Pinterest přepracovává svou související funkci pinů pomocí umělé inteligence. S přibližně 75 miliardami pinů na své platformě je curation kritickou součástí služby, kterou Pinterest nabízí svým 150 milionům uživatelů.
Aby uživatelé pomohli objevit nové položky, recepty a nápady, které se týkají jejich zájmů, Pinterest se stále více obrací k hlubokému učení - AI, která je krmena velkým množstvím dat prostřednictvím neurální sítě, která simuluje, jak funguje lidský mozek, dokud nedokáže samostatně rozpoznat další data.
Funkce Pinů souvisejících s platformou se objeví pod Pinem s podobnými doporučeními. V minulosti byly tyto návrhy vynořeny z desek, na které byl stejný Pin uložen jinými uživateli. Zatímco tato metoda poskytovala nekonečný soubor doporučení, se kterými si můžete pohrát, někdy vedla ke ztrátě kódu Pin.
související piny v aplikaci Pinterest Kromě svého stávajícího systému společného výskytu na palubě nyní Pinterest používá vaše data relace aktivity (například kolíky, které jste uložili nebo na které jste klikli) spolu s vašimi nedávnými interakcemi k označení kolíků a vyloučení kolíků s nízkým zapojením. Pinterest tvrdí, že komplikovaný systém hlubokého učení, přezdívaný Pin2Vec, pomáhá vytvářet relevantnější výsledky, které se vyvíjejí na základě chování uživatelů. Například při porovnání těchto dvou metod, pokud jde o související kolíky pro láhev vína, Pinterest uvádí následující: „Společný výskyt na palubě našel pouze obrázky lahvových vín, zatímco Pin2Vec našel doporučení pro nápoje vyrobené z vína. To naznačuje, že Pinners ve stejné časové řadě skutečně uložili Pin na lahvové víno a Pin na víno. Pin2Vec pomáhá překlenout propast. “
Společnost dodává, že nová metoda již prokazuje úspěch, přičemž první testy ukazují nárůst zapojení se souvisejícími kolíky o 5 procent na celém světě. Celkově nyní související piny tvoří téměř polovinu veškerého zapojení na Pinterestu, což opět naznačuje, jak důležitý je proces zjišťování na platformě.
„[Pin2Vec] je velkým krokem ke zlepšení relevance souvisejících pinů,“ napsal Pinterest ve svém blogu. "Do budoucna již naše modely zrychlujeme a analyzujeme více signálů, abychom lépe přizpůsobili doporučení pro Pinners po celém světě."
