Телефондағы қосымшалар сізді аңдып жүр ме? Сарапшы түсіндірді

Бүгінде тауар, музыка, фильм немесе жарнама таңдағанда алдымыздан шығатын ұсыныстардың көбі кездейсоқ емес. Қосымшалар пайдаланушының әрекетін талдап, оның қызығушылығын болжауға тырысады. Алгоритмдер мұны қалай жасайды, қандай деректерді жинайды және өз лентамызға қалай ықпал ете аламыз? Бұл туралы El.kz тілшісіне дата-сайентист Әділет Сейілқанов айтып берді.

Алгоритм біздің талғамымызды қалай болжайды?

Ұсыным жүйелерінің негізінде салыстыру принципі жатыр. Алгоритм алдымен қызығушылықтары ұқсас адамдарды анықтайды. Кейін олардың әрекеттерін тауарлармен, фильмдермен, әндермен немесе басқа контентпен салыстырады.

Ұсыным жүйесі салыстыру арқылы жұмыс істейді. Ол қызығушылықтары ұқсас адамдарды табады және тауарларды, фильмдерді немесе әндерді өзара салыстырады. Әр нұсқаға пайдаланушыға қаншалықты қызық болуы мүмкін екенін көрсететін баға беріледі. Алдымен бағасы жоғары нұсқалар көрсетіледі, – дейді Әділет Сейілқанов.

Мысалы, адам бірнеше тарихи фильм көрді делік. Жүйе оның көру тарихына ұқсас пайдаланушыларды іздеп, соларға ұнаған, бірақ бұл адам әлі көрмеген фильмдерді ұсынуы мүмкін.

Алгоритм сіз туралы нені біледі?

Алгоритм үшін ең маңызды деректердің бірі – қолданбаның ішіндегі әрекеттер. Пайдаланушы не іздеді, қай жерді басты, қандай тауар сатып алды немесе қандай контентке қайта оралды – мұның бәрі жүйеге белгі береді.

Ең алдымен жүйе кликтерді, сатып алуларды, бағалауларды, таңдаулыларға қосуды және іздеу сұрауларын қарайды. Сонымен қатар жанама сигналдар да маңызды. Мысалы, адам парақшада қанша уақыт болды, видеоны соңына дейін көрді ме, белгілі бір контентке қайта-қайта оралды ма. Бұған қоса тәулік уақыты, құрылғы түрі, тіл және шамамен орналасқан жері сияқты контекст ескеріледі, – дейді сарапшы.

Оның айтуынша, алгоритм көбіне пайдаланушының нақты әрекетіне оның қойған бағасынан да көбірек мән береді.

Мәселен, «ұнайды» белгісін басу қызығушылықты білдіруі мүмкін. Алайда белгілі бір видеоны соңына дейін көру немесе әнді бірнеше рет тыңдау – қызығушылықтың неғұрлым нақты белгісі.

Бір рет көрген тауар неге бірнеше апта бойы жарнама болып шыға береді?

Интернет қолданушыларына таныс жағдай: бір сайттан тауар көргеннен кейін оның жарнамасы басқа платформалардан да шыға бастайды. Себебі алгоритм үшін жақында болған қызығушылық өте маңызды сигнал саналады.

Жақында болған қызығушылық – ең күшті сигналдардың бірі. Жуырда тауарды көрген адам оны басқаларға қарағанда сатып алуы ықтимал. Сондықтан жүйе сол тауарды қайта-қайта көрсетуі мүмкін. Бірақ сатып алудың басқа жерде жасалғанын алгоритм әрдайым біле бермейді, – деп түсіндірді Әділет Сейілқанов.

Мұндай жарнамалардың басқа сайттарда пайда болуы ретаргетингпен байланысты. Яғни сайт пайдаланушының белгілі бір тауарға қызыққанын жарнама жүйелеріне жеткізеді, ал сол жарнама кейін басқа платформаларда көрсетіледі. Егер тауар сатып алынғаннан кейін де оның жарнамасы шыға берсе, бұл жарнама жүйесіне сатып алу туралы ақпараттың түспегенін білдіруі мүмкін.

Маркетплейстер тауарларды қандай тәртіппен көрсетеді?

Интернет-дүкендердегі тауарлардың орналасуы тек сатып алушының қызығушылығына байланысты емес. Бірнеше фактор қатар есепке алынады.

Әр тауарға көптеген фактордан тұратын баға беріледі. Оның ішінде пайдаланушының бұрынғы қызығушылығы, сатып алу жиілігі, рейтинг пен пікірлер, тауардың қоймада болуы, жеткізу жылдамдығы және бағасы бар. Сонымен бірге сатушының ақылы жарнамасы да ескеріледі, – дейді сарапшы.

Осылайша, маркетплейстегі соңғы нәтиже сатып алушының қызығушылығы мен платформаның коммерциялық мақсаттарының арасындағы тепе-теңдіктен қалыптасады. Ақылы түрде ілгерілетілген тауарлар, әдетте, «Жарнама» деген белгімен көрсетіледі.

Сарапшының айтуынша, платформалар үшін пайдаланушыға мүлдем сәйкес келмейтін тауарларды көрсету де тиімсіз.

Егер сатып алушыларға сәйкес келмейтін тауарлар ұсыныла берсе, олар сатып алуды тоқтатуы мүмкін. Сондықтан жарнамаланатын тауарларды да пайдаланушының қызығушылығына қарай таңдауға тырысады. Сатып алушыларға «Жарнама» белгісіне назар аударып, тауарларды баға, рейтинг және пікірлер бойынша сұрыптауды ұсынамын, – дейді ол.

Ұсынымдар себетті қалай үлкейтеді?

Маркетплейстердегі «Мұны сатып алғандар тағы мынаны алды» немесе «Сізге ұнауы мүмкін» деген бөлімдер де кездейсоқ пайда болмайды.

Сізбен бірге сатып алатындар» бөлімі қосымша тауарларды ұсынады. Соның арқасында адам бастапқыда жоспарламаған ұсақ сатып алуларды жасауы мүмкін. Ал «Сізге ұнауы мүмкін» деген ұсыныстар алдын ала ойластырылмаған сатып алуға итермелеуі ықтимал, – дейді Әділет Сейілқанов.

Сондықтан сарапшы төлем жасамас бұрын себетті қайта қарап, оған шынымен қажет заттардың ғана қосылғанына көз жеткізуді ұсынады.

Музыкалық сервистер біздің талғамымызды қалай анықтайды?

Музыкалық платформаларда да алгоритм пайдаланушының әр әрекетін сигнал ретінде қабылдайды. Бұл жерде «ұнайды» белгісінен басқа әрекеттердің салмағы жоғары болуы мүмкін.

Егер трек алғашқы секундтарда ауыстырылса, бұл – теріс сигнал. Ал ән соңына дейін тыңдалса, оң сигнал. Ең күшті қызығушылық белгілерінің қатарына әнді қайта тыңдау, оны өз бетімен іздеу және жеке плейлистке қосу жатады. Сонымен бірге сервис музыканың өзін – оның ырғағын, көңіл күйін және жанрын да талдайды, – дейді сарапшы.

Оның түсіндіруінше, лайкты пайдаланушылардың аз бөлігі ғана қояды. Ал тыңдалым саны әлдеқайда көп. Сондықтан алгоритм үшін әнді бірнеше рет тыңдау немесе соңына дейін жеткізу сияқты нақты әрекеттер маңыздырақ болуы мүмкін.

«Сіз үшін» плейлисті қалай жасалады?

Музыкалық сервистегі «Сіз үшін» немесе соған ұқсас жеке ұсыныстар екі түрлі ақпаратқа сүйенеді.

Біріншісі – пайдаланушының жеке тыңдау тарихы. Ол алгоритмге адамның қандай бағыттағы музыканы ұнататынын көрсетеді.

Екіншісі – талғамы ұқсас басқа тыңдармандардың әрекеті.

Бағытты пайдаланушының өзі анықтайды, өйткені оның тыңдау тарихы жүйеге қай бағытта қозғалу керектігін көрсетеді. Ал нақты тректер талғамы ұқсас тыңдармандардың тәжірибесіне сүйене отырып таңдалады. Яғни мұндай плейлист адамның жеке қалауын мыңдаған ұқсас тыңдарманның тәжірибесімен біріктіреді, – дейді Әділет Сейілқанов.

Неліктен ұсыныстар бір-біріне ұқсай береді?

Алгоритм таныс нәрсені жиі ұсынады. Себебі пайдаланушының оған реакция білдіру ықтималдығын болжау оңайырақ.

Сервис үшін таңғалдырудан гөрі дұрыс болжау сенімдірек. Егер тым бейтаныс нәрсе ұсынылса, тыңдарман әнді ауыстырып немесе қосымшаны жауып кетуі мүмкін. Сондықтан ұсыныстардағы жаңалық белгілі бір деңгейде ғана беріледі, – дейді сарапшы.

Дегенмен пайдаланушының өзі ұсыныстар аясын кеңейте алады. Ол үшін редакторлық топтамаларды тыңдау, жаңа жанрларды іздеу және жаңа музыка табуға арналған функцияларды пайдалану керек.

Сигналдар неғұрлым әртүрлі болса, ұсыныстар да соғұрлым әртүрлі болады, – дейді ол.

Ұзақ уақыт бойы бір типтегі контентті тұтыну ақпараттық көпіршік деп аталатын құбылысқа әкелуі мүмкін.

Алгоритм пайдаланушының көрсетілген контентке реакциясын жаңа сигнал ретінде қабылдайды. Яғни жүйе белгілі бір нәрсені көрсетеді, адам соған қызығады, ал бұл қызығушылық алгоритм үшін сол бағытты жалғастыруға негіз болады.

Алгоритмнің өз ниеті жоқ. Ол өзіне қойылған көрсеткіштерді – мысалы, қосымшада өткізілген уақытты немесе сатып алу санын – оңтайландырады. Бұл көрсеткіштер адамның шынайы қызығушылығымен әрдайым сәйкес келе бермейді. Сондықтан пайдаланушының өз әрекетіне саналы қарауы маңызды, – деп атап өтті сарапшы.

Қазақстандық әртістердің мүмкіндігі қандай?

Жаңа орындаушылар үшін негізгі қиындықтардың бірі – алгоритмде олар туралы деректің болмауы. Бұл құбылыс «суық старт» деп аталады.

Жаңа әртістің тыңдалым тарихы жоқ, сондықтан алгоритмнің сүйенетін дерегі болмайды. Алғашқы аудиторияны орындаушының өзі қалыптастыруы маңызды. Оның ішінде әлеуметтік желілер арқылы тыңдарман тартуға болады. Егер алғашқы тыңдармандар әнді соңына дейін тыңдап, сақтап қойса, жүйе оны талғамы ұқсас адамдарға ұсына бастайды. Сонымен қатар орындаушы әнін арнайы кабинет арқылы редакторлық топтамаларға алдын ала жібере алады, – дейді Әділет Сейілқанов.

Оның айтуынша, алгоритм орындаушының қай елден екенін немесе қай тілде ән айтатынын емес, ең алдымен тыңдармандардың реакциясын бағалайды.

Сондықтан қазақ тіліндегі музыка да Қазақстаннан тыс аудиторияға жете алады. Сарапшы қазақстандық орындаушылардың қазірдің өзінде миллиондаған тыңдалым жинап жүргенін және қазақ тіліндегі әндердің ел шекарасынан тыс тыңдарман тауып жатқанын атап өтті.

Өз лентамызға қалай ықпал ете аламыз?

Пайдаланушының әр әрекеті алгоритм үшін сигнал болғандықтан, лентаға әсер етудің бірнеше қарапайым жолы бар.

Егер адам қажетсіз контентке ұзақ кідірмесе, оған қызығушылықтың төмен екені туралы сигнал беріледі. «Қызық емес» немесе «Аз көрсету» сияқты функцияларды пайдалану да ұсыныстарды өзгертуге көмектеседі. Ал жаңа тақырыптарды әдейі іздеу алгоритмге қызығушылық аясын кеңейтуге мүмкіндік береді.

Әділет Сейілқанов үш қарапайым қадамды ұсынады:

• Жекелендірілген жарнаманы және қосымшалар арасындағы бақылауды шектеу. Мұны телефонның құпиялылық баптауларынан жасауға болады.
• Геолокацияға берілетін рұқсаттарды шектеу. Мүмкін болса, орналасқан жерге тек қосымшаны пайдалану кезінде ғана рұқсат берген жөн.
• Іздеу және көру тарихын мерзімді түрде тазалау. Бұл алгоритмнің соңғы әрекеттерге сүйенуін азайтуға көмектеседі.
• Алайда тарихты тазалау барлық деректі өшірмейді.

Тарихты тазалау соңғы сигналдарды алып тастайды. Ал алгоритм дәл осы соңғы сигналдарға көбірек мән береді. Сондықтан ұсыныстар айтарлықтай өзгеруі мүмкін. Бірақ сатып алу тарихы мен аккаунт туралы деректер, әдетте, сақталады, – деп түсіндірді сарапшы.

Сондықтан бір ғана тарихты өшірумен шектелмей, бірнеше әрекетті қатар жасаған тиімді. Көру және іздеу тарихын тазалап, таңдаулылар мен себеттегі қажетсіз заттарды алып тастап, кейін біраз уақыт бойы шынымен қызықтыратын контентті ғана таңдауға болады. Осылайша жаңа сигналдар біртіндеп ескілерін алмастырады.

Бір қарапайым нәрсені есте ұстаған жөн

Құпиялылық баптауларын өзгерту алгоритмнің жұмысын толығымен тоқтатпайды. Себебі жүйе пайдаланушының әрекетін бәрібір талдай береді.

Алгоритм адамның белгілі бір контентті шын қызығушылықпен көріп отырғанын немесе оған ашуланып қарап отырғанын әрдайым ажырата алмайды. Екі жағдайда да ұзақ қарау немесе қайта оралу қызығушылық ретінде қабылдануы мүмкін.

Сондықтан лентада не көретінімізге тек алгоритм емес, өзіміздің әрбір әрекетіміз де әсер етеді. Қандай контентке тоқтайтынымызды, нені іздейтінімізді, неге қайта оралатынымызды және қандай сатып алуды растайтынымызды саналы түрде бақылау – ұсыным жүйелерінің ықпалын азайтудың маңызды тәсілдерінің бірі.