Iklan
Jika Anda bertanya kepada saya, saya akan mengatakan personalisasi adalah salah satu langkah besar berikutnya menuju web yang lebih semantik. Semua yang kami “sukai” di situs-situs seperti Facebook atau GetGlue memberi orang lain informasi tentang hal-hal yang kami minati. Jika Anda mendapatkan cukup data seperti itu, serta data serupa dari orang-orang yang terhubung dengan Anda, Anda dapat secara efektif menilai selera dan minat seseorang. Jangan percaya padaku? Seberapa baik Netflix dalam memilih film yang Anda sukai?
Firasat [Tidak Lagi Tersedia] adalah salah satu situs yang dapat melakukan ini. Hunch mempersonalisasi internet dengan mengenal Anda dan kemudian membuat rekomendasi cerdas tentang apa yang mungkin Anda sukai. Dalam artikel ini, saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Hunch bekerja, dan mengapa ia menawarkan jenis komunitas yang Anda mungkin ingin menjadi bagian darinya.
Apa itu firasat
Kami terakhir kali mengulas Hunch pada bulan Juli 2009, dan semula di direktori kami kembali bahkan sebelum kami menempatkan tanggal pada posting di sana. Saat itu kami memanggil Hunch sebagai "alat pengambilan keputusan". Sementara itu masih bisa dianggap sebagai cara yang agak akurat untuk menggambarkan Hunch, saya akan menyebutnya seperti sekarang ini: mesin rekomendasi yang dipersonalisasi.
Pernyataan misi Hunch di sini seperti yang digambarkan di situs web mereka:
Misi ambisius Hunch adalah untuk membangun 'grafik rasa' dari seluruh web, menghubungkan setiap orang web dengan afinitas mereka untuk apa pun, dari buku hingga gadget elektronik hingga mode atau liburan bintik-bintik. Hunch berada di garis depan dalam menggabungkan pembelajaran mesin algoritmik dengan konten yang dibuat pengguna, dengan tujuan memberikan rekomendasi yang lebih baik untuk semua orang.
Hunch memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi pada puluhan ribu topik dan sekarang bermitra dengan perusahaan lain untuk memperkuat rekomendasi khusus pada situs dan aplikasi pihak ketiga. Itu dimulai oleh "sekelompok kutu buku MIT" dengan latar belakang dalam ilmu komputer dan matematika, yang mengeksplorasi bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi yang cerdas dan didorong oleh selera.
Bagaimana Cara Kerja Hunch?
Untuk mulai menggunakan Hunch, buka beranda dan masuk dengan akun Facebook atau Twitter Anda. Kemudian Anda ditanya serangkaian pertanyaan acak (dan maksud saya acak), yang dapat Anda lewati atau jawab. Setelah Anda menjawab setiap pertanyaan, Anda akan dapat melihat persentase orang yang menjawab sama dengan Anda. Jawab sebanyak yang Anda suka untuk membangun profil selera Anda dengan lebih baik. Ini sebenarnya sangat menyenangkan, harus saya akui.
Hunch menjadi lebih pintar / lebih akurat dalam dua cara. Pertama, karena Hunch didukung oleh pengetahuan pengguna kolektif, topik menjadi matang seiring waktu. Topik yang baru dikirim sering tidak akan sangat pintar pada awalnya, tetapi karena semakin banyak orang melatih dan memperbaikinya, topik tersebut akan menjadi jauh lebih pintar.
Kedua, semakin banyak firasat mengenal Anda, semakin banyak rekomendasi Anda akan disesuaikan. Setiap pertanyaan yang Anda jawab dan topik yang Anda coba membantu proses ini.
Ketika Hunch membuat rekomendasi, itu juga akan menunjukkan kepada Anda mengapa ia mengusulkan apa yang dilakukannya. Jika Anda tidak setuju dengan alasannya, berpikir itu melewatkan pertanyaan atau hasil penting, Anda dapat menambahkan semua informasi itu sendiri.
Ketika orang lain memberikan salah satu pro / kontra Anda diacungi jempol, Anda mendapatkan apa yang disebut Flek. Flek seperti tepukan di punggung, dan orang-orang dapat "flek Anda" untuk pertanyaan, hasil, atau topik yang Anda berkontribusi. Anda dapat memberikannya kepada orang lain dari halaman profil mereka, atau inline dalam permainan topik. Flek tertulis harus disetujui oleh orang yang menerima flek sebelum terlihat dari halaman profil mereka.
Kredit, Lencana & Banjo
Tetap dengan tema mendapatkan / memberikan alat peraga kepada orang-orang, Anda juga dapat membangun Cred di komunitas Hunch. Cred berarti kredibilitas, yang merupakan ringkasan dari kontribusi Firasat Anda.
Anda juga menerima lencana saat menggunakan Hunch. Lencana mewakili semua cara Anda berkontribusi. Banjos (itu benar, Banjos) adalah salah satu jenis lencana, yang mewakili ringkasan numerik dari total kontribusi Anda. Lencana lain mewakili jenis konten yang Anda kontribusikan.
Kesimpulan
Pastikan juga Anda memeriksa hal-hal lain dari Hunch - seperti Twitter, aplikasi iPhone, dan permainan Facebook - di halaman Goodies mereka [Tidak Lagi Tersedia].
Saya pikir Hunch adalah komunitas yang sangat menarik. Setelah menjawab beberapa pertanyaan, saya merekomendasikan beberapa film dan acara TV favorit saya. Setelah Anda menggunakannya sebentar dan ia belajar lebih banyak tentang Anda, itu bisa menjadi alat yang sangat berguna bagi Anda.
Apa pendapat Anda tentang mesin rekomendasi hasil personalisasi? Apakah Anda akan memeriksa Hunch?
Steve, Manajer Komunitas di VaynerMedia, sangat menyukai media sosial dan pengembangan merek.
