Кто-то уже после прочтения заголовка начал крутить пальцем у виска. Мол, ребята, о чем вы. Адаптивность — это про верстку. Персонализация — это что-то про магазины.
Итак, коротко. Адаптивность — это когда сайт меняет свои свойства в зависимости от устройства, на котором его смотрят. Конкретно — растет размер кнопок, меняется структура страницы, одни элементы уезжают вниз, другие выплывают наверх. В общем, сайт из кожи вон лезет, лишь бы обеспечить лучший User Experience.
Персонализация — это когда сайт старается во всем угодить пользователю контентом. Пользователь фанатеет от бренда — лучшие его предложения будут на главной странице. Любит фильмы ужасов — в рекомендациях на киносайте ему покажут «Проклятие крови черной ведьмы 8».
Задача всех этих телодвижений одна, ее мы уже назвали — создать для конкретного пользователя лучший пользовательский опыт.
То есть по сути и та, и другая технология решают две общих задачи:
Еще одна похожесть технологий в том, что для них служит «отправной точкой». В обоих случаях это — общедоступные данные о пользователе, его устройстве, местоположении и т.д. Данные могут быть самыми разнообразными, вплоть до истории заказов на конкретном сайте.
Сайт видит, что пользователь зашел с iPad и его IP — лондонский? Включается адаптивная версия для разрешения iPad и английская языковая версия (если, конечно, это не китаец в отпуске). Одновременно включаются товарные рекомендации: аксессуары для iPad.
Пример очень примитивный, на самом деле те же персональные рекомендации имеют внутри куда более сложные алгоритмы, но не суть.
Подводя черту, можно заключить примерно следующее: технологии адаптивности и персонализации служат для обеспечения лучшего пользовательского опыта. Обе технологии используют доступные данные о пользователе и его устройстве с целью предоставить этот опыт.
А в том, что на западе адаптивность и персонализация — это уже что-то вроде стандарта веба. Если кто-то работал с западными заказчиками, то мог видеть, как они удивляются, когда за адаптивный сайт им выставляют отдельный пункт сметы.
Элементарно, возьмите любой западный конструктор сайтов или современный бесплатный шаблон для Вордпресса — почти все шаблоны адаптивные по умолчанию.
У нас же рынок веб-разработки еще недостаточно зрелый, адаптивность преподносится как некое шаманство (и по отдельному прайсу). Персональные рекомендации — это, наверное, тоже что-то очень дорогое и высокотехнологичное, правда?
Дело в том, что веб будет становиться лучше и удобнее вне зависимости от желаний участников рынка заказной разработки. Оглядитесь получше: нас окружают персональные рекомендации на сайтах кино, музыки и просто в интернет-магазинах. Поисковик корректирует выдачу в зависимости от геопозиции пользователя. За нами гоняется реклама водонагревателей, стоило всего один раз послать неосторожный запрос в Гугл, — вот он, персонализированный ремаркетинг.
Персонализация всего и вся — это уже стандарт в мире.
Поэтому нет смысла искусственно сдерживать прогресс — он все равно пробьется. Персонализация должны быть бесплатной, адаптивность должна быть само собой разумеющимся делом. Только так.
Немного научной фантастики. Подумайте, какие возможности открылись бы, если бы адаптивность и персонализация работали вместе.
Сейчас, например, перед дизайнером адаптивного макета стоит дилемма: какие блоки поместить на первом экране. Он эксперт в своем деле и в итоге делает, как считает нужным. Но решение остается субъективным — потому что никто человеческий субъективизм не отменял. В результате сайт получается гибким только в плане контента (его можно менять с помощью механизмов персонализации). В плане структуры — все будет так, как задумал дизайнер.
С другой стороны, а если бы всем этим занимался не отдельно взятый юзабилити-специалист, а сложная математическая модель? У которой в распоряжении не просто опыт и эрудиция, а тысячи записей о пользователе, которые характеризуют его предпочтения.
Что в итоге получит пользователь:
Хотя, конечно, всегда найдутся сторонники «статичного» интернета, которые заявят: верните как было, мы хотим видеть один и тот же контент в одних и тех же местах.
Отчасти они будут правы: многие современные рекомендательные системы практикуют слишком уж общий подход. В то время, как разработка такого алгоритма для отдельно взятой отрасли — это отдельная, сложная в плане аналитики и разработки, задача. Отраслевые рекомендации — вот та тема, на которой, на наш взгляд, стоит сосредоточиться в обозримом будущем.