Como Google e Facebook filtram a internet

No dia 4 de dezembro de 2009, o blog do Google publicou um discreto post anunciando mudanças em seu sistema de busca.
O algoritmo PageRank, até então usado para calcular e exibir os resultados mais relevantes de pesquisa, ganhava um companheiro. O Google anunciou um segundo algoritmo. Sua função: personalizar a busca. Assim, o cálculo e a ordem de exibição dos resultados levariam em conta o histórico da atividade do browser do usuário nos últimos 180 dias.

Ou seja, os resultados da pesquisa passariam a ser talhados ao perfil do usuário — ao seu histórico de cliques. Desde então, os resultados saem diferentes de um usuário para outro, mesmo que de forma sutil. O novo algoritmo molda os resultados de acordo com os gostos pessoais de quem está no teclado.

Bem-vindo à internet personalizada. Ou melhor dizendo, à sua internet. Pois ela não é igual à de seu amigo. Queira ou não, a web ganhou um filtro. O seu filtro. “Nós costumamos pensar na rede como uma gigantesca biblioteca, na qual serviços como o Google nos suprem com um mapa universal. Não é mais o caso”, afirma Eli Pariser, cofundador do instituto político antiterrorismo Move On e autor do livro The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You (A Bolha do Filtro: O que a Internet Está Escondendo de Você).

O Google não está sozinho nisso. Facebook, Apple, Microsoft, Yahoo! e Amazon também apostam na personalização — ou customização — da internet. Segundo Pariser, os grandes sites se tornaram máquinas de predição de nossos gostos, de nossos perfis, e, claro, do que gostaríamos de ler, assistir e consumir online.

A fórmula dos gigantes é simples: quanto mais relevante e pessoal for o serviço oferecido, mais anúncios serão vendidos. E os anunciantes, portanto, comercializarão mais produtos.

Relíquia histórica

Para a diretora de operações do Facebook, Sheryl Sandberg, em poucos anos o site que não for customizado será visto como relíquia histórica. No Facebook, a customização está a cargo do algoritmo EdgeRank. Os jornais The New York Times e Washington Post criaram sistemas de recomendação de artigos aos leitores de acordo com seu perfil, analisado quando o login é feito.

Na Amazon, segundo estudo da consultoria McKinsey, uma média de 30% das vendas da loja provêm do seu sistema de recomendação ao cliente. Na Netflix, locadora de DVDs online dos Estados Unidos, esse porcentual chega a 60%. Trata-se de uma grande ferramenta de negócios, que ajudou a melhorar a experiência de uso em sites como Google e Facebook.