As recomendações do Twitch mudaram para melhor


Estou sempre à procura de córregos fora do comum do Twitch, e hoje um amigo recomendou um ótimo: um mecânico que se entrega a consertar carros no Twitch. (O áudio é surpreendentemente claro também.) Eu assisti por um tempo hoje, enquanto ele substituía a transmissão em um Kia, cuja transmissão anterior foi destruída depois que algo o colocou na estrada. É o tipo de coisa que eu sempre estou tentando encontrar no Twitch: um buraco na fechadura da vida de outra pessoa. Adoro ver as pessoas fazendo coisas que nunca poderei fazer.

No verão passado, escrevi um artigo sobre como estava tendo dificuldade em descobrir coisas no Twitch; foi difícil, eu disse, porque vasculhar o grande número de serpentinas no Twitch era como tentar navegar nos canais de TV sem nenhum tipo de guia. Desde então, parece suspeito que as coisas melhoraram. Há uma nova maneira de organizar transmissões no menu de navegação, por exemplo, e agora você pode classificar por “recomendado para você” em vez de apenas organizar categorias da maioria dos espectadores para o mínimo. O trilho esquerdo também ficou mais útil. Agora, parece recomendar streamers atualmente ao vivo semelhantes às pessoas que eu já sigo e assisto regularmente.

Isso, como se vê, é o resultado de muito trabalho duro. No outro dia, conversei com Tom Verrilli, gerente de produto e chefe da equipe de experiência do Twitch. O trabalho dele é descobrir como conectar espectadores a streamers; ele é o cara que está descobrindo como encontrar as flâmulas e para facilitar as pessoas que as assistem. Os problemas, ele diz, são triplos: primeiro, Twitch tem uma infinidade de conteúdos. Segundo, todo esse conteúdo – todas essas pessoas – são viver. Terceiro, canais são pessoas; Eles não são unidades intercambiáveis. “O Twitch tem 1.000 vezes mais streamers do que qualquer plataforma de vídeo possui tipo de filme, programa de TV, conteúdo individual”, diz ele. “Então, muitas pessoas experimentaram o problema de ‘gastar 30 minutos tentando encontrar um filme para assistir’ dos serviços de streaming. Temos isso com esteróides. Como a internet, como ele aponta, é uma plataforma “sob demanda”, é executada principalmente em conteúdo pré-gravado e disponível instantaneamente. Mas se você mora, o problema é ampliado.

Verrilli me deu um exemplo para colocar as coisas em perspectiva. “Se você é uma daquelas serpentinas trabalhadoras que transmitem oito horas por dia, sete dias por semana, vive apenas 33% do tempo em que alguém está na plataforma e procura por você”, diz ele. “Um ponto de comparação muito fácil seria: como seria um mecanismo de pesquisa se duas das três vezes que eu pesquisasse The Cibersistemas você não estava lá? Tudo o que poderíamos dizer é, sim, The Cibersistemas existe, mas você não pode ler nenhum dos artigos. Tente mais tarde.” Isso é muito diferente do modo como a maioria de nós usa a Internet – como quando estamos entediados ou quando temos alguns minutos de inatividade, é fácil sugerir algo como um vídeo do YouTube e levar um momento para assisti-lo. Não é assim com as coisas que estão ao vivo.

“Existe esse tipo de serendipidade linda que acontece quando você encontra o canal certo e a comunidade certa para você no momento certo em que estava pronto para isso”, diz Verrilli. “O trabalho da minha equipe é tentar criar mecanicamente serendipidade na ordem de centenas de milhões”. Eles começaram do zero apenas alguns anos atrás, ele diz, mas agora está começando a ser proveitoso. A porcentagem de vídeos assistidos por causa de suas recomendações aumenta cerca de 700% ano a ano, diz ele. “Estamos começando a provar valor aos streamers e aos espectadores que podemos ajudá-los a se encontrar no momento certo. Mas ainda temos um longo caminho a percorrer.

Para fazer recomendações para telespectadores como você, o Twitch usa uma forma de aprendizado de máquina que permite que a máquina decida por si mesma sobre o que os telespectadores estão interessados. A equipe de Verrilli aponta o sistema para certas “características” dos fluxos, como a platéia é tagarela e a IA determina o quão importante é para os espectadores. Veja, por exemplo, a velocidade do bate-papo do recurso. “Com que frequência as pessoas conversam no canal que você está assistindo? Depois, não mostramos aos modelos o quanto eles devem considerar a velocidade do bate-papo para qualquer pessoa ”, diz ele. “Mas o modelo entende que algumas pessoas estão assistindo canais muito faladores e gostam; alguns não são. E, em seguida, classifica os canais como faladores ou não, e pode usá-los como uma das muitas entradas para determinar se essa é a recomendação certa a ser feita quando você chegar “. (Outra coisa que eles tiveram para ajudar os modelos a entender foi o conceito de tempo, porque não é muito útil recomendar um fluxo que está quase pronto ou que nunca está online no momento de uma recomendação.)

Isso pode ser assustador. Na maioria das plataformas – incluindo o Twitch -, as recomendações impulsionam o crescimento e podem ser as coisas que fazem um canal explodir em detrimento de outro. No que diz respeito a Twitch, no entanto, Verrilli me garante que o novo sistema de recomendação é mais justo do que o antigo. “Conceitualmente, historicamente, tivemos a forma menos equitativa de descoberta, que sempre foi classificada de grande a pequena. E isso significa que é fantástico se você é do tipo de talento de primeira linha e cada vez mais difícil para as pessoas que não são essas pessoas “, diz ele. “O volume afeta desproporcionalmente o conhecimento.” Nos últimos dois anos, sua equipe tem trabalhado, no entanto, Verrilli diz que o crescimento foi desproporcional para as comunidades menores de Twitch. Os grandes ainda estão crescendo, diz ele, “mas as recomendações nos dão a capacidade de garantir que haja resultados mais equitativos para todos”.



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