Письмо в редакцию: Чего ждать, когда проводишь закрытый бета-тест

Как сервис для оценки фотографий Everypixel Aesthetics привлёк 162 тысячи пользователей за сутки.

Владелец сети стоковых продакшн-студий и руководитель стартапа Everypixel Дмитрий Широносов рассказал, как за один день новость о проекте Aesthetics облетела многие популярные площадки рунета.

Два часа ночи, четверг, 15 марта. Мы сидим в рабочем чате и панически перебираем варианты, как можно быстро прокачать серверы, рассчитанные на MVP,  чтобы они смогли обработать неожиданно свалившийся на нас трафик. Analytics фиксирует 1001 пользователя в онлайне на сайте, и это число уверенно растёт, а мощности падают. 

Параллельно с рабочим чатом у меня открыта лента Facebook и «ВКонтакте», где по запросу «everypixel» в режиме реального времени сыпятся публикации со скриншотами страницы Everypixel Aesthetics и комментариями пользователей вроде «Смотри, нейросеть считает, что я круче Чака Норриса!» или «Ребята, новая залипалка! Все туда!».

«Ребята, мы уже на TJournal». В рабочий чат приходит ссылка на новость, которая неминуемо привлечёт ещё пару тысяч посетителей в ближайшие часы.

Сложно передать то чувство радости и одновременно паники, которое мы все тогда испытали. С одной стороны, вот она слава, с другой — ещё немного, сайт ляжет, и тогда всему конец.

Мы совсем не ожидали такого развития событий, когда собирались провести закрытый бета-тест. В ближайшие сутки наш сайт посетили 162 тысячи пользователей, протестировав через нейросеть 357 586 картинок. 

В июне 2016 года я собрал команду, и мы взялись за разработку глобального поисковика по всем фотостокам. Проекту дали амбициозное название Everypixel, как бы намекая на то, что мы собираемся проиндексировать «каждый пиксель» на всех стоковых фотографиях мира.

Идея поисковика заключается в том, чтобы агрегировать коллекции ведущих фотобанков и помогать покупателям быстро находить и лицензировать крутые стоковые фотографии.

Ключевое слово «быстро», ведь, как показало проведённое нами исследование, сейчас дизайнеры тратят от 30 минут до 2 часов, чтобы найти на стоке фотографию для проекта. А это никуда не годится, особенно если учесть, сколько стоит час работы хорошего дизайнера.  

За скорость поиска в нашем проекте отвечает нейронная сеть, которую мы научили отличать «хорошие» фотографии от «плохих». Получая запрос от пользователя, система сначала находит все релевантные фотографии, которые есть в её базе, а затем сортирует их в соответствии с эстетической составляющей. 

В начале марта информация об Everypixel попала на Product Hunt, и меньше чем за неделю публикация собрала тысячу голосов и кучу позитивных откликов. Появились первые фанаты продукта и подписчики в соцсетях.

Обратная связь от реальных людей, из интереса копающихся в твоем продукте, это как МРТ-диагностика в медицине — ты насквозь видишь все недостатки, понимаешь, в какие функции стоит вкладывать силы и время, а какие пока не очевидны для пользователей.   

Совет: если вы работаете в ИТ-сфере, не бойтесь рассказывать о своём продукте на сайтах с обзорами стартапов и на Product Hunt. В худшем случае, вас просто не заметят. В лучшем — вы бесплатно получите ценный отклик и обзаведётесь первыми евангелистами.

Поскольку огромный интерес у пользователей вызвала именно технология искусственного интеллекта, отсеивающая плохие фотографии из выдачи, мы решили сделать отдельную страницу, которая бы показывала, как она работает.

Мы взяли нейросеть, которая уже ранжировала фотографии в поиске Everypixel, добавили к ней функцию автоматического подбора ключевых слов и сделали симпатичный интерфейс. У пользователей появилась возможность загружать и оценивать свои фотографии. Так появился фильтр Everypixel Aesthetics.

Закрытое тестирование должно было выявить, как пользователи понимают заложенную в основе фильтра идею, и помочь собрать примеры для дальнейшего обучения нейросети. И только после тестирования и последующей доработки алгоритма оценки мы планировали выходить с новым продуктом в медийное пространство.

Чтобы найти пользователей для тестирования, мы написали нескольким лидерам мнений, в поле интересов которых попадают различные технологии, задействующие искусственный интеллект. 

Совет: правильно выбирайте целевую аудиторию для теста. В противном случае, вы либо не получите никаких откликов, либо ответы будут нерелевантными. 

На нашу просьбу откликнулся директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс» Андрей Себрант. Он сделал публикацию в своем Telegram-канале TechSparks, в которой попросил подписчиков помочь нам с тестированием нейросети. Поскольку страница с фильтром была закрыта, он также написал логин, пароль и email, куда можно отправлять примеры и пожелания.

Мы спокойно отправились по домам, не особенно рассчитывая на большое количество откликов. Что было дальше, вы уже знаете.

Когда шумиха вокруг Everypixel немного стихла, мы собрались и проанализировали все факторы, повлиявшие на популярность нашего проекта у пользователей. Готовы поделиться некоторыми выводами.

Мало кто из сотен тысяч пользователей, тестировавших свои фотографии на сайте Everypixel, понимал, зачем на самом деле нужен этот фильтр.

Такой вывод мы сделали, глядя на комментарии в соцсетях и публикации с подписями вроде «Нейросеть оценит вашу крутость по фотографии». Мы бы и рады создать такую штуку, но пока это не представляется возможным.

На самом деле, нейросеть оценивает фото только с точки зрения их эстетической привлекательности для клиентов фотобанков. Ей нет никакого дела до того, кто на фотографии изображен — парень, девушка, политический деятель или кот.

В обучающей выборке в «Плохие примеры» мы специально добавили фотографии в стиле старого микростока, когда люди напряжённо смотрят в камеру и широко улыбаются. Поэтому большинство селфи, загруженных пользователями, набрали низкий процент. 

На эту тему было особенно много разговоров. Фактически тег «caucasian ethnicity» означает понятие «европеоидная раса» или «белый человек». И это очень распространенное ключевое словосочетание на фотостоках, когда важно указать этническую принадлежность модели. 

Так что нейросеть ни в коем случае никого не хочет обидеть или похвалить. Она просто описывает фотографии словами, которые есть в её «лексиконе».

Оценки, которые получили пользователи, загружающие иллюстрации, совсем не объективны. Это скорее удача, чем спланированный результат. Нейросеть обучалась только на фотографиях, и оценка картинок стала для неё серьезным испытанием. 

В общей сложности про Everypixel написали 176 сайтов, включая «Афишу», Mail.Ru и TJournal, а в соцсетях появилось более 3 тысяч публикаций.  

Тест удался. Несмотря на то, что тестирование фильтра оценки красоты фотографий пошло не по плану, мы набрали базу пользовательских примеров и составили список доработок. 

Боевое крещение. Мы проверили железо на пиковой нагрузке и поняли, что если хотим обеспечить нормальную работу сайта в дальнейшем, стоит потратиться и прокачать серверы. И делать это нужно уже сейчас. На этапе MVP мы не особенно были озабочены этим вопросом. 

Новые варианты монетизации. Отдельного внимания заслуживает описание фотографий ключевыми словами. Просчитывая варианты монетизации проекта, мы даже не думали, что пользователей может заинтересовать эта услуга и они захотят купить API Everypixel. Количество заявок, поступивших за последние пару недель, заставило нас заняться разработкой этого направления.  

Иногда не вредно «палить из пушки по воробьям». Так получилось, что с новостных сайтов и соцсетей к нам пришли очень разные люди. Большинству из них вряд ли когда-нибудь пригодится наш основной продукт — поисковик по стоковым фотографиям.

Однако целевая аудитория быстро сообразила что к чему. Часть пользователей со страницы Aesthetics плавно перетекла на поисковик и продолжает обеспечивать хорошие показатели по вовлечению и возвратам.

#Письмо_в_редакцию