Эта новая ценовая политика создала постоянно растущий стимул для увеличения поведенческого излишка, чтобы постоянно повышать эффективность прогнозов. Более точные прогнозы напрямую вели к увеличению количества переходов и, следовательно, к выручке. Google научился новым способам проведения автоматических аукционов для таргетирования объявлений, которые дали возможность в короткие сроки наладить применение нового изобретения в больших масштабах, позволяя одновременно обслуживать сотни тысяч рекламодателей и проводить миллиарды (а позже и триллионы) аукционов. Уникальные методы и возможности аукциона Google привлекли немало внимания, что отвлекло наблюдателей от мыслей о том, что же именно продавалось на аукционе, – а это были производные поведенческого излишка. Показатели кликабельности институционализировали «потребительский» спрос на эти коммерческие прогнозы и, таким образом, определяли центральное значение эффекта масштаба в операциях поставок поведенческого излишка. Чтобы новую логику ждал успех, захват излишка должен был осуществляться автоматически и повсеместно и измеряться успехом торговли поведенческими фьючерсами.
В дополнение к аукционным ставкам самих рекламодателей цену объявления и его конкретную позицию на странице помогал определять другой ключевой показатель, названный показателем качества (quality score). Показатель качества частично зависел от показателя кликабельности и частично от результатов анализа поведенческого излишка. «Показатель кликабельности должен был что-то предсказывать», – настаивал один высокопоставленный менеджер, а для этого требовалась «вся информация о поисковом запросе, которая у нас была на тот момент»
[178]. Для создания эффективных прогнозов поведения пользователя, которые стали критериями для оценки актуальности рекламы, требовались колоссальные вычислительные мощности и передовые программы-алгоритмы. Объявления с высокими показателями должны продаваться по более низкой цене, чем объявления с низкими. Клиенты Google – рекламодатели – жаловались на то, что показатель качества был для них черным ящиком, и Google не собирался отказываться от этой политики. Тем не менее, когда клиенты подчинялись правилам игры и производили высокоэффективную рекламу, их показатели кликабельности подскакивали.
AdWords быстро стал настолько успешным, что вдохновил на значительное расширение логики надзора. Рекламодатели требовали больше кликов
[179]. Ответ заключался в том, чтобы расширить модель за пределы поисковых страниц Google и преобразовать весь интернет в огромную доску объявлений таргетированной рекламы Google. Это потребовало применения новоприобретенных навыков Google по «извлечению и анализу данных», как выразился Хэл Вэриан, к содержанию любой веб-страницы или к любому действию пользователя с использованием быстро растущих возможностей Google в области семантического анализа и искусственного интеллекта, чтобы эффективно «выжимать» из них смысл. Только тогда Google сможет точно оценить содержание страницы и то, как пользователи взаимодействуют с этим контентом. Эта «контентно ориентированная реклама», основанная на запатентованных Google методах, в итоге получила название AdSense. К 2004 году AdSense, по оценкам, вышел на миллион долларов в день, а к 2010 году приносил выручку, составляющую более 10 миллиардов долларов в год.
Налицо была беспрецедентная и прибыльная комбинация: поведенческий излишек, наука о данных, материальная инфраструктура, вычислительная мощность, алгоритмические системы и автоматизированные платформы. Эта конвергенция породила беспрецедентную «актуальность» и миллиарды аукционов. Показатели кликабельности взлетели до небес. Работа над AdWords и AdSense стала считаться не менее важной, чем работа с собственно поиском.
Когда показатель кликабельности закрепился в качестве идеальной меры актуальности рекламы, то поведенческий излишек был тем самым утвержден в качестве краеугольного камня нового вида торговли, который зависел от масштабного онлайн-надзора. Инсайдеры называли новую науку Google о поведенческом прогнозировании «физикой кликов»
[180]. Для овладения этой новой сферой требовалась особая порода физиков по кликам, которые обеспечили бы первенство Google в зарождающейся элите поведенческого прогнозирования. Значительный приток доходов привлек в фирму величайшие умы нашего времени, работающие в таких областях, как искусственный интеллект, статистика, машинное обучение, наука о данных и прогнозная аналитика, и объединил их усилия по предсказанию человеческого поведения, отражаемому показателями кликабельности: это был бизнес гадалки компьютерной эпохи. В качестве патриарха этого авангарда прорицателей и этой еще молодой науки фирма привлекла авторитетную фигуру в области информационной экономики и консультанта Google с 2001 года – избранным пастырем этой секты стал Хэл Вэриан.
Пейдж и Брин пошли на принятие рекламной модели неохотно, но, по мере того как накапливалось все больше свидетельств, что реклама может спасти компанию от кризиса, их отношение изменилось
[181]. Спасение компании означало и спасение их самих от участи очередных умных парней, которые не смогли придумать, как сделать реальные деньги, мелких игроков в глубоко материальной и конкурентной культуре Кремниевой долины. Пейджа преследовал пример блестящего, но бедного ученого Николы Теслы, который умер, так ничего и не заработав на своих изобретениях. «Надо уметь что-то большее, чем просто изобретать то и сё», – размышлял Пейдж
[182]. У Брина были свои вариации на эту тему: «По правде сказать, еще во времена бума доткомов я чувствовал себя дураком. У меня был интернет-стартап – но они были у всех. И как у всех, он не приносил прибыли»
[183]. Чрезвычайно серьезная угроза их финансовому и социальному статусу, похоже, пробудила в Пейдже и Брине инстинкт самосохранения, который потребовал чрезвычайных ответных мер
[184]. Ответом основателей Google на страх, парализовавший их сообщество, по сути, стало объявление «чрезвычайного положения», сопровождавшееся приостановкой действия тех ценностей и принципов, которые стояли у истоков Google и которыми руководствовалась корпорация в первые годы своего существования.
