შესაძლოა, შეგხვედრიათ სიტუაცია, როცა Facebook-ზე ან Instagram-ზე Reels-ის ყურების შემდეგ აპლიკაცია მოულოდნელად გეკითხებათ – „რას ფიქრობთ ამ ვიდეოზე?“. ეს ერთი შეხედვით უბრალო გამოკითხვა სულაც არ არის შემთხვევითი. Meta-ს ახალი ანგარიშის მიხედვით, სწორედ ეს ინსტრუმენტი გახდა კომპანიის მთავარი იარაღი სარეკომენდაციო სისტემის დასახვეწად.
ტექნოლოგიური გიგანტი ცდილობს, გასცდეს ისეთ ტრადიციულ, მაგრამ ხშირად არასაკმარის სიგნალებს, როგორებიცაა „ლაიქი“, გაზიარება ან ყურების დრო. მათი მიზანია, დაეყრდნონ არა ირიბ მინიშნებებს, არამედ მომხმარებლის პირდაპირი, რეალურ დროში მიღებულ უკუკავშირს. Meta-ს განმარტებით, პასუხების სათანადო დამუშავებითა და დაბალანსებით, მათ შექმნეს მონაცემთა ბაზა, რომელიც ზუსტად ასახავს აუდიტორიის ნამდვილ პრეფერენციებს.
მუშაობს თუ არა ეს მიდგომა?
შედეგები შთამბეჭდავია. Meta-ს მონაცემებით, ამ მეთოდის დანერგვამდე მათი სარეკომენდაციო სისტემა მომხმარებლის რეალურ ინტერესებს მხოლოდ 48.3%-ით ემთხვეოდა. გამოკითხვებიდან მიღებული ცოდნის მანქანურ სწავლებაში ინტეგრირების შემდეგ კი ეს მაჩვენებელი 70%-ს გასცდა. ეს ნიშნავს, რომ Facebook Reels ახლა ბევრად უფრო პერსონალიზებულ და „თქვენზე მორგებულ“ გამოცდილებას გთავაზობთ. თუმცა, კომპანიაში აღიარებენ, რომ ჯერ კიდევ არის სამუშაო – განსაკუთრებით იმ მომხმარებლებისთვის, რომელთა ჩართულობის ისტორიაც მწირია.
მიუხედავად იმისა, რომ Pinterest და სხვა პლატფორმებიც მსგავს მეთოდებს იყენებენ, მთავარი კითხვა მაინც ჰაერში კიდია: საკმარისია თუ არა ეს TikTok-ის დასამარცხებლად?
რეალობა ისაა, რომ ამ მიმართულებით Meta ჯერ კიდევ მდევრის როლშია. TikTok-ის ლეგენდარული For You ალგორითმი კვლავ რჩება ეტალონად, თუ როგორ უნდა მიაჯაჭვო მომხმარებელი ეკრანს საათობით. რა აქვს TikTok-ს ისეთი, რაც Meta-ს აკლია?
პასუხი ტექნოლოგიურ სიღრმესა და ვიზუალურ აღქმაშია. როგორც ჩანს, TikTok-მა შეიმუშავა ობიექტების ამოცნობის (entity recognition) ბევრად უფრო დახვეწილი სისტემა. ალგორითმს შეუძლია ვიდეოში არსებული უმცირესი ვიზუალური დეტალების იდენტიფიცირება, რასაც შემდგომ თქვენი ინტერესების დასადგენად იყენებს. TikTok-ს შეუძლია გაიგოს არა მხოლოდ ის, თუ რა თემას უყურებთ, არამედ ისიც, თუ რას ხედავთ კადრში. მაგალითად, თუ დიდ დროს უთმობთ ვიდეოს, სადაც ქერა თმისა და ცისფერი თვალების მქონე ადამიანი საუბრობს, ალგორითმი ამას „ინიშნავს“ და მსგავსი გარეგნობის სხვა ავტორებს გთავაზობთ. გააფართოეთ ეს პრინციპი ნებისმიერ ფიზიკურ მახასიათებელსა თუ ფონის ელემენტზე და მიხვდებით, რატომ გიცნობთ TikTok ასე კარგად.
საბოლოო ჯამში, TikTok იყენებს ფსიქოლოგიურ და ხშირად პრიმიტიულ მიდრეკილებებს, რათა მომხმარებელი აპლიკაციაში დატოვოს. Meta კი, რომელსაც ვიზუალური ანალიზის ასეთი სიღრმე (ჯერჯერობით) არ აქვს, ცდილობს ეს დანაკლისი უფრო ტრადიციული სიგნალებითა და მომხმარებელთა პირდაპირი გამოკითხვებით შეავსოს. გაუმჯობესება სახეზეა, მაგრამ საკმარისი იქნება თუ არა ეს For You ფენომენის დასაძლევად, ამას დრო გვიჩვენებს.
წყარო: socialmediatoday www.marketer.ge
