Лого vc.ru

Что мешает изданиям создать работающую систему рекомендаций для читателей

Что мешает изданиям создать работающую систему рекомендаций для читателей

Big Data, анализ которых должен привести к максимальной персонализации контента пользователей, уже несколько лет обсуждаются мировыми изданиями как один из главных digital-трендов. Однако до сих пор существует несколько проблем, которые не дают издателям и маркетологам использовать все возможности Big Data.

ЦП перевел заметку издания Digiday, где издатели, представители аналитических компаний и digital-агентств обсуждают эту проблему.

Поделиться

Big Data (обработка огромных массивов информации со сложной структурой) обещают индивидаулизацию не только рекламных материалов, но и любого контента в принципе.

В настоящий момент это технология будущего. Пока издатели испытывают большие трудности даже в базовых аспектах создания уникального контента для каждого читателя.

Персонализованный сайт способен произвести более приятное впечатление, а значит, сможет увеличить количество посещений. Проблема в недостатке данных о пользователях, отсутствии необходимых технических навыков и культурных барьерах. Причем в ближайшем будущем ситуация вряд ли кардинально изменится.

В конце февраля 2015 года организация NYC Media Lab собрала представителей издательств, аналитических агентств и разработчиков рекомендательных систем, чтобы обсудить актуальные вопросы персонализации контента. Вот что нам удалось выяснить.

Нужно знать, что измерять

Что именно рекомендовать читателям, издатели поймут только тогда, когда узнают все об их интересах, однако сбор соответствующей информации — крайне трудоемкий процесс.

«Работать становится все тяжелее: у нас в штате более 2,5 тысяч корреспондентов, которые генерируют контент, плюс ежедневно мы собираем порядка 1,2 миллиона разных историй из внешних источников», — признается начальник отдела исследований и разработки обучаемых систем издательства Bloomberg Гарри Казанцев (Gary Kazantsev). — «В некотором роде мы оказались заложниками нашего успеха».

«Исключительно демографические данные бесполезны», — считает руководитель исследовательской группы Yahoo Алехандро Джеймс (Alejandro Jaimes), указывая на невозможность достоверного определения возраста по поведению в сети. — Тебе на самом деле может быть под 60, но по поведению система решит, что ты не старше 20».

В Yahoo разработали специальную контрольную панель, которая помогает определять потребительские паттерны пользователей. Например, выяснилось, что количество просмотров видео в течение недели постепенно сокращается, а наиболее популярные темы меняются днем.

«Подобные разработки необходимы для изменения рекомендательной стратегии», — убежден Алехандро Джеймс.

Иногда недостаток данных — это проблема

«Посещение пользователем сайтов с разных платформ затрудняет персонализацию контента, — признается вице-президент корпоративной службы обработки и передачи данных Hearst Corporation Рик Макфарланд (Rick McFarland). — Если я читаю Elle со смартфона, а затем с компьютера, то системе сложно угадать, что это один и тот же пользователь. Задача номер один сейчас — узнать каждого клиента в лицо. И это самый настоящий вызов».

Другой способ персонализации — это предложить пользователям возможность указывать свои предпочтения, однако они запросто могут слукавить. Сооснователь digital-агентства Sailthru Иэн Уайт (Ian White): «Такие ситуации часто возникали с Netflix: люди отмечали, что любят зарубежные фильмы, а затем смотрели что-то вроде “Машины времени в джакузи”».

Не заменяйте людей

Системы, рекомендующие контент (вроде Outbrain или Taboola) помогают издателям генерировать больше трафика, предлагая читателям похожие статьи на основе истории их браузеров.

Эта тактика стала распространенной, однако даже самые ярые ее сторонники вынуждены признать высокую роль человеческой оценки. «Великолепный контент, созданный талантливым автором, всегда будет лучше. Но когда дело касается его дистрибуции, то человек проигрывает технике. Впрочем, не совершенна и она», — описывает ситуацию Уайт.

Примером такого несовершенства могут служить системы, собирающие информацию о поведении пользователя, благодаря которым сайты издательств заполонили броские заголовки и виджетная реклама. Естественно, это вызвало жесткую критику.

CEO аналитического агентства Parse.ly Сашин Камдар (Sachin Kamdar) надеется, что с платформами, рекомендующими контент, эта ситуация не повторится: «Неужели в результате мы получим такую же “слепоту от изобилия”, как это было с рекламой?»

Традиционным издательствам пора привыкнуть к Big Data

Нанять специалистов по обработке и анализу данных — это одно. Но иногда им приходится бороться против культуры традиционных печатных издательств и сложившихся способов работы.

«Вы не можете просто так заявиться на другую планету и сказать: “Вот вам гиперпространственный двигатель!” Я обладаю широким наборов инструментов, но Hearst — это издательство со 125-летней историей. И я не могу просто так зайти и сказать: “Ну, сейчас я научу вас работать!”», – сокрушается Макфарланд.

«Руководство The New York Times признало удачным решение посадить нескольких инженеров в редакции», — отметил специалист по обработке и анализу данных Крис Уиггинс (Chris Wiggins).

В издательстве Hearst Рик Макфарланд каждый месяц проводит собрания для сотрудников, которые интересуются обработкой информации, доступно рассказывая о своей работе: «Главное — постоянно повышать уровень любопытства, который побуждает людей и дальше играть с гиперпространственными двигателями».

Масштабирование или персонализация

Главный вопрос, который волнует издателей: Должны ли они и дальше фокусироваться на интересах отдельных пользователей, ведь в основе экономики любого цифрового издания лежит охват максимально широкой аудитории?

«Поскольку реклама — это тот же контент, существует возможность персонализировать коммерческие предложения на местном уровне», — уверен Джозеф Фиффер (Jozef Pfieffer), старший управляющий отдела развития компании Gravity, которая занимается веб-персонализацией.

«Но чтобы это заработало, нужна по-настоящему большая аудитория, — добавляет он. — Поскольку потребители все больше используют планшеты и смартфоны, снижаются шансы их корректного таргетирования с использованием охвата и частоты показов рекламы. Это накладывает на издателей дополнительные обязательства — предоставлять более релевантный контент. А отсюда уже и до полной персонализации рукой подать», — уверен главный технический директор агентства цифровой рекламы Razorfish Рэй Вэле (Ray Velez).

Статьи по теме
Персонализация как инструмент: примеры Lamoda, «Евросети», «Эльдорадо» и «М.Видео»23 февраля 2015, 11:56
Будущее продуктов в персонализации — размышления главного дизайнера Dropbox27 октября 2014, 20:47
Рубрика «Digital» выходит при поддержке проекта «Одноклассники»
Популярные статьи
Показать еще
Комментарии отсортированы
как обычно по времени по популярности

"Сэй биг дата ван МО тайм, мазафака, ай'лл шут ю"

Хочешь бросить курить? Спроси меня как.

Возможность комментирования статьи доступна только в первые две недели после публикации.

Сейчас обсуждают
Roman BL
Продвижение

"логотип немного левее и со шрифтами поиграйте"

«Ценная практика — пойти в отделение и спросить у клиентов, что они думают о твоём интерфейсе»
0
Гала Перидоловна

Почему все статьи про то как стать "программистом" описывают людей которые пришли в профессию из-за денег? Где же вот те самые люди, которые под Спектрум писали на Бейсике по методичке откопанной у родителей на работе?

Куда пойти учиться программисту: советы опытного тимлида, преподавателя и новичка
0
Илья Тарханов

если серьезно, то такую небольшую издержку они будут готовы покрыть:)

Онлайн-ритейлер Amazon показал офлайн-магазин без касс и продавцов
0
Владимир Карулин
ROADS.RU

Любопытно. А примеры внедрения посмотреть реально?

Холдинг «Е-генератор» запустил сервис для добровольной оплаты контента «Микроподписки»
0
Нурлан Абилжанов

Но америкосы всетаки красавцы,что ж у них сервису не поучиться или дорого это для России матушки или невыгодно бизнесу вот в чем вопрос

Онлайн-ритейлер Amazon показал офлайн-магазин без касс и продавцов
0
Показать еще