Найти в Дзене

Контент Run: Рекомендательные алгоритмы VS Подписочные модели.

Оглавление

Приветствую. Сегодня я вновь решил поделиться своими мыслями в рамках "контентного забега" от Дзен.
В современном мире "информационный шум" растёт не по дням, а по часам. А по этому для каждого очень важно получать нужные ему сведения не только быстро, но ещё и качественно. Для этого существуют разные способы и методики о которых мы и поговорим далее.

Рекомендательные алгоритмы.

Фрагмент мультфильма "Осторожно, Киберземляне!" 1 сезон, 2 серия.
Фрагмент мультфильма "Осторожно, Киберземляне!" 1 сезон, 2 серия.

Это технологии собирающие данные о действиях пользователя и в некоторых случаях доступную личную информацию. Далее, благодаря их анализу предлагающие разнообразный контент и рекламу, потенциально способные заинтересовать потребителя. Построены они на способе машинного обучения. Сфера их использования простирается от интернет-магазинов и стриминговых платформ, до новостных и развлекательных площадок.
Для новых пользователей обычно показывают подборку самого популярного контента на самые разнообразные темы в рамках площадки. Но чем чаще пользователь посещает ресурс, тем точнее становятся и рекомендации.

Такие алгоритмы помогают легко и быстро находить новые источники информации по любимым темам и удерживать внимание людей. Что идёт на пользу и пользователям и владельцам платформ.
Но не обошлось и без минусов. При таком подходе есть шанс попасть в "информационный пузырь", что лишает возможности наткнуться на что-то новенькое, что могло бы понравиться не меньше или даже больше.

-3

По особенностям построения и принятия решений выделяют 4 типа таких систем:

  1. Фильтрация на основании контента. Самый простой способ, при котором каждый просмотр или прослушивание, повышает шансы что вам предложат ещё больше творчества этого же автора или схожих с ним.
  2. Коллаборативная фильтрация. Этот метод похож на предыдущий, но при этом ещё советуют контент косвенно связанный с просмотренным. К примеру если вы часто слушаете музыку определённого жанра, то помимо музыки вам предложат и сведения о наушниках или колонках.
  3. Фильтрация на основе знаний. Самый комплексный метод, который детально изучает запросы юзера и его предпочтения. И на основе изучения различных переменных выдаёт свой результат. Пожалуй наиболее эффективный, но при этом самый сложно реализуемый способ.
  4. Гибридные системы. Самый распространённый метод, являющий собой сочетание элементов из других. Пропорции бывают разными, но в идеале стремятся к актуальному балансу, в зависимости от нужд.

Подписочная система.

Фрагмент мультфильма "Осторожно, Киберземляне!" 1 сезон, 2 серия.
Фрагмент мультфильма "Осторожно, Киберземляне!" 1 сезон, 2 серия.

По сути бизнес модель, где человек оплачивает определённый период доступа к интересующему контенту или товарам. После которого повторяет оплату или же нужную сумму списывает автоматически. Существуют бесплатные вариации с полным доступом и частично бесплатные, в которых без оплаты вы получаете доступ к ограниченной части контента.
Один из главных плюсов то, что вы сам формируете себе комфортное пространство, без навязывания и предложений не впопад. Но в то же время это требует больше телодвижений и свободного времени для поиска новых источников.

-5

В Дзен сейчас существуют обе системы. Мы можем подписаться на понравившихся авторов, получая уведомления о выходе нового контента. Так же мы можем листать общую ленту новостей, где увидим статьи и видео согласно машинным алгоритмам.
Как по мне, самое удобное это сочетание подходов. Если вы хотите "позалипать" или вам нужна помощь в поиске нового, то удобнее алгоритмы. А если вы хотите найти уже прочитанную статью, или вам нравится стиль конкретного автора и вы хотите его поддержать, то удобнее второй вариант.

А какой подход используете вы? Делитесь своим мнением в комментариях. А я пожалуй пойду, проверю обновления в разделе
подписок. Всех благодарю за компанию и прощаюсь с вами. До встречи!