Человеческие рекомендации
Почти 10 лет назад мы в ivi запустили рекомендательную систему, которая на основе вектора интересов пользователя предлагала посмотреть что-то еще. Сегодня это довольно обычная и даже, наверное, устаревшая штука, но тогда на рынке ни у кого ничего подобного не было. Помимо роста ключевых продуктовых метрик, она увеличивала глубину смотрения каталога, то есть какой процент контента генерирует 80% просмотров. В контентном бизнесе за хитовый контент правообладатель хочет больший процент отчислений, а за менее популярный - меньше. Поэтому, имея лучшую глубину смотрения каталога, мы с каждого рубля выручки имели маржинальность лучше, чем наши конкуренты, которые умели зарабатывать только на хитах.
Однако, мы довольно быстро поняли, что недостаточно просто вывалить на пользователя список контента с заголовком «Рекомендуемое вам». Даже если весь этот список будет релевантным, у пользователя может быть разный контекст просмотра или настроение. Сегодня ему хочется глубокую драму, а завтра тупо поржать. А если рекомендуемый фильм ему не известен, то по постеру и названию очень сложно принять решение о просмотре.
Тогда мы за несколько месяцев очень подробно протегировали каждую единицу контента: про что фильм, на основе чего, какое у него настроение, какой поджанр, для кого, etc. Комбинируя эти теги, мы собрали тысячи подборок вида «страна+поджанр» (американские молодежные комедии), «жанр+на основе чего» (драмы на основе книг) и так далее.
После этого пользователь видел не просто набор картинок, он получил больше информации о том, что это за контент. Но все равно этого было недостаточно. Мы хотели гораздо глубже объяснять, почему пользователю стоит посмотреть тот или иной фильм. Например, потому что это фильм его любимого режиссера, а вот этот получил престижную награду, а тут огромный бюджет на спецэффекты. Словом, чтобы ivi рекомендовал фильм так, как это делают люди: человеческим языком, понимая что пользователю интересно.
К сожалению, я не смог придумать как это сделать. Задача была сложная как с точки зрения интерфейсов, так и с точки зрения технологий. Что-то похожее потом сделал Netlifx, но все равно недостаточно хорошо.
На выходных я думал что бы посмотреть и решил закинуть в Chat GPT список фильмов, которые мне нравятся, чтобы сервис порекомендовал мне что-то похожее. Я был удивлен насколько точно он попадает в мои интересы (две первые итерации нейросеть порекомендовала мне то, что я уже смотрел), но больше всего я кайфанул от того, КАК она рекомендовала мне фильмы:
Mad Max: Fury Road - An action-packed, post-apocalyptic film directed by George Miller, with intense visual storytelling.
There Will Be Blood - A historical drama directed by Paul Thomas Anderson, featuring a powerhouse performance by Daniel Day-Lewis.
True Grit - A western film by the Coen brothers, featuring a strong narrative and performances.
Drive - A stylish crime thriller directed by Nicolas Winding Refn, that balances art-house elements with suspense and action.
Разумеется, можно попросить порекомендовать конкретный жанр или настроение фильма. Все это будет учитывать контекст того, что мне нравится. Я бы с огромным удовольствием пользовался сервисом, которому голосом говоришь, что ты хочешь посмотреть, а он тебе возвращает человеческие рекомендации, учитывающие твои предпочтения.
Жду не дождусь швырнуть деньги в сервис, который это реализует.
Почти 10 лет назад мы в ivi запустили рекомендательную систему, которая на основе вектора интересов пользователя предлагала посмотреть что-то еще. Сегодня это довольно обычная и даже, наверное, устаревшая штука, но тогда на рынке ни у кого ничего подобного не было. Помимо роста ключевых продуктовых метрик, она увеличивала глубину смотрения каталога, то есть какой процент контента генерирует 80% просмотров. В контентном бизнесе за хитовый контент правообладатель хочет больший процент отчислений, а за менее популярный - меньше. Поэтому, имея лучшую глубину смотрения каталога, мы с каждого рубля выручки имели маржинальность лучше, чем наши конкуренты, которые умели зарабатывать только на хитах.
Однако, мы довольно быстро поняли, что недостаточно просто вывалить на пользователя список контента с заголовком «Рекомендуемое вам». Даже если весь этот список будет релевантным, у пользователя может быть разный контекст просмотра или настроение. Сегодня ему хочется глубокую драму, а завтра тупо поржать. А если рекомендуемый фильм ему не известен, то по постеру и названию очень сложно принять решение о просмотре.
Тогда мы за несколько месяцев очень подробно протегировали каждую единицу контента: про что фильм, на основе чего, какое у него настроение, какой поджанр, для кого, etc. Комбинируя эти теги, мы собрали тысячи подборок вида «страна+поджанр» (американские молодежные комедии), «жанр+на основе чего» (драмы на основе книг) и так далее.
После этого пользователь видел не просто набор картинок, он получил больше информации о том, что это за контент. Но все равно этого было недостаточно. Мы хотели гораздо глубже объяснять, почему пользователю стоит посмотреть тот или иной фильм. Например, потому что это фильм его любимого режиссера, а вот этот получил престижную награду, а тут огромный бюджет на спецэффекты. Словом, чтобы ivi рекомендовал фильм так, как это делают люди: человеческим языком, понимая что пользователю интересно.
К сожалению, я не смог придумать как это сделать. Задача была сложная как с точки зрения интерфейсов, так и с точки зрения технологий. Что-то похожее потом сделал Netlifx, но все равно недостаточно хорошо.
На выходных я думал что бы посмотреть и решил закинуть в Chat GPT список фильмов, которые мне нравятся, чтобы сервис порекомендовал мне что-то похожее. Я был удивлен насколько точно он попадает в мои интересы (две первые итерации нейросеть порекомендовала мне то, что я уже смотрел), но больше всего я кайфанул от того, КАК она рекомендовала мне фильмы:
Mad Max: Fury Road - An action-packed, post-apocalyptic film directed by George Miller, with intense visual storytelling.
There Will Be Blood - A historical drama directed by Paul Thomas Anderson, featuring a powerhouse performance by Daniel Day-Lewis.
True Grit - A western film by the Coen brothers, featuring a strong narrative and performances.
Drive - A stylish crime thriller directed by Nicolas Winding Refn, that balances art-house elements with suspense and action.
Разумеется, можно попросить порекомендовать конкретный жанр или настроение фильма. Все это будет учитывать контекст того, что мне нравится. Я бы с огромным удовольствием пользовался сервисом, которому голосом говоришь, что ты хочешь посмотреть, а он тебе возвращает человеческие рекомендации, учитывающие твои предпочтения.
Жду не дождусь швырнуть деньги в сервис, который это реализует.