Многие сервисы учитывают предпочтения пользователя и предлагают именно те фильмы, статьи и товары, которые будут ему интересны.
Так работают рекомендательные системы соцсетей, маркетплейсов, онлайн-кинотеатров и пр.
В основе рекомендательных систем лежат алгоритмы, которые собирают информацию о пользователе и предсказывают его дальнейшее поведение.
Как «воспитать» их под себя, чтобы рекомендации были релевантными?
Совет №1
Если в сервисе можно указать любимые жанры, исполнителей, бренды — укажите. Это поможет при первоначальной настройке (потом рекомендации перестроятся с учетом прочих факторов).
Совет №2
Взаимодействуйте с контентом: ставьте лайки и дизлайки, добавляйте в избранное, скрывайте неинтересное, оставляйте отзывы.
Так система узнает, что вам нравится, а что – нет.
Совет №3
Используйте функцию поиска. Сервис сможет опираться на историю ваших запросов, чтобы подбирать похожий контент.
Совет №4
Вовремя завершайте взаимодействие: если фильм «не зашел», не досматривайте его из принципа. Рекомендательные системы учитывают такой фактор, как досматривание/дослушивание/дочитывание.
Совет №5
Если хотите, чтобы какой-то ваш запрос/просмотр не учитывался рекомендациями, не авторизуйтесь в сервисе или пользуйтесь им через режим инкогнито в браузере.
Понравилась статья? У нас еще много интересных историй, полезных материалов и любопытных подборок. Поэтому:
· ставьте лайк и подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать классные статьи
· заходите на сайт «Ситилинка», чтобы познакомиться поближе с нашей компанией
· подписывайтесь на наш аккаунт «ВКонтакте», чтобы быть в курсе наших новостей
· заглядывайте в наш Telegram, чтобы читать и смотреть интересные материалы