Vous voulez de meilleures recommandations Web ? Cela nécessite une meilleure intelligence artificielle et une touche humaine

Passez des heures sur les lignes interminables de films Netflix ou recherchez la longue liste de restaurants de Yelp avec la même note – cela ne peut pas être la façon dont cela devrait fonctionner. Une partie de la promesse de l’ensemble de l’Internet est que les plates-formes et les services apportent sur le Web une quantité inépuisable de tout – des choses à regarder, à lire, à regarder, à jouer, à acheter, à manger, à investir, à commenter, à écouter ou à apprécier. Sentiments – Combinez cela avec une compréhension profonde de qui vous êtes et de ce que vous aimez, et donnez-vous une quantité infinie de vos trucs préférés.

Quand ça marche, ça peut sembler magique, comme l’algorithme TikTok, qui semble vous connaître mieux que vous-même. Mais c’est assez rare. Le plus souvent, vous êtes poursuivi par des publicités Amazon pour des produits que vous avez déjà achetés en ligne, ou vous êtes coincé à parcourir des centaines de listes Yelp 3,5 étoiles ou des centaines de podcasts en temps réel au son similaire sur Spotify pour trouver quelque chose. tu veux. Comme. Ou tu regardes juste Bureau. Encore.

Les bonnes recommandations semblent être un problème assez simple, non ? Les entreprises et les plateformes travaillant avec ces machines de personnalisation disent que c’est un problème plus difficile qu’il n’y paraît. Principalement parce que les gens sont difficiles à imaginer. Mais ils disent aussi qu’il y a moyen de faire mieux. Et la façon dont vous pouvez aider.

Lorsque l’équipe de recommandations de contenu de Like a commencé à construire sa plateforme, il a pensé que la meilleure façon de faire des recommandations était de créer un réseau social. “Que se passe-t-il dans la vraie vie”, explique Ian Morris, PDG de Like, “que vous sortiez pour le déjeuner ou le dîner et la première chose après” comment allez-vous, comment vont les enfants “, c’est que vous parlez à propos de choses que vous avez lues ou de cette super nouvelle, de l’émission que vous avez regardée, ou du podcast que vous avez vraiment besoin d’écouter. C’est la vie !” Il a estimé qu’en ligne, ces connexions et recommandations humaines avaient été remplacées par de mauvais algorithmes optimisés pour l’engagement et la croissance réelle avec un contenu de qualité. Il pensait que la même chose pourrait être une ressource pour trouver des films, des émissions, des livres et des podcasts en un seul endroit.

Morris est toujours convaincu que c’était la bonne approche. Cependant, cela n’est pas allé aussi vite qu’il l’avait espéré – construire un réseau social à partir de zéro est un travail très difficile – et a donc commencé à réfléchir à la manière de rendre la plate-forme plus utile à ceux qui n’avaient pas un grand groupe de amis partageant les mêmes idées. Il a embauché une équipe éditoriale pour rechercher sur Internet les nouveautés les meilleures et les plus intéressantes, tout en créant un système d’apprentissage automatique capable de fournir des recommandations automatisées.

Il recueille également toutes les choses que vous voulez voir et toutes les choses que vous devriez voir.
Photo : de la même manière

Maintenant que vous utilisez l’application pour la première fois, vous devez parler des choses que vous aimez à ce sujet. Si vous voulez des suggestions de films, vous devez d’abord choisir quelques genres – comédie, drame, western – puis choisir certains de vos favoris parmi les titres sélectionnés. Vous ne pourrez accéder au reste de l’application que si vous en avez sélectionné au moins 20. “Les frais sont énormes”, explique Salim Hemdani, responsable technique de Like. “Plus vous nous en dites, mieux c’est.” Il dit que les gens ne s’arrêtent jamais à 20 ans parce que c’est juste amusant de choisir des choses que l’on aime. Et ce faisant, vous indiquez à l’algorithme de Similar qui vous êtes vraiment.

Il utilise également ces informations pour vous diriger vers un “cluster” qui fait référence à un groupe de personnes ayant des goûts similaires aux vôtres. Ces clusters changent constamment, en fonction de ce que vous visualisez et évaluez encore, et des informations sur tout le reste. La même chose vous suggère. “Cela nous donne un point de départ pour dire combien de personnes dans le monde sont comme vous et combien de clusters nous pouvons créer ?” dit Hemdani. Plus ces clusters sont détaillés et spécifiques, plus ils peuvent être précis. Sachant que tu aimes ça Héritage est un peu utile; sachant que tu aimes ça Succession, Les romans de Michael Crichton, podcast Zone Aventure, et tout ce qui s’intitule Marvel est beaucoup plus utile.

Le système de référencement le plus simple et le plus courant sur Similaire et ailleurs s’appelle le filtrage collaboratif. Cela fonctionne sur l’hypothèse que si vous aimez quelque chose et que quelqu’un d’autre l’aime et une autre chose, vous êtes susceptible de l’aimer. C’est tout! Cela implique généralement plus de données et plus de personnes, mais c’est l’idée de base : si vous voulez En quittant et d’autres personnes qui ont aimé En quittant vraiment creuser Un vieil hommevous ferez probablement la même chose.

L’une des théories de Morris est que Like peut offrir de meilleures recommandations non seulement en connaissant mieux les utilisateurs, mais simplement parce qu’il a plus à leur offrir. Netflix, HBO et Disney ne se recommandent jamais les annuaires les uns des autres, mais de la même manière (avec des applications comme Justwatch et Reelgood) ils peuvent tous être indexés. “Nous ne connaissons aucun moteur de référence qui examine des éléments tels que les graphiques sociaux ou regarde des livres, des podcasts, des émissions de télévision, des films”, déclare Morris, “et laisse vos préférences et d’autres éléments s’influencer mutuellement dans ces catégories”.

Presque tout le monde ici m’a dit que le moyen le plus simple d’obtenir de meilleures recommandations est de donner plus de travail aux applications et aux plates-formes. De nombreux dirigeants ont décrit le processus de personnalisation idéal comme un exercice collaboratif dans lequel vous et l’IA travaillez ensemble pour obtenir une image précise de ce que vous aimez vraiment. Tout ce que vous publiez sur Netflix aidera l’application à vous guider vers les bons clusters ; Chaque filtre marqué dans Yelp rend les recommandations de restaurants plus utiles. L’opposition et le mécontentement sont tout aussi utiles. Les clics, les likes et même l’engagement peuvent signifier beaucoup de choses, mais une approbation explicite envoie un signal beaucoup plus fort.

Capture d'écran de la recherche Pinterest

Pinterest a adopté la personnalisation comme un processus collaboratif avec les utilisateurs.
Image : Pinterest

Curieusement, de nombreuses plates-formes sont allées dans l’autre sens, décidant ce que vous aimez en fonction de ce sur quoi vous cliquez ou restez lorsque vous faites défiler ou interagissez d’une manière ou d’une autre. Il est basé sur le désir d’une expérience utilisateur totalement illimitée, mais de Facebook à YouTube en passant par TikTok, nous avons vu à quoi cela peut mener : désinformation, terriers de lapin, chambres d’écho, toutes sortes de problèmes. Cela nécessite également de collecter une quantité incroyable de données, de collecter toutes les informations possibles sur vous et vos habitudes, le cas échéant.

Naveen Gavini, SVP du produit de Pinterest, dit qu’il comprend la poussée sans friction. “Si vous avez ouvert votre plateforme de streaming de contenu préférée et que vous alliez regarder un film”, dit-il, “je ne pense pas que vous souhaitiez d’abord répondre au quiz de 30 questions : Bonjour, quels sont vos films préférés ? D’accord, comment feriez-vous vous les notez ? Qui sont vos acteurs préférés ?” Je ne pense pas que quiconque veuille faire le travail, mais au lieu de cela, il est important de trouver les bons moments pour poser des questions. expérience à chaque fois, c’est une expérience personnalisée et je n’ai pas de lui dire quand j’interviens comment je veux ma coiffure parce qu’elle me connaît. Mais tout a commencé avec cette première conversation : c’était une conversation explicite, du genre : “Hé, comment trouvez-vous généralement votre coupe de cheveux ?” Le but principal de Pinterest est de rendre le même dialogue explicite sans trop l’utiliser.

L’un des effets secondaires de ce processus collaboratif est qu’il peut également offrir aux utilisateurs une plus grande transparence sur ce qui leur est recommandé et pourquoi. Presque tous ceux à qui j’ai parlé de cette histoire ont dit qu’il était important à la fois d’aider les gens à avoir une bonne expérience en ligne et de renforcer la confiance dans ce qu’ils suggéraient. “De plus en plus”, dit Gavini, “je pense que nous voulons savoir : quelles sont les décisions ? Quelles sont les choses qui informent certains des algorithmes qui nous fournissent réellement du contenu ?”

La confiance est vraiment tout. La version hypothétique de Yelp – et l’application Netflix, l’application Spotify, l’application Kindle et des dizaines d’autres – n’est rien de plus qu’un gros bouton. Vous vous asseyez pour regarder quelque chose, appuyez sur le bouton smash et Netflix sait exactement ce que vous cherchez. Spotify joue exactement la bonne histoire. Yelp commande exactement la nourriture que vous voulez. Tout est personnalisé et automatisé et donne une vraie recommandation à chaque fois. Mais le croiriez-vous assez pour appuyer simplement sur un bouton ? Le responsable des biens de consommation de Yelp, Akhil Ramesh, ne le pense pas. “Je plaisante souvent en disant que si Dieu descendait avant moi et disait:” C’est la personne que tu vas épouser et tu n’auras jamais à perdre une seconde “, je ne le croirais pas une seconde.” il dit. “J’irais faire mes recherches.”

Une vraie suggestion n’est pas simplement impossible – elle ne vaut même pas vraiment la peine d’être poursuivie. Mais cela ne signifie pas que les choses ne peuvent pas s’améliorer. Au fur et à mesure que les services que nous utilisons apprennent à mieux nous connaître – et, tout aussi important, ils s’interrogent sur nous-mêmes, ils peuvent réduire le monde avec une poignée de choix au lieu d’une liste déroulante sans fin. Tout ce que vous avez à faire est de choisir votre favori et de partir. Parce que vraiment, là est il n’y a pas de bonne réponse. Il n’y a que celui que vous avez choisi.

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