Pinnability: la rilevanza dei contenuti nell’Home Feed degli utenti

Pinterest è un social network basato sulla condivisione di immagini, generalmente comprensive di link alle fonti in cui l’immagine è stata individuata. Per distribuire i contenuti Pinterest dispone dell’Home Feed, ovvero della sezione in cui sono visualizzati i Pin inseriti dai Pinners, dalle Board e dagli Interessi seguiti da ogni utente. Questa parte di Pinterest è il luogo che più di tutti stimola l’engagement con l’audience, contribuendo in gran parte al volume di Repin e di click-through ottenuti.

Ad oggi Pinterest contiene più di 30 miliardi di Pin, comprensivi di numerose informazioni sia contestuali che visuali; ogni giorno gli utenti interagiscono con Pinterest navigando, cercando e aggiungendo nuovi contenuti in grado di stimolare interesse e condurre a siti web esterni.  In questo scenario è chiaro come l’Home Feed costituisca una sezione di fondamentale importanza per la visibilità ottenibile da un Brand e dai suoi Pin.

Ma come sono selezionati e ordinati i Pin da mostrare agli utenti all’interno dell’Home Feed? Per selezionare al meglio i contenuti da mettere in risalto, Pinterest ha recentemente introdotto Pinnability, un indicatore con cui si associa un determinato livello di rilevanza a ogni Pin condiviso. Ma come funziona?

Pinnability è il nome con cui Pinterest indica i modelli di machine learning sviluppati per migliorare la qualità dei contenuti mostrati agli utenti, in grado di influenzare l’intero processo di Smart Feed, ovvero dell’architettura di selezione e ordinamento dei Pin:

Smart Feed

Smart Feed si compone di tre differenti funzioni per la selezione dei contenuti da includere nelle Home Feed: smistamento (Smart Feed Worker), inclusione (Smart Feed Content Generator) e aggiornamento (Smart Feed Service).

L’applicazione di Pinnability introduce nello Smart Feed un nuovo parametro di valutazione dei Pin basato sulla loro possibile rilevanza, equivalente al livello di probabilità con cui l’utente interagirà con il contenuto mostratogli. Tramite l’impiego di sistemi di predizione, Pinterest è in grado di assegnare uno specifico livello di rilevanza ai singloli Pin, definendone la priorità secondo cui includerli all’interno delle Home Feed.

I vantaggi di Pinnability per gli utenti

Prima dell’introduzione di Pinnability i contenuti di tutte le Home Feed erano ordinati cronologicamente, senza tenere in considerazione quali Pin potevano suscitare maggior interesse:

Home Feed pre Pinnability

Con Pinnability, i Pin selezionati per le home degli utenti sono ordinati in proporzione al livello di rilevanza dei contenuti:

Home Feed post Pinnability

Valutazione della rilevanza tramite il machine learning

Per poter predire la probabilità con cui un utente interagirà con un Pin, Pinterest ha implementato numerosi modelli automatici, tra cui Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), Gradient Boosted Decision Trees (GBDT) e Convolutional Neural Networks (CNN):

Pinnability pipeline

I dataset su cui Pinterest organizza le informazioni di rilevanza si suddividono in tre categorie principali: “Pin”, “Pinner” e “Interaction”:

  • Pin: definisce il livello di qualità del singolo contenuto tramite l’analisi della sua popolarità.
  • Pinner: definisce il livello di qualità dell’autore che ha condiviso il Pin in base alle attività effettuate.
  • Interaction: definisce il livello di interazione dell’utente con i contenuti passati.

Pinnability seleziona la rilevanza dei contenuti per ogni utente sulla base delle interazioni che ha effettuato in passato. Ad esempio, dopo aver visto un Pin, un utente può effettuare un’azione di engagement (come un like o un click al link); queste azioni sono alla base delle informazioni necessarie alla delineazione degli interessi specifici dell’utente.

Popolamento dell’Home Feed

Come accennato, l’Home Feed di ogni utente è popolato da Pin selezionati tramite l’infrastruttura Smart Feed, ora l’introduzione di Pinnability aggiunge un ulteriore parametro di selezione in grado di influenzare l’intero Smart Feed.

Un esempio di implementazione di Pinnability è il seguente: quando un Pin ottiene un Repin, la funzione Smart Feed Worker si interfaccia con i server di Pinnability per aggiornarne il livello di rilevanza in proporzione all’utente che effettuato il Repin (ad esempio in base al suo numero di followers). Quando un altro utente accede alla Home Feed, la funzione Smart Feed Content Generator seleziona i nuovi Pin dalle diverse categorie attenendosi al livello di rilevanza. Infine, la funzione Smart Feed Service organizza i Pin selezionati dando priorità a quelli con un’elevata rilevanza.

I risultati di Pinnability

Pinterest ha dichiarato che in seguito all’introduzione di Pinnability è stato rilevato un incremento significativo dell’engagement globale, soprattutto per il volume di Repin e di click ai link effettuati.

Pinnability per i Brand

Da queste informazioni si deduce che per un Brand presente su Pinterest non è sufficiente condividere regolarmente nuovi contenuti in quanto questo non fornisce di per sé visibilità nelle Home Feed. Per aumentare la visibilità generale dei propri Pin si deve incrementare il livello di rilevanza sia del profilo che dei contenuti stessi, verificando quali attività generano il maggior numero di interazioni.

A questo scopo l’integrazione di un’accurata analisi delle performance e dell’engagement ottenuto su Pinterest permette di individuare quali attività generano maggior interesse, contribuendo così a favorire la priorità dei contenuti, ottenute tramite l’accrescimento progressivo del proprio livello di rilevanza.

 

fonte: engineering.pinterest.com

Recommended Posts

Leave a Comment