Как обходить правила модерации соцсетей. Часть 1: тайная сделка Facebook и Google, информационные пузыри и вовлечение

Реальная угроза конкуренции между двумя гигантами появилась и пропала в 2017 году. Чуть позже Facebook мелким шрифтом в одну строку упомянул, что будет сотрудничать с Google на рекламной платформе Open Bidding.

В сентябре 2018 года Google и Facebook заключили соглашение о сотрудничестве под кодовым названием Jedi Blue. Партнёрство было секретным, потому что частично нарушало принятые в обеих компаниях правила прозрачности и равного доступа к рекламному инвентарю для всех участников. В декабре 2020 года десять прокуроров разных штатов справились со своей задачей — так в самом крупном антимонопольном расследовании появилась новая глава Jedi Blue.

Успейте купить корпоративный пакет COSSA-2025 со скидкой!

Cossa анонсирует главный рекламный формат на весь 2025 год: сразу 8 различных опций.

Пакет идеально подходит для онлайн-сервисов, стартапов, интернет-компаний и digital-агентств.

Успейте приобрести пакет до повышения цены!

В иске говорится, что Google предоставлял рекламодателям Facebook эксклюзивные возможности: пока другие рекламодатели получали 160 миллисекунд для определения ставки на рекламных биржах Google, рекламодатели из Facebook могли оценивать и делать ставки уж 300 миллисекунд.

Кроме разницы в тайминге, Facebook получал гарантированный процент побед в рекламных аукционах Google в обмен на обязательную закупку рекламного инвентаря в размере 500+ миллионов долларов в год.

Со своей стороны Facebook гарантировал участие в 90% рекламных аукционов, в которых он мог безошибочно определить пользователей. Взамен Facebook требовал от Google полной конфиденциальности: поисковик не мог использовать данные о рекламных ставках рекламодателей Facebook для собственного преимущества на своих рекламных биржах.

Коктейльная вишня на торте, да не одна: при соблюдении всех условий сделки Google помогал рекламодателям Facebook определять 80% мобильных и 60% декстопных пользователей. Но самым интересным пунктом сделки Jedi Blue было условие победы Facebook в гарантированном проценте аукционов — даже если остальные участники аукциона делали ставку больше ставки Facebook, побеждал в аукционе всё равно Facebook.

Таким образом Facebook получал весомую фору в работе с программатик-рекламой на рекламных биржах Google, а остальные рекламодатели вынуждены были соблюдать все правила.

В попытке защитить себя Google и Facebook заявили, что подобные сделки являются устоявшейся нормой в онлайн-рекламе и среди adtech-партнёров. Представитель Facebook подтвердил, что такие секретные сделки только стимулируют здоровую конкуренцию, помогают остальным рекламодателями и паблишерам.

Промежуточный вывод по работе с программатик-рекламой

Если у вас большие объёмы закупки рекламы, если вы накопили данные своих пользователей, то можете смело требовать специальные условия, эксклюзивное отношение в обход принятых правил. Это называется здоровая конкуренция, прецедент уже есть.

Платформа дистрибуции нативной рекламы SocialJet работает с исключительно большими рекламными кампаниями на миллионные охваты. Мы только учимся работать с модерацией в англоязычных сообществах Facebook. Но уже сейчас видим, что нативная реклама в подавляющем большинстве случаев работает эффективнее в соцсетях — пользователей тошнит от таргета, все ищут приличных и этичных рекламных интеграций в исполнении живых блогеров.

Попытки популярных брендов продавать через нативку встречаются в штыки всеми: много ограничений со стороны модераторов соцсетей, большие ожидания со стороны обычных пользователей.

Как работать в пузырях и эхо-камерах

«Что вы получаете, когда помещаете нормального человека в закрытую группу Facebook? Вы получаете то, что, чёрт возьми, заслуживаете!»

(Джокер)

Дуэт соцсети + СМИ — это чашка Петри для всевозможных информационных пузырей. Идеальная среда для ментальных вирусов (где же ты, Гад Саад, когда ты больше всего нужен?).

Чем больше пользователи читают ленту, тем лучше Facebook понимает, что можно показывать этим пользователям. Тем чаще алгоритм Facebook будет показывать аудитории пузыря посты, с которыми она согласна. И таргетить пользователей постами, которые вызовут у них сильную реакцию — возмущение, ярость, стремление доказать, что в интернете кто-то неправ. Это грубое упрощение, но в качестве иллюстрации принципа работы пузырей и эхо-камер подходит.

Соцсетям выгодны такие пузыри, где однотипный контент потребляет типовая аудитория: поляризация аудитории внутри пузырей повышает вовлечение.

Рекламодателям выгодны пузыри и эхо-камеры — там проще монетизировать аудиторию. Паблишерам выгодны пузыри — внутри них меньше конкуренции с внешним миром, а производство однообразного контента проще ставить на поток и автоматизировать процессы. Нужно только помнить о том, что алгоритмы несовершенны, а данные пользователей устаревают — некоторые информационные пузыри быстро превращаются в бесполезные свалки нерелевантных данных, случайных аудиторий.

Чемпионом по информационным пузырям в прошлом году был Facebook. В закрытых группах этой соцсети весь 2020 год происходили странные вещи: расцветали теории заговора, плодились фейки, албанцы из горных деревень каждый день призывали к насилию во имя справедливости на улицах США.

Специалисты оценивают, что примерно 70% групп в Facebook являются токсичными наростами на здоровом теле соцсети. Правила и политика модерации в таких группах не работают. Однако, просмотры и вовлечение в группах бьют все рекорды, несмотря на то, что группы приобретают черты деструктивных культов.

Поэтому Facebook долго колебался между гражданским долгом и жаждой прибыли, но решил оставить группы в покое даже после неоднократных предупреждений от собственных разработчиков. Даже после регулярных исследований со стороны внешних организаций. Начиная с 2016 года Facebook знает, что от 30 до 70% групп привлекают экстремистов, радикалов, троллей, мошенников. В 2016 и 2020 годах Дональд Трамп был топовым драйвером трафика: македонские подростки переключились на политику, ведь это самая прибыльная ниша рекламного фрода в год выборов.

Администраторы таких групп учили других пользователей обходить автофильтры Facebook, распространяли дикие фейки и монетизировали американские аудитории по щелчку пальца. В странах третьего мира модерация контента Facebook не привлекает внимания, пока с помощью закрытых групп и рекомендательных алгоритмов там не совершаются геноциды.

Более того: алгоритмы Facebook любят и умеют рекомендовать добропорядочным пользователям сенсационный, шоковый контент, фейки, теории заговора. Собственно, алгоритмы для этого и созданы: распространять оптимальную вирулентность, заражать негодованием, вовлечением как можно большего числа пользователей.

И, если вам кажется, что Facebook в случае с закрытыми группами делает то же самое, что советская милиция делала с преступными группировками в Москве и Казани в конце 70-х годов («Хади Такташ — весь город наш!»), то нет. Вам не кажется.

Рубенс: Facebook сам создаёт проблему и героически борется с нею

А потом выборы заканчиваются и начинаются антимонопольные расследования. Бинго: после 6 января 2021 года Facebook в срочном порядке хочет переписать правила для закрытых групп.

Хочется верить, что основательный пересмотр алгоритмов убьёт информационные пузыри в закрытых группах. Это не значит, что информационные пузыри исчезнут. Для такого полезного инструмента всегда найдётся укромное место.

Интернет огромен, а UX-механика и логика большинства приложений и всех соцсетей решают в первую очередь задачи вовлечения. Чем больше соцсеть, тем больше алгоритмов и автоматической фильтрации контента. Тем выше вероятность появления новых пузырей, новых способов вовлечения и поляризации аудиторий. Стохастические модели в соцсетях чувствительны к вмешательству со стороны алгоритмов, а чрезмерная персонализация приводит к непредсказуемым последствиям. Потому что алгоритмы мыслят в категориях вовлечённости — комфорт, безопасность, удовлетворение поисковой активности живых людей им не интересны.

Социальные алгоритмы живо интересуются всем, чем интересуются живые люди. Пример: это сегодня Netflix показывает 7000+ сериалов и 6000 фильмов. А в конце 2000-х Netflix показывал документалки.

Явный пузырь Documentary на сером графике внизу — тогда 80% эфира Netflix занимали документалки о Третьем Рейхе, диетах, снежном человеке, НЛО, марихуане, Лэнсе Армстронге, О.Дж. Симпсоне, кокаиновых ковбоях и ЦРУ. Люди хотели смотреть все эти документалки, алгоритмы дали им такую возможность. В 2006–2011 все снимали документалки, редакция Vice немного опоздала на этот праздник жизни.

Не только соцсети, но и YouTube, Netflix, Wikipedia откликнулись на интерес аудитории. Монокультура разбилась на тысячи осколков, алгоритмы соцсетей пришли на место происшествия и стали полировать каждый осколок в надежде получить самые яркие блики. Сегодня место документальных шоу заняли подкасты (осторожно, 16 тонн конспирологии на минуту эфира), закрытые группы Facebook, приправленные самыми диким фейками — новые информационные пузыри.

Рэнд Фишкин как боженька молвил: соцсети всегда оптимизируют выдачу под вовлечение. Соцсети занимаются майнингом активных пользователей в промышленных масштабах. И если вас нужно триггернуть и сконвертировать в активного пользователя, то будьте уверены, вас триггернут и сконвертируют. Серьёзно, прочитайте его мнение по социальным алгоритмам.

Та соцсеть, которая лучше оптимизирует свою ленту под вовлечение активных юзеров, побеждает.

Следовательно, большинство соцсетей плохо модерируют контент с точки зрения обычного человека. С точки зрения алгоритмов соцсети эффективны: они легко создают информационные пузыри — зоны с высоким уровнем вовлечения, с однородной аудиторией, которой можно эффективно продавать что угодно.

Пока нас не слышит Марк Цукерберг, можно предположить, что Facebook и остальные соцсети исповедуют цифровой биоленинизм:

1. раздражают как можно большее количество людей;

2. помещают раздраженных людей внутрь информационного пузыря;

3. собирают данные раздраженных людей из пузыря, монетизируют эти данные или трафик;

4. продают собранные данные рекламодателям;

5. повторяют пункт 1 и проходят весь цикл заново.

Соцсети оптимизируют, продвигают аккаунты, которые регулярно постят раздражающий контент с высоким аддиктивным потенциалом и вовлечением выше среднего. Одновременно соцсети пессимизируют умеренные, милые, познавательные аккаунты со скучным контентом. Так в соцсетях появляются зоны с вовлекающим контентом: информационные пузыри.

Правила писаны не для всех

Как и в реальной жизни, правила пользования соцсетей соблюдают не все.

Победители генерируют вовлечение, получают эксклюзивные права.

Остальные довольствуются правилами и политикой модерации.

Мы все равны, только одни равнее других.

Might is right — у кого больше левериджа в общении с соцсетями, тот и получает больше возможностей.

Чтобы побеждать в соцсетях, нужно думать, как соцсети.

Учитесь генерировать вовлечение, учитесь производить страх и ненависть, конспирологию и фейки в промышленных масштабах, учитесь постить оптимизированный контент с высоким аддиктивным потенциалом.

Для генераторов прибыли есть эксклюзивные сделки, для всех остальных есть правила.

Если вы хотите делать продажи из соцсетей, то вовлекайте, а не соблюдайте правила, которые элементарно обходятся балканскими школьниками.

Антон Киселев, Client Service Director платформы SocialJet. Мы любим и умеем работать с пузырями в соцсетях. Чего и вам желаем.

Дополнительная литература

1. After The Digital Tornado: Networks, Algorithms, Humanity (Werbach, 2020).

2. Taming the News Feed on Facebook: Understanding Consumptive News Feed Curation through a Social Cognitive Perspective (Shuning Lu, 2020).

3. Analyzing the Impact of Filter Bubbles on Social Network Polarization (Chitra, 2020).

4. Curation Algorithms and Filter Bubbles in Social Networks (Berman, 2020).

5. Hiding hate speech: political moderation on Facebook (Kalsnes, 2020).

6. A metric for Filter Bubble measurement in recommender algorithms considering the news domain (Lunardi, 2020).

7. Incivility on Facebook and political polarization: The mediating role of seeking further comments and negative emotion (Kim, 2019).

8. The triple-filter bubble: Using agent-based modelling to test a meta-theoretical framework for the emergence of filter bubbles and echo chambers (Geschke, 2018).

Источник фото на тизере: Paweł Czerwiński on Unsplash

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.