Дисклеймер: Текст построен на формальной логике и опыте, не является научным или утверждающим какие-то факты. Все совпадения случайны.
Итак, современный техногенный век, ресурсы я. Толоки не безграничны, на помощь человеку приходит машинный интеллект чтобы делать проверку сотен текстов на пригодность. Компании создают отдельные должности людей, которые могут писать так, чтобы это пропускала машина и вот почему:
Сегодня получен ответ из поддержки по части ограничения показов. Это оказались заголовки! Фактически срабатывание внутреннего маркетолога сработало против меня. Заголовки работают, статьи открывают и... ждут не того самого.
А теперь почему машинный алгоритм - существует несколько вариантов проверки на релевантность - ручками, автоматикой, в полуавтоматическом режиме. Алгоритм смотрит сколько раз упоминается слово в других заголовках, сравнивает содержание на предмет похожести и если степень похожести меньше заявленного - считает, что статья привносит обманчивые ожидания. Т.е. да, надо (автору и только ему) создавать уникальный контент, но вот способ освящения предметной области должен быть точно в рамках заданных параметров. (это только аналитическое предположение, на основе простейших алгоритмов обработки массивов данных, с которыми мне приходилось сталкиваться в ходе работы над диссертацией по терминологии, проверять каждый текст на количество употребления одного и того же термина руками - долго, дорого и очень неэффективно, я сдался на 124 научном тексте и подключил машину к поиску)
Что ещё может влиять на показы - лайки и дизлайки, вы можете пожаловаться на публикацию или (и такой вариант возможен, не в моём случае, но вполне может сработать в любой момент) вашу публикацию целенаправленно заминусуют. Конкуренция, ничего личного.
Машина в этот момент начнёт прогонять публикацию более тщательно, критерии проверки ужесточатся и станет ещё сложнее использовать любой заголовок.
Вот вам и цензура в машинном виде. Никаких эмоций, только соответствие параметрам. После каждого блока вам нужно проверить все исправления, создать ещё несколько публикаций (гениальный маркетинг) и система примет решение на вывод вас из бана. Всё как прописано в сценарии, людьми, которые точно знают как думает машина. Только вот нейросеть обучается постепенно, и, если у кого-то есть подтверждение, что существуют системы способные распознать подтекст, скрытую мысль. Проанализировать сотни текстов автора и вывести систему его мышления, это значит, что она почти научилась интуиции. Найдёте, дайте мне ссылку (серьезно, этож крутяк).
Поэтому я благодарен создателям за такой подход, это позволяет четко сравнивать разные платформы и алгоритмы, которые есть на рынке, как они себя ведут, искать пути оптимизации текста для машинного восприятия. Эти алгоритмы создают новые профессии, меняют наше мышление, заставляя нас учитывать логику машины. Будущее наступило.
The end
С уважением, Городищев Алексей (ака Тигрис)