Чтобы помочь пользователям с выбором контента для просмотра, онлайн-кинотеатр с самой большой медиатекой в России использует искусственный интеллект. О том, что AI может изменить в медиабизнесе, а также о перспективах нейросетей «Ленте.ру» рассказал Денис Имполитов, директор по продукту онлайн-кинотеатра Okko.
«Лента.ру»: В пандемию на рынке онлайн-кинотеатров произошел взрывной рост, поскольку они стали основным средством развлечения. Чем они привлекают зрителей сегодня, как вы оцениваете перспективы рынка видеосервисов в целом и Okko в частности?
Денис Имполитов: Сегодня основной драйвер роста числа подписчиков и увеличения просмотров — это эксклюзивы, «ориджиналс» (проекты собственного производства). Выходит громкая премьера, она привлекает внимание, а после нее смотрят, что еще есть в сервисе. И весь маркетинг онлайн-кинотеатров в основном строится вокруг оригинальных премьер, все растут на этом. Поэтому сейчас все онлайн-кинотеатры заинтересованы в производстве собственного уникального контента — сериалов, фильмов, мультипликации. Больше эксклюзивных новинок — больше подписчиков.
Понятно, что качество продуктов тоже имеет большое значение, особенно сильно этот фактор влияет на «залипаемость» в сервисе: нам важно, чтобы люди приходили и возвращались снова и снова. В Okko мы много занимаемся качеством нашего сервиса, чтобы обеспечить стабильность и высокую скорость его работы, удобство использования.
И мы видим прямую зависимость: чем качественнее становится сервис, тем выше показатель CSI (уровень удовлетворенности клиентов, данные предоставляет лидер российского рынка медиаисследований Mediascope). Данные этого рейтинга обновляются ежемесячно, и Okko по итогам первого квартала 2023 года выходил на первое место. Мы будем продолжать бороться за первенство по CSI на рынке, потому что чем качественнее сервис, тем больше пользователей приходит и остается с нами.
В чем Okko видит свои конкурентные преимущества?
Мы считаем, что сочетание мощной рекомендательной системы и самой богатой медиатеки на рынке — наше главное конкурентное преимущество. Людей привлекают новинки, но в моменте мы предлагаем ограниченное число премьер. Это «якоря», чтобы зацепить пользователя, а дальше с помощью рекомендаций мы должны постоянно придумывать, как вовлечь его и как эффективно использовать наш каталог. Конечно, можно искать фильмы через поиск, по тематическим разделам, но это не самый эффективный путь, много интересного при этом упускается.
Нашим ноу-хау стали «рекомендации по настроению», когда мы предлагаем фильмы не просто по вкусу, а в соответствии с неким жизненным сценарием. Получается такое интерактивное взаимодействие — сервис подбирает фильмы в моменте: например, нужен фильм для просмотра в компании с друзьями, или страшный фильм для вечера в одиночестве, или для того, чтобы повеселиться.
Человеку не надо ничего искать, мы сами подбираем подходящие варианты из нашего почти бесконечного перечня, пересмотреть который физически невозможно. Это уникальный кейс, больше на рынке таких нет. Функция «зашла» пользователям — при ее запуске конверсия смотрения была в три раза больше, чем у других рекомендательных блоков. Мы планируем развивать это направление.
Некоторые только приходят к принятию того факта, что искусственный интеллект — это будущее, которое оказалось ближе, чем мы думали.
В Okko в этом будущем существуют уже сегодня. Расскажите об этом.
Можно сказать, что рекомендации — это искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). С их помощью мы агрегируем знания о пользователе и выбираем, что ему показать, постоянно работаем над улучшением алгоритмов подбора, повышением качества работы поискового движка.
Подбором рекомендаций с тем или иным успехом занимаются на нашем рынке все, вопрос в том, что это наукоемкий процесс, поэтому здесь высокий порог для входа. Наша команда по машинному обучению имеет возможность пользоваться комбинацией из различных моделей искусственного интеллекта.
Когда есть крутые новинки, которые редакция онлайн-кинотеатра руками ставит на главную страницу, они собирают много трафика. Но в промежутке между новинками нужно, чтобы пользователи тоже что-то смотрели. И тут персональные рекомендации AI выигрывают у живой редакции как минимум за счет того, что каждый пользователь видит что-то свое, а не универсальный набор для всей аудитории.
Второй момент — это скорость обновления витрины рекомендаций. Здесь человеку не сравниться с искусственным интеллектом, который может предлагать что-то новое каждый раз, когда пользователь заходит на главную страницу. Использование AI и машинного обучения здесь очень выгодно со всех сторон.
Справедливо ли считать развитие и внедрение AI- и ML-технологий ключевым трендом, способным кардинально изменить рынок?
В качестве примера можно привести историю успеха стримингового сервиса Netflix. Он стал мировым лидером благодаря двум факторам: огромному количеству эксклюзивного контента и персонализации. Одно дополняет другое, и сочетание этих двух факторов дает невероятный буст, синергетический эффект.
Для стримингового сервиса, где контента фактически бесконечное количество и пользователю сложно самому сориентироваться, персональная рекомендация — это ключевая функциональность. Она определяет, насколько эффективно авторы и потребители контента находят друг друга. Без персональных рекомендаций это практически невозможно. Пользователь может держать в голове десяток фильмов, которые он хочет посмотреть, а дальше ему надо подсказывать, что выбрать.
Вот, например, мне нравятся культовые молодежные фильмы девяностых. В каталоге Okko их много, а на других сервисах — мало, но многие даже не знают про эти фильмы, хотя они крутые, качественные.
Поэтому рекомендации — это второй по важности способ привлечения пользователей после богатого выбора контента. Так что сегодня залогом успеха служит сочетание двух факторов: разнообразие контента и умение им заинтересовать.
Сейчас технологии развиваются с такой скоростью, что мы каждый месяц видим радикальное улучшение, уже через полгода-год это будут возможности на голову выше. Причем улучшается не только качество, но и стоимость становится привлекательнее. С помощью нейросетей можно будет получать гораздо более качественные результаты с меньшим количеством трудозатрат, за меньшее время и с более доступным «железом».
Искусственный интеллект облегчает жизнь, если речь идет о производстве контента или маркетинге?
С помощью AI и ML можно подстраивать и креатив под интересы пользователя, и канал, через который этот креатив до пользователя доставляется.
Самый простой вариант: нейросеть может придумывать названия для сериалов и отдельных серий, сюжеты для них. Можно загрузить в языковую модель сценарий первой серии и попросить предложить десять названий для сериала, он предлагает вполне качественные результаты.
У любого фильма и сериала есть набор атрибутов, каждый из которых служит определяющим фактором для зрительского успеха: жанр, актеры, сюжет, палитра и так далее.
В маркетинге сейчас все экспериментируют, как использовать AI, чтобы облегчить работу дизайнеров при создании визуальной имиджевой рекламы. Например, нужно нарисовать афишу фильма. Вместо того, чтобы на пальцах объяснять дизайнеру, чего от него хотят, продюсер просто дает задачу нейросети, которая генерирует примерную картинку. И дизайнер получит уже готовый прообраз, который надо изменить определенным образом. Это существенно упрощает взаимодействие между заказчиком и дизайнером.
Персонализация коммуникаций с помощью возможностей искусственного интеллекта обеспечивает максимальную конверсию. Проще говоря, AI просчитывает, в какой форме, когда и каким способом лучше отправить сообщение, чтобы его быстро просмотрели и откликнулись с наибольшей вероятностью.
Пользователи Okko выигрывают от внедрения фишек, работающих за счет AI? Если заглянуть в будущее, справедливо ли говорить, что каждый пользователь в конечном итоге будет иметь личное цифровое пространство, работающее с учетом персонального запроса и конкретных предпочтений?
Интернет уже персонализирован во всех крупных поисковых системах. Вопрос в том, как быстро и эффективно развивается этот процесс. Мы сначала были в роли догоняющих. Довольно быстро мы эту функциональность наладили и теперь приближаемся к лидерам. И мы все время смотрим, что еще можно использовать для Okko. Например, была идея персонализировать обложки фильмов под конкретных пользователей.
Любители романтики увидели бы обложку, в основе которой лежит знаменитый кадр с объятиями на носу корабля, а ценители фильмов-катастроф — постер с тонущим судном.
Если говорить не только про ML и AI, бывает ли, что инновационные решения, связанные с персонализацией или интерактивом, не оправдывают себя?
Netflix в ходе показа сериала «Черное зеркало» предоставил зрителям возможность выбирать, в какую сторону будет развиваться сюжет, посмотреть разные варианты развилок сюжета. Это было интересно как новый опыт, но как сценарий массового потребления не выстрелило.
Это в играх давно уже практикуется интерактивное участие, когда можно самому настраивать развитие сюжета. Они становятся все сложнее и насыщеннее, у них огромные бюджеты, порой сопоставимые с голливудскими блокбастерами. Яркий пример кинематографичной игры, пусть и с линейным сюжетом, — Last of Us («Последний из нас»).
Сложно предсказывать, по какому пути пойдет развитие интерактива, как будут развиваться технологии. Может быть, в будущем игры и кино сольются в единую индустрию. Но это очень далекая перспектива.
Очевидно, что не только в России, но и во всем мире началась гонка в наращивании компетенций AI. Как формируется команда Okko и какие задачи стоят перед ней?
Я считаю, что сегодня мы одни из лучших на рынке в области применения машинного обучения. Так получилось, что в Okko сильная техническая команда и, как я уже говорил, у нас есть возможность использовать различные модели искусственного интеллекта, созданные с использованием рекомендательных технологий Сбера.
Человеческим языком задачу наших айтишников можно сформулировать так: рекомендательная модель должна в любой момент находить для каждого пользователя самое интересное. Средний объем просмотра у каждого пользователя должен расти — люди будут тратить меньше времени на поиск контента и больше на просмотр того, что идеально отвечает их представлениям о хорошем контенте.
Замещение рабочих мест искусственным интеллектом — это реальность ближайшего будущего? Сможет ли AI заместить творческие специальности?
Сейчас так много хайпа вокруг нейросети ChatGPT и текстовых нейросетей, что многим кажется, будто можно задать им любой вопрос и получить необходимый ответ. И это создает впечатление, что можно и заменить часть специалистов нейросетью.
Но тут есть подвох в том, что нейросеть всегда требует проведения фактчекинга. Потому что результат работы нейросети выглядит красиво, он может быть написан хорошим слогом, но при этом там часто перемешаны реальные и выдуманные факты.
Думаю, сейчас основной риск кроется в том, что люди могут начать чрезмерно доверять нейросетям и переоценивать их возможности в попытке сэкономить время и деньги.
Какие направления развития Okko определяет для себя как ключевые?
Мы живем в режиме постоянного марш-броска работы над качеством, стабильностью и удобством нашего сервиса, чтобы каждый мог с комфортом выбрать и посмотреть все, что ему нужно.
Весь интерфейс должен быть удобным, отзывчивым, предсказуемым, сервис должен быстро загружаться и реагировать на действия пользователя. Это базовые свойства, которые кажутся простыми и очевидными, но на самом деле для любого сервиса это самое сложное. Надо найти баланс между новыми проектами, новой функциональностью и сохранением качества сервиса. Я считаю, что мы такой баланс нашли.
Мы будем развивать это направление в области детских ритуалов: предложим посмотреть сказку на ночь, научим, как правильно чистить зубы, сделать зарядку, включим паузы в трансляцию, чтобы он мог отвлечься, поесть, заняться уроками.
Есть планы трансформации Okko в развлекательный центр, обогатить сервис развлекательными сценариями разного плана — это могут быть игры, музыка, — чтобы предложить пользователям больше, чем просмотр фильмов.