Pondělí 15. července 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

Aktuality
Originalita v kultuře: Symfonie zednářů, Mozart i Ellington

Každý zná osm tónů stupnice, ale jen genius...

Téma LVHF 2024 se odráží i v programu...

Na svůj osobní seznam výjimečných zážitků 2024 si...

Hudba a zednářství mají silné pouto. Jak silné...

Aktuality
Průzkum v Českém Švýcarsku: Národní park je dobrý soused

„Jsou to dva roky, co Národní park České...

„Jak ukazuje hned několik výsledků z reprezentativního šetření,...

Z dotazování vyplynulo, že většina obyvatel obcí národního...

Aktuality
Jak vypadá zaměstnavatel snů podle Čechů?

Pro někoho to může být samozřejmost, ale výplata...

Samotné peníze, ať už jakkoli vysoké, ale nestačí....

Ve vlastním zájmu zaměstnavatelů by mělo rozhodně být...

Role skvělého zaměstnavatele ale tímto nekončí. 87 %...

Pátým pilířem super zaměstnavatele je péče o firemní...

Nejnovější Expertní pohled

Analýzy
Firmy se na nový zákon o kyberbezpečnosti příliš nechystají

Průzkumu se od letošního února do dubna zúčastnilo...

Průzkum také ukázal, že IT experti odpovědní za...

Průzkum se dále zaměřil na rozpočet společností pro...

Pouze 41 % dotázaných firem plánuje využít možnost...

Cestovní ruch
Základní tipy pro kyberbezpečnost na cestách

Kybernetická hygiena je jako ta osobní – základem...

Nejdůležitějším bodem v ochraně proti kybernetickým útokům je „záplatovat“...

Připojení k veřejné Wi-Fi s sebou nese rizika, zejména...

Analýzy
Průzkum CBRE: Věřitelé v Evropě jsou otevřeni podnikání

„Celkem 63 % respondentů předpokládá zvýšení úvěrové aktivity....

Průmyslové nemovitosti a projekty nájemního bydlení jsou nejvíce...

Dvě třetiny dotázaných předpokládají, že požadavky na poskytování...