Өзіңіздің сүйікті сайтыңызға кіріп, мақала оқыдыңыз. Содан кейін ресурс сізге қызықты тағы да бірнеше материалдарды ұсынады. Кеңестер сервисі бұрын қалай жұмыс істегендігі және қазір қандай алгоритмдер қолданылатыны туралы mywidget командасы айтып береді.

Жеке тұлға

Сайт қолданушыларына алғашқы кеңес беру сервисі арнайы редакторлар арқылы қолмен жиналған. Мысалы, Amazon әдебиетте жақсы білетін адамдардың қолмен жинаған ұсыныстарын ұсынды. Youtube, last.fm, IMDb – осы ресурстар пайдаланушыға мазмұнды бір рет көрсету жеткіліксіз екенін түсінді, әрі қарай оны сайтта қолдану керектігін түсінді. Мұндай алгоритмдер көп уақыт өткен соң пайда болды. Бірақ, оған дейін біраз адамның еңбегі кеткенін айту керек.

Pandora радиосы алғашқыда мына контенттік әдісті қолданды: радиода музыканың үлкен базасы болса да, сервис жаңа тректерді ұсынуды үйренді. Мысалы, пайдаланушыға ұқсас қарқынмен, ырғақпен, вокалдың немесе белгілі бір музыкалық аспаптардың болуы немесе болмауы және т. б. тректер көрсетілді.

Кеңестер сервисі: бұрынғыдан қазірге дейін

Кеңестер сервистерін дамытудың негізгі кезеңі ретінде компания 2006 жылы ұйымдастырған Netflix Prize конкурсын атап өту керек. Бұл баға қойған пайдаланушының ID-ін көрсете отырып, бес балдық шкала бойынша 100 миллионға жуық контентті бағалауға дейін жетілді. Алайда, бұл нәтижені жақсарту ұсынылды. Байқау жеңімпаздары миллион доллар алғанымен,  Netflix Prize өзі кеңестер сервистерінің даму мәселесіне назар аударды. Бұл нарықта көптеген жас стартаптардың пайда болуына жол ашты.

Ұсыныс сервистерін пайдаланудың қарапайым әдістерінің бірі – пайдаланушының жынысы, жасы мен геолокациясының негізінде іздеу болып саналады. Мысалы, Мәскеуде жүрген пайдаланушы “балық сатып алу” сұрауын енгізеді. Ал нәтиже алдымен Мәскеу бойынша ізделеді. Пайдаланушының жасына қарай іздеу нәтижесінде де осы нәрсе ескеріледі.

Ал Ресейде кеңестер сервисін алғашқы қадамы деп 2007 жылы іске қосылған “Имхонет” сервисін санауға болады. Бұл алаң сол уақыттағы басқа сервистерге қарағанда, контенттің бірнеше түрімен жұмыс істеді. Мәселен, “Имхонет” пайдаланушыға әдебиет, кино, компьютерлік ойындар, шарап және т. б. ұсынды.

2009 жылы Last.fm өзіне hadoop енгізді. Бұл деректерді тезірек өңдеуге мүмкіндік берді. Яғни, пайдаланушылардың барлық базасы мен олардың бағалары күніне бір рет өңделеді және соған сай статистика алынып отырды.

Әлеуметтік желілер де қарапайым алгоритмдерді пайдалана отырып, пайдаланушыға бірнеше мазмұндар ұсына бастады. Мысалы, Facebook достарының көпшілігіне ұнаған жазбаларды пайдаланушыға көрсете бастады. Алгоритмнің әлсіз жақтары да болды. Мысалы, юзер тек трендтегі ақпараттарды ғана көрген, ал маңызды саналған жеке оқиғаларды жіберіп алды (мысалы, ең жақын досыңның үйлену тойы).

Кеңестік сервистермен жұмыс әлі де жүріп жатыр: яғни алгоритмдерді жақсартып, аудиторияны нақты анықтау.

Аудиторияны анықтау үшін қандай тәсілдер қолданылды?

Контенттік ұсынысқа коллаборативті сүзу алгоритмі қосылады: пайдаланушы қызыққан ақпаратқа ұқсас қызығушылықтарды көрсетеді. Мұндай тәсіл деректерді өңдеуді одан әрі жеделдетеді. Енді кеңестік сервистер аудиторияны анықтау үшін ғана емес, ұсынуға болатын контент санына да бағытталады.

Аудиторияны санаттарға бөлу үшін пайда болатын тағы бір тәсіл – бұл «әлеуметтік демографиялық таргетинг» (соцдем – пайдаланушылардың жынысы мен жасын анықтау). Осы арқылы  пайдаланушыны тұратын қаланы біле отырып, юзерге контентті дәл ұсынуға болады. Бұл сегментте интернет қолданушылары туралы көбірек білетін қызмет (сервис) басым түседі (мысалы, біз веб-сайттарға кіреміз, сауалнамаларды толтырамыз, әлеуметтік желілерде тіркелеміз және т. б.)

Ұсыныстардың он бес жылдан астам эволюциясын зерделеп, қазір сервистер оны біріктіруге тырысуда. Коллаборативті сүзгілер де, контекст те, әлеуметтік демографиялық таргетинг те жағдайға байланысты қолданылады. Мысалы, ақпаратты жинақтайтын NeuroClick технологиясы деректерді керемет жылдамдықпен өңдейді және пайдаланушылардың әрбір санаты үшін ұсыныстарды шамамен бес минут сайын қайта жасауға қабілетті.

NeuroClick арқасында енді кез келген ақпаратты ұсынуға болады: мақалалар, жаңалықтар, бейнелер, стримдер, тауарлар мен қызметтер. Сонымен бірге осы деректерді өңдеуге тек бірнеше минут жұмсалады және жақын арада нақты уақыт ішінде статистиканы оқи аламыз.

Бұдан басқа, нейросеть бейнелерді сүзгіден өткізе алады. Мысалы, “жалаңаш”суреттерден тұратын мақалаларды ұсынбауға болады.

Нейрожелі арқылы суреттерді талдауда Netflix қолданады. Мысалы, пайдаланушыға оның сүйікті актері бейнеленген сериал көрсетіледі. Басқа пайдаланушыға сол киноның мұқабасында режиссер бейнеленген нұсқасын көрсетеді. Яғни әр түрлі пайдаланушыларға олардың қалауы негізінде бірдей мазмұнның әр түрлі нұсқалары көрсетіледі.

Қазіргі кезде интернеттің әрбір пайдаланушысының пайдалы және қызықты  «жеке веб-торабының» дәуірі пайда болды. Бір сөзбен айтқанда, енді контент іздеудің қажеті жоқ. Оны пайдаланушының өзі табады.