Роль машинного навчання у створенні персоналізованого контенту

Персоналізація вже поруч

Люди звикли обирати. Але що робити, якщо обирати більше не треба усе вже підібрано саме для тебе? Звучить трохи моторошно? Можливо. Але наразі це реальність. Netflix підсовує серіал, який ти ще вчора шукав у Google. Instagram точно знає, які шкарпетки ти хочеш купити, навіть якщо ще не казав цього вголос. Чому? Бо ти не унікальний. І твої дії не загадка. Алгоритми не читають думки. Вони просто рахують. Швидко і точно. І завдяки мільярдам інших дій, вони передбачають твої краще, ніж ти сам. Персоналізація це не магія. Це аналітика.

Що таке машинне навчання і чому воно вирішує, що ви побачите

YouTube пропонує відео, яке ви не шукали, але клацнули. Чому? Бо машинне навчання (ML) – це як уважний спостерігач із дуже гарною пам’яттю. Воно не знає, що ви хочете, але бачить, що ви робите. І робить висновки.

(ML) – це не магія й не фантастика. Це метод, що навчає комп’ютери помічати закономірності в діях мільйонів людей і передбачати наступні кроки. Ви затрималися на рецепті з пастою? Алгоритм запам’ятав. Прогорнули статтю про гітару? Записав. Наступного разу, ось і вона. Нова добірка рецептів або статті з навчанням або налаштуванням гітари. Найпоширеніші способи збору даних для персоналізації:

Кліки та переходи на сайті
Поведінка в додатках (затримка на екрані, скрол)
Час читання або перегляду
Геолокація
Тип пристрою та операційна система

Як ML формує персоналізований контент

Ви натиснули на смішне відео з тваринами – і бум наступного разу у вас стрічка з добірки смішних відео з цими домашніми улюбленцями. Проста логіка? Так. Але під капотом усе трохи глибше. Алгоритм не просто запам’ятовує ваш клік. Він аналізує, скільки часу ви дивились, чи прокрутили коментарі, чи поставили лайк. І це лише перший рівень. Далі складні моделі, які вміють передбачити інтерес ще до того, як ви його проявите. Наприклад, якщо користувачі з подібною поведінкою зазвичай читають про крипту, вам можуть запропонувати це раніше, ніж ви самі додумаєтесь. Який результат? Стрічка, яка здається “вашою”, створена гарно розробленим алгоритмом і аналізом. Не ідеально, але часто влучно.

Реальний кейс: як бізнес використовує персоналізацію

Справжня персоналізація – це коли користувач навіть не помічає, що все вже підлаштовано. Не “для всіх”, а конкретно “під нього”. І це вже не теорія, а практика, яку застосовують бізнеси щодня. Один із прикладів компанія Parimatch. Їхня платформа постійно аналізує, як саме користувач поводиться: на чому зупиняється, що ігнорує, де клікає, а де, тільки читає заголовки. На основі цього система формує пропозиції, які мають більше шансів зацікавити саме цю людину. Це не магія і не здогадки. Це робота з даними в реальному часі. А ще розуміння, що увага користувача коштує дорожче, ніж будь-яка реклама.

Мінуси, з якими доводиться миритись

Все персоналізовано. І ніби зручно. Проте інколи трохи нудно. Алгоритм думає, що ви все ще любите спорт, бо колись читали одну статтю про теніс. А зараз вже вас зацікавив футбол. Але алгоритм вперто тягне за старе. Проблема в тому, що алгоритм не людина. Він не розуміє контекст. Йому байдуже, що настрій у вас сьогодні інший. Він просто штовхає те, що “схоже”, ігноруючи, що ви наразі маете інші потреби, ніж тиждень тому.

Що може піти не так з персоналізованим контентом:

Повторення одного й того ж
Ігнорування нових інтересів
Втрата випадкових, але цінних відкриттів
Збір надмірної кількості особистих даних
Плутанина при зміні поведінки користувача

Де межа між зручністю і вторгненням?

Алгоритми справді полегшують життя. Вони допомагають знайти потрібне швидше, зменшують хаос у стрічці та прибирають зайве. Але разом із цим, забирають спонтанність і трохи свободи теж. Бо коли система вирішує, що саме вам цікаво, вона водночас вирішує, чого ви не побачите. А це вже не просто про зручність. Це вплив на ваш погляд. Чи означає це, що персоналізація зло? Ні. Але, можливо, варто іноді свідомо вийти за межі створеного для вас світу. Зайти на сайт, якого вам не радили. Прочитати щось випадкове. Бо іноді саме так і трапляються відкриття. І не тільки в інтернеті.