Noticias de recomendaciones

Si algo puede crear tu fama en TikTok es aparecer en #ForYou y hasta ahora ese algoritmo era un secreto, por primera vez TikTok explica oficialmente como funciona el algoritmo para convertir contenido en viral dándole las mismas chances a un usuario nuevo o uno famoso.

Lo primero que tienen que entender es que el valor de estar en la pestaña "For You" es aparecer en el feed por defecto en todas las cuentas e incluye cuentas que no seguís, lo que crea una plataforma más pareja que el feed de IG u otros... por eso entender el algoritmo es clave.

Lo segundo a entender es que la recomendación se da de forma incremental y está más influenciada por tu actividad pasada que por el peso específico de las cuentas; esto es... es más importante como reaccionas al contenido (shares, visualizaciones, likes, etc.) que a la gravedad específica de los autores (que igual tienen peso pero no tanto) entonces al subir un video si el primer grupo de pruebas reacciona bien al contenido, se expande la recomendación a otro grupo más grande y así sucesivamente hasta volverse viral.

While a video is likely to receive more views if posted by an account that has more followers, by virtue of that account having built up a larger follower base, neither follower count nor whether the account has had previous high-performing videos are direct factors in the recommendation system.

Con lo que el crecimiento en el grado de viralización va a estar dado por la respuesta al contenido como factor principal y como factores secundarios aparecen otras cosas pero con menor peso; digamos... el pais donde estás o el idioma seleccionado o incluso el tipo de dispositivo.

¿Donde están los puntos ciegos del algoritmo? en puntos clave: evitar contenido repetitivo/duplicado, generar diversidad de contenido y es en este punto donde TikTok tiene un grave problema ¿siendo una empresa China como muestran que son transparentes y no bloquean algoritmicamente lo contrato al gobierno de Beijing?

Our recommendation system is also designed with safety as a consideration. Reviewed content found to depict things like graphic medical procedures or legal consumption of regulated goods, for example – which may be shocking if surfaced as a recommended video to a general audience that hasn't opted in to such content – may not be eligible for recommendation. Similarly, videos that have just been uploaded or are under review, and spam content such as videos seeking to artificially increase traffic, also may be ineligible for recommendation into anyone's For You feed.

Detalles en el aire..

Es realmente interesante que dejan en el aire que hay contenido que se revisa manualmente y usan palabras vagas como "bienes regulados" o "videos que buscan artificialmente ganar tráfico" que pueden ser usados para frenar cierto contenido... no hay moderadores pero hay contenido en revisión 🤔

Pero más allá de esto me gustan varias cosas, por un lado abren la puerta a la lógica de su motor de recomendación, por otro tratan de poner en un pie de igualdad a los recién llegados con los gigantes y al mismo tiempo le sacan peso a señales básicas como el lugar de creación pero los tienen en cuenta igualmente.

Una de las cosas que me gusta de Netflix es que a veces me recomienda cosas que no se me ocurriría ver o porque no conozco la película o porque es vieja y me olvidé que existía; hoy anunciaron la incorporación de perfiles personales dentro de una cuenta para que cada usuario tenga sus recomendaciones personalizadas en serio y no como mezcla del uso de la cuenta en general.

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Si te gusta la comida sabés que es la Guía Zagat, si estás en el negocio de las recomendaciones locales sabés que es la Guía Zagat, si llegás a un lugar de USA y querés comer bien tenés una guía Zagat a mano... y ahora la Guía Zagat es parte de Google que acaba de comprar el mejor competidor de Yelp* que hay en el mercado.

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Que el marketing boca a boca es de los más efectivos que hay, ya que está basado en la confianza que hay en la persona que te recomienda el producto o servicio, lo sabemos todos. Que los sitios de recomendaciones y/o crowdsourcing de valoración de productos existen hace décadas tambien. Que para seguir a alguien en un red social debés tener una relación que valga algo más que un banner de publicidad, es lógico.... que alguien quiera unir estas tres cosas en una patente me parece tan lógico que no entiendo como quieren patentarlo como novedad.

US Patent Application 20100332330: Propagating Promotional Information on a Social Network es el nombre que Google quiere darle a un sistema que cumple básicamente esas tres funciones, si usuario A y B tiene una relación (amistad, contacto, etc.) en una red social y usuario A recomienda un producto dandole un "I Like", usuario B lo va a ver en vez del banner de ese producto que el anunciante iba a poner ahí.

¿Más simple? Si en mi perfil de Facebook iba a aparecer un banner de "MacBook Air" pero @earcos recomendó ESE producto específico voy a ver un bannercito que diga "Hey, Eduardo Arcos recomienda la MacBook Air" y, supuestamente, la performance va a ser mejor... o al menos, si se comprueba que esto es más eficiente que AdWords.... ya lo tienen patentado y la "Recommendation based contextual advertising" va a ser un concepto de moda, pese a que el boca-a-boca lo conocían hasta nuestros bisabuelos ;)

Via: Seobythesea

Desde Google la idea de que los algoritmos pueden decirnos todo sin necesidad de intervención humana parece ser la que guía a muchos, desde recomendaciones musicales basadas en algoritmos, hasta analisis de patrones para adivinar que es lo que vos y yo estamos buscando de diferente pese a usar la misma palabra clave en las búsquedas... The Arts Genome Proyect busca llevar ese concepto a las recomendaciones de arte.

Y es interesante que Art.sy, el sitio para usuarios finales que está atrás del proyecto, haya ganado el TechCrunch Rookie Disrupt award y que hayan levantado u$s1.25 millones de inversores del tamaño de Eric Schmidt, Wendi Murdoch, Jack Dorsey, art “czarina” Dasha Zhukova, Keith Rabois (Square, Slide, PayPal), Charlei Cheever (Quora, Facebook), Dave Morin (Path, Facebook) y otros liderados porThrive Capital.

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Pese a que detesto los rankings porque son subjetivos y porque son simplemente alimento para el ego, este año los 50 blogs preferidos de PCMag me sirvió para descubrir un par que no conocía y estoy viendo en sus archivos que son joyitas:

- Information is Beatiful ¿en serio hay algo más lindo que ver infografías y como estas resumen información de forma espectacular? :)
- Not Exactly Rocket Science es de Discover y habla de Ciencia para neófitos o temas que uno no conoce a fondo sin caer en la soberbia de "para leer esto tenés que ser top" :)
- The Cocktail Chronicles si el alcohol y las barras son lugares para descubrir secretos e historias ¿como no iba a ser genial un blog acerca de eso y que encima tiene recetas? :)

Y, no puedo dejar de mencionar dos ultraconocidos pero que me gustan y quiero volver a recomendar Passive Agresssive Notes ¿que sería de la vida sin esta actitud? ;) y io9 porque no podés saber de Ciencia Ficción si no los leés!

Facebook acaba de anunciar la integración de instant personalization en Rotten Tomatoes la comunidad de calificación de películas de forma tal que al entrar en ese sitio las recomendaciones de que ver en el cine se base no sólo en el círculo de confianza de ese site sino en lo recomendado por tu grafo social en Facebook...

Un instant-win para ambos sitios porque Facebook logra que tengas más incentivos en seguir usandolos como LA red social (en realidad ¿ya alguien quiere competirle seriamente?) y Rotten Tomatoes (con Flixster) te ofrece una personalización tan grande que dificilmente quieras ir a probar otros sitios de recomendación social de películas.. donde solo sobresale Mubi (antes The Auteurs) porque es para cinéfilos maniáticos pero con este tipo de integración lo de Flixster+Facebook+Rotten Tomatoes me parece una de las mejores integraciones que vi en su sistema.

Twitter necesita que uno siga a otros usuarios, si uno no sigue a otros usuarios, uno no twittea, uno no comparte y la red no crece. Por eso existe la Lista de Usuarios Sugeridos o SUL que uno al momento de crear una cuenta nueva, por eso Twitter trata de hacer algo interesante con esa lista aunque la misma termine siendo manejada a dedo y resulte en un sinsentido de famosos y amigos; pero ¿es interesante que todos sigamos a la misma gente? No y por eso acaban de lanzar una funcion interesante llamada Usuarios que te podrían interesar

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Así como Twitter tiene su lista de usuarios recomendados, Facebook ahora recomienda páginas para que los nuevos usuarios tengan contenido apenas ingresan en la red social y es interesante que aclaren que es imposible manipular la lista como en otros servicios que eligen a dedo.

Me pregunto que valor tiene que los recomendados sean para los nuevos usuarios cuando ya hay 500 millones de inscriptos en la red social y pese a que su crecimiento sigue sin tener signos de freno, la gran mayoría ya está "dentro de la red" ¿tendrá el mismo valor ser recomendado cuando la red está con picos de crecimiento que ahora o es una simple función nueva que no va a agregar tasas de crecimiento descomunales a estas páginas que, como vemos en el screenshot, ya están establecidas?

Y para todo social media expert que se precie:

"La lista de Páginas es determinada estrictamente por un algoritmo, así que ninguna de las sugerencias es patrocinada y los administradores de páginas no pueden pagar o pedir ser incluídos en la lista"

Y un tip: Michael Jackson es el líder en páginas de Facebook ;)

Lo reconozco, compré el iPad para criticar con fundamentos algo que me parecía ridículo y terminé vendiendo mi Lenovo S10-2 porque Apple iPad mata Netbook y el uso del aparato se volvió casi una constante en mi vida con lo que ya tengo unas 90 apps ya instaladas que uso constamente pero hay 10 que son imprescindibles en mi vida diaria:
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En modo vacaciones-on no puedo dejar de recomendarles When Asia was the World de Stewart Gordon un libro que recorre la historia de Asia entre los años 500 y 1500 cuando Europa, y toda su soberbia caia en epocas oscuras y la creatividad, los inventos que iban a cambiar el mundo y el comercio se desarrollaba en Asia.

Es bastante interesante como el autor basa su investigacion en cartas e historias reales de personas comunes en su mayoria sin quedarse en las causas mas o menos obvias de Inquisicion, etc.etc. que todos conocemos.

Y es genial ver como aparecen nombres del Islam que pocos conocen (de hecho cai en el libro buscando datos/bibliografia o algo de Ibn Sina) en una epoca en la que, repito, toda la creatividad salia de Asia y donde see pueden buscar algunos parametros o metricas comparables con ciertos centros de innovacion mundial mientras el mejor invento europeo era el potro de tortura...

Si uno de los puntos fuertes de Google es que su index de resultados es resultado de algoritmos cuasi perfectos, la idea de personalizar resultados no me termina de convencer. En este video de Techcrunch se puede ver como uno puede votar positiva o negativamente un resultado de búsqueda.

La posibilidad de enriquecer los resultados con comentarios y con casi todas las funcionalidades que se ven en los motores de recomendación de Digg me parece interesante, pero no sé si el peso específico de los votos de los usuarios (por si o por no) no puede terminar siendo una herramienta para ser usada con fines de SEO Black-Hat.

Por ahora el Google Bucket es un programa piloto que está en beta cerrada y le falta mucho para ser una función pública, pero hacia allá parecen estar moviendose.