В марте 2018 года издание Financial Times анонсировало запуск системы оценки знаний, по которой читатель получает баллы за чтение статьи. Система должна отслеживать интересы и баллы пользователя и на их основе предлагать новые материалы по теме.
Как это работает
Статьи на Financial Times разбиты на несколько сотен категорий. Подписчик может увидеть в своём профиле самые интересные темы и тут же выбрать важные статьи с максимальным уровнем «знаний».
К примеру, если подписчик увлекается искусственным интеллектом и роботами, система будет предлагать ему наиболее подходящие статьи по этой теме, учитывая при этом его уровень и актуальность знаний. Если пользователь долго ничего не читал про роботов, его «уровень знаний» в профиле падает, а каждая статья будет оцениваться большим числом баллов.
Так система изучает, насколько каждая статья будет полезна для каждого конкретного пользователя. Чтобы читатель больше узнал по теме статьи, система предлагает либо что-то похожее, о чём не говорилось в прочитанном, либо что-то более сложное и узкоспециализированное по той же теме.
Фонд DNI от Google профинансировал идею, а инструмент, который обрабатывает метаданные каждой статьи и формирует базу по теме разработали CRUX и Financial Times.
Причины запуска
FT приводит несколько причин, по которым проект будет интересен как читателям, так и самому изданию.
•Система визуализирует, оценивает и помогает контролировать «основной мотиватор для чтения новостей» — знания.
•Инструмент создаёт «новый стимул для нажатия ссылки на статью», потому что читателя не просто интересует заголовок — он понимает, насколько это улучшит его знание темы.
•Это способ поддерживать старые статьи, которые пользователь не успел прочитать, но они все ещё актуальны в его «системе знаний». У читателя меньше шансов пропустить что-то интересное.
•Увеличение вовлечённости должно уменьшить количество отказов от подписок. Financial Times оценивает, что система оценки знаний позволит дополнительно получать до 1,5 млн фунтов стерлингов в год. В июле 2018 года издание сообщало об операционной прибыли около 200 млн фунтов, что вдвое больше, чем за 2017 год.
Первые результаты
Систему запустили 16 октября на 13% подписчиков, а 28 ноября в издании Digiday UK появились первые результаты от менеджера группы продуктов Financial Times Джеймса Вебба.
По его словам, на ранней стадии эксперимента выявлено, что статьи с подключенной системой оценки знаний имеют более высокие показатели дочитывания. Кроме этого, среднее число страниц за один визит с включённой системой оценки в два раза выше, чем при чтении стандартных текстов. Точные цифры Вебб не привёл. Financial Times продолжит оценивать статистику и не планирует завершать эксперимент.
Директор по стратегии и маркетингу консалтинговой компании Simon-Kucher & Partners Грег Харвуд отмечает, что многие издатели применяют системы рекомендации: они используют данные о пользователях и формируют списки похожих материалов, основываясь на поведении групп пользователей.
По его мнению, систему Financial Times можно считать уникальной за счёт использования машинного обучения для определения «пользы», а также геймификации и визуальных элементов издание «выводит рекомендации на новый уровень».
Евгений Делюкин
Источник: VC.ru