​Фейсбук вновь поделился тонкостями своего алгоритма, выстроен | Хуяркетинг | Маркетинг от @minimasneva

​Фейсбук вновь поделился тонкостями своего алгоритма, выстроенном на работе искусственного интеллекта и машинном обучении) Большая и подробная статья, которая в очередной раз показывает нам, что Фейсбучка очкует из-за волны негатива, связанной с закрытой системой алгоритмов и передачей данных. К примеру, позавчера Фб анонсировал открытие API для разработчиков стороннего софта (смотрите, какой лояльный!).

А сегодня я делюсь выжимкой — не такой уж и детальной, как в самой статье, зато переведённой с профессионального на человеческий:

Всё, как мы уже знаем, зависит от паттерна поведения конкретного пользователя по отношению к другому пользователю + от различных факторов, которым вы сами учите свою ленту;

«Для каждого человека есть тысячи факторов, которые нужно оценить системе, чтобы определить наиболее актуальный контент для конкретного юзера» — это непрямая цитата;

У Фб есть «множественные модели предсказаний», которые могут, собсна, предсказывать различные сценарии вашего поведения на основе данных;

Иногда эти multiple prediction models конфликтуют, предсказывая; но выигрывает всегда тот контент, на который вы потратите больше вашего времени внутри соцсети;

Всё же во время ранжирования система принимает во внимание и то, скольким людям понравилась конкретная публикация ранее) И вообще, собирает общую статистическую сводку по качеству публикации;

Конкретно все данные собирает и обрабатывает так называемый агрегатор каналов: статистика, прогнозы, анализ функций — всё происходит в нём.

Как он работает?

Логика ранжирования строится таким образом: сначала определяются все «посты-кандидаты» за место в ленте конкретного человека. В первую очередь анализируется общение этого конкретного человека с автором «контента-кандидата». Кстати, у Фб, оказывается, есть интересное правило: если вы были в полемике в комментариях под постом в предыдущий заход в соцсеть, в рамках нового «захода» вам этот пост тоже выдадут);

Далее подключается нейронка — для более глубокой аналитики данных и прогнозирования; оказывает влияние и тип контента (фото, видео, карусель), и история взаимодействия с ним;

Чтобы потянуть такой объём данных, да ещё и в реальном времени, одновременно работает несколько машин-предикторов;

После получения всех прогнозов — их объединяют в оценку. Для этого нужно несколько раз «провернуть волшебное колесо», и на каждом «проходе контента через алгоритм» применяются правила (например, нельзя ставить несколько видео подряд в ленте, и всякие такие).

Система ещё раз оценивает совокупность данных, откидывает лишнее и выбирает для человека около 500 релевантных сообщений;

Волшебное колесо продолжает крутиться, и на каждом обороте выстраивает контент в последовательную линейку относительно рейтинга, который основывается на всех проанализированных данных) Коммуникации, как я сказала в самом начале — в топе рейтинга;

После того, как персонализация произойдёт, вы получаете готовенькую ленту) Вот так сложно!

Самый главный тезис — если с вашим контентом не взаимодействуют, значит, это плохой контент, который система скоро задвинет. Вот и всё, касатики, вот и всё)