{"id":7849,"date":"2022-03-17T14:30:28","date_gmt":"2022-03-17T17:30:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.flane.com.pa\/blog\/?p=7849"},"modified":"2024-09-20T11:24:02","modified_gmt":"2024-09-20T14:24:02","slug":"aumente-o-engajamento-online-com-conteudo-esportivo-personalizado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.flane.com.pa\/blog\/pt\/aumente-o-engajamento-online-com-conteudo-esportivo-personalizado\/","title":{"rendered":"Aumente o engajamento online com conte\u00fado esportivo personalizado"},"content":{"rendered":"Reading time: <\/span> 6<\/span> minutes - <\/span><\/span>

Na Pulselive, criamos experi\u00eancias imperd\u00edveis para f\u00e3s de esportes; seja o site oficial da Copa do Mundo de Cr\u00edquete ou as aplica\u00e7\u00f5es iOS e Android da Premier League inglesa.<\/p>\n

Um dos principais pontos que nossos clientes avaliam \u00e9 o engajamento dos f\u00e3s com o conte\u00fado digital, como v\u00eddeos. Mas at\u00e9 recentemente, os v\u00eddeos exibidos para cada f\u00e3 eram baseados em uma lista daqueles publicados mais recentemente, n\u00e3o era personalizada.<\/p>\n

As organiza\u00e7\u00f5es esportivas est\u00e3o buscando entender quem s\u00e3o seus f\u00e3s e o que eles desejam. A riqueza dos dados de comportamento digital que podem ser coletados para cada f\u00e3 conta uma hist\u00f3ria de como eles s\u00e3o \u00fanicos e se engajam com os conte\u00fados. Com base no aumento dos dados dispon\u00edveis e na crescente presen\u00e7a de machine learning (ML), nossos clientes solicitaram que a Pulselive fornecesse recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas de conte\u00fado.<\/p>\n

Nesta postagem, compartilhamos a experi\u00eancia de adicionar o\u00a0Amazon Personalize\u00a0\u00e0 nossa plataforma como novo mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o e o modo pelo qual aumentamos o consumo de v\u00eddeo em 20%.<\/p>\n

Implementa\u00e7\u00e3o do Amazon Personalize<\/h2>\n

Antes que pud\u00e9ssemos come\u00e7ar, a Pulselive tinha dois desafios principais: n\u00e3o t\u00ednhamos nenhum cientista de dados na equipe e precis\u00e1vamos de uma solu\u00e7\u00e3o que pudesse ser compreendida por nossos engenheiros com pouca experi\u00eancia em ML e que ainda produzisse resultados mensur\u00e1veis. Consideramos o uso de empresas externas para ajudar (alto custo), usando ferramentas como o\u00a0Amazon SageMaker\u00a0(ainda uma consider\u00e1vel curva de aprendizado) ou o Amazon Personalize.<\/p>\n

Por fim, escolhemos usar o Amazon Personalize por v\u00e1rios motivos:<\/p>\n

    \n
  1. Barreira de entrada era baixa, t\u00e9cnica e financeiramente.<\/li>\n
  2. Poder\u00edamos realizar rapidamente um teste A\/B para demonstrar o valor de um mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  3. Poder\u00edamos criar uma prova de conceito (PoC) simples com o m\u00ednimo de interrup\u00e7\u00e3o no site existente.<\/li>\n
  4. Est\u00e1vamos mais preocupados com o impacto e a melhoria dos resultados do que com uma compreens\u00e3o clara do que estava acontecendo por tr\u00e1s das cortinas do Amazon Personalize.<\/li>\n<\/ol>\n

    Como qualquer outro neg\u00f3cio, n\u00e3o pod\u00edamos arcar com um impacto negativo em nossas opera\u00e7\u00f5es di\u00e1rias, mas ainda precis\u00e1vamos da confian\u00e7a de que a solu\u00e7\u00e3o funcionaria em nosso ambiente. Portanto, iniciamos com o teste A\/B de uma PoC que poder\u00edamos preparar e rodar em quest\u00e3o de dias.<\/p>\n

    Trabalhando com a equipe do Amazon Prototyping, reduzimos uma gama de op\u00e7\u00f5es para nossa primeira integra\u00e7\u00e3o a uma que exigiria altera\u00e7\u00f5es m\u00ednimas no site e poderia ser facilmente validada com um teste A\/B. Depois de examinar todos os locais em que o usu\u00e1rio recebe uma lista de v\u00eddeos, decidimos que reclassificar a lista de v\u00eddeos para assistir em seguida seria o mais r\u00e1pido para implementar conte\u00fado personalizado. Para esse prot\u00f3tipo, usamos uma fun\u00e7\u00e3o\u00a0AWS Lambda\u00a0e o\u00a0Amazon API Gateway\u00a0para prover uma nova API que interceptaria a requisi\u00e7\u00e3o de mais v\u00eddeos e os reclassificaria usando a API\u00a0GetPersonalizedRanking\u00a0do Amazon Personalize.<\/p>\n

    Para ser considerado bem-sucedido, o experimento precisaria demonstrar melhorias estatisticamente significativas no total de visualiza\u00e7\u00f5es dos v\u00eddeos ou na porcentagem de conclus\u00e3o. Para tal, precisar\u00edamos testar em um per\u00edodo de tempo longo o suficiente para garantir que cobr\u00edssemos dias com v\u00e1rios eventos esportivos e dias mais tranquilos sem partidas. Esper\u00e1vamos eliminar qualquer comportamento que dependesse da hora do dia ou de uma partida ter sido disputada recentemente por meio de testes com diferentes padr\u00f5es de uso. Definimos um per\u00edodo de 2 semanas para coletar os dados iniciais. Todos os usu\u00e1rios fariam parte do experimento e seriam designados aleatoriamente para o grupo de controle ou para o grupo de teste. Para manter o experimento o mais simples poss\u00edvel, todos os v\u00eddeos fariam parte do experimento. O diagrama a seguir ilustra a arquitetura da nossa solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Para come\u00e7ar, precis\u00e1vamos construir uma solu\u00e7\u00e3o no Amazon Personalize que nos fornecesse o ponto de partida do experimento. O Amazon Personalize requer um conjunto de dados de intera\u00e7\u00f5es usu\u00e1rio-item para ent\u00e3o definir uma solu\u00e7\u00e3o e criar uma campanha de recomenda\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos aos usu\u00e1rios. Atendemos a esses requisitos criando um arquivo CSV contendo um registro de data\/hora, ID de usu\u00e1rio e ID de v\u00eddeo para cada visualiza\u00e7\u00e3o do v\u00eddeo ocorrida durante v\u00e1rias semanas de uso. O upload do hist\u00f3rico de intera\u00e7\u00f5es para o Amazon Personalize foi um processo simples e pudemos ent\u00e3o testar imediatamente as recomenda\u00e7\u00f5es no\u00a0Console de Gerenciamento da AWS. Para treinar o modelo, usamos um conjunto de dados de 30.000 intera\u00e7\u00f5es recentes.<\/p>\n

    Para comparar as m\u00e9tricas do total de v\u00eddeos visualizados e a porcentagem de conclus\u00e3o de v\u00eddeo, criamos uma segunda API para registrar todas as intera\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo no\u00a0Amazon DynamoDB. Essa segunda API resolveu o problema de informar ao Amazon Personalize as novas intera\u00e7\u00f5es por meio da API PutEvents, o que ajudou a manter o modelo de ML atualizado.<\/p>\n

    Rastreamos todas as visualiza\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo e os prompts que geraram visualiza\u00e7\u00f5es para todos os usu\u00e1rios no experimento. Os prompts de v\u00eddeo inclu\u00edam links diretos (por exemplo, de m\u00eddias sociais), links de outra parte do site e links de uma lista de v\u00eddeos. Cada vez que um usu\u00e1rio visualizava uma p\u00e1gina de v\u00eddeo, era apresentada a lista atual de v\u00eddeos ou a nova lista reclassificada, dependendo se eles estavam no grupo de controle ou teste. Iniciamos nosso experimento com 5% do total de usu\u00e1rios no grupo de teste. Quando nossa abordagem n\u00e3o mostrou problemas (nenhuma queda \u00f3bvia no consumo de v\u00eddeo ou aumento nos erros de API), aumentamos para 50%, com os usu\u00e1rios restantes atuando como o grupo de controle e come\u00e7amos a coletar dados.<\/p>\n

    Aprendendo com nosso experimento<\/h2>\n

    Ap\u00f3s duas semanas de testes A\/B, extra\u00edmos os KPIs coletados do DynamoDB e comparamos as duas variantes que testamos em v\u00e1rios KPIs. Optamos por usar alguns KPIs simples para este experimento inicial, mas os KPIs para outras organiza\u00e7\u00f5es podem variar.<\/p>\n

    Nosso primeiro KPI foi o n\u00famero de visualiza\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo por usu\u00e1rio por sess\u00e3o. Nossa hip\u00f3tese inicial era que n\u00e3o ver\u00edamos mudan\u00e7as significativas, uma vez que est\u00e1vamos apenas reclassificando uma lista de v\u00eddeos; no entanto, medimos um aumento nas visualiza\u00e7\u00f5es por usu\u00e1rio em 20%. O gr\u00e1fico a seguir sumariza as visualiza\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo para cada grupo.<\/p>\n

    Al\u00e9m de medir a contagem total de visualiza\u00e7\u00f5es, quer\u00edamos ter certeza de que os usu\u00e1rios estavam assistindo aos v\u00eddeos na \u00edntegra. Rastreamos isso enviando um evento para cada 25% do v\u00eddeo que um usu\u00e1rio visualizou. Para cada v\u00eddeo, descobrimos que a porcentagem m\u00e9dia de conclus\u00e3o n\u00e3o mudou muito com base no fato do v\u00eddeo ter sido recomendado pelo Amazon Personalize ou pela visualiza\u00e7\u00e3o da lista original. Em combina\u00e7\u00e3o com o n\u00famero de v\u00eddeos visualizados, conclu\u00edmos que o tempo geral de visualiza\u00e7\u00e3o aumentou para cada usu\u00e1rio quando apresentado a uma lista personalizada de v\u00eddeos recomendados.<\/p>\n

    Tamb\u00e9m rastreamos a posi\u00e7\u00e3o de cada v\u00eddeo na se\u00e7\u00e3o \u201cv\u00eddeos recomendados\u201d para os usu\u00e1rios e qual item eles selecionaram. Isso nos permitiu comparar a classifica\u00e7\u00e3o de uma lista personalizada com uma lista ordenada por data de publica\u00e7\u00e3o. Descobrimos que n\u00e3o houve muita diferen\u00e7a entre as duas variantes, o que sugeriu que os usu\u00e1rios provavelmente selecionariam um v\u00eddeo vis\u00edvel na tela em vez de rolar para ver a lista inteira.<\/p>\n

    Depois de analisarmos os resultados do experimento, apresentamos ao cliente a recomenda\u00e7\u00e3o de habilitar o Amazon Personalize como o m\u00e9todo padr\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos no futuro.<\/p>\n

    Li\u00e7\u00f5es aprendidas<\/h2>\n

    Aprendemos as seguintes li\u00e7\u00f5es em nossa jornada, as quais podem ajud\u00e1-lo na implementa\u00e7\u00e3o de sua pr\u00f3pria solu\u00e7\u00e3o:<\/p>\n

      \n
    1. Re\u00fana um hist\u00f3rico de dados de intera\u00e7\u00f5es usu\u00e1rio-item; usamos cerca de 30.000 intera\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
    2. Concentre-se em dados hist\u00f3ricos recentes. Embora a primeira inten\u00e7\u00e3o possa ser obter o m\u00e1ximo de dados hist\u00f3ricos poss\u00edvel, as intera\u00e7\u00f5es recentes s\u00e3o mais valiosas do que as mais antigas. Se voc\u00ea tiver um conjunto de dados muito grande de intera\u00e7\u00f5es hist\u00f3ricas, pode-se filtrar as intera\u00e7\u00f5es mais antigas para reduzir o tamanho do conjunto de dados e o tempo de treinamento.<\/li>\n
    3. Certifique-se de fornecer a todos os usu\u00e1rios um ID consistente e exclusivo, usando uma solu\u00e7\u00e3o de SSO ou gerando IDs de sess\u00e3o.<\/li>\n
    4. Encontre um lugar em seu site ou aplica\u00e7\u00e3o onde voc\u00ea possa executar um teste A\/B, reclassificar uma lista existente ou exibir uma lista de itens recomendados.<\/li>\n
    5. Atualize sua API para invocar o Amazon Personalize e obter a nova lista de itens.<\/li>\n
    6. Realize u, teste A\/B e aumente gradualmente a porcentagem de usu\u00e1rios no experimento.<\/li>\n
    7. Instrumente e fa\u00e7a medi\u00e7\u00f5es para que voc\u00ea possa entender o resultado de seu experimento.<\/li>\n<\/ol>\n

      Conclus\u00e3o e etapas futuras<\/h2>\n

      Ficamos entusiasmados com nossa primeira incurs\u00e3o no mundo do ML com o Amazon Personalize. Descobrimos que todo o processo de integra\u00e7\u00e3o de um modelo treinado no fluxo de trabalho era incrivelmente simples; e gastamos muito mais tempo nos certificando de que t\u00ednhamos os KPIs e a captura de dados certos para provar a utilidade do experimento do que implementando o Amazon Personalize.<\/p>\n

      No futuro, desenvolveremos os seguintes aprimoramentos:<\/p>\n

        \n
      1. Integrar o Amazon Personalize em todo o nosso fluxo de trabalho com muito mais frequ\u00eancia, oferecendo \u00e0s equipes de desenvolvimento a oportunidade de usar o Amazon Personalize em todos os lugares que fornecem uma lista de conte\u00fado.<\/li>\n
      2. Expandir os casos de uso al\u00e9m da reclassifica\u00e7\u00e3o para incluir itens recomendados. Isso nos permitir\u00e1 apresentar itens mais antigos que provavelmente ser\u00e3o mais populares com cada usu\u00e1rio.<\/li>\n
      3. Experimentar com que frequ\u00eancia o modelo deve ser retreinado. Inserir novas intera\u00e7\u00f5es no modelo em tempo real \u00e9 uma \u00f3tima maneira de manter tudo atualizado, mas os modelos ainda precisam de reciclagem di\u00e1ria para serem mais eficazes.<\/li>\n
      4. Explorar op\u00e7\u00f5es de como podemos usar o Amazon Personalize com todos os clientes para ajudar a melhorar o engajamento dos f\u00e3s recomendando todas as formas de conte\u00fado relevantes.<\/li>\n
      5. Usar filtros de recomenda\u00e7\u00e3o para expandir o intervalo de par\u00e2metros dispon\u00edveis para cada solicita\u00e7\u00e3o. Em breve, teremos como alvo op\u00e7\u00f5es adicionais como filtros para incluir v\u00eddeos dos jogadores favoritos.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>
        <\/div><\/div>

        Por: <\/strong>Mark Wood, Diretor de Solu\u00e7\u00f5es de Produtos da Pulselive –\u00a0 AWS<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Na Pulselive, criamos experi\u00eancias imperd\u00edveis para f\u00e3s de esportes; seja o site oficial da Copa do Mundo de Cr\u00edquete ou as aplica\u00e7\u00f5es iOS e Android da Premier League inglesa. Um dos principais pontos que nossos clientes avaliam \u00e9 o engajamento dos f\u00e3s com o conte\u00fado digital, como v\u00eddeos. 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