Забавно, что поговорка, определяющая новости как нечто, что кто-то хочет скрыть[195], ударила по читателям. Именно они в век рекомендательных механизмов хотели бы скрыть информацию, с которой не согласны, но которая, тем не менее, им необходима, чтобы адекватно воспринимать окружающий мир.

Сейчас, когда я пишу эти строки, медиа пока неохотно используют все возможности алгоритмических сред.

Точнее, часто новые медиа под ведением страницы, группы, паблика понимают трансляцию выходящих на сайте материалов. Иногда они продвигают те или иные публикации, чтобы привлечь побольше внимания. Но если сравнить маркетинговые потуги медиа с искусством маркетинга в тех же каналах, следует признать – СМИ находятся в каменном веке. Ни тебе автоматического подбора подводок, ни автоматического запуска нескольких сотен вариантов одного и того же текста, ни автогенерации десятков иллюстраций со сбором данных.

Еще в 2013 году Григорий Бакунов, директор по распространению технологий Яндекса, рассказывал о правильном подходе к организации рекламных кампаний^[96] в социальных сетях. Через несколько итераций выяснилось, что прекрасный эффект дают посадочные страницы, измененные в зависимости от времени суток. Пара месяцев и несколько десятков тысяч долларов позволили понять, что легче полуавтоматически создать 61 тысячу рекламных кампаний, чем прожигать деньги, пытаясь интуитивно найти верное решение.

К сожалению, спустя много лет медиа почти не используют эти возможности, так как не привыкли автоматизировать работу с контентом и аудиторией. Но можно быть уверенным – двадцатые годы 21 века пройдут в медиа под флагом привлечения аудитории и адаптации под нее материалов с помощью алгоритмов машинного обучения.

Это неизбежно, потому что лидеры медиарынка – The New York Times^[97], The Times of London^[70], The Wall Street Journal показали, как они зарабатывают на этих технологиях реальные деньги. Их также подгоняют рекламщики, которые все чаще учатся обходиться в общении с потребителями без помощи СМИ. Например, Saatchi LA задействовали искусственный интеллект, чтобы сгенерировать тысячи рекламных объявлений для Toyota^[8].

Таким образом, медиа придется научиться:

• доносить рекламные материалы до своей аудитории лучше, чем это могут сделать рекламщики;

• рассказывать историю тем, кто заперся в своем пузыре;

• адаптировать материалы под нужды и запросы чрезвычайно узких групп. Разработать для этого необходимые регламенты и автоматические системы;

• избегать любых возникающих при всем вышеизложенном этических проблем и конфликтов интересов.