Вмикаючи платформи, накшталт Netflix або YouTube, іноді ми дивуємось, наскільки платформи чудово розуміють ваші уподобання. За цими влучаннями по нашим інтересам стоять технології штучного інтелекту, які допомагають створити унікальний, персоналізований досвід.
Система рекомендацій Netflix
Netflix легко допомогає користувачам знайти фільми, серіали та ігри, які відповідають їхнім інтересам. Цей інноваційний алгоритм аналізує різноманітні фактори взаємодії з сервісом та прогнозує, який контент може зацікавити конкретного глядача.
Основні принципи роботи
Коли ви відкриваєте Netflix, алгоритм оцінює ймовірність того, що ви захочете переглянути певний контент, зважаючи ключові аспекти:
- Історія переглядів та оцінка контенту
- Уподобання інших користувачів зі схожими смаками
- Жанр, категорії, акторський склад, рік випуску тощо.
Зокрема, алгоритм враховує деякі особливості вашої поведінки на платформі:
- Час доби перегляду.
- Мова.
- Пристрої.
- Тривалість перегляду.
Як формуються рекомендації
При створенні нового облікового запису або профілю користувачу пропонують вибрати кілька фільмів чи серіалів, що відповідають його вподобанням. Виходячи з цих початкових даних, система формує першу добірку контенту, однак з часом більш актуальні перегляди замінюють початкові налаштування, і рекомендації адаптуються на основі нових даних.
Персоналізація
Netflix формує для кожного користувача унікальну домашню сторінку, яка містить спеціально підібрані рядки, як-от «Дивитися далі» чи «Рекомендовані для вас». У кожному рядку контент відсортовано відповідно до його релевантності: найбільш підходящий контент з’являється першим.
Netflix регулярно аналізує поведінку користувачів, включно з тим, які фільми й серіали вони дивляться до кінця або оцінюють позитивно. Завдяки цим даним сервіс постійно оновлює алгоритми, щоб робити точніші рекомендації. Інфраструктура платформи поєднує великі бази даних, алгоритми та обчислювальні потужності, що дозволяє Netflix створювати максимально актуальні рекомендації та забезпечувати комфортний досвід перегляду для кожного користувача.
Система YouTube
Система рекомендацій YouTube, яку багато користувачів помічають щодня у своїх стрічках, є результатом роботи складного алгоритму, що поступово підбирає контент на основі персональних інтересів кожного глядача. Віце-президент YouTube з технологій Крістос Гудроу пояснив принципи її функціонування в офіційному блозі компанії, підкресливши, що платформа покликана спрощувати пошук цікавих відео, зосереджуючи рекомендації в двох основних місцях:
- Головна сторінка — тут користувачі бачать персоналізовані рекомендації, підписки та новини;
- Розділ “Наступне” — цей блок з’являється під час перегляду відео та пропонує пов’язані за змістом ролики, ґрунтуючись на тому, що переглядає користувач в даний момент.
У 2008 році платформа пропонувала відео з найбільшою кількістю переглядів, незалежно від уподобань користувачів. Але такий підхід швидко втратив актуальність, адже глядачі очікували індивідуального підбору контенту. На сьогодні YouTube аналізує сотні “сигналів” — даних про дії користувача, такі як час перегляду, кліки, позначки “Подобається” або “Не подобається” і відповіді на опитування. Це допомагає платформі пропонувати контент, який найкраще відповідає інтересам глядача. Наприклад, якщо людина часто дивиться футбольні відео, YouTube може рекомендувати й інші ролики, які переглядають користувачі зі схожими інтересами, включаючи контент про комедії або новини спорту.
Компанія також враховує індивідуальні налаштування конфіденційності, дозволяючи користувачам видаляти, редагувати та тимчасово відключати історію переглядів.
Захист від сумнівного контенту
YouTube уникає рекомендації відео з неправдивою або деструктивною інформацією. Класифікатори допомагають фільтрувати контент, щоб уникати відео з насильством, образливим або шахрайським змістом.
Відео з сумнівним вмістом піддаються експертній перевірці, яка включає аналіз на достовірність, репутацію каналу та загальну якість. На основі таких оцінок алгоритми YouTube зменшують видимість контенту, який може вводити глядачів в оману.
Платформи, які використовують подібні системи
TikTok
TikTok активно використовує алгоритми машинного навчання для рекомендації контенту в стрічці “Для вас”. Система аналізує історію переглядів, взаємодії з відео та інші дані, щоб постійно оновлювати стрічку контентом, який може зацікавити користувача. В результаті висока релевантність рекомендацій привертає увагу та утримує користувачів, збільшуючи час, проведений у додатку.
Spotify
Платформа використовує штучний інтелект для створення персоналізованих плейлистів, таких як Discover Weekly та Daily Mix. Алгоритми аналізують прослуховування користувача, жанри, які він слухає, і схожі треки, щоб знайти нову музику, яка, ймовірно, сподобається. Це допомагає Spotify підвищувати залученість, заохочуючи користувачів знаходити нову музику, яка відповідає їхнім смакам.
Starbucks
Starbucks інтегрує ШІ у свій мобільний додаток, щоб рекомендувати напої на основі попередніх замовлень, часу доби, місця розташування та навіть погоди. Алгоритми також аналізують вподобання, щоб пропонувати нові смаки або спеціальні акції. Це сприяє зростанню кількості повторних замовлень і підвищенню лояльності клієнтів.
Amazon
Amazon застосовує алгоритми машинного навчання для персоналізації рекомендацій. ШІ аналізує історію покупок, пошукові запити, перегляди сторінок і навіть дії, такі як додавання до кошика або перегляд конкретних категорій товарів. Рекомендації з’являються у вигляді блоків “Товари, які можуть вас зацікавити” або “Покупці, які купили це, також купили…”, що допомагає підвищити конверсію та середній чек. Підхід до маркетингу та операційної діяльності дозволяє Amazon підтримувати високий рівень обслуговування клієнтів, швидкість доставки та зростання продажів.
ШІ та маркетинг
Штучний інтелект не тільки корисний для користувачів, які легко знаходять потрібне, а й для компаній, яким легше просувати свій продукт. Ось кілька основних аспектів, у яких ШІ трансформує маркетинг:
- Персоналізація контенту: ШІ аналізує величезні обсяги даних про поведінку споживачів, включаючи історію покупок, пошукові запити та вподобання. Це дозволяє створювати персоналізовані пропозиції та контент, що відповідає потребам конкретних груп споживачів.
- Прогнозування тенденцій: Завдяки машинному навчанню, ШІ може виявляти патерни у поведінці споживачів і прогнозувати зміни в попиті на товари чи послуги.
- Автоматизація маркетингових кампаній: ШІ дозволяє автоматизувати рутинні завдання, такі як відправка електронних листів, публікація контенту в соціальних мережах і управління рекламними кампаніями.
- Оптимізація реклами: ШІ дозволяє створювати більш точний таргетинг реклами, аналізуючи дані про демографію, поведінку та вподобання користувачів.
- Аналітика та звітність: ШІ здатен швидко обробляти великі обсяги даних і надавати аналітичні звіти, що дозволяє компаніям приймати обґрунтовані рішення.
Штучний інтелект стає потужним інструментом у світі маркетингу, революціонізуючи підходи до взаємодії з клієнтами, оптимізації кампаній та аналізу даних. Його здатність аналізувати величезні обсяги інформації і виявляти патерни у поведінці споживачів дозволяє компаніям адаптувати свої стратегії, створювати персоналізований контент та ефективно прогнозувати ринкові тенденції. Впровадження ШІ в маркетинг не лише підвищує ефективність бізнес-процесів, а й покращує досвід споживачів, забезпечуючи їм більш релевантні та своєчасні пропозиції.
