В начале двухтысячных годов у меня был список адресов информационных площадок, откуда я периодически получал свежие новости или черпал свежие мысли авторов. Приходилось перемещаться между сайтами для сбора информации. В дальнейшем это неудобство было преодолено с помощью RSS-каналов. Этот инструмент позволил собрать все источники информации в единую ленту и создать собственное единое информационное пространство. Такой подход давал возможность только получать информацию. Реагировать на нее возможности не было. Так же поиск новых источников был не простой задачей. Приходилось искать новых авторов на различных площадках и собирать свою ленту по частям.
С развитием социальных сетей и мессенджеров авторы и новостные издания стали присутствовать и публиковать свой контент на большинстве площадок и сейчас информацию мы получаем там, где нам удобно. Задача по расширению источников информации для пользователя на площадках отдана автоматическим алгоритмам. Часто поражает точность рекомендаций, которые оказываются весьма соответствующими моим интересам. Иногда это может быть подходящий мне контент, но который вряд ли я стал бы искать самостоятельно.
Моя модель поведения остаётся схожей на различных платформах. Я подписываюсь на понравившихся авторов и пользуюсь лентой подписок для получения нового контента, просматривая ее с какой-то периодичностью. Этот подход прозрачен и предсказуем так, как я знаю, что получу контент от избранных мною авторов. Для того, чтоб освежить ленту я также просматриваю рекомендованный контент и новый источник добавляю в подписки, если он меня заинтересовал. Таким образом и подписки, и рекомендации для меня важны в равной степени. Они закрывают разные задачи.
В зависимости от платформы, сложность системы рекомендаций может быть разной. Приведу яркий и показательный пример, который хорошо иллюстрирует эту ситуацию. Для получения видео контента я пользуюсь двумя видео хостингами – это площадки VK Видео и YouTube. На YouTube видео в рекомендациях появляются все время новые. Если обновить ленту рекомендаций, то площадка ее сгенерирует заново, и я смогу найти что-то, что меня заинтересует, если предыдущая генерация не подошла. Возможно даст мне на пробу ролик автора, которого я добавлю в свои подписки. В VK Видео свою ленту рекомендаций я наблюдаю вот уже как полгода, где первым роликом висит недосмотренный новогодний выпуск популярного шоу. Улучшение алгоритмов рекомендаций является одним из ключевых направлений развития современных социальных сетей, поскольку они играют важную роль в увеличении времени, которое пользователи проводят на сайте.
Однозначно считаю, что подписочные модели крайне удобный инструмент для создания собственно пула авторов. С развитием технологии искусственного интеллекта подход к рекомендациям может значительно улучшиться и мы, как пользователи, на разных площадках ощутим прирост удобства получения нового контента. Рекомендательные алгоритмы – прекрасный инструмент для поиска новых источников информации. И лента подписок, и рекомендации имеют свои места в экосистеме цифрового контента. Понимание их роли и взаимодействия помогает платформам и создателям контента лучше настраивать свои стратегии для удовлетворения желаний и потребностей аудитории. В идеале, сбалансированный подход к обоим механизмам позволяет пользователям не только поддерживать связь с проверенными источниками, но и открывать новые, обогащая свой опыт на платформах.
А если ты зашел по рекомендации алгоритмов Дзен, то предлагаю подписаться на меня для чтения свежих статей через ленту подписок.
