Бывает так: вы в разговоре упомянули редкую вещь — и через час видите её в рекомендациях магазина или в роликах. Возникает ощущение, что телефон «подслушивает» или даже угадывает мысли. На самом деле чаще работает другое: смесь технологий, статистики и особенностей нашей памяти.
Разберёмся, кто строит эти рекомендации, что именно они знают о нас, почему совпадения кажутся чудом, как устроены самые распространённые алгоритмы — и что можно сделать, если хочется уменьшить этот эффект.
Не магия, а экономика внимания
Рекомендации делают не ради любопытства к вашей личной жизни, а ради простой цели: удержать вас в приложении и увеличить шанс покупки или просмотра. Этим занимаются команды продуктовых аналитиков, маркетологов и инженеров данных в больших сервисах — от соцсетей и видеоплатформ до маркетплейсов. Им достаточно понять, что вы с высокой вероятностью заинтересуетесь тем или иным товаром, темой или автором. Если вероятность стала выше хотя бы на несколько процентов — система уже выигрывает.
Какие следы мы оставляем, даже когда “ничего не делаем”
Самое неприятное открытие: мы оставляем цифровые следы не только кликами.
Платформам важны десятки сигналов:
— что вы искали и как формулировали запрос;
— на каких карточках задержались взглядом дольше (даже без лайка);
— что смотрели до конца, а что пролистали;
— где вы находитесь и как часто бываете в определённых местах;
— какие устройства рядом (домашний Wi‑Fi, Bluetooth, общие сети);
— какие темы в тренде у людей с похожим поведением.
Эти данные часто не выглядят личными по отдельности. Но вместе они дают очень точный портрет привычек.
Как алгоритм “угадывает”, если вы ничего не писали
Ключевой приём — прогнозирование по похожим людям. Условно: если вы ведёте себя как группа пользователей, которые через пару дней начинают интересоваться определённой темой, то система попробует показать вам эту тему заранее.
На практике это делается комбинацией методов:
— сопоставление интересов и поведения (кто что смотрел и покупал);
— модели, которые превращают ваши действия в набор «признаков»;
— контентные признаки: слова в описаниях, картинки, темы, музыка;
— «похожие аудитории» в рекламе: вы ещё не искали, но у вас сходный профиль.
Поэтому рекомендация часто кажется странной: вы ещё не успели осознать интерес, а система уже подталкивает вас к нему.
“Телефон слушает?” Почему этот миф живёт
Честный ответ состоит из двух частей.
Первая: технически слушать действительно можно. У телефона есть микрофон, у приложений — разрешения, у системы — голосовые функции. Более того, некоторые сценарии легальны и обычны: голосовые сообщения, звонки, диктовка, распознавание «горячей фразы» у голосовых ассистентов. То есть сам факт, что устройство может работать со звуком, не миф.
Вторая: массовое постоянное прослушивание ради рекламы в реальном мире чаще всего не имеет смысла. Постоянно писать и анализировать аудио — это дорого, заметно по батарее и трафику, сложно скрыть и крайне рискованно юридически. Рекламным системам проще и выгоднее делать то, что они и так умеют: брать множество «тихих» сигналов и считать вероятности.
Почему же миф так живуч.
Во-первых, у него есть правдоподобная картинка. Мы произносим слово вслух — и потом видим похожую рекламу. Мозг связывает эти события напрямую, потому что так проще. А альтернативная причина — «алгоритм собрал десятки слабых сигналов» — звучит скучно и не ощущается интуитивно.
Во-вторых, люди недооценивают, сколько всего они сделали до разговора. Вы могли:
— гуглить похожую тему пару дней назад;
— читать отзывы, пусть даже мельком;
— смотреть ролики, где упоминались те же бренды;
— быть в магазине рядом с нужным отделом, и геолокация это зафиксировала;
— общаться с человеком, который уже интересуется этим (общий Wi‑Fi, общие подписки, общий круг контактов).
Разговор лишь совпал с моментом, когда вероятность интереса уже была высокой.
В-третьих, работает эффект «подхвата» между устройствами. Вы обсудили тему дома, а затем кто-то из семьи поискал её на ноутбуке в том же Wi‑Fi. Или вы посмотрели один ролик в мессенджере, а затем увидели похожее в ленте другой платформы. Кажется, что “телефон слушал”, хотя на деле данные просто соединились через аккаунты, идентификаторы и общие сети.
В-четвёртых, есть путаница между “может слушать” и “слушает всегда”. Разрешение на микрофон у приложения не означает круглосуточную запись ради рекламы. Но само наличие разрешения пугает, и этот страх легко превращается в историю, которую удобно пересказывать.
И, наконец, миф подпитывают редкие реальные скандалы про приватность. Даже если конкретный случай не про аудио, общий вывод у людей один: «значит, могут всё». А дальше любое совпадение становится “доказательством”.
Итог простой: в большинстве ситуаций ощущение прослушки рождается не из скрытого микрофона, а из сочетания поведенческих данных, связки устройств и нашей привычки замечать только точные попадания.
Почему совпадения кажутся сверхъестественными
Здесь вступает психология.
Во-первых, мозг плохо запоминает “промахи” алгоритма. Вам показывают сотни рекомендаций, которые не цепляют, и вы их просто не замечаете. А одна удачная попадает в память как событие.
Во-вторых, работает эффект частоты: когда тема появилась в поле внимания, вы начинаете видеть её везде. Не потому, что мир изменился, а потому, что вы стали замечать.
В-третьих, у совпадений есть математическое объяснение. Когда событий много, редкое совпадение неизбежно. Вы ежедневно общаетесь, ищете, смотрите, перемещаетесь. Алгоритм ежедневно проверяет сотни гипотез, что может вас заинтересовать. При таком масштабе “вау‑попадания” статистически обязаны случаться.
Как рекомендации строят “вашу карточку” и почему она иногда ошибается
У системы нет одного файла “личность пользователя”. Обычно это набор чисел: вероятности и веса интересов.
Сегодня вы посмотрели три ролика про ремонт — ваш вес интереса к ремонту растёт. Завтра вы купили корм — растёт вес интереса к питомцам. Послезавтра вы поехали в другой район, и система решила, что вы переехали. Поэтому рекомендации иногда выглядят нелепо: алгоритм делает выводы из косвенных признаков и не всегда понимает контекст.
Отсюда типичная ситуация: вы один раз искали подарок другу — и неделю вам предлагают всё подряд из той категории.
Что можно сделать, если “чтение мыслей” раздражает
Полностью выключить рекомендации почти нигде нельзя, но снизить точность и назойливость реально.
— Проверьте разрешения приложений: доступ к микрофону, геолокации, контактам.
— Отключите персонализацию рекламы там, где это возможно.
— Сбросьте рекламный идентификатор на телефоне.
— Используйте отдельный браузер или приватный режим для разовых поисков “на подарок”.
— Чистите историю просмотров в сервисах, которые сильно обучаются на вашем поведении.
Это не “спрячется навсегда”, но сильно снижает эффект совпадений.
Секрет в том, что алгоритм читает вероятности, а не мысли
Самое трезвое объяснение звучит скучно: система не знает ваши мысли, но неплохо предсказывает ваши следующие шаги по множеству слабых сигналов. А мозг достраивает остальное и превращает статистику в ощущение , что за вами шпионят.