Úterý 16. dubna 2024
ikona hodiny13. 1. 2022 15:29

Proč nás streamovací platformy a e-shopy znají tak dobře?

Využívání umělé inteligence (AI) není žádnou novinkou. Algoritmy umělé inteligence mohou ušetřit čas i usnadnit fungování nejen firem, ale i samotných zákazníků a uživatelů. Spokojeného uživatele dělá relevantní obsah. Jak ho streamovací služby tvoří a jak to, že se nám obsahem vždy trefí do noty?

Renata Faltejsková autor

Foto: WDF Umělá inteligence nás zná lépe, než my sami Foto: WDF

Rekomendační systémy (RS) jsou dnes základními službami používanými ve všech významných digitálních platformách po celém světě, jako je YouTube, Netflix nebo třeba Amazon. Spolu s vyhledávacími službami představují rekomendační systémy klíčové služby, které vám, uživatelům, pomáhají objevovat nový obsah nebo produkty. RS mohou pomoci najít relevantní položky, i když sami například neznáte jejich přesný název, nebo doporučit položku, která je pro vás ještě přijatelnější než ta, kterou jste původně hledali. To pro podnik znamená přidanou hodnotu, a to jak z hlediska vyšších příjmů a konkurenceschopnosti, tak z hlediska spokojenosti zákazníků. I ten nejmenší zákazník, kterým může být třeba i malé dítě, může konzumovat a najít vhodný obsah na platformě YouTube kliknutím na doporučené video.

Jak to celé funguje?

V posledních letech bylo představeno mnoho nových přístupů a algoritmů. Jednou z důležitých metod algoritmů je kolaborativní filtrování (CF). „Tyto algoritmy pracují na základě analýzy vzorců chování uživatelů v publiku a poskytují doporučení na základě podobných uživatelů nebo podobných položek. Největší výhodou této metody je, že se dokáže přizpůsobit trendům nebo reagovat na změny v systému. Tento algoritmus dobře funguje v systémech se značným množstvím interakcí, takže výše zmíněné digitální platformy často využívají tyto principy,“ vysvětluje Stanislav Kuznetsov, odborník na umělou inteligenci v digitální agentuře WDF.

Vzhledem k neustálému nárůstu objemu informací a počtu uživatelů jsou RS stále složitější a kombinují metody/algoritmy z mnoha oblastí výpočetní techniky. Obecně se RS dělí do dvou hlavních skupin: doporučovací systémy založené na hodnocení a techniky filtrování založené na preferencích.

„Systémy založené na hodnocení se zaměřují na předpovídání absolutní hodnoty hodnocení (pořadí) položky, která ještě nebyla uživateli zobrazena. Techniky filtrování založené na preferencích předpovídají doporučení top-k nebo relativní pořadí položek pro daného uživatele podle názoru komunity uživatelů. RS založené na obsahu využívají pro definici aktuálního profilu položek hodnocení, které jim uživatelé udělili v minulosti. Tento profil lze rozšířit o informace získané z popisu položky. Na rozdíl od předchozích systémů využívají kolaborativní RS známé hodnocení skupiny uživatelů k předpovědi neznámého hodnocení konkrétního uživatele.  Tato myšlenka vychází z předpokladu, že pokud skupina uživatelů provedla stejné hodnocení v minulosti, můžeme předpokládat, že hodnocení skupiny bude podobné i v budoucnosti. Systémy demografického filtrování doporučují na základě osobních údajů uživatele, jako je pohlaví, příjem, věk, země atd. Hybridní RS kombinují dva nebo více typů výše uvedených systémů. Většinou poskytují lepší výsledky, ale jsou náročnější na implementaci,“ popisuje základní principy RS Stanislav Kuznetsov.

Potkáte je i na e-shopech

A stejně jako jsme si doporučování vysvětlili na streamovacích platformách, obdobně fungují i u produktů na e-shopech. Zákazníkovo chování provozovatelé e-shopů dobře sledují.

„Na základě vašeho chování a dat, která poskytnete, se pak na pozadí RS neustále modelují další doporučení. Tedy zobrazí se vám další podobné produkty a produkty příbuzné vašemu vybranému. Celý tento proces funguje, aniž by bylo nutné znát identitu uživatele. Pokud ji e-shop ale zná, jste registrovaný uživatel, a provozovateli e-shopu poskytnete údaje ke zpracování – a to především email, celý RS mohou posunout na další úroveň. Po‚prokliknutí ze zaslaného newsletteru na daný e-shop, streamovací službu a podobně, bude díky RS provozovatel e-shopu schopen sledovat vaše chování a následně zasílat opravdu cílené nabídky,“ vysvětluje Vojtěch Strnad, CEO a partner WDF.

Články autora Renata Faltejsková

Nejnovější články

Názory
Investiční horečka v prvním čtvrtletí roku

Globální akciové trhy zaznamenaly v prvním čtvrtletí nejlepší...

Na začátku dubna se prostředí inflace a úrokových...

Cestovní ruch
Výročí Franze Kafky: Příležitost i pro cestovní ruch?

Kdo navštíví Prahu, resp. její webové stránky a...

Hlavní město ve spolupráci s Prague City Tourism...

Během roku Franze Kafky se uskuteční také projekt...

Otáčející se hlava Franze Kafky patří k nejvyhledávanějším...

Trendy
Český startup krmí firmám AI modely kvalitními daty

„Poslední investici jsme získali v roce 2019 a...

Zakladatelé společnosti Jan Čurn a Jakub Balada se...

„Chceme Apify dostat k většímu množství vývojářů a...

Nejnovější Expertní pohled

Expertní pohled
Firemní benefity v roce 2024: Včerejšek neplatí!

Ke změně náhledu dochází po téměř 30 letech...

Zatímco výše prvních dvou se bude každoročně měnit,...

V této oblasti se nově zavádí pojem daňově...

Zaměstnavatel má tři možnosti, jak svým zaměstnancům přispívat...

„Na straně zaměstnavatele je příspěvek na stravování v...

„Právě tato oblast budí největší vášně a je...

„Všechno plnění je potřeba načítat průběžně na mzdovém...

„Pokud jde o zaměstnavatele a třeba výše uváděný...

Expertní pohled
OSINT: Klíč k ochraně před hackery!

Může přinášet cenné informace i chránit organizace před...

„Největší výhody využití těchto technik vidím v odhalování...

Expertní pohled
Trendy v grafickém designu: Animace, gradienty a samozřejmě AI

Rok 2023 se ukázal být rokem dynamických změn...

Experimentální typografie V roce 2023 jsme byli svědky...