Будущее за авторами: почему рекомендательные ньюсфиды ценят уникальный контент

Виктор Ламбурт
Виктор Ламбурт

Исполнительный директор «Яндекс.Дзен»

Расскажите друзьям
Софья Федосеева

Добро пожаловать в будущее: сегодня искусственный интеллект точно знает, какая информация будет интересна людям. К 2018 году все крупнейшие социальные сети и контент-платформы внедрили рекомендательные ньюсфиды. Такой функционал есть в Facebook, «ВКонтакте» и Instagram.

Виктор Ламбурт, исполнительный директор сервиса «Яндекс.Дзен», рассказывает об особенностях систем рекомендаций на разных площадках.

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.

Подписывайтесь на канал Rusbase в «Яндекс.Дзен», чтобы ничего не пропустить

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.

Фото: Unsplash

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.

Стартовая версия ньюсфида отражает скорее общую картину дня, но каждое пользовательское действие делает его все более персонализированным.

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.

Благодаря возможности монетизировать свой контент, авторы «Яндекс.Дзена» заработали 45 миллионов рублей в ноябре 2018 года — почти в десять раз больше, чем год назад.

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).

Фото: Unsplash

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.

Фото: Unsplash

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. 

Фото: Unsplash

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.

Аудитория Facebook не оценила эксперимент. Как следствие, они не могли найти посты друзей и родственников, а рекомендации Explore Feed им не нравились. Команда социальной сети не смогла внятно объяснить суть изменений.

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.

Фото: Unsplash

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.

Facebook, Instagram, «Яндекс.Дзен» и другие сервисы начали привлекать авторов — они проводят обучающие курсы, создают возможности монетизации, расширяют набор инструментов для самовыражения и помогают распространять контент.

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


В нашем Instagram @rusbase сегодня есть на что посмотреть! Подписаться

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

‡агрузка...

Комментарии

Зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии и получить доступ к Pipeline — социальной сети, соединяющей стартапы и инвесторов.
РИФ
17 апреля 2019
Ещё события


Telegram канал @rusbase