Как использовать действия пользователей в режиме реального времени в вашей системе рекомендаций, чтобы увеличить объем взаимодействия с домашней лентой
Системы рекомендаций стали жизненно важной частью современного бизнеса. Они предоставляют пользователям персонализированный и актуальный контент, что приводит к повышению вовлеченности и удержания. Один из способов улучшить рекомендательные системы — включить действия пользователя в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим, как использовать действия пользователей в реальном времени для повышения вовлеченности домашней ленты.
Действия пользователя в режиме реального времени в рекомендательных системах
Действия пользователя в реальном времени относятся к поведению пользователя, которое происходит в реальном времени. Например, лайкнуть, поделиться или прокомментировать пост. Эти действия могут дать ценную информацию о предпочтениях пользователя, позволяя системе предлагать персонализированные рекомендации.
Традиционно рекомендательные системы полагались на неявную обратную связь от пользователей, например на рейтинг кликов. Однако включение действий пользователя в реальном времени обеспечивает более непосредственное и точное представление интересов пользователя.
Использование действий пользователей в реальном времени для взаимодействия с домашней лентой
Домашняя лента — это целевая страница для многих пользователей социальных сетей. Здесь пользователи находят контент из своей сети и других источников. Чтобы повысить вовлеченность домашней ленты, компании могут использовать действия пользователей в режиме реального времени для создания персонализированных рекомендаций. Вот несколько способов сделать это:
Обновления контента в режиме реального времени
Действия пользователя в режиме реального времени могут использоваться для обновления домашних каналов в режиме реального времени. Например, если пользователь комментирует публикацию, система может использовать эту информацию, чтобы рекомендовать аналогичный контент в режиме реального времени. Таким образом, пользователи получают персонализированные рекомендации, соответствующие их текущим интересам.
Персонализированный рейтинг
Действия пользователя в режиме реального времени можно использовать для ранжирования контента в домашней ленте. Например, если пользователю нравится пост, система может ранжировать аналогичный контент выше в домашней ленте. Это гарантирует, что пользователи получат более персонализированные и актуальные рекомендации.
Отзывы пользователей в режиме реального времени
Действия пользователей в реальном времени также можно использовать для сбора отзывов от пользователей. Например, если пользователь скрывает публикацию, система может использовать эту информацию, чтобы понять, какой тип контента не интересует пользователя. Эта информация может использоваться для создания лучших рекомендаций для пользователя.
Уведомления в реальном времени
Действия пользователя в реальном времени также можно использовать для отправки пользователям уведомлений в реальном времени. Например, если друг пользователя прокомментировал публикацию, система может отправить пользователю уведомление. Это может увеличить вовлеченность и заставить пользователей возвращаться на платформу.
Заключение
В заключение, включение действий пользователей в реальном времени может изменить правила игры для компаний, стремящихся улучшить свои системы рекомендаций. Используя действия пользователей в реальном времени, компании могут генерировать более персонализированные и актуальные рекомендации для своих пользователей. Это, в свою очередь, может привести к увеличению вовлеченности и удержания. Поэтому, если вы хотите повысить вовлеченность домашней ленты, рассмотрите возможность использования действий пользователей в реальном времени в вашей системе рекомендаций.
Связаться с автором
Если вам понравилась эта статья и вы хотите оставаться на связи, не стесняйтесь подписаться на меня в Medium и связаться со мной в LinkedIn. Я хотел бы продолжить разговор и услышать ваши мысли на эту тему.
