Una panoramica completa su Digg Recommendation Engine

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E 'difficile da credere, ma ultimo film di Digg, il motore di raccomandazione, è uno che è stato nelle opere per oltre due anni. Prima hanno sviluppato funzionalità immagini, strumenti di visualizzazione lanciati, rilasciato Google, Netvibes, e widget Myspace, sviluppato funzionalità di Facebook, srotolato miglioramenti dataportability, rilasciato gli aggiornamenti per il sistema di commenti, aggiornamenti digg i candidati, e ha aggiunto diverse altre caratteristiche o miglioramenti al sito di notizie sociali, il team di Digg già ha avuto l'idea per un motore di raccomandazione. Stavano guardando il sito come una piattaforma che monitora il modo di interagire con esso, e migliora la vostra esperienza in base a ciò che impara su di te. In realtà, hanno preso così tanto tempo che alcune persone anche preso la situazione nelle proprie mani.

“Digg sta anche imparando molto su quello che gli utenti siano in”, ha detto Rose, “quindi dovrebbe essere in grado di raccomandare storie basate su ciò che hai scavato e consentono di comunicare con altre persone che hanno interessi simili.” - BusinessWeek, 27 marzo 2006


Esso dovrebbe venire come nessuna sorpresa che quando Digg finalmente rilasciato la nuova funzione, oltre 2 anni più tardi, le aspettative erano incredibilmente alto. Dopo tutto, i siti come StumbleUpon e Reddit hanno avuto i motori di raccomandazione simili per un bel po 'di tempo e sono già innovare oltre. La mia opinione iniziale del motore di raccomandazione è che è decente, ma con alcune limitazioni molto evidenti. Mentre dovremmo essere tutti contenti la funzione è stata rilasciata, è molto più di una versione beta versione 0.5. Tenetelo a mente, come si usa, perché le prestazioni del motore può variare un po 'da un giorno all'altro.

Come funziona?

Un sacco di persone sono state speculando su come il motore di raccomandazione funziona realmente. Per rispondere a questa in modo più dettagliato, si dovrebbe leggere Whitepaper Digg piombo scienziato di Anton sul soggetto o la mia guida esclusiva e revisione. Ecco una breve panoramica.


Digg Recommendation Engine da Kevin Rose on Vimeo


Anton parla di Digg Recommendation Engine da Kevin Rose on Vimeo

Ogni volta che si digg una storia, il motore di raccomandazione registra due cose circa l'azione. In primo luogo, che ti è piaciuto quella storia, e in secondo luogo, ogni utente che dugg la storia prima di (questo include il mittente). Questo segnala al motore di raccomandazione che questi utenti, come lo stesso contenuto, come si ed a volte lo trovano prima, in modo che utilizza i parametri di raccomandare a voi storie che Digg o presentare.

Il motore di raccomandazione registra anche la vostra storia nel corso degli ultimi 30 giorni di tempo per mettere in relazione le abitudini di scavare con gli altri utenti che Digg le stesse storie come voi. La percentuale di compatibilità ti dice quanto la vostra partita Diggs con questo utente, e in base alla percentuale, se non sei già amici, è possibile aggiungere e si susseguono.

Come non funziona

In teoria, il sistema di cui sopra può funzionare abbastanza bene. Sotto le giuste condizioni di diversità sano di opinione, indipendenza tra i singoli membri, e il decentramento nella comunità, questo algoritmo consiglio sarebbe grande lavoro. Non suona come la comunità Digg, lo fa? La comunità Digg è una comunità molto omogeneo e imitativo, e per una comunità come quella delle regole del motore di raccomandazione utilizza avere un impatto grave: essi assicurano che un gruppo di potere di base di utenti è molto più visibile per la comunità rispetto alla media e che il loro contenuto viene promosso nel corso di molti altri utenti.

Questo non è necessariamente una cosa negativa, ma certamente può essere una cosa negativa.

In primo luogo, il motivo per cui non può essere una cosa negativa. Quello che succede con il motore di raccomandazione è che gli utenti che hanno partecipato sul sito per un lungo periodo di tempo (e per la loro dedizione alla comunità e la passione con cui partecipano, hanno sviluppato un grande seguito sul sito) ottenere un molto più influente. Ad esempio, se io sono un utente popolare sul sito e hanno un seguito di 100 persone, con il motore di raccomandazione, ogni volta che uno di quei cento Diggs una delle mie storie, non solo che assicurano che sono raccomandati mie storie più spesso a tale utente (aumentando il nostro coefficiente di correlazione Digg), ma lo stesso vale per ogni utente che segue l'utente (seguaci miei seguaci). Alla fine di esso, una persona con un seguito di 100 ora ha un seguito di 150, e non solo è il seguente crescente in termini assoluti ma cresce anche nella diversità ogni volta (perché la correlazione non è mai al 100%). Questo potrebbe non essere necessariamente una cosa negativa in quanto questi utenti sono popolari perché sostengono buoni contenuti, e ora più buoni contenuti saranno submited e promossi alla prima pagina.

Allo stesso tempo, questo può essere un male per la comunità Digg nel corso del tempo, perché se gli stessi utenti vengono promossi più e più volte, si crea una comunità ancora più omogeneizzato e si vedrà memi simili da siti simili, su argomenti simili, pop-up ancora e ancora. Questo rende Digg una comunità dove la gente va a non imparare o scoprire, ma per riaffermare le loro credenze indipendentemente dal giusto o sbagliato.

Il problema con esso non è che non soddisfa la sua promessa di raccomandare contenuti rilevanti per voi. Il problema è che suggerisce contenuti pertinenti su una base che non è efficiente o equa come dovrebbe essere e non può necessariamente contribuire a Digg ottenere il suo bordo posteriore (per questo potremmo aver bisogno di guardare verso un algoritmo di freschezza). Oltre a raccomandare storie basate su chi Digg e chi Digg, le storie hanno bisogno di prendere in considerazione ciò che si Digg e dove si Digg da (contenuti, categorie, si spera, i tag e le fonti - abbiamo bisogno di ottenere contestuale). Il motore di raccomandazione avrebbe dovuto aiutare a scoprire gemme nascoste, non mostrerà le storie degli amici di solito Digg. Queste sono storie che si sarebbe incontrato in ogni caso. La metodologia del algoritmo del motore di raccomandazione è anche controproducente per l'agenda di Digg di castrato questo userbase nucleo.

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Inoltre, l'altra limitazione del sistema, e questo è intenzionale e in base alla progettazione, è che la sezione “Diggers Like You” non consente di espandere la lista a più persone. Il sistema, mentre corrispondenza con altri utenti, decide automaticamente su un punto di taglio per la correlazione, e mostra solo le persone che fanno il taglio. Mi piacerebbe incontrare una Digger che ha un solo il 25% di sovrapposizione con me. Forse ci sono altre storie che potrebbero piacerti, ma non sto vedendo.

Infine, dal punto di vista di design, la gente dovrebbe essere in grado di impostare ciò coda prossima si apre per loro per impostazione predefinita e quante storie sono elencate nelle loro 'raccomandazioni nel prossimo' widget di.

Le conseguenze inaspettate

Il motore di raccomandazione ha molti effetti inattesi e imprevisti su tutti i partecipanti nel processo, coloro che creano il contenuto, coloro che hanno presentato, e quelli leggerlo.

In parte a causa della hype intorno alla nuova funzione, in parte a causa del tag beta rosso brillante che la gente vede nei loro profili, e in parte perché la caratteristica funziona meglio di qualsiasi altra caratteristica su Digg per la ricerca di storie che si desidera, la funzione ha causato un grande picco di attività su Digg. Gli utenti principali sono la presentazione di un volume molto più alto e il voto su un numero altrettanto elevato di storie. Allo stesso tempo, Digg non è throttling quante storie possono essere promosso alla prima pagina in un giorno, quindi questo aumento di attività significa molte altre storie sono stati promossi. Ho visto anche molti casi di storie promosse in 6 ore o meno (quando vengono proposti per un sacco di gente e ottenere una raffica di instant Diggs), e ho visto alcune storie vengono rimossi dalla coda imminente, ma ancora ottenere una promozione molto dopo il segno di 24 ore. Ci sono state anche storie con un numero astronomico di Diggs che non è mai stato promosso. Inoltre, perché così tante altre storie vengono promossi, significa che ogni storia diventa ancora meno tempo in prima pagina rispetto al passato, quindi, meno il numero di Diggs per storia, meno commenti per storia, meno traffico in uscita per ogni storia, e per chi interessati, questo attenua anche l'effetto linkbuilding che Digg è noto per avere.

Come fare la maggior parte di esso

Valorizzare al massimo il motore di raccomandazione è molto facile. Tutto quello che dovete fare è presentare il contenuto che ti piace e votare i contenuti che ti piace. Il sistema farà il resto. La parte migliore è il più lo si utilizza, meglio diventa per le storie che sono raccomandati a voi, e che le vostre storie sono raccomandati a.

Che cosa significa per Digg e per gli inserzionisti

Per capire veramente l'impatto del motore di raccomandazione Digg bisogna confrontarlo con progetto tanto vituperato Beacon di Facebook. Il motore di raccomandazione è qualcosa che, nel tempo, registra esattamente il modo di interagire con la piattaforma di Digg, e sapere che cosa storie / sorgenti / link che ti piace, quali categorie di alto livello e gli argomenti che ti piace, e se sono intelligenti, contenuti esattamente ciò che si sta consumando (ad esempio, contestualmente determinare ciò che la musica che ti piace, quali film si sta anticipando, e quali nuovi prodotti Apple sono sulla vostra lista dei desideri). La beta registra solo alcune informazioni di base (è per questo che si tratta di una beta), ma è destinato a diventare molto più complesso e robusto col passare del tempo. Ciò significa migliori raccomandazioni per te, ma significa anche che da quando Digg ha un quadro più completo di chi sei veramente, possono vendere pubblicità che è meglio per voi e per l'inserzionista, e per il portafoglio di Digg.

Che cosa questo significa per il futuro

Il futuro del sistema di raccomandazione non è molto diverso da quello che Facebook prevede di realizzare con Beacon. Beacon ha un vantaggio e già registra le attività fuori sede, come “... L'acquisto di un prodotto, la firma per un servizio, l'aggiunta di un elemento a una lista dei desideri, e altro ancora.” L'obiettivo finale di Digg è quello di essere il mercato decisione per tutti i tipi di media (contenuto del testo, musica, video, podcast), ma anche il cibo / bar / club, shopping e di svago, e di più, e il motore di raccomandazione è un passo in più verso questo obiettivo.

Nota: Secondo Kevin Rose TWiT apparizione la scorsa settimana, l'attività è fino fino al 40% in alcune aree del sito.

Muhammad Saleem è un consulente di social media e un membro di top-ranked comunità su più siti di social news. Il Let 's Get appare colonna Social martedì alle Search Engine Land.


Le opinioni espresse in questo articolo sono quelle dell'autore del cliente e non necessariamente Search Engine Land. Autori del personale sono elencate qui.


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