В наши дни механизмы рекомендаций по контенту используются издателями в надежде решить постоянно растущую проблему обнаружения контента. Поскольку кажется, что каждый день публикуется бесконечное количество контента, как потребители узнают, где искать в первую очередь? Поисковые системы изменили мир, позволив людям находить любую информацию. Но как кто-то может открыть для себя что-то новое, если он еще не знает, как это искать?

Слова рекомендация и персонализация могут использоваться как синонимы, но это совсем не одно и то же. Рекомендации можно персонализировать, но это ни в коем случае не лучший и единственный вариант в каждой ситуации. Персонализация не может быть достигнута только с помощью механизмов рекомендаций. Персонализация помогает сократить количество вариантов и направляет посетителей по воронке, разработанной специально для них и их индивидуальных потребностей, тем самым помогая повысить вовлеченность посетителей и коэффициент конверсии.

Несмотря на это, большинство веб-сайтов отображают абсолютно одинаковый контент для всех посетителей, независимо от того, что они ищут и как они туда попали. Пытаясь одновременно обратиться к широкому кругу посетителей, эти веб-сайты теряют сочувствие и связь с пользователем.

Издатели годами создавали контент на основе предпочтений аудитории, но сегодня разница заключается в технологии, лежащей в основе этого процесса. По мере того, как сбор данных становился все более сложным, персонализация контента в некоторых отношениях стала проще, а в других - сложнее.

Digiday Research опросил 172 руководителей СМИ и издательств и сообщил, что 56% издателей считают, что персонализация контента - это высокий или очень высокий приоритет. В настоящее время более половины издателей могут адаптировать свой контент только к контексту страницы, а не к атрибутам отдельных пользователей. 56% издателей не используют машинное обучение для персонализации своего контента или взаимодействия с пользователем.

Кроме того, исследование Demand Metric показало, что две главные причины, по которым маркетологи не персонализируют контент, - это отсутствие пропускной способности / ресурсов и отсутствие технологий.

Для издателей, которые уже используют механизм рекомендаций на своем сайте, качество является важной проблемой, связанной с отсутствием достоверных метаданных для видео. Эта проблема возникает из-за того, что рабочие процессы, связанные с производством видеоконтента, более сложны, чем когда-либо, а также из-за огромного объема производимого контента. В настоящее время многие издатели помечают свои видео вручную, что может быть обременительным для ресурсов и часто приводит к общим, повторяющимся метаданным и ошибкам. Более того, контент часто загружается в несколько систем, каждая со своими уникальными критериями, которые не совпадают на разных платформах.

Как Vilynx’s Brain может помочь в решении проблемы

До недавнего времени видео было закрытым контейнером, непонятным для компьютера. В Vilynx мы используем новейшие методы глубоких нейронных сетей, распознавания образов и обработки естественного языка для обнаружения и интерпретации всего, что видно и слышно в видео. В конце концов, видео - это, по сути, серия изображений, соединенных со звуковой дорожкой.

Наш мозг с машинным обучением использует нашу постоянно расширяющуюся сеть знаний и поэтому может распознавать объекты, бренды или людей на изображениях, а также слова, произносимые в видео, и преобразовывать их в текстовую информацию. Когда видео загружаются в нашу систему, мы сканируем Интернет и социальные сети в поисках мест, где размещены видео, и собираем ключевые слова и концепции в связанных беседах. Когда мы находим эти страницы, мы извлекаем весь связанный текст, а затем уточняем его до релевантных ключевых слов, например: «Стивен Карри» или «Under Armour». После обработки видео мы подключаем теги к определенным частям видео (например, там, где в видео появляется «Лионель Месси»), а также к более абстрактным действиям или концепциям, таким как «Месси пропущенный гол» или «пенальти Роналду» или даже к ним. описание тона или чувства, возникающего в сцене.

Для любой медиа-компании, производящей и распространяющей большие объемы контента, высокоспециализированные метаданные - это фундамент, на котором будут построены другие инструменты издателя. Метаданные позволяют находить, идентифицировать и классифицировать видео, что делает их легко доступными для поиска и обмена. Используя глубокое обучение, Vilynx раскрывает многоуровневый интеллект видеоресурсов, чтобы издатели могли более эффективно управлять контентом.

Большинство систем рекомендаций полагаются на взаимосвязь между содержанием в видео, чтобы предоставить привлекательные предложения о том, какие другие видео вы также можете захотеть посмотреть. Чтобы решить эту проблему, некоторые издатели прибегли к семантическому анализу контента, а также к базовым фильтрам для совместной работы для выработки рекомендаций по контенту. Это было полезно, но может вызвать всплытие устаревшего или нерелевантного контента.

Vilynx Brain не только понимает концепции любого типа контента и отношения между ними, но также может определять их значимость для каждого уникального пользователя. В частности, мы сравниваем поведение пользователей, например, взаимодействовали ли они с видео, отношения между видео, популярность и рейтинг тенденций, и постоянно оптимизируем для обеспечения максимальной релевантности. Алгоритм Vilynx анализирует все записанные данные в режиме реального времени, чтобы определить закономерности, которые позволяют ему формировать рекомендации. В качестве дополнительной ценности для наших клиентов мы делаем наш исходный код доступным, что делает всю бизнес-логику полностью настраиваемой.

Vilynx считает, что системы обнаружения жизненно важны для успеха онлайн-видео, поскольку они улучшают впечатления посетителей, предлагая соответствующие элементы в нужное время и на нужной странице. Цифровые издатели столкнулись с падением трафика и доходов от рекламы из-за сторонних платформ распространения, таких как Facebook и Google, поэтому для них стало еще более важным обеспечивать добавленную стоимость на своих целевых сайтах.

Содействие неожиданному открытию может повысить лояльность и удержание пользователей за счет вовлечения и привязанности, что, в свою очередь, приводит к увеличению доходов. Vilynx помогает издателям оставаться конкурентоспособными в развивающемся видеопространстве, используя мощь сложных систем рекомендаций за счет простой интеграции передовых технологических решений.

Звучит интересно? Свяжитесь с нами здесь, чтобы узнать больше.