Как Xbox Game Pass создаёт новый рынок в игровой индустрии

Что общего у Game Pass и кабельного телевидения и в чем перспективы подписочных сервисов? Разбираемся, как работают рекомендательные алгоритмы.

Заметно, что в наступающем консольном поколении Microsoft делает ставку вовсе не на консоль, а на Xbox Game Pass. Плати один раз и играй в игры, которые нравятся. Многие уже сравнивают Game Pass с Netflix или Amazon Prime. Но тут стоит вспомнить, а почему эти сервисы стали популярны? Почему Microsoft заинтересована именно в такой системе распространения? Кабельные каналы появились уже очень давно, а способ распространения у них очень похожий — платишь за канал и смотришь на нём телевизионные программы, которые сняты или куплены специально для этого канала. Но, когда появился новый рынок стриминговых сервисов лидерами на нём стали, почему то, не кабельные каналы и даже не телевизионные каналы, а компания по прокату DVD дисков и онлайн-магазин. Что же было такого у этих компаний, чего не было у крупных медиакорпораций того времени? А оказалось, что у них было именно то, что требовалось для таких сервисов — данные о пользователях. Ну и много денег, конечно же. 

Как работает классический подход кабельного телевидения? Он построен на группах интересов. Каждый канал показывает программы конкретной тематики — спорт, научно-популярные программы, мыльные оперы, старые фильмы и т.д… И наполнением этих каналов занимаются люди. Причём довольно ограниченный круг людей. Чаще всего это фокус-группы, которые формируются тем или иным способом и которые должны представлять интересы миллионов людей. Для своего времени это был прорыв — можно было платить только за тот контент, который был интересен. Нравился спорт — смотри спортивные каналы, нравились сериалы — смотри только их. Но так уж вышло, что людей нельзя классифицировать достаточно точно, только если количество классов не равно количеству классифицируемых людей. Проще говоря, все люди уникальны и интересы у них могут сочетаться самым странным образом. И многим людям приходилось платить за несколько каналов, что бы смотреть все интересующие их программы. Или же наоборот, на интересном кабельном канале начинали показывать что то не интересное некоторым зрителям этого канала.

С другой стороны, что же было такого у того же Netflix? У них, к началу старта стримингового сервиса, помимо прочего, были данные. Данные о том, какие конкретные фильмы заказывали у них конкретные пользователи. И это была не маленькая фокус группа, а данные о сотнях тысяч реальных людей. И по этим данным, пусть и очень примитивно, но уже можно было рассчитать вкус каждого конкретного пользователя. А это был самый главный компонент для рекомендательной системы, которую Netflix вскоре и запустил.

В чём же такое принципиальное отличие рекомендательных систем от подхода фокус-групп? Принципиальных отличий и нет. Просто в данном случае фокус-группа состоит из других пользователей, которые смотрят те же фильмы, что и пользователь, для которого выдаётся рекомендация. И данные от этих «фокус-групп» уже есть на руках, либо поступают в реальном времени от живых людей. При этом, для сбора этих данных от людей не требуется ничего, кроме как смотреть фильмы или сериалы на стриминговых сервисах. А уже эти данные можно использовать для составления индивидуальных рекомендаций каждому пользователю в режиме реального времени.

На начальных этапах создавались довольно простые рекомендательные алгоритмы, которые по списку ранее просмотренных фильмов соотносили текущего пользователя с некоей группой людей, которые смотрели такой же набор фильмов. И после этого алгоритм просто рекомендовал те фильмы, которые чаще всего просматривали люди из соотносимой группы. Но, со временем, стало возможно собирать и хранить гораздо больше информации о пользователях. Время просмотра каждой серии, время суток, в которые пользователи смотрят конкретные фильмы, с каких устройств и где они их смотрят, какой рекламой интересуются, в процессе просмотра… Казалось бы, зачем стриминговым сервисам все эти данные? Но внезапно оказалось, что если человек смотрит фильмы регулярно вечером, то скорей всего он это делает после работы и имеет смысл рекомендовать ему развлекательные фильмы любых жанров, даже если до этого он смотрел, к примеру, только детективы. Но однозначно не стоит рекомендовать ему научно-популярные фильмы или драмы. Если человек внезапно входит в сервис в непривычном местоположении, то стоит порекомендовать ему фильмы для просмотра в компании или романтику. Но не стоит рекомендовать ему фильмы эротической тематики, которые он смотрит обычно по вечерам. А если человек нажимал на рекламу для будущих мам, то может стоит порекомендовать ему фильмы про детей.

Итогом этого развития стало то, что вместо того, что бы подгонять человека под интересные программы, стриминговые сервисы стали подгонять интересные программы под человека. Они буквально смогли классифицировать всех пользователей в системе, где количество классов равно количеству пользователей. И именно этого не способны были сделать кабельные и телевизионные каналы, у которых просто не было такого количества персонализированных данных.

Но вернёмся к нашему игровому сервису — а причём тут Game Pass? Тут можно задать встречный вопрос — а сколько у Microsoft персонализированных данных об их пользователях? Можно конечно сказать, что в том же Steam уже давно есть система рекомендаций. Но у Steam она как раз основывается на данных об игровых сессиях пользователей, а игры всё ещё надо покупать. При этом, за два часа далеко не все игры можно оценить в достаточной мере (моя личная боль — потраченные деньги на Red Dead Redemption 2). Microsoft же может собирать и анализировать данные на совершенно ином уровне и выстраивать намного более точные рекомендации. И за неточные рекомендации в их системе пользователям не придётся платить из собственного кармана. В конце концов, игры это развлечения. А системы распространения игр должны предоставлять развлечения, а не превращаться в минное поле с коровьими лепёшкам. Где за попадание в эту лепёшку придётся ещё и заплатить корове. 

Пропадёт ли старая система распространения игр? Конечно нет, даже сейчас люди покупают фильмы что бы смотреть их где и когда им удобно. Но насколько больше людей предпочитают смотреть фильмы в сервисе, который предлагает интересные именно им фильмы? Те, про которые они бы вряд ли услышали, поскольку не у всех компаний есть рекламный бюджет сопоставимый с Диснеем. Но эти фильмы действительно людям нравятся и появляется всё больше новых. Так сколько же людей в недалёком будущем будет полноценно покупать конкретные игры, которые ещё могут им надоесть через 5-10 часов? А сколько будет играть в них в сервисе, который будет постоянно рекомендовать им интересные игры? Про которые они не могли узнать в том же стиме, поскольку рекламного места там мало, а желающих рекламировать свои игры много. Подвести итог можно тем, что как раз недавно на зарождающийся рынок игровых подписочных сервисов решил выйти и Amazon. А уж он то определённо знает, как можно зарабатывать на подписочной системе.