Наконец, если двигаться еще ближе к интернет-технологиям и современному дизайну рынков, нельзя не упомянуть задачу поиска наилучших индивидуальных связок «продавец-покупатель» посредством поисковых систем. Нужно понимать, что контекстный поиск (базовый и, как правило, бесплатный продукт) тесно переплетается с дополнительным продуктом – рекламой, показы которой реализованы через аукцион, один из самых массовых в истории. Ведь только Яндекс за месяц осуществляет более 10 миллиардов торгов (о механизме которых мы говорили в предыдущей главе книги), в каждом из которых могут участвовать десятки, а то и сотни рекламирующихся компаний.

Несмотря на кажущуюся противоположность интересов рекламодателя и пользователя поисковика, на самом деле их интересы во многом сходны. Пользователь хотел бы найти по своему поисковому запросу в Яндексе или Гугле среди миллионов аналогов объект, в наибольшей степени удовлетворяющий его потребностям. Рекламодатель хотел бы найти именно этого конкретного человека, который готов выложить круглую сумму за предлагаемый товар. Ему тоже не очень хочется спамить миллионы случайных пользователей, не выказывающих никакого интереса, и тем более платить за это деньги. Ему нужна целевая аудитория. Поисковая система заинтересована в том, чтобы эти двое нашли друг друга, именно в этом случае владелец поисковика получит свою плату за выполненный пользователем клик.

И здесь возникает новая задача, куда более сложная: создать эффективную систему рекомендаций, позволяющую на основе информации о предыдущих действиях клиента и действиях других людей с похожими предпочтениями предлагать новые продукты, о которых потребитель, возможно, даже не догадывался. При этом важно гарантировать, что полученная информация не будет использована против клиента в будущем. Впрочем, это уже скорее тематика, относящаяся к миру больших данных, а не теории аукционов.