MSN içeriği nasıl sıralar?
MSN, küresel olarak binlerce yayıncının haber hikayelerini, fotoğraf galerilerini ve videolarını yayımlar ve bu içeriği Microsoft Edge, Microsoft Windows, MSN.com ve MSN mobil uygulaması gibi Microsoft ürünlerinde tanıtır.
Bir tüketici MSN akışını her görüntüleyişinde en son kişiselleştirilmiş içerikle yenilenir. Çeşitli sinyallere bağlı olarak algoritmalar, editoryal gözetimle akıştaki içeriği seçer ve sıralar. Bu derecelendirme içerik sistemi, etkileşim kurmak ve bilgilendirmek, her bir kişi için en ilgili hikayeleri seçmek, aynı zamanda içeriğin zamanında, haber değeri yüksek, yüksek kaliteli ve iş ve ev için güvenli olduğundan emin olmak için tasarlanmıştır.
Bir haber akışı bir kullanıcı tarafından her görüntülendiğinde bu parametrelerin göreli önemi değişebilir. Sinyalleri sürekli tanımlayıp iyileştirdiğimiz ve yeni özelliklerle deneme yaptığımız için algoritmalar her zaman gelişmektedir.
Bu makalede
Negatif sinyaller ve tıklama çubuğu
Kullanıcı ilgisi
Microsoft, her tüketiciye, her bir kişinin içerikle ilgili benzersiz ilgi alanlarını ve tercihlerini karşılamak için kişiselleştirilmiş bir haber akışı sunar. Bu kişiselleştirmenin temelinde, belge anlama ile kullanıcı tercihleriyle eşleşen algoritmalar yer alır. Bu algoritmalar, her kullanıcı için en uygun içeriği seçecek şekilde tasarlanmıştır.
Bir kullanıcının tercihleri sistem tarafından zaman içinde iki yaklaşımla öğrenilir:
- Açık kişiselleştirme. Algoritma, belirli konuları takip etme, belirli içeriği beğenmeme veya beğenmeme veya yayıncı tercihini belirtme gibi eylemler de dahil olmak üzere kullanıcıların ayarlarını el ile yapılandırma şekline dikkat eder.
- Örtük kişiselleştirme. Kullanıcının gizlilik ayarlarına uygun olarak, bir kişi içeriği okur ve Microsoft'un ürünleriyle etkileşim kurarken, kullanıcının tercihlerini daha iyi anlamak için hikayeler desenler için analiz edilir. Algoritmalar her kullanıcı için hem uzun vadeli hem de kısa vadeli desenler arar ve içerik ilgi alanlarının kısa vadede farklılık gösterebileceğini kabul ederken farklı uzun vadeli eğilimler sergiler. (Microsoft Gizliliği hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz).
Makine öğrenmesi algoritmaları, 'konuları' tanımanın ötesinde derin belge anlama sürecini de destekler: Sistem, metin ve meta verileri temel alan içgörüler elde etmek için her belgede analiz gerçekleştirir ve içeriği matematiksel bir modele dönüştürür.
kullanıcı tercihleri ve belge anlama olmak üzere iki matematik modeli, her bir kişi için en yakın eşleşen içeriği seçmekle karşılaştırılabilir.
Algoritmalar, içeriği her kullanıcıyla doğrudan eşleştirmenin yanı sıra benzer tercihlere sahip kullanıcılarla etkileşime giren içeriği de arar.
Biçimlendirme
Akışımızda eksik üst bilgi öğeleri, eksik liste öğeleri, eksik URL'ler veya kötü bir kullanıcı deneyimine neden olan ilgisiz sözcükler/ifadeler gibi görsel kusurları olmayan kaliteli içeriği yükseltmek istiyoruz. İçeriğinizin sınırlı açığa çıkarma görmesini önlemek için aşağıdakiler de dahil olmak üzere yayımlama yönergelerini izlediğinizden emin olun:
Biçimlendirilmemiş metinlerin uzun blokları
Yüksek kaliteli ve biçimlendirilmemiş metin gibi kusurları olmayan içeriğin akışta görünürlük elde etme olasılığı daha yüksektir. Karşıya yüklediğinizde doğru cümle ve paragraf yapısına ve kodlamaya sahip olduğundan emin olun. Satır sonu veya paragraf sonu olmayan makaleler akışta yükseltilmeyecektir.
Biçimlendirilmiş metin örneği: <p>Bu bir paragraftır.</p> (Açma ve kapatma kodunu not edin).
Özgün makale bağlantıları
Özgün makalenin bağlantıları yalnızca makalenin en altında görünebilir. Metnin ana gövdesindeki orijinale geri bağlanan gönderilerin erişimi sınırlıdır.
Düz metin URL'si
İçeriğinizde bağlantılar varsa, bunların uygun şekilde biçimlendirildiğinden emin olmanız gerekir. Örneğin, içeriğinizdeki bağlantılar şu şekilde görünüyorsa: https://www.conotoso.com/r/linden-new-york içeriğiniz doğru biçimlendirilmemiştir ve sınırlı pozlamaya sahip olabilir veya buna göre kaldırılabilir.
Geçerli tarih biçimi
İçeriğimizin tüketicilerimizle ilgili olduğundan emin olmak için, onlara gösterdiğimiz makalelerin doğru şekilde tarihlendiğinden emin olmamız gerekir. Tarihler RFC 3339 veya RFC 822 tarih biçimleri kullanılarak ifade edilmelidir.
Geçerli tarih biçimi örnekleri:
- 04 Ekim 2017 15:00:00 +0200
- 2017-10-04T13:00:00+00:00
Tıklama oranı (CTR)
Tıklama oranı (CTR) (tıklama sayısı gösterim sayısına bölünür), içerik derecelendirmesini belirlemede kullanılan etkileşim ölçülerinden biridir. CTR öncelikle başlık/başlık, resim ve soyut dahil olmak üzere bağlantıyı yükseltirken gösterilen içerik öğelerinden etkilenir. Makine öğrenmesi her içerik parçası için CTR potansiyelini değerlendirir.
Yüksek CTR içeren içerik genellikle iyidir, ancak aynı zamanda yüksek CTR'ye sahip olabilecek ancak okuyuculardan memnuniyetsizlik yaratan bir içerik kategorisi de vardır - tıklamabait. Negatif sinyaller bölümümüzde bu konuda daha fazla bilgi bulabilirsiniz.
Tazelik ve güncellik
Bir haber akışındaki içeriğin "yeni" ve zamanında olması beklenir. Sonuç olarak, daha yeni içerik ortalama olarak eski içerikten daha yüksek bir sıralamaya sahip olur. Haber, finans veya spor hikayelerindeki en son gelişmeler önemlidir çünkü bu dikeyler hızla yaşlanacak hikayelere sahip olma eğilimindedir. Algoritmalar diğer konuların daha yeşil olma eğiliminde olduğunu algılar ve bu içeriğin daha eski olmasını ve bunu fark etmelerini sağlar. Yanlış yayımlanan tarihlere sahip içerik daha düşük dereceye sahip olabilir.
Eğilimler ve haber değeri
Popüler konular, son dakika haberleri ve başlık haberleriyle ilgili hikayeler ortalama olarak daha üst sıralarda yer alır. Akıştaki en üst konumlar genellikle günün önde gelen haber değeri haberleri için ayrılmıştır.
Eğilimler, hem genel hem de özel olan birden çok dış veri kaynağını izleyerek gözlemlenir. Sistem, internette popüler olanları ve Microsoft tuvallerinde ve Bing aramalarında popüler olanları izler. Bu sinyaller birleştirilir ve her içerik öğesini eğilimli olma potansiyeline göre derecelendirmek için ortalaması alınır. Daha fazla potansiyele sahip öğeler akışta daha yüksek sıralanır.
Marka yetkilisi
Tanınmış ulusal veya küresel haber yayıncılarından gelen hikayelerin ağırlığı daha ağırdır, çünkü tüketiciler ve yayıncılar bunları daha yetkili ve güvenilir olarak görür. Bununla birlikte, yerel veya daha az bilinen markalardan gelen hikayeler de kişiselleştirilmiş akışların önemli bileşenleridir ve genellikle diğer sinyaller nedeniyle yüksek dereceye sahiptir.
Algoritmalar henüz konuya göre yetkiyi dikkate almamaktadır: Örneğin, bazı yayıncılar spor alanında daha yetkili, diğerleri ise siyaset konusunda uzmanlaşmıştır. Bu, Microsoft'un gelecekteki derecelendirme güncelleştirmelerinde geliştirmeyi beklediği bir alandır.
Negatif sinyaller ve tıklama çubuğu
Bazı içerik tıklamalar oluşturur, ancak aynı zamanda bir başlığı yanıltıcı (başlığın söz ettiği içeriği sunmadığını) veya daha düşük kalitenin hikayesini algılayan kullanıcılardan memnuniyetsizlik oluşturur. Örnek olarak yanıltıcı, hikayeyi abartan veya aşırı şok edici ya da duygusal olan başlıklar verilebilir. Popüler olarak clickbait olarak bilinen bu içerik, yüksek geri dönüş oranı gibi eylemlerle memnuniyetsizliğe işaret eden kullanıcı davranışına göre daha düşük dereceye sahip olabilir.
Belirli desenler şunlardır:
- Özellikle de saldırgan "bu" ifadesinin aşırı kullanılasıyla bir şakanın ötesine geçen bir başlık (ör. Bunu Uçakta Asla İçmeyeceksiniz).
- Gerçek hikaye içeriğini ve/veya içeri aktarmayı yanlış tanıtan ve böylece okuyucu beklentilerini karşılayamayan bir başlık. Bozuk bir söz, bir varlığın atlanmasından (başlıkta bahsedilen bir video gibi) veya anahtar bilgileri ele almama arasında değişebilir.
Rahatsızlığa neden olabilecek içerik
İçerik kalitesini artırmaya ve tüm kullanıcılar için olumlu bir deneyim sağlamaya yönelik devam eden çalışmalarımızın bir parçası olarak MSN, rahatsız edici, grafik veya uygunsuz olarak algılanan içeriğe daha katı standartlar uygular. Başlıklar, resimler veya gövde metinleri daha geniş bir editoryal veya toplumsal ilgi düzeyine sahip olmayan rahatsız edici veya titil edici malzemeler içeriyorsa gönderiler deprioritize edilebilir veya kaldırılabilir.
Bu sinyalleri tetikleyebilecek içeriğe örnek olarak şunlar verilebilir:
- Bedensel işlevlerin ayrıntılı tasvirleri (ör. düzleştirme, dışkılama, idrara çıkma, sivilce patlama)
- Cinsel yolla bulaşan hastalıklar
- Politik bir skandal gibi daha geniş bir toplumsal ilginin olmadığı müstehcen karşılaşmalar (ör. seks işçileriyle toplantılar, kamusal cinsiyet, kamu çıplaklığı).
- Aşırı ayrıntı içeren suç hikayeleri (örneğin, cinsel bir eylemin veya korkunç bir cinayetin özellikleri) çıplak olguların ötesine geçer
- Titillating veya yetişkin temalı hikayeler (ör. açık cinsel tavsiye) genel izleyiciler için uygun değil
- Cinsel sapkınlığa ve en iyi durumdan bahseden içerik
- Hayvan cinsel davranışı
- Grafik ayrıştırma (örn. kurtçuklarla dolu et)
Bu tür içerikler okuyucu güvenini azaltabilir ve genellikle geniş dağıtım için uygun değil olarak işaretlenir.
Önem derecesine bağlı olarak, aşağıdaki içerik sınırlı maruz kalma veya buna göre kaldırılmış olabilir ve bu da makale düzeyinde gösterim azalmasına neden olabilir:
- Ünlü dedikoduları: Ünlülerin kavgalarına odaklanan (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) ünlü içeriğinin ifşasını sınırlıyoruz, ünlülerin ne giydiğini cinselleştiriyoruz, gardırop arızaları, gündelik ünlü etkinlikleri, ilişki sorunları vb. Bu içerik MSN sayfalarında görünmeye devam eder, ancak yalnızca bu içerik türünü arayan kullanıcılara sunulur.