ユーザーへの推奨事項の形成に対する最も一般的なアプローチの有効性を評価する機会がありました。 私たちのシステムは、いくつかのサービスから（パートナーとして）受け取った情報を処理し、ユーザーに情報コンテンツと広告バナーに関する推奨事項を提供し、それらに対するユーザーの反応を記録しました（クリック/クリックなし）。 したがって、分析のために、さまざまな方法に基づいて1340万の推奨事項を受け取りました。
ユーザーに提案されたコンテンツの推奨数。 他のコンテンツ推奨方法には、人気のあるコンテンツの推奨、ユーザーの友人が推奨するコンテンツなどが含まれます。
推奨事項のほとんどは、コンテキストメソッドを使用して生成されました。 当然のことながら、これは市場で最も人気のある推奨方法の1つであり、多くの利点があります。
データによると、コンテキストアプローチに基づく広告バナーの推奨は、ランダムに作成された推奨と比較して、ユーザーからの肯定的な反応が17％増加しました。
広告コンテンツに対するコンテキスト推奨の有効性
情報コンテンツ（記事、ニュース）の推奨に対する肯定的な反応の数は、ランダムな推奨に対する反応よりも1.9％多くなっています。
情報コンテンツの文脈的推奨の有効性
比較のために、システムの許容誤差は、処理されたデータ配列全体の2.4％です。 したがって、情報提供の分野でのコンテキスト手法の有効性については説明しませんが、広告コンテンツを推奨するためのコンテキスト手法の有効性はすでに議論に値することに注意してください。
このメソッドの本質は、ユーザーから肯定的な反応を引き起こしたコンテンツと同様のコンテンツをユーザーに提供することにあります。 「類似のコンテンツ」を提供するために、コンテキストメソッドはコンテンツに割り当てられたキーワードに依存します。 コンテンツの2つのユニット間の類似性を特定する際のエラーにより、彼の推奨の有効性の一部が失われる可能性があります。 推奨事項の有効性を低下させる可能性のあるもう1つの要因は、ユーザーの以前のアクティビティでサービスが情報を利用できるものを超えることができないことです。 Artemy Lebedevを思い出してください。彼は、「ここにあなたの靴があります、あなたは靴を買いました」というフレーズでコンテキスト広告の論理をうまく説明しました。 ユーザーが定期的に消費できない製品の場合、このアプローチは効果がありません。 情報の消費は消費者の活動よりも多様で動的であるため、同じ情報コンテンツの提供はそれ自体をさらに正当化しません。
コンテキストの推奨方法は、複数のトピックでユーザーをロックします
これらの問題は実装の分野にあり、コンテキストアルゴリズムの開発に伴う問題を排除できます。 しかし、アルゴリズムの改良と改善によって解消できない問題があります。それらは、コンテキストメソッドのまさに原理の特徴によって引き起こされるからです。 このような概念上の欠陥は、選択予測の形成におけるユーザーの個々の特性の分析の欠如を考慮しています。
その勧告では、コンテキストは、社会の社会文化的特性によって決定される行動のパターンで動作します。 たとえば、人々はカメラで外国ツアーに行き、レストランで記念日を祝い、生まれたばかりの女の子にはピンクの服を、男の子には青い服を買います。 しかし、そのようなパターンの数は、人間に固有のさまざまな反応全体よりも数え切れないほど少ないです。 人間の行動は特定のスキームに限定されません。 ユーザーの各選択、各アクションは、個々の特性、実際のニーズ、ユーザーが持っている内部リソースによって決定されます。 人に何らかの行動を強制する根本的なパターンを明確にしなければ、彼の選挙を効果的に予測することは不可能です。
また、特に広告目的の場合、コンテキストメソッドが所有するレベルの個人の知識で十分であることも事実です。 より正確には、彼が目指すレベル。 コンテキストメソッドは、まず、個人の特性に関係なく、ほとんどのユーザーに明確なアクションチェーンがある場合に適用できますが、広告提案は、多数の消費者を製品に引き付けることを目的としています。 しかし、パーソナライズ方法への文脈的アプローチは非常に条件付きと見なすことができます-個人のオファーの基準は、個性を意味し、特定の性格、その個人の好み、関心とニーズ、馴染みのある生活シナリオ、動機と欲求に焦点を当てます。
私たち全員が住んでいる世界-私たちの社会的習慣、メンタリティ、および私たちの日常生活の特徴は、間違いなく私たちの行動を決定しますが、私たちの内部プロセス、動機および見解は私たち一人一人が住んでいる世界を正確に決定します。 そして、user-1の世界の絵はuser-2の世界の絵とは大きく異なり、私たち全員を結び付ける悪名高い社会的傾向でさえ、すべての人の精神において完全に個人的なものに変わります。
したがって、文脈の方法は、広告の提供の分野で効果的であり、情報コンテンツを推奨するのに成功しません。これは、個性の重要性が最も重要な他の分野-検索の支援、デートの分野、個人雑誌やニュースフィードの形成などです。
したがって、コンテキスト法は多くの分野、特に広告提供の分野で効果的に適用できることを認識すべきである。 近い将来、関連製品をより適切に選択する方法があるとは考えられません。 コンテキストアプローチを他のアルゴリズムで補完することは可能ですが、私たちの観点からは、提案全体の少なくとも80％を形成するのはコンテキストです。
それでも、万能薬に変えてパーソナライゼーションの問題を解決しようとするべきではありません。
この記事は、Alexander GolovanのOksana Khrebtovaが共同執筆しました。