VK начал собирать нейропрофили миллионов россиян, и тихо запустил конкурента моему стартапу. Почему я этому рад

10 августа VK объявила, что научилась складывать действия пользователей в единую модель интересов. Я строю похожую вещь другим способом и должен был бы занервничать. Вместо этого обрадовался, и сейчас объясню почему.

Я делаю сервис, который проверяет бизнес-идеи на моделях потребителя. И тут крупнейшая соцсеть страны сообщает, что построила примерно то же самое, только на данных десятков миллионов человек.

Реакция должна быть предсказуемой. Она оказалась другой.

Две новости складываются в одну картину.

В мае VK Tech запустил VK AI Researcher, сервис автоматизации маркетинговых исследований на генеративном ИИ. Он обучен на обезличенных данных VK об аудитории рунета: демография, интересы, поведение, ценности, потребительские мотивы. Умеет строить карты мотиваций, искать скрытые барьеры покупки, уточнять портрет целевой аудитории. Цикл исследования сжимается до нескольких дней.

В августе появился нейропрофиль: трансформерная модель анализирует обезличенную последовательность действий человека, лайки, репосты, комментарии, пропуски контента, и собирает из этого представление о его интересах.

Такого корпуса поведенческих данных в стране нет больше ни у кого. Для задачи «понять существующую аудиторию существующего продукта» это инструмент калибра, который стартапу недоступен в принципе. Анализ целевой аудитории, на который агентство раньше тратило месяц, здесь сжимается до нескольких дней. Профили при этом обезличенные, и раскручивать вокруг этого драму я не собираюсь, тема статьи в другом.

Вот где начинается интересное. Мы оба смотрим на поведение. Разница в том, чьё поведение и в каких условиях.

VK наблюдает, как ведут себя реальные люди в реальной среде. Поведение аудитории в экосистеме фиксируется честно, врать оно не умеет.

Я собираю человека из разговоров, а потом смотрю, как он себя ведёт в смоделированной ситуации.

А дальше собранный человек попадает в симуляцию, и там его уже никто ни о чём не спрашивает. Он видит вашу идею среди конкурентов, с ценой, с ограничениями по бюджету и времени, с привычным решением, на которое он давно махнул рукой. И выбирает. Или не выбирает. Отчёт строится на его поведении в этой ситуации, а не на декларациях.

Вернёмся к ресторану. По остаткам на тарелках вы прекрасно понимаете действующее меню. Разговор с гостем даёт другое: вы узнаёте, что он приходит на бизнес-ланч, укладывается в тысячу рублей и терпеть не может ждать больше двадцати минут. Но проверять новое блюдо вопросом «заказали бы?» бесполезно, вам ответят из вежливости. Проверка выглядит иначе: вы кладёте этого гостя перед полным меню, где новое блюдо стоит рядом с привычными, со своей ценой и своим временем приготовления. И смотрите, на чём остановится палец.

Теперь главный аргумент.

Поведенческий след существует только у того, что уже существует.

Блюдо, которого нет в меню, тарелок не оставляет. Про него данные молчат, потому что никто ещё не пробовал.

С продуктами так же. Новая идея не порождает ни кликов, ни корзин, ни пропусков. Нейропрофиль отлично предскажет реакцию на похожее, потому что похожее уже было. А наблюдать поведение вокруг того, чего пока нет, физически негде. Не за чем наблюдать.

Остаётся один путь: собрать среду, которой ещё не существует, и посмотреть на поведение в ней. Живой кастдев работает похоже, только медленно и дорого: вы приводите человека к идее и разбираете его реакцию. Симуляция делает то же за вечер и потому годится как фильтр перед кастдевом, а не вместо него. Отсеять мёртвые продуктовые гипотезы, а выжившие понести живым людям и проверить спрос деньгами.

Тут же оговорка, без которой всё сказанное превратится в рекламу. Индустрия исследований смотрит на синтетику сдержанно, и правильно делает. По опросу «Анкетолога», опубликованному Sostav, 68% специалистов уверены, что она никогда полностью не заменит живых респондентов, а каждый третий готов доверить ей генерацию гипотез, но не проверку. Я с этим согласен. Финальные решения принимаются на живых людях и на продажах.

Первое и самое приятное: спор закончен. Когда игрок номер один вкладывается в модель потребителя, вопрос «а нужно ли это вообще» с повестки снимается. Мне больше не надо объяснять, что идея не выдумана.

Второе: подходы размечают карту, а не съедают друг друга. Наблюдение за реальным поведением оптимизирует то, что уже работает. Симуляция поведения нужна там, где наблюдать пока нечего. Пересечение есть, но оно узкое.

Ближайшие годы модели потребителя начнут строить все, у кого есть хоть какие-то данные о людях. Исследование аудитории перестанет быть отдельным проектом с брифом и сметой и станет чем-то, что запускается по кнопке. Выиграют не самые большие корпуса, а те, кто честнее ответит на неприятный вопрос: почему человек говорит одно, а делает другое.

Я строю модель, которая собирается из слов, но проверяется поведением. Называется ISweesh, сейчас ранний доступ. И да, я отдаю себе отчёт, что сравнивать свой стартап с VK со стороны выглядит нагловато. Но методологии сравнивают не капитализацией.

Кому вы верите больше: тому, что люди делают, или тому, что они говорят и как себя ведут в реалистичных ситуациях?

Я отвечаю так: слушать стоит слова, а решать по поступкам. Слова объясняют человека, поступки его выдают.

Был у вас случай, когда данные показывали одно, а разговор с клиентом ровно противоположное? Расскажите в комментариях, чем закончилось и кому в итоге поверили.