Система рекомендаций в Google Play целиком основана на работе искусственного интеллекта, признался Чи Хуай-син, главный исследователь в команде AI Google. По его словам, поисковый гигант давно тестирует технологии машинного обучения для персонификации приложений, рекомендуемых каталогом к установке.
От того, настолько точны рекомендации ИИ, напрямую зависит будет ли приложение установлено, говорит Хуай-син. По его словам, залог удачного прогноза состоит из трех критериев: во-первых, рекомендуемое ПО должно отвечать предпочтениям конкретного человека, во-вторых, продвигаемое приложение должно регулярно обновляться и, в-третьих, прогноз должен быть применим и к другим пользователям.
Чтобы конверсия была максимально эффективной, ИИ, помимо очевидных факторов вроде пола, возраста и региона проживания пользователей, отслеживает устройства, с которых те заходят в Google Play, и время посещения магазина.
К примеру, владельцам планшетов, как правило, интересны развлекательные приложения или приложения для просмотра видео, тогда как пользователи смартфонов чаще предпочитают программы для автоматизации каких-либо процессов. Впрочем, интерес пользователей может меняться в зависимости от времени суток, констатирует Хуай-син. Так, в обеденные часы людей интересуют программы для чтения новостей, а вечером — игры.
Несмотря на кажущуюся примитивность методов прогнозирования, используемых в Google Play, с момента их внедрения количество загрузок выросло более чем на 3%. Учитывая, что за 2017 год совокупное количество загрузок составило 82 миллиарда, данная цифра не кажется такой уж маленькой.
Обсудить эту и другие новости Android можно в нашем Telegram-чате.