Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Öneriler nedir?
YouTube, izlemek isteyebileceğiniz bir sonraki videoyu nasıl bilebilir? Dönüşüm Optimize Edici'nin
Google Play Store size özel bir uygulama seçmek ister misiniz? Sihir mi? Hayır, her iki durumda da
Makine öğrenimine dayalı öneri modeli, benzer videoların ve
beğendiğiniz başka uygulamaları da gösterir ve ardından size bir öneri sunar.
Genellikle iki tür öneri kullanılır:
ana sayfa önerileri
ilgili öğe önerileri
Ana sayfa önerileri
Ana sayfa önerileri, kullanıcı için bilinen önerilere göre kişiselleştirilir
ilgi alanları. Her kullanıcı farklı öneriler görür.
Google Play Uygulamaları ana sayfasına giderseniz şuna benzer bir şey görebilirsiniz:
İlgili öğe önerileri
Adından da anlaşılacağı gibi ilgili öğeler,
emin olmanız gerekir. Google Play uygulamaları örneğinde,
bir matematik uygulaması, diğer matematik veya fen bilimleri gibi ilgili uygulamalardan oluşan bir panel de görebilir.
Neden öneriler?
Öneri sistemi, kullanıcıların büyük bir kitaplıkta ilgi çekici içerikler bulmasına yardımcı olur.
Örneğin, Google Play Store milyonlarca uygulama sunarken YouTube,
milyarlarca video sağlar. Her gün daha fazla uygulama ve video ekleniyor. Google nasıl
nasıl yeni ve ilgi çekici içerikler buluyor? Evet, kullanıcı erişmek için aramayı kullanabilir
içerik. Ancak öneri motoru, kullanıcıların
veya kendi başlarına arama yapmayı düşünmemişlerdir.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2024-07-26 UTC."],[[["Recommendation models predict user preferences by analyzing similarities between items and past user interactions to suggest relevant content."],["Two common recommendation types are homepage recommendations (personalized to individual users) and related item recommendations (similar to a specific item being viewed)."],["Recommendation systems help users discover new and engaging content within vast collections like Google Play and YouTube, going beyond search functionality."],["Recommendations significantly influence user behavior, driving a substantial portion of app installs and video watch time on these platforms."]]],[]]
