Situatie
Faci un proiect de aplicatie web care are un feed central de stiri, clipuri sau articole. Vrei neaparat sectiunea aia de “For You”, inspirata de TikTok. Dar te lovesti de o matematica brutala: nu ai un milion de utilizatori ca sa aplici algoritmi smecheri de tip Collaborative Filtering (adica sa ii recomanzi omului ce citesc alti oameni ca el). Utilizatorul tau abia si-a facut cont de 3 minute. Nu a dat niciun like, nu ai istoric, nu stii nimic despre el. Ce ii pui pe ecran?
Solutie
Daca nu poti analiza utilizatorul, analizeaza la sange continutul. Abordarea se numeste Content-Based Filtering. In loc sa te bazezi pe like-uri sau follow-uri, trebuie sa pui un numar masiv de tag-uri (etichete invizibile) in spatele fiecarei postari. Daca un post este despre masini electrice, el trebuie sa aiba in baza de date tag-uri gen auto, tech, baterii, stiri.
Aici intervine metrica ta suprema: “Time on screen” (timpul de retentie). Oamenii sunt extrem de zgarciti sa apese butonul de like, dar nu pot ascunde la ce se uita fizic. Daca userul nou da scroll si se opreste 15 secunde pe o postare cu tag-ul tech, algoritmul preia instant semnalul. Incarci imediat o greutate matematica pe eticheta tech in profilul lui temporar si la urmatorul scroll ii pompezi automat alte 3 articole cu acelasi tag ca sa testezi daca a fost o intamplare sau interes real.
Este o metoda mult mai brutala si mai putin nuantata, dar e singura sansa sa tii un om atent pana incepe sa lase date reale in platforma.
Leave A Comment?