Будущее за авторами: почему рекомендательные ньюсфиды ценят уникальный контент

С каждым годом информации в интернете становится все больше, и все сложнее разобраться в этом многообразии. Задача рекомендательных ньюсфидов — предложить пользователям самый интересный и качественный контент.

Алгоритмы рекомендуют подходящие материалы, изучая поведение человека в cети — это позволяет показывать в лентах не только посты друзей, но и публикации интересных авторов, о существовании которых пользователь даже не подозревал.

Китайский импорт машинного обучения

Хотя рекомендательные контент-сервисы существовали и раньше (Flipboard начал работать еще в 2010 году), настоящим «законодателем мод» стал китайский сервис Toutiao, появившийся в 2012-м.

Сегодня его ежедневная аудитория — 120 миллионов человек, которые проводят в приложении по 74 минуты в день (больше, чем в Facebook, пользователи которого тратят на соцсеть 42 минуты в день). Компанию Bytedance, которой сервис принадлежит, инвесторы оценивают в $75 миллиардов.

Революционная идея основателей Toutiao, которая позволила им выделиться на фоне других сервисов, — отсутствие необходимости регистрироваться и заранее настраивать приложение под свои интересы. Это радикально упростило пользовательский опыт: вместо того, чтобы тратить время на проставление галочек напротив интересных тем, человек сразу получал собственную ленту новостей.

Машинное обучение позволяет «дрессировать» Toutiao в процессе использования. Приложение следит за тем, какие материалы просматривает пользователь, как долго на них останавливается и как взаимодействует с контентом: эти факторы помогают ему находить более актуальные материалы.

Toutiao не только собирает новости из интернета, но и предоставляет платформу своим паблишерам — их у сервиса уже 1,2 миллиона, в числе которых как традиционные СМИ и корпорации, так и блогеры. Каждый день они публикуют на сервисе около полумиллиона сообщений.

Рекомендации по-русски

Вскоре «революция ньюсфидов» пришла в Россию. В 2015 появился «Яндекс.Дзен» — сервис, предлагающий пользователям контент с учетом их интересов.

Алгоритм изучает людей, которые пользовались приложением «Дзена» или видели его в «Яндекс.Браузере» и на главной странице «Яндекса». Сервис учитывает действия пользователей — какие карточки они открывали, каким материалам ставили лайки и дизлайки.

В 2017 году заработала платформа для авторов, которая позволила им публиковать материалы и зарабатывать на них.

Сейчас большинство активных каналов в «Дзене» публикуют авторский контент. Алгоритм не просто подбирает для читателя статьи интересных ему авторов – он помогает авторам найти читателя, которому будут интересны их публикации. Такой подход команда «Дзена» называет «автороцентричностью».

Всего на платформе более 18 тысяч авторов, а месячная аудитория сервиса достигла 35 миллионов человек. Пользователь «Яндекс.Дзена» проводит в сервисе 36 минут в день. По данным «Яндекса», такой показатель сопоставим с соцсетями (Facebook – 42 минуты, Instagram – 26 минут).

Есть и минусы. Общая проблема для всех ньюсфидов — это кликбейт. «Яндекс.Дзен» принимает меры по ограничению подобных публикаций. Если у алгоритма возникает подозрение на кликбейт, то публикация попадает к модератору.

А специально для создателей качественного контента платформа запустила программу «Нирвана», участники которой получают больше показов в ленте «Дзена».

Рекомендации как дополнение к поиску

Последние несколько лет Google экспериментирует со своим сервисом персональных рекомендаций. Сначала продукт назывался Now, в 2017 году он сменил имя на Feed, а в 2018 году Google переименовал сервис в Discover.

Смена вывесок сути не изменила: это по-прежнему агрегатор новостей, который формирует ленту на основе истории взаимодействия с сервисами Google.

Discover учитывает поисковые запросы пользователя и его любимые видео в YouTube. По большому счету рекомендации выступают дополнением к основным продуктам Google — в первую очередь, к поиску.

Система постепенно обучается, возможности ручной настройки в ней нет. Сейчас сервис предлагает материалы на английском и испанском языках. Любителям русскоязычного контента придется подождать.

Рекомендации в соцсетях

Парадоксальным образом социальные сети долгое время оставались в стороне от рекомендательного тренда.

Обладая, пожалуй, самым большим объемом информации о пользователях, они использовали его в основном для таргетирования рекламы, а не формирования ленты. 

Пользователь Facebook видел материалы, которые лайкали его друзья, но не открывал новый для себя контент из других источников.

Только в 2017 году Facebook начал тестировать Explore Feed — отдельный от основной ленты рекомендательный ньюсфид. Он показывал пользователям контент, находящийся за пределами их информационного пузыря. 

В этой ленте размещались посты, видео и фотографии, которые могли понравиться пользователю, даже если он не подписан на их авторов. Алгоритмы Explore Feed учитывали то, какие посты раньше лайкал пользователь и что понравилось его друзьям.

Вскоре Марк Цукерберг заявил, что Facebook сделает ставку на «более значимые» взаимодействия между пользователями и станет показывать в лентах больше постов друзей и членов семьи. Тестирование закрыли в марте 2018 года.

В отличие от Facebook, Instagram пошел по дороге персонализации ленты еще в 2014 году. Тогда команда сервиса изменила вкладку Explore, в которой раньше можно было найти самые популярные фотографии на просторах всего Инстаграма.

После изменений алгоритмы начали подбирать персонализированный контент: люди стали видеть то, что им интересно. Если пользователь регулярно лайкал фотографии яхт, то шансов увидеть в Explore котиков (какими бы милыми они не были) у него почти не оставалось. В 2018 году Instagram обновил эту вкладку, добавив разделение контента по темам. Функцией Explore ежедневно пользуются больше 200 миллионов человек.

В 2017 году «ВКонтакте» начал выделять специальным значком авторов и сообщества, создающих качественный контент. Их отбирает искусственный интеллект, а публикации выбранных авторов получают повышенный охват. Появилась и лента «Рекомендации»: она собирает материалы авторов, на которые не подписан пользователь, но которые могут быть ему интересны.

«Прометей» (это и есть умный алгоритм «ВКонтакте») оценивает вовлеченность авторов, число репостов и лайков на их постах. Кроме того, в рекомендации попадет автор, первым загрузивший уникальный контент в социальную сеть. По данным «ВКонтакте», аудитория «Рекомендаций» достигает 60 миллионов пользователей в день.

Светлое будущее для авторов

Пример Toutiao показал, что умные рекомендации позволяют быстро собрать аудиторию, удержать ее внимание и повысить капитализацию компании. К концу 2018 года все социальные платформы поняли, что залог успеха на перенасыщенном информацией рынке — это авторский контент, а чтобы стимулировать его публикацию, нужно открывать новые таланты.

К примеру, «Яндекс.Дзен» не только поддерживает своих авторов, создающих качественный контент, показами в лентах, но и делится с ними доходами и регулярно проводит «Дзен.Пятницы» и «Дзен.Понедельники» — мероприятия, на которых авторы могут пообщаться друг с другом и лидерами медиарынка. 

В 2018 году стало очевидно, что новый король медиамира — это автор. Все платформы стали активнее конкурировать за паблишеров, и нет сомнений, что этот тренд продолжится и в 2019 году. Лидером рынка сможет стать тот, кто предложит наиболее удобные условия для авторов.

Материалы по теме:

Точное предложение и дружественные интерфейсы: как мы персонализируем общение с клиентами

Исследование: «ВКонтакте» и YouTube обошли Instagram по популярности у пользователей до 18 лет

5 примеров использования машинного обучения в бизнесе

Эксперимент: что будет, если ИИ станет давать клиенту идеальные рекомендации

Машинное обучение: как оно применяется в жизни

Фото на обложке: Unsplash