Was TikTok Reisemarken über das Auffinden von Inhalten beibringen kann

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Trotz der Hunderte von Millionen ausgegeben Über Engineering im Zusammenhang mit Algorithmen, ob es sich um einen Film von Netflix oder einen Song von Spotify handelt, können manchmal Empfehlungen ausgesprochen werden schlagen Wo Fräulein. Dieses Problem ist im Reiseverkehr noch schlimmer, wo die Technologie im Allgemeinen hinter anderen Branchen zurückbleibt und die Herausforderung noch schwieriger ist – aber TikTok hat möglicherweise eine Lösung.

Warum ist TikTok die App zum Lernen? Aufgrund der langen und erfolgreichen Geschichte von TikTok-Eigentümer ByteDance in Empfehlungsmaschinen. Seit seiner ersten Nachrichten-App Toutiaozur Social-Media-App mit über einer Milliarde Nutzern IKT-Tac (und Douyin in China) hat ByteDance Empfehlungs-Engines erfolgreich gemeistert, um die richtigen Inhalte an die richtige Person zu bringen.

Obwohl die Technologie von TikTok fortschrittlich ist, dient sie als Beispiel dafür, wie Marken die Kunst der Personalisierung beherrschen können.

Hier sind drei Lektionen, die Reisemarken von der TikTok-App lernen können.

1) Fangen Sie klein an, aber beginnen Sie jetzt

Empfehlungsmaschinen sind kompliziert und es wird Zeit brauchen, zu verstehen, wie sie ihre Fähigkeit nutzen können, um einen Mehrwert für Ihr spezifisches Geschäft zu schaffen. Die Lernkurve ist steil, aber schnell. Dies bietet Unternehmen einen Vorteil, die früher loslegen und personalisierte Empfehlungen in einem Teil ihres Produkts einführen möchten.

Mit Durchschnitt, können Sie sehen, wie er seinem Artikel-Feed einen zweiten Tab hinzugefügt hat, in dem er auch einige Einstiegsposts eingefügt hat, um zu erklären, wie Empfehlungen funktionieren und wie man Feedback gibt. Und dann YouTube, das mit seinem Ansatz einen ähnlichen kleinen Startup-Ansatz verfolgte neu für dich füttern.

Die Lösung des Auffindbarkeitsproblems gibt Reisenden einen überzeugenden Grund, immer wieder zu einem Produkt oder einer Plattform zurückzukehren.

Alex Rainy

Sie sind zwei sehr große Medien- und Inhaltsunternehmen, die zweifellos über die Ressourcen verfügen, um die Besten der Branche für Empfehlungsmaschinen einzustellen. Dennoch entschieden sie sich dafür, mit der Einführung dieser neuen Technologie in kleinen Teilen zu beginnen, um Zeit zum Lernen zu haben, bevor sie sie breiter in ihrem Produkt einführten.

Instagram ist ein leuchtendes Beispiel dafür, was diese kleine Startup-Strategie bewirken kann. In den letzten 10 Jahren hat sie ihre Kapazitäten und Erfahrungen aufgebaut, angefangen damit, sie zu verändern Nachrichten Algorithmus und startet seine Erforschen Abschnitt und vor kurzem gestartet Rollen.

Wenn Reisemarken ihre eigenen kleinen Einführungen personalisierter Empfehlungen einführen, werden sie schnell lernen, welche wichtigen Datenpunkte ihnen fehlen, um Empfehlungen maßzuschneidern, wo die Lücken in bestehenden Inhalten sind und welche Funktionen für die Empfehlungsmaschine eines Benutzers am relevantesten sind . und inhaltlich.

Für einen schnelleren Start – oder wenn technisches Know-how fehlt – können sie Anbieter von SaaS-Empfehlungsmaschinen nutzen, z Algolei Wo Liegerad. Natürlich werden Reisemarken im Laufe der Zeit Mitarbeiter im Unternehmen brauchen, die diese Technologie verstehen und wissen, wie man sie auf die nächste Stufe bringt.

2) Content-Metadaten anreichern

Als Menschen können wir die Dinge, die wir sehen – Restaurants, Musikvideos und Songs – sehr schnell verstehen und kategorisieren, aber einem Algorithmus muss dies beigebracht werden. Eine Empfehlungsmaschine kann nur so gut sein wie ihr Verständnis der von ihr empfohlenen Inhalte.

Video, eine Ware, die Reiseinhalten ähnelt, ist einer der schwierigsten Bereiche für eine Maschine, um zu verstehen, was sich in jedem Clip befindet. Aus diesem Grund hat TikTok so viel in die Entwicklung einiger der führenden Algorithmen für maschinelles Lernen investiert, um jedes Bild in jedem Video zu analysieren und es in verschiedene Subkulturen einzuordnen. Dieser Anreicherungsprozess hilft TikTok zu verstehen, was in jedem Video enthalten ist, um welche Art von Video es sich handelt, was die Stimmung ist und vieles mehr.

Bei Reisen sind beispielsweise auch Hotels, Bars, Museen und Restaurants sehr nuanciert. Sie sind im Detail schwer einzuordnen. Stellen Sie sich die Frage, warum jemand ein bestimmtes Video oder Restaurant mag. Es gibt viele, viele Attribute, die als Teil der Antwort berücksichtigt werden müssen.

Reisemarken sollten frühzeitig darüber nachdenken, welche Daten sie für jeden Inhalt haben, wie diese Daten organisiert sind und vor allem, wie sie sie weiter anreichern können. Ein Restaurant darf beispielsweise nur eine Beschreibung und eine Bewertung haben. Aber es könnte auch Preispunkt, Anzahl der Bewertungen, Anzahl der Instagram-Follower, Küchen usw. haben. Jedes dieser Attribute ist in Kombination ein wesentlicher Faktor dafür, warum jemand einen Standort einem anderen vorzieht.

Je reichhaltiger der Inhalt ist, desto stärker sind die Schlussfolgerungen der Benutzer, die damit interagieren. Nehmen wir beispielsweise an, die Nutzer suchen nicht nur nach Restaurants in Marokko, sondern nach sehr beliebten, mittleren und günstigen Restaurants in der Altstadt. Diese reichhaltigen Metadaten machen den Unterschied zwischen guten Empfehlungen und durchschnittlichen bis schlechten Empfehlungen aus.

Reiseunternehmen müssen möglicherweise mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten, um ihre Daten anzureichern, z Google Maps-APIoder ein neuer Herausforderer im Weltraum, wie Genau hier.

3) Erfassen und speichern Sie die richtigen Daten

Es mag offensichtlich erscheinen, aber es gibt immer Lücken in den erfassten Daten.

Beispielsweise muss unbedingt sichergestellt werden, dass zwischen jedem Benutzer und jedem Inhalt, mit dem er interagiert hat, eine klare und nachvollziehbare Verbindung besteht. Und zwar nicht nur, ob ein Nutzer Inhalte gespeichert oder gebucht hat, sondern auch andere Intent-Signale wie Klicks, Aufrufe und verbrachte Zeit.

Kombiniert mit dem reichhaltigen Metadateninhalt des vorherigen Punktes beginnt sich ein sehr klares Bild davon zu entfalten, was die Benutzer interessiert. Dies sind alles wichtige Eingaben für eine Empfehlungsmaschine.

Netflix jetzt Beschwerden „Über 80 % der TV-Sendungen, die sich die Leute ansehen, werden über das Empfehlungssystem der Plattform entdeckt. Das ist eine beeindruckende Zahl und ein Beispiel für das Potenzial eines guten Inhaltsempfehlungssystems. Netflix hat sich schon immer als datengetriebenes Unternehmen positioniert, und das war es auch dokumentiert wie viele Nutzungsdaten es zu jedem Zuschauer sammelt.

Dieses tiefe Verständnis der Benutzer und jeder Mikroaktion und Interaktion, die auf der Plattform stattfindet, ist einer der Schlüsselfaktoren für den Erfolg des Empfehlungssystems von Netflix.

Schließlich sollten alle diese Nutzungsdaten in einem rohen, zugänglichen Format gespeichert werden – idealerweise nicht in einem bestimmten Analyse- oder Empfehlungstool vergraben. Datenmanagement-Tools wie der Marktführer Segment, bieten eine einfache Möglichkeit, Daten an Analysetools sowie langfristige Speichercontainer wie die Cloud-Plattform von Google oder AWS weiterzuleiten. Dadurch erhalten die Daten uneingeschränkten Zugriff auf die Empfehlungsmaschine. Am wichtigsten ist, dass sichergestellt wird, dass ein Unternehmen nicht an einen bestimmten langfristigen Lieferanten gebunden ist. Vielmehr gibt es ihnen die volle Kontrolle und das Eigentum an den Nutzungsdaten ihrer Benutzer.

Das große Problem des Reisens

Auf Reisen stehen Benutzer vor einem riesigen Entdeckungsproblem: wohin sie gehen, wo sie essen, was sie besuchen, wo sie übernachten sollen – es ist endlos. Und während Reisende die zufällige Entdeckung neuer Orte genießen, kann es erschütternd sein.

Aus unserer Forschung zu Pluto haben wir herausgefunden, dass – selbst von Reisenden, die mehr als sechs Mal im Jahr abreisen – 76 % sagen, dass es schmerzhaft ist, relevante Inspiration zu finden. Reisende von heute haben einzigartige Interessen und möchten diese in ihrem Urlaub widerspiegeln.

Aber die überwältigende Auswahl macht es immer schwieriger, genau das zu finden, wonach sie suchen: Google Maps zum Beispiel hat mehr 200 Millionen Sehenswürdigkeiten und Tripadvisor hat fast acht Millionen Unternehmen.

Ein zu lösendes Problem

Die Lösung des Auffindbarkeitsproblems gibt Reisenden einen überzeugenden Grund, immer wieder zu einem Produkt oder einer Plattform zurückzukehren. Dies bleibt jedoch eine große Herausforderung für Reisemarken, teilweise aufgrund seltener Reisenachfragezyklen.

Dazu nehmen wir uns vor Pluto, mit einer App, die Reisenden dabei hilft, sich inspirieren zu lassen, ihre nächste Reise zu planen und sich mit gleichgesinnten Reisenden zu vernetzen. Wir verlassen uns auf personalisierte Empfehlungen, um Menschen dabei zu helfen, authentische und einzigartige Orte zu finden, die sie auf ihren Reisen besuchen können, und lassen uns von denselben Modellen inspirieren wie einige der erfolgreichsten Inhaltsplattformen.

Personalisierte Empfehlungen werden immer besser und Plattformen wie TikTok haben gezeigt, dass es möglich ist, in diesem Bereich erhebliche Fortschritte zu erzielen. Es ist Zeit, die Reise anzutreten.

Über den Autor…

Alex Rainey ist Mitbegründer und CEO von Pluto.