Одноклассники перезапустили систему рекомендации контента

Авторы получат больше аудитории внутри социальной сети.

Ия Пфанштиль111читать 2 м.21 Сентября 2022
Одноклассники перезапустили систему рекомендации контента

Одноклассники запустили новую версию системы рекомендаций контента — теперь она сфокусирована на авторских публикациях. Благодаря новым моделям машинного обучения и уникальному «автороцентричному» алгоритму ранжирования блогеры и группы с качественными публикациями смогут получить больше просмотров и привлечь новую аудиторию. Новая система рекомендаций стала следующим шагом в развитии контентной платформы ОК и работе с авторами. 

ОК продолжают поддерживать активных авторов на платформе и разворачивают классическую систему рекомендаций контента в соцсетях на 180°. Теперь алгоритмы обучаются предоставлять аудиторию как можно большему количеству авторов и тем самым увеличивать разнообразие контента на платформе: как в разделе «Рекомендации», так и в блоке с рекомендуемым контентом в ленте. Нейросети будут подбирать для каждой публикации наиболее релевантную аудиторию на основе активности и интересов пользователей. Ранее алгоритмы рекомендаций подстраивались только под пользователя, не учитывая разнообразие авторов. 

Например, ранее пользователям, которые подписаны на группы про путешествия и реагируют на такой контент, показывались публикации на ту же тему. Теперь алгоритм для каждой конкретной публикации подбирает сегмент аудитории, которым она может быть релевантна: так, любителям путешествий могут быть показаны авторы других тематик – например, группы с фотографиями природы, историей и новостями определенных стран и регионов, советами по активному отдыху.

Это также поможет авторам, которые публикуют материалы на более нишевые темы, например, заметки, лонгриды или видео про науку, экстремальный спорт или историю кино — новые алгоритмы ранжирования найдут аудиторию, заинтересованную в этой теме.

Вадим Гуров, руководитель продуктов Лента и Рекомендации социальной сети Одноклассники:

«Автороцентричное ранжирование подбирает для авторов наиболее релевантных пользователей. Такой подход отличается от более популярного в наших рекомендательных системах подбора по интересам пользователя — пользователецентричного. Благодаря балансу между этими двумя подходами, пользователи смогут получать наиболее интересный им контент, а авторы смогут находить релевантную им аудиторию, даже в самых нишевых темах». 

ОК также пересмотрели подход к разнообразию и качеству контента в рекомендациях. Социальная сеть больше не рекомендует пользователям группы и профили, которые содержат, например, изображения и видео низкого качества, кликбейт, большое количество неоригинального контента. Также пессимизируются группы и профили, чей контент не соответствует заявленной тематике. В этом алгоритмам машинного обучения помогает редакторский отбор: команда модерации размечает публикации и авторов на тематики и отсеивает страницы с низкокачественным контентом.

Благодаря этому ОК рассчитывают дать дополнительную аудиторию авторам с действительно интересным уникальным контентом. При этом новые алгоритмы ранжирования равномерно распределяют охваты в рекомендациях между всеми авторами одной и той же тематики. Новая система уже работает на всех платформах.

Подписаться на новостную рассылку12 тысяч маркетологов уже подписались!
Следующий
Тренды B2B на 2019 год. Исследование

Тренды B2B на 2019 год. Исследование

читать минут
Рекомендуемые

Самые распространенные SEO-ошибки на сайте. Исследование

читать минут

Комментарии (0)