როგორ გააუმჯობესა Meta-მ Reels-ის რეკომენდაციები ერთი მარტივი კითხვით

შესაძლოა, შეგხვედრიათ სიტუაცია, როცა Facebook-ზე ან Instagram-ზე Reels-ის ყურების შემდეგ აპლიკაცია მოულოდნელად გეკითხებათ – „რას ფიქრობთ ამ ვიდეოზე?“. ეს ერთი შეხედვით უბრალო გამოკითხვა სულაც არ არის შემთხვევითი. Meta-ს ახალი ანგარიშის მიხედვით, სწორედ ეს ინსტრუმენტი გახდა კომპანიის მთავარი იარაღი სარეკომენდაციო სისტემის დასახვეწად.ტექნოლოგიური გიგანტი ცდილობს, გასცდეს ისეთ ტრადიციულ, მაგრამ ხშირად არასაკმარის სიგნალებს, როგორებიცაა „ლაიქი“, გაზიარება ან ყურების დრო. მათი მიზანია, დაეყრდნონ არა ირიბ მინიშნებებს, არამედ მომხმარებლის პირდაპირი, რეალურ დროში მიღებულ უკუკავშირს. Meta-ს განმარტებით, პასუხების სათანადო დამუშავებითა და დაბალანსებით, მათ შექმნეს მონაცემთა ბაზა, რომელიც ზუსტად ასახავს აუდიტორიის ნამდვილ პრეფერენციებს.მუშაობს თუ არა ეს მიდგომა?შედეგები შთამბეჭდავია. Meta-ს მონაცემებით, ამ მეთოდის დანერგვამდე მათი სარეკომენდაციო სისტემა მომხმარებლის რეალურ ინტერესებს მხოლოდ 48.3%-ით ემთხვეოდა. გამოკითხვებიდან მიღებული ცოდნის მანქანურ სწავლებაში ინტეგრირების შემდეგ კი ეს მაჩვენებე...