Я сделал приложение, которое предсказывает сколько лайков наберёт ваш пост на Dribbble

Привет. Меня зовут Владислав Лень, я мобильный разработчик и дизайнер. На днях состоялся релиз моего проекта — Draftshot. О нём я и хочу рассказать немного в этой статье.

Несколько месяцев назад я в очередной раз решил начать вести аккаунт на Dribbble. В тот период я активно работал над Maindo и мне захотелось показать сообществу дизайн иконки приложения. Казалось бы, я подготовил весьма хороший пост, да и иконка получилась неплохая, однако, за сутки публикация не набрала ни одного сердечка. Я удалил пост и успешно забыл о Dribbble на некоторое время.

Позже, у меня возникла мысль — а можно ли с помощью машинного обучения предсказывать популярность публикаций на Dribbble, чтобы избежать подобных ситуаций? Так и пришла идея сделать Draftshot. Конечно, сначала это было просто забавой, однако, позже, увидев первые результаты, я понял что из этого может получиться весьма полезный инструмент.

Первую модель я обучил весьма быстро. Взял несколько сотен изображений и уже через некоторое время тестировал случайные картинки из Dribbble. Самое забавное, что при таком небольшом объёме данных, получилась весьма точная модель (в сравнении со следующими попытками). До сих пор не знаю как так вышло. При отборе изображений для обучения модели я ориентировался только на цифры (сколько лайков набрал этот пост) и никак иначе не влиял на этот процесс. Только сухие данные и ничего больше. В дальнейшем, количество данных увеличилось. Я собрал несколько десятков тысяч самых разных изображений с Dribbble: от, пожалуй, самых неудачных, до наиболее популярных за последнее время.

Натренировать модель отличать плохой дизайн от хорошего — довольно сложная задача. Одно дело, когда тебе нужно обучить модель отличать обезьяну от жирафа. Но другое дело — когда это дизайн.

Если вы посмотрите ленту публикаций на Dribbble, то увидите, что большинство картинок очень похожи друг на друга. Однако, одни посты набирают больше 1000 лайков, а другие остаются незамеченными. Почему так происходит? Тут множество различных факторов, на мой взгляд: от количества ваших фолловеров, до времени публикации. Однако, в первую очередь решает оформление вашего поста. Ведь то, что видит юзер в своей ленте — просто картинки. Вывод — каким бы классным ни был ваш продукт, нужно хорошенько постараться оформить изображение для Dribbble. С этим и помогает справляться Draftshot. Ведь теперь, прежде чем опубликовать пост, у дизайнера будет возможность хотя бы примерно прикинуть, зайдёт ли этот дизайн на Dribbble или нет. И если что-то не так, то будет возможность поправить или вообще переделать подачу, а уже потом публиковать.

Чем больше сердечек — тем выше вероятность, что этот пост будет популярным на Dribbble. Пробуйте, экспериментируйте, однако думайте своей головой. Чаще всего, Draftshot довольно точно предсказывает популярность изображения, но бывает и ошибается. В ближайших релизах я постараюсь снизить этот процент до минимума и внедрить интеллектуальные рекомендации: какое оформление сейчас актуально, что в тренде и как улучшить пост, чтобы соответствовать этому.

Приложение уже доступно в Mac App Store. Подробнее на сайте: