Personalizace obsahu: Jak doporučujeme články nepřihlášeným uživatelům

Ptáte se, jak funguje doporučování obsahu pro přihlášené uživatele? Nebo jak vlastně navrhneme články, videa či podcasty návštěvníkům, které nedokážeme identifikovat? Doporučování obsahu uživatelům je tak trochu IT věda, kterou jsme ale v Seznamu úspěšně zdolali. A jak se nám to povedlo? 

Veškerý obsah doporučujeme pomocí speciálně vytvořeného algoritmu. Díky němu dokážeme zjistit zájmy a preference každého příchozího návštěvníka, kterému pak vybereme z databáze aktuálních článků takové, co ho budou nejvíce zajímat.

Co každého uživatele zajímá se zjišťuje automaticky podle toho jaké články či příspěvky si z naší nabídky vybírá. Čím více toho projde a přečte, tím jsou si algoritmy jistější v tom, co nejlepšího mu doporučit.

Občas se ale stane, že nás navštíví neznámý uživatel, o kterém nic nevíme. Z jakých důvodů se to může stát?

• Uživatel není přihlášený a algoritmy tak nepoznají stejného uživatele od minulé návštěvy.
• Uživatel ve svém nastavení neudělil souhlas s “Personalizací obsahu” a jeho zájmy se tak nevyhodnocují.
• Uživatel používá produkt AdBlock, který mimo jiné blokuje vytváření znalosti jeho zájmů.
• Uživatel používá anonymní okno prohlížeče, takže algoritmy nepoznají, o koho konkrétně jde a nedokážou zjistit jeho zájmy.
• Uživatel je nový a zatím si nejsme jistí tím, co ho zajímá.

V těchto případech zobrazíme návštěvníkovi tzv. „nepersonalizované doporučení”, které vypadá v jednu chvíli pro všechny uživatele stejně. Doporučení je sestavené automaticky, nikoliv na míru uživateli, ale na základě celkového zájmu všech uživatelů. Často to jsou obecnější a populárnější články, které jsou přístupné pro největší počet čtenářů.

Do “nepersonalizovaného doporučení” se snažíme vybrat z různých témat ty nejatraktivnější články. Chceme totiž, aby si mohl každý uživatel najít to svoje, i když neznáme jeho zájmy. Zpracování probíhá zcela automaticky. Články jsou zvláštním algoritmem rozdělené do tematických kategorií a z každé kategorie se vybírají ty nejpopulárnější z poslední doby.

Do budoucna si přejeme, abychom v maximálním počtu případů dokázali každému uživateli doporučit obsah podle jeho individuálních zájmů a “nepersonalizované doporučení” bylo jen záložní možností pro nové uživatele. “Nepersonalizace” tedy není plnohodnotný stav a plánujeme ho více odlišit od normálního stavu. Pak nebude docházet ke zmatení a uživatelé na první pohled poznají, že mohou dostat lepší doporučení.