Одноклассники запустили оценку групп на основе анализа поведения подписчиков

В основе системы – алгоритм машинного обучения, который динамически оценивает контент и отклик подписчиков группы на него. На появление того или иного статуса влияют десятки различных факторов. Например, регулярность публикаций материалов, качество обратной связи от подписчиков, вовлеченность в контент относительно его охвата, уникальность и эстетическая привлекательность публикаций, отсутствие аномальных всплесков активности по отношению к постам, доля ботов среди участников и многое другое.

Зеленый значок получат те группы, которые имеют наилучший рейтинг по итогам анализа вовлеченности подписчиков, они включаются в подборку рекомендаций групп от соцсети. Желтый значок получают группы, которые признаны достаточно качественными, чтобы попасть в рекомендации. Группы с красным значком будут исключены из рекомендаций и витрины групп ОК, так как они по итогам анализа вовлеченности пользователей получили наихудший результат среди аналогичных групп.

Оценка качества группы будет отображаться только у администраторов и супермодераторов «открытых групп», остальные типы групп («закрытые» и «секретные») в систему рейтинга не попадают. Но даже открытые группы, которые не вели активность в течение последних 5-10 дней, не увидят информацию об интересе пользователей.

Нововведение поможет администраторам понять, как стать полезными и интересными подписчикам. Для этого рядом с оценкой группы приводятся краткие советы о том, над чем группе стоит работать и что улучшить. Оценка групп алгоритмом производится на регулярной основе, поэтому если администраторы будут соблюдать рекомендации алгоритма, и контент будет вызывать больший отклик у подписчиков, группа может улучшить свой статус.

Сервис оценки интереса подписчиков групп работает в десктопной версии соцсети. Вскоре ОК планирует запустить систему оценки групп на основе поведенческих факторов пользователей также для приложений соцсети на платформах iOS и Android.

Одноклассники ранее представили алгоритм на базе машинного обучения для анализа контента групп. Алгоритм оценивает публичный контент групп по десяткам параметров и в зависимости от оценки ранжирует их в разделе рекомендаций и в ленте новостей.