Персоналізація контенту — одне із ключових завдань для онлайн-ЗМІ. «Великі дані» призвели до того, що працювати доводиться не лише із персоналізацією реклами, але й з контентом як таким.
Здавалося б, автори та редакції мали би навчитися працювати з контентом в частині персоналізації, але цього здебільшого не відбувається. Між тим, персоналізований контент допомагає залучати більшу аудиторію та змушує її повертатися знову і знову.
Персоналізація допомагає долати культурні та соціальні бар’єри і підключати до видань нові прошарки читачів. Але більшість ЗМІ та контент-проектів користуються моделлю «універсального контенту» замість того, аби персоніфікувати матеріали та тематики.
В рамках журналістських семінарів NYC Media Lab представники контент-платформ, редакцій онлайн-ЗМІ обговорили, в якому напрямку варто рухатися виданням в царині персонально орієнтованого контенту.
Варто знати, що вимірювати
Почати треба із усвідомлення, який контент є релевантним для кожної окремої частини аудиторії. Отримати «вершки» недостатньо: треба зазирнути в сутність того, що подобається (або не подобається) різним категоріям читачів. Наприклад, в редакції Bloomberg щодня виходить до 2,5 тис матеріалів і для того видавець має опрацювати понад 1 млн історій та першоджерел. Без департаменту машинного навчання та ІТ-досліджень ділові видання такого рівня не змогли би впоратися із персонально орієнтованою видачею контенту.
Ключовим фактором при цьому не є лише демографія, вважає директор департаменту досліджень компанії Yahoo Алехандро Джеймс (Alejandro Jaimes). Демографічний аналіз часто буває помилковим: в 60 років можна поводитися так, наче тобі 20, і навпаки. Для аналізу алгоритмів та шаблонів споживання контенту в Yahoo створили власну інтерактивну аналітичну панель, котра показує щотижневий прогрес за окремими темами чи типами матеріалів для різних прошарків аудиторії. На основі короткострокового та довгострокового аналізу і формується система рекомендацій для служби новин.
Нестача даних — теж проблема
Потрібно зважати і на те, що використання того ж самого контенту одночасно на кількох різних пристроях та платформах призводить до викривлення аналітичних алгоритмів в персоналізації. Важко пов’язати, що саме і коли змушує читача «перемикатися» між смартфоном та комп’ютером під час читання жіночого глянцу, наприклад.
Персоналізувати контент при крос-платформенному використанні можна за рахунок прямих запитань до користувача про його чи її уподобання. Але тут також можлива похибка. Найчастіше це бачать аналітики, коли опрацьовують дані сервісів онлайн-кіно на кшталт Netflix. Люди, котрі кажуть в опитуваннях, що дивляться європейське кіно, за статистикою переглядів дивляться які-небудь американські комедійні бойовики.
Нічим не замінити живих людей
Рекомендаційні платформи для роботи з контентом (такі, як Outbrain та Taboola) допомагають видавцям генерувати більше трафіку за рахунок надання статей читачам на основі історії використання сайтів у браузері. Така тактика персоналізації стала типовою, але оціночне судження живої людини, а не машини чи бота, має ключове значення при споживанні контенту. В процесі дистриб’юції не можна покладатися лише на прописані алгоритми, ігноруючи роль редактора чи роботу аналітиків. Автоматичний сервіс — лише допоміжний інструмент, а не ключ до вирішення усіх проблем.
Культура споживання інформації впливає на саму інформацію
Винайняти аналітиків — лише половина справи. До того ж, видавництва зі сторічною історією друку газет та журналів навряд чи погодяться, коли «відчиняють ногою двері» і кажуть: «Гей, ви, ви нічого не розумієте в персоналізації даних, зараз ось ця фірма вам покаже, що і як треба робити».
Аби розв’язати проблему персоналізації, у The New York Times редакцію та інженерів об’єднали, і вони почали працювати спільно, досліджуючи культуру та особливості споживання інформації різними верствами читачів на додачу до внесення технічних змін та масштабування навантажень на сайт.
Варто масштабувати чи персоналізувати?
Головне питання полягає у тому, чи треба зосередитися виключно на персоналізації існуючої аудиторії, чи врахувати і масштаби потенційної. Рекомендації мають працювати і для вже існуючих (тобто добре вивчених), і для нових (тобто маловідомих) читачів. Масштабування контенту можливе лише за умов, що ваша аудиторія стрімко зростає, і це зростання носить перманентний характер.
За матеріалами: digiday.com