1. Возможные методы ранжирования
1.1. Непрерывное чередование вариантов сетки в рамках одного пользователя, Мультивариантное тестирование.
1.2. Ранжирование по горизонту планирования от ближнего к дальнему.
1.3. Релевантность экрану.
2. Вот то, что нельзя забывать при внедрении такой инновации. Остальные шаги стандартны для любых "виражей" в уже существующем продкуте. Я люблю Lean подход. В частности Эрика Риса
2.1. Требуется предоставить возможность откатиться на старую версию. С последующей директ коммуникацией на "попробовать еще раз" через несколько итераций эволюции сервиса
2.2. Для того, чтобы пользователь действительно почувствовал "рацио" в новой системе, начинать логично с решения проблем или удовлетворения намерений, которые находятся в пределах ближнего и среднего горизонта планирования пользователя. Для этого начать с показа блоков "У какого гейта мой самолет?", "Где же этот магазин тапочек?" и другие ответы такого плана. Это позволит произвести максимально положительный эффект на аудиторию, поскольку все склонны к эффективности. Это позволит сделать интро к новому продукту .
2.3. Чтобы все заработало нужен контент, причем, не просто контент, а параметризованный и разложенный по полочкам. Должен быть построен граф параметров контента, дабы небыло проблем с двойными значениями слов в контексте разных, например, товаров или сервисов: лук и лук
2.4. Поскольку контент будет предоставляться сторонними источниками, требуется создать четкие ценностные предложения для обладателей различных категорий контента. Для некоторых изданий, например, крайне важен ROI, поскольку материалы могут быть куплены в эксклюзив. Например, видео и фото с New York Fashion Week было купленно Interview за бешеные бабки на 1 неделю. Поэтому показать этот эксклюзив людям заинтересеванным в моде было бы круто.
2.5. Developers-Developers-Developers! Требуется обеспечить нормальный комьюнити менеджмент для разработчиков и вэбмастеров.
2.6. Требуется понять: возможно ли применение UMC (User Moderated Content) для обработки жалоб на недобросовестный контент.
3. Показатели и факторы, которые, как мне кажется, важны для ранжирования контента внутри сетки и для проверки эффективности системы в целом.
3.1. Количество успешно завершенных путей до целей для одного пользователя на отрезок времени (день, месяц, сезон (90д.)) Критерии оценки успеха пользователя — предмет для обсуждения, например, если цель лежит вне Я.Атома или кукисов Яндекса или Я.Браузера)
3.2. CTR,VTR, а куда без них!
3.3. Второстепенные
3.3.1. Процент даунгрейда на предыдущую версию главной страницы после недели и после месяца использования. (сроки нужно посчитать)
3.3.2. Увеличение времени на главной странице, но снижение количесва кликов. Это, в основном, говорит о плохом дизайне.
3.3.3. На сколько глубоко пользователь ушел после клика/тэпа (в этом поможет браузер и куки).
3.3.4. Длина клик-стрима до достижения цели после перехода с яндекса. Короче — лучше
3.3.5. Социальный энгейдж рейт (если таковой имеется) для единицы контента.
3.3.6. Трассирование мышки. Пользователи склонны водить мышкой по изучаемому контенту. Это поведение можно отслеживать и классифицировать, для дальнейшего учета в рейтинге контента.
4. SCI-FI
4.1. Internet Of Things. Источники данных о пользователе могут быть вне 4-х экранов.
4.1.1. Фитнес гаджеты
4.1.2. Умные розетки и лампочки от Philips помогут узнать на сколько часто я пользуюсь феном или жена заряжает вибратор. Каждый прибор при подключении будет передавать в розетку маркировку как MAC адрес. Розетка с Wi-Fi, ну а дальше все ясно.
4.1.3. Lapka(https://mylapka.com/ )
4.1.4. Кухонная техника
4.1.5. Садовая техника, поможет посоветовать фермерам закупить удобрение поскольку по прогнозу намечаются кислотные дожди, а уровень pH почвы слишком высокий.
4.2. Kinect 2.0
4.2.1. Поможет узнать проблемы с моторикой человека и порекомендовать серии упражнений.
4.2.2. Распознование мимики и пульса(в ИК спектре) позволит узнать реакцию пользователя на контент и обеспечить его лазерно-точным скорингом.
5. Какие показатели изменятся вследствии персонализации контента главной страницы?
5.1. Должно увеличится время проведенное на главной.
5.2. Количество текстовых поисковых запросов определенного типа должно сократиться в пользу просмотра контента из ближнего и среднего горизонта планирования(см. справа)
5.3. Общая удовлетворенность пользователя
5.4. У кого Яндекс не стартовая страница, частота заходов увеличится из-за увеличения ее полезности.
5.5. Поскольку в данный момент на глвной выводится почти не персонализированный контент, то сравнивать его с действительно персонализированным смысла особого нет, разве что для доказательства пользы персонализации. НО в дальнейшем появится новый параметр CTR на новом персонализированном контенте, который будет увеличиваться по мере обучения алгоритма ранжирования. Отличный результат — это 10-14% в среднем на все типы. Это предположение из открытых данных нескольких западных компаний которые уже имплементировали персонализацию.
6. Что я покажу в мокапе
6.1. сайдбар
6.1.1. Кино
6.1.2. Матч
6.1.3. Последние поиски (кэтч-ап)
6.1.4. Файлы
6.2. блоки
6.2.1. Товары для сравнения (новый маркет)
6.2.2. сервисный ретаргетинг
6.2.2.1. Путешествия. Справка по месту назначения. Вики + сервис а-ля Трипадвайзор
6.2.2.2. Билеты
6.2.3. Тематические новости RSS
7. Виды персонализации. На мой взгляд требуется использовать оба, но с ранжированием по рейтингу (методы ранжирования я рассмотрел отдельно)
7.1. Микро-сегментация в реальном времени для пользовательских целей, существование которых ограничено которким промежутком времени. А так же микро-сегментация на базе исторических данных. Самый простой пример: резултат кластеризации по поведенческому паттерну траты денег и его пересечение с результатом кластеризации по типам блюд в ресторане. Получим табличку от хай-спендера до скряги противопоставленную типам блюд из которой можно будет сделать вывод что предложить на ужин и в каком ресторане (разумеется все сложнее :)
7.1.1. Yandex.Atom Тут уже мало чего можно добавить после YaC. Платформа есть, теперь нужно ее развивать дальше и поддерживать внешних девелоперов.
7.1.1.1. специализированные узконаправленные единицы контента (от катировок до behance.net , до объявления начала сезона охоты на тетерева)
7.1.2. В Lumata (http://lumata.com) я успел немного поработать с системой Act750 (http://www.linkedin.com/company/act750). В России это делалось для МТС. Act750 был по сути надстройкой над Sicap (http://www.sicap.com/solution/detail/loyalty) — одним из лидеров на рынке риал-тайм маркетинга для телекомов по всему миру. Работать с настройкой триггеров и имея под руками вменяемую систему для менеджмента девайсов с полным сетом данных, вплоть до соты, было круто. Особенно, когда размер динамического сегмета мог быть 50-ю абонентами из 70 000 000+
7.2. Контекстуальная. Сегментированная по горизонтам событий/планирования пользователя и по типам его проблем/намерений. На базе данных историй поиска, серфинга, покупок и др. (см. слева)
7.2.1. Ближний горизонт (1-3 ч.)
7.2.1.1. Приоритеты экранов
7.2.1.1.1. Мобильный
7.2.1.1.2. Планшетный
7.2.1.1.3. Стационарный
7.2.1.2. Проблемы
7.2.1.2.1. Транспортная проблема
7.2.1.2.2. Навигационная проблема
7.2.1.2.3. Проблема отложенного решения
7.2.1.2.4. Проблема доступа к документам
7.2.1.2.5. Базовый менеджмент
7.2.1.3. Намерения
7.2.1.3.1. По времени суток, может быть интерес к развлекательному или новостному контенту.
7.2.1.3.2. Програстинация и свободное время
7.2.2. Средний горизонт (3-48ч.)
7.2.2.1. Приоритеты экранов
7.2.2.1.1. Мобильный
7.2.2.1.2. Стационарный
7.2.2.1.3. Планшетный
7.2.2.2. Намерения
7.2.2.2.1. Дискавери
7.2.2.2.2. Базовый менеджмент
7.2.3. Дальний горизонт (2-14д.)
7.2.3.1. Приоритеты экранов
7.2.3.1.1. Стационарный
7.2.3.1.2. Планшетный
7.2.3.2. Намерения
7.2.3.2.1. Сравнение товаров или услуг
7.2.3.2.2. Дискавери
7.2.3.2.3. Базовый менеджмент
7.2.4. За горизонтом (15д-4мес.)
7.2.4.1. Приоритеты экранов
7.2.4.1.1. Стационарный
7.2.4.1.2. Планшетный
7.2.4.2. Намерения
7.2.4.2.1. Дискавери
7.2.4.2.2. Повторяющиеся, периодические действия