Nincs ingyen ebéd

There is no such thing as a free lunch, mondja az amerikai, vagyis hogy nincs ingyen ebéd! De ha mégis van, akkor az nem ér semmit, vagy a végén kétszer annyiba kerül, teszik mindjárt hozzá.

Lehet, hogy ez a megállapítás nem érvényes a Sajó Norbert vezette Telefonos Szeretetszolgálat ebédjeire. De a digitális gazdaság ingyenes termékeire vagy díjmentes szolgáltatásaira vajon igaz-e? Hiszen a digitális óriások, mint a Google, a Facebook vagy az Amazon az ingyenes szolgáltatások egész sorát nyújtják. Ingyenes a Linux, a Firefox, a Yahoo a Skype, még a Wikipédia is és még sorolhatnám. Ha ez így van, akkor miként lehetséges, hogy a digitális vállalatok óriási profitot generálnak és hatalmas tőzsdei értékkel rendelkeznek.  Nos, kezdjük az elején.

Egy-egy új termék bevezetésénél az ingyenes beetetés módszere régóta ismert. Klasszikus modell a Gillette borotva, mely sokáig ingyenes volt, „csak” a pengéért kellett fizetni. Vagy a Kodak instant fényképezőgépe, szimbolikus árért, csak a filmet kellett drágán megfizetni. Közelebbi időkből jó példa a festékpatronos nyomtatók, a maguk „készülék olcsó, tartozék drága” elvével. Napjaink modellje a szuper-olcsó kapszulás kávéfőző gép, amivel egy kiló kávét a bolti árának ötszöröséért lehet eladni.  Okos, nagyon okos. A jövő modellje valószínűleg a vezető nélküli autó lesz, amit viszonylag olcsón fognak kínálni, ami drágább lesz benne az a sok szórakoztató elektronika meg az online média szolgáltatások.

 A digitális gazdaságban a beetetési módszernek már egy kifinomultabb változata alakult ki, ez a freemium modell, ami az ingyenes alapverziót (free) kombinálja a fizetős, kibővített (prémium) szolgáltatással. Elég csak a LinkedIn, Dropbox, Prezi, Spotify, PDF, vagy a Skype nevét említeni, már tudjuk, hogy miről van szó. Nincsen tehát ingyen ebéd, a termék, vagy szolgáltatás egy bizonyos szintig bárki számára elérhető és ingyenes, azon túl, a luxusért, fizetni kell. Az ingyenes hozzáférés költségeinek ilyen módon történő fedezetét elegánsan keresztfinanszírozásnak nevezik.

A XXI. század még egy ennél is kifinomultabb üzleti modellt hozott: a felhalmozott digitális adatokra épülő hirdetést és adatkereskedelmet. A recept egyszerű: találjunk ki egy hálózati digitális tartalom szolgáltatást, legyen az szoftver, zene, videójáték, applikáció, vagy kommunikáció és tegyük azt minél több felhasználó számára érdekessé és mint ilyent, vonzóvá. A szolgáltatás megismertetésére és a bázisfelhasználói körnek a megszerzésére, az ingyenességnél aligha lehet jobb módszert találni. A kritikus tömeg elérése után, - ez a felhasználói kör azon nagysága, amitől kezdve a hálózati hatások miatt a piac már önmagát erősíti tovább – pedig jöhet a profit. Tehát előbb a növekedés, utána a profit.  

De miként lehet pénzt keresni egy ingyen felépített és üzemeltetett hálózattal?  Abból még nem lesz nyereség, ha a felhasználók tábora milliószámra emelkedik, inkább csak azért, mert a szolgáltatásokat ingyenesen adják. Ha viszont hirtelen pénzt kérnének érte, valószínűleg pillanatok alatt összeomlana a sok munkával felépített hálózat. Nos, sikerre csak azok számíthatnak, akik rájöttek, hogy a hálózat és a növekedés valóban fontos, de az üzlet számára ennél sokkal fontosabb az, amit a felhasználóktól nyernek: az adat. Bizony, a honlapjaikat használva óriási mennyiségű adatnyomot hagyunk magunk után, ami jól eladható árucikk.

Egyrészt, azok az információk, amelyeket a felhasználók hagynak maguk után a hálózati platformokon, mint az általuk kedvelt honlapok és tartalmak, az elküldött e-mailek, hobbi vagy kulturális preferenciák, vonzzák a jól fizető hirdetőket, akik szeretnék elhelyezni ajánlataikat ezen a platformon, ráadásul célzottan, személyre szabottan. Másrészt, az adatokkal és információkkal kereskedni is lehet, a felhasználókról begyűjtött adatokat – elemzés után - jól el lehet adni a hirdetőknek, ráadásul egy újabb vevőnek eladni ugyanazt az információt gyakorlatilag zéró költségbe kerül.

Az ingyenesség tehát csupán illúzió, mert a piac kétoldalú. Az egyik oldalon szolgáltatást nyújt a fogyasztónak abban a témában, amelyre kíváncsi, a másik oldalon hirdetési lehetőséget vagy információt ad el a hirdetni vágyó vállalatoknak. Nekünk látszólag ingyen adja az információkat, míg a rólunk begyűjtött és feldolgozott adatokkal busás pénzekért vonzza magához az érdekelteket.  

Hogy még jobban megértsük a jelenséget, lássunk egy releváns példát. 1998-ban, egy tudományos konferencián két Stanford egyetemi diák, Larry Page és Sergey Brin büszkén mutatta be a weblapok közötti böngészést forradalmasító új algoritmust és keresőmotort, a Google-t. Módszerük lényege abban állt, hogy ellentétben a korabeli keresőrendszerekkel, melyek a keresett kifejezés előfordulási gyakoriságát mérték, a weboldalak jelentőségét (relevanciáját) egy újonnan bevezetett mérőszámmal határozták meg, ez a PageRank. Az algoritmusuk alapelve pedig a következő. Az a weblap, amelyre sokan utalnak, amelyhez sok weblapról linkelnek át, fontosabb egy téma szempontjából, mint az, amelyhez kevesebb link vezet. Azt is figyelembe kell venni, hogy milyen weblapról vezetnek át linkek, olyanról amire szintén sokan utalnak, vagy olyanról amire kevesen utalnak. Ugye milyen egyszerű. Onnan vették a fiuk a modellt, amilyen környezetben készítették a PhD dolgozatukat: a tudomány világából. Az a jelentősebb kutató, akire sokan hivatkoznak, és főleg, ha olyanok hivatkoznak rá, akikre szintén sokan hivatkoznak. Ennek köszönhetően a Google egy kifejezés keresésénél képes arra, hogy a legjelentősebb weblapokat vegye előre, ami nagyban megkönnyíti a kereső munkáját.

Az elején olyan szépen alakult minden. Egyetemi éveik alatt, sőt az említett dolgozatukban is, a fiuk némi felháborodottsággal írnak az aktuális keresőmotorok álnokságáról, mármint arról, hogy az uralkodó üzleti modell a hirdetés, ami általában gyenge minőségű keresési eredményekhez vezet. Mint írták, „minél jobb egy kereső motor, annál kevesebb hirdetéssel találkozik a felhasználó a böngészés közben, ezért fontos, hogy a tudomány világában legyen egy olyan keresőmotor, amely valóban transzparens”. Dicső szavak két fiatal tudományos kutató szájából. Csakhogy a századfordulóra, nem utolsó sorban a kipukkanó dotcom lufi hatására, a két ifjú titán újabb bölcsességgel gyarapodott: a tudományból nehéz megélni, meggazdagodni pedig majdnem lehetetlen.  Innen már csak egy kurta lépés kellett, hogy rájöjjenek, hogy miként lehet sok pénzt keresni egy algoritmussal: a hálózat üzleti szempontból csak azért kell, hogy minél többet lehessen felhalmozni az új idők legfontosabb nyersanyagából, az adatokból.

A tudományos elvekre épülő algoritmus el lett felejtve, jött helyette a személyre szabott keresés. Az adatok óriási tömegeit elemezve – kezdve attól, hogy honnan és milyen szerverről jelentkeztünk be, addig, hogy milyen weblapokat kerestünk fel korábban - a Google szoftverei „megtanulták”, hogy milyenek a böngészési szokásaink és most már ennek alapján hozzák ki a keresési eredményeket. Ez könnyebbséget jelenthet a felhasználónak, de mindenképpen óriási előny a hirdetőknek, mert sokkal célzottabb és sokkal inkább személyre szabott lehet a hirdetés. Mi meg így jártunk. Ingyenes szolgáltatások fejében átadjuk adatainkat, amelyek aztán fontos és jól eladható árucikké válnak. Mindez jól reflektálódik a forgalmi és hirdetési adatokban.  A keresések száma 2000-ben robbanásszerűen megugrott: 14 milliárd, 2010-ben több mint 400 milliárd, 2020-ban több mint 2000 milliárd. Hirdetési bevételek 2000-ben kevesebb mint 1 milliárd dollár, 2010-ben 28 milliárd, 2020-ban több mint 100 milliárd dollár. Nem rossz, nem rossz.   

És még lehet fokozni. Zuckerberg Facebookja már a kezdetektől kezdve egy olyan kétoldalú piacot épített fel, amelynek egyik oldalán a közösségi kapcsolatot kereső felhasználók, a másik oldalán pedig azok a cégek állnak, amelyek hirdetni szeretnének a felhasználók között. Az algoritmus alapja itt is egy mérőszám, ezúttal az EdgeRank, ami a felhasználó Facebookos múltját és tevékenységét dolgozza fel, hogy a barátoktól és ismerősöktől érkező híreket, bejegyzéseket, a felhasználóhoz igazított jelentőségük szerinti sorrendbe rendezze el.

Leegyszerűsítve, ez az algoritmus három elemre épül: kapcsolat, súlyozás és idő. A kapcsolat erősségét meghatározza, hogy milyen gyakran, mennyi ideig nézi a felhasználó az érkező bejegyzéseket, milyen az aktivitás jellege (pl. poszt, komment, megosztás, link, média, klikk, lájkolás) és még az is, hogy a bejegyzést küldő barátai és azok barátai milyen aktívak a Facebookon. A súlyozás azt mutatja, hogy a bejövő bejegyzésre a felhasználó milyen aktivitással válaszol (pl. a komment súlya nagyobb, mint a megosztásé, aminek a súlya viszont jóval nagyobb, mint az egyszerű lájkolásé). Végül, az időn azt értjük, hogy az újabban érkező bejegyzéseket a régebbiek elé kell helyezni, habár a kapcsolat és a súlyozás miatt ez nem minden esetben történik meg.

A Facebook felhasználók tábora nagyon gyors ütemben növekedett: 2010-ben 600 millió, 2015-ben 1,6 milliárd, 2020-ban több mint 2,5 milliárd felhasználó. A hirdetési bevételek is nagyon látványosan nőttek: 2010-ben 1,9 milliárd dollár, 2015-ben 17,1 milliárd, 2020-ban több mint 21 milliárd dolcsi. Ezért tehát az őrült tempó a felhasználókért. Ezért használ ma már a PageRank és az EdgeRank is az említett algoritmusoknál fejlettebb, a mesterséges intelligencia körébe tartozó eszközöket.

Első pillantásra azt mondhatnánk, hogy ebben a rendszerben mindenki jól jár. Ki jobban, ki még jobban. De azért oda kell figyelni. Ha egy online szolgáltatást ingyen adnak akkor nagyon valószínű, hogy te már nem a fogyasztó vagy. Akkor te vagy a termék.