2025-ben mobilon, tévén, streamingen és videómegosztó oldalakon is néznek az emberek videós tartalmakat, sok esetben pedig nem célzottan keresnek, hanem az ajánlások között böngésznek. Ilyenkor az algoritmus, az AI ajánl a felhasználónak olyan tartalmat, ami az ízléséhez leginkább passzolhat.
Bognár Fruzsi szerint bármennyire is azt mondják magukról az emberek, hogy tudatos tartalomfogyasztók, sokakkal előfordul, hogy belekerülnek egy "ajánlási spirálba", és csak az adott platform által ajánlott videókat pörögetik. Így lehet eljutni egy aranyos macskás videótól két óra alatt mondjuk egy alaszkai túlélőtábor dokumentumfilmjéhez.
A felhasználók túlnyomó többsége a legtöbbször hagyja magát terelni az ajánlások által, és csak ritkábban keres direktben egy-egy konkrét tartalmat. A YouTube és Netflix kutatásai azt mutatják, hogy 70-80% körül van azoknak az embereknek az aránya, akik ajánlások alapján találják meg, mit nézzenek következőnek
– fejtette ki a szakember.
Az AI által ajánlott tartalmak tehát nagyon népszerűek, és egyre kifinomultabbak az algoritmusok, amelyek a „véletlen” felfedezés élményét adják meg a nézőknek. Ez kényelmes is, hiszen kevésbé kell gondolkodni, és az algoritmus pontosan tudja, mi fogja érdekelni a nézőt – néha túlságosan jól.
Az AI-algoritmusok összetettek, nem is teljesen tudni, hogy milyen tényezőket vesznek figyelembe, bár azért vannak sejtések, hiszen az egyes tartalmak előtt töltött idő, illetve a lájkolás árulkodó lehet.
Az AI rengeteg mindent figyelembe vesz, például a korábbi nézési előzményeidet, azt, hogy mikor kattintasz el egy videóról, hol állítod meg, milyen témákon időzöl el, vagy éppen hányszor nézed újra Harry Styles klipjeit. Emellett figyeli azt is, hogy hasonló érdeklődésű emberek milyen tartalmakat kedveltek, így tulajdonképpen a digitális ikertestvéreid ajánlásait is becsempészi a te feededbe
– magyarázta Bognár Fruzsi.
A Netflix például kifejezetten a „taste communities” (ha nagyon magyarosítani akarjuk, akkor talán „ízlésalapú közösségeknek" nevezhetjük) elméletet használja az ajánlórendszerében, amiben nem a kor vagy a földrajzi elhelyezkedés a lényeg, hanem az, hogy hasonló tartalmak iránt érdeklődő emberek milyen választásokat hoznak. Így fordulhat elő, hogy az algoritmus néha jobban tudja, mit akarsz nézni, mint te magad.
Nem véletlen tehát, hogy az olyan oldalak, mint a Netflix vagy a Pinterest, azzal indítanak egy új felhasználói profil létrehozásakor, hogy válasszuk ki az általunk érdekesnek tartott témákat vagy filmeket. Innentől indul az algoritmus tanítása. Ha például valaki egy új Netflix profilnál kikeresi a kedvenc filmjeit, sorozatait, és azokat listázza vagy lájkolja, akkor sokkal nagyobb eséllyel kaphat releváns ajánlásokat, mintha csak a kezdeti néhány adatból dolgozna az AI.
Időközben pedig ehhez már azt is hozzáveszi az algoritmus, hogy egyes tartalmakat milyen nyelven nézett az illető, vagy egyéb módon kapcsolódási pontokat kereshet, például azt, ha sok lejátszott filmben feltűnik ugyanaz a színész.
Az ajánlás lényege, hogy segítsen a felhasználónak gyorsan, releváns tartalmakat találni, ezzel minél több időre a platformon tartva.
A szakember szerint egy jó algoritmusnak ebben jeleskednie kell. Az algoritmusoknak köszönhetően elkerülhető, vagy legalábbis visszaszorítható az úgynevezett „választási bénultság”, amikor a felhasználó nem tudja eldönteni, hogy mit nézzen, majd végül választás nélkül elhagyja a platformot. Az algoritmusok feladatát a Netflix-hez és YouTube-hoz hasonló platformok toplistái is segíthetik, hiszen így látja a felhasználó, hogy a nagy tömeg számára mi volt érdekes.
A jó ajánló algoritmus valódi segítség, és látványosan javítja a fogyasztói élményt. Viszont ennek az egésznek van egy hátulütője is: sokszor beszűkíti azt, amit látunk, és egyfajta digitális buborékba kerülhetünk, ami miatt rengeteg izgalmas tartalomról maradhatunk le, mert éppen nem illik bele a tipikus profilunkba.
Úgy lehet ebből a buborékból kikerülni, hogy véletlenszerű tartalmakra keresünk rá, melyek a korábban nézettektől eltérnek.
A Havas Meaningful Brands kutatása is azt mutatja, hogy a felhasználók ma már nemcsak releváns, hanem valóban értelmes, inspiráló és hosszabb távon ható élményeket keresnek.
Ezért is fontos, hogy az algoritmusok ne csak pontosak, hanem értékalapúak is legyenek – különben csak hatékony, de üres tartalmakat ajánlanak.
Az algortimus hatása a tartalomgyártókra
Érdemes figyelembe venni, hogy az éremnek két oldala van, hiszen a tartalmat fogyasztó nézővel szemben ott a tartalom készítője is, akinek a megélhetését is befolyásolhatja, hogy az algoritmus éppen az ő munkáját kapja-e fel.
A tartalomgyártók életét az algoritmusok alapvetően felforgatták: egyrészt sokkal könnyebb megtalálni a niche közönséget, és eljutni egy-egy szűkebb réteghez, ami korábban lehetetlen lett volna. Másrészt viszont elképesztően nehéz kitörni ebből a kis körből, ha nagyobb közönséget szeretnének elérni – ilyenkor már komolyabban kell játszani az algoritmus szabályai szerint, ami időnként elég frusztráló lehet.
A szakember hozzátette: a YouTube algoritmusa hajlamos lehet kedvezni a nagyobb csatornáknak, mert azok stabilabb nézettségi adatokat produkálnak, ezért a kisebb tartalomgyártóknak sokkal tudatosabban kell figyelniük például a videóik címére, borítóképére vagy akár feltöltési gyakoriságára.
A platform is figyel
Az algoritmus azonban nemcsak arra jó, hogy a néző megtalálja a neki való tartalmat, hanem arra is, hogy az adott platform tudja, hogy mit szeretnének nézni a fogyasztók. Éppen ezért az AI által megfigyelt tendenciákra építették a House of Cards és a Stranger Things sorozatok promóját is.
Ezek tipikusan azok a sorozatok, amelyek nem a véletlen művei – a Stranger Things például olyan, mintha a Netflix konkrétan kikérdezett volna mindenkit, aki kicsit is szerette az E.T.-t, a retró hangulatot, a misztikus sztorikat és a gyerekszereplőket. És igazából ez így is történt: a Netflix saját bevallása szerint is részletesen elemezte a nézői szokásokat, hogy olyan elemeket válasszon ki a sorozathoz és promójához, amelyek nagy eséllyel rezonálnak a közönséggel.
És utólag meg is lehet állapítani, hogy a Netflix számítása tökéletesen be is jött. Hiszen a House of Cards és a Stranger Things sikere pont arra bizonyíték, hogy érdemes figyelembe venni az AI-t, amikor tartalmat és promóciót terveznek. Persze ezek mellett kellenek a kreatív ötletek is, nem elég csak azzal megelégedni, hogy a nézők által kedvelt időszak vagy stílus el lett találva.
Hirdetések
A műsorajánlásokkal feltanított AI képes meghatározni azt is, hogy a nézőknek milyen hirdetéseket érdemes mutatni.
A szakember szerint ez az egyik legérdekesebb aspektusa a dolognak, hiszen az AI nemcsak azt tanulja meg, hogy milyen tartalmakat szeretünk, hanem azt is, hogy mi érdekelhet minket azon kívül. A videós platformok AI-alapú hirdetéseiről már tudni, hogy nagyobb átkattintási arányt érnek el, mint a hagyományos hirdetések, pont a személyre szabott relevancia miatt.
Mi például a Havasnál külön dedikált data-csapattal vizsgáljuk az AI működését, hogy pontosan megértsük, mikor, hol és milyen mértékben érdemes bevonni azt a kampánytervezési és médiavásárlási folyamatokba. Mivel mi elsősorban hirdetésekkel dolgozunk – például a YouTube-on –, magát a tartalmat nem tudjuk közvetlenül befolyásolni, ezért különösen fontos, hogy pontosan lássuk, az algoritmusok mit és miért ajánlanak a nézőknek.
Ez segíti őket abban, hogy a médiatervezés során az AI-ra hangolják a kampányokat, így pontosabban találják el, milyen típusú hirdetések működnek a legjobban egy adott közönségnél. Vagyis nem a tartalmat formálják, hanem az algoritmus működésére építenek, és így hozzák ki a maximumot a hirdetésekből.
Ez persze nemcsak hirdetőként, de fogyasztóként is jó, hiszen relevánsabb reklámokat kapunk, de valahol furcsa is tud lenni, amikor arról beszélgetsz a barátaiddal, hogy hová kéne elutazni nyáron, és másnap reggel már Görögországról meg horvát tengerparti szállásokról szólnak a reklámok minden közösségi platformon. Végül is legalább nem kell sokat gondolkodni azon, hogy hova mész idén nyaralni.
Éppen ezért lehet hasznos az algoritmus egyes területeken, de nagyon ijesztő is, hiszen mindenhol követi a fogyasztót, hogy megtanulja mit szeretne venni, mire vágyik, mi érdekli. Később pedig ezt az érdeklődést szeretnék a platformok pénzre váltani, ami lehet egy termék megvásárlása, vagy akár egy videó előtt eltöltött idő is.
