.

Т. Чудутов: Это и правда интересный вопрос, поскольку перед зрителем встает вопрос выбора: "А что было интересного, может, я что-то упускаю?" И если у коллег есть технология как определить наиболее интересные телепрограммы, которые прошли вчера или позавчера, и из них делать рейтинги, то эти рейтинги были бы интересным продуктом.

И почему я задал первый вопрос – с точки зрения технологической, досмотрел человек или нет. Потому что если люди досматривают, это значит, что программа интересная. То есть, коэффициент досматриваемости в рамках пузыря, конечно, определяет вес этого конкретного шоу.

Д. Дитрих: Мы это пока не делаем, потому что у нас до сих пор еще нет профилей членов семьи, и это наш следующий шаг.

Сбор всех этих данных требует реально быстрых сторис-систем, и шестизначных инвестиций в евро. Скажем, у меня есть какой-то бюджет, дайте мне несколько миллионов, и я вам сделаю и профили, и все остальное.

Т. Чудутов: За несколько миллионов мы и сами справимся (смеются).

Д. Дитрих: Да, все будет угадываться, все будет работать.

Т. Чудутов: Ну, мы пока вашим методом: посадим старушек, которые будут смотреть и записывать.

Д. Дитрих: Наша целевая аудитория – это переселенцы, которые в основном уехали в девяностых, это реально 50+, даже 60+. Люди привыкают к одному дизайну, и как только я что-то меняю, наша техподдержка просто ложится: "Зачем вы это сделали?" А звонишь им через неделю: "Нам все нравится, оставьте как есть". Это просто нужно пережить.

Я. Бельская: И вот именно эти 60+, тем не менее, планируют в ОТТ? Если они составляют костяк телесмотрения, и они открывают для себя ОТТ, это так?

Д. Дитрих: Я, может быть, не совсем правильно выразился, костяк-то у нас именно такой, но наша цель – привлечь новых клиентов, молодое поколение. И мы именно для них проводим все эти изменения, внедряем подборки, подсказки. Но нам нужно учитывать и интересы того костяка 50+.

Т. Чудутов: Вот об этом мы поговорим с вашим маркетингом, как в одну маркетинговую телегу впрячь "коня и трепетную лань".

Д. Дитрих: Мы сейчас стараемся потихоньку от старого дизайна добровольно-принудительно перевести клиентов на новый дизайн, и это очень тяжко. В течение последнего года мы только этим и занимаемся, и следующим шагом будет добавление профилей членов семьи.

Т. Чудутов: В YouTube есть такая проблема: когда с моего компьютера дети зайдут, посидят, так мне потом такое вываливается!

Я. Бельская: Мы уже разделили профили в Smart, к этому нужно просто привыкнуть. Да, сочувствую, вас ждет очень большой геморрой с профилями: один ввел профиль, потом присоединился второй, забрал пульт и начал выбирать свое. А у вас идет все в куче. И если бы психиатры анализировали телесмотрение таких профилей, массово могли бы диагностировать серьезные отклонения.

Т. Чудутов: Ну, что ж, на таком журналистском уровне мы удовлетворили любопытство.

Я. Бельская: Только мы говорили больше, чем Дмитрий.

Спасибо, Дмитрий, мы тогда будем ждать рассказа о профилях, как вы их внедряли и какие подводные камни существуют в этой области.

Д. Дитрих: Яна, думаю, вы еще долго будете этого ждать, это минимум полгода пройдет. Если сравнить Netflixи Amazon, то Amazonвсего лишь несколько месяцев назад интегрировал профили, и я вижу их развитие, но у меня в семье пока это не работает.

Я. Бельская: Ключевой вопрос: вся эта история с рекомендательными системами, по вашим наблюдениям, помимо общей абонентской лояльности, насколько серьезно она увеличивает приток денег?

Д. Дитрих: Вообще никак не увеличивает, все остается стабильно.

Я. Бельская: Тогда зачем это делается?

Д. Дитрих: Хороший вопрос. Чтобы сохранить эту стабильность, наверное.

Я. Бельская: Очень хороший ответ для финала интервью. Спасибо!