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 ikona hodiny13. 1. 2022 15:29
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.

Nejnovější články

Nezařazené
Bude nám elektřinu dodávat obyčejná půda?

Princip získávání elektřiny z půdy přibližuje Pablo Vidarte...

„Naší vizí je podpořit ty nejnadějnější deep tech...

Ale zpět k nejčerstvější investici Tensor Ventures, k...

Agrosenzor je přitom jen jeden z mnoha způsobů...

Vedle získávání využití elektřiny z půdy ale firma...

Že je myšlenka získávání čisté elektřiny z přírody...

Expertní pohled
Kdo jsou mikroinfluenceři a v čem je jejich síla?

Do budoucna se předpokládá ještě větší růst např....

Spolupráce s influencery je dnes už téměř nezbytnou...

Často skloňovanou skupinou jsou tzv. mikroinfluenceři, kteří sice...

Ideální řešení je samozřejmě získat influencera, který má...

Aktivity HK ČR
Jihočeská komora podpořila vzdělávání 260 workshopy

Jihočeská hospodářská komora má za sebou úspěšný první...

Jihočeská hospodářská komora provozuje Asistenční centrum Impuls pro...

Nejnovější Expertní pohled

Expertní pohled
Kdo jsou mikroinfluenceři a v čem je jejich síla?

Do budoucna se předpokládá ještě větší růst např....

Spolupráce s influencery je dnes už téměř nezbytnou...

Často skloňovanou skupinou jsou tzv. mikroinfluenceři, kteří sice...

Ideální řešení je samozřejmě získat influencera, který má...

Analýzy
Proč je dnes ve stavebnictví málo lidí?

Během koronakrize jsme si zvykli hlad stavebních firem...

Nelze tedy vyloučit, že zatímco cizinců-zaměstnanců přibylo, cizinců-podnikatelů,...

Expertní pohled
Tři rady experta, jak připravit HR na krizi

Zdá se, že poslední dva roky neřeší celá...

Řada firem se během posledních let rozrostla z...

Žijeme v době velmi vysokých odměn a vůbec...

Mějte na paměti, že tím, kdo reálně umožní...

Všichni bychom rádi věřili tomu, že nás čekají...