TGViewer
Жофлюенс Жофлюенс @zhofluence · 1.22K subscribers
Post #928 409
Современные рекомендательные системы стараются учитывать не только то, что популярно вообще, но и то, что популярно внутри вашего социального круга или среди людей с похожими интересами.

Исследование, опубликованное в журнале Information & Management, показало, что лайки и рекомендации оказывают устойчивое влияние на поведение пользователей только тогда, когда они исходят от социально близких и компетентных людей.

Просто большое число незнакомых пользователей влияет значительно слабее.

И этому есть абсолютно банальное объяснение.

Вероятность того, что пользователь присоединится к инициативе, заметно выше, если он видит, что это сделали его близкие друзья, а не просто множество случайных пользователей.

И сюда же ложится логика алгоритмов по которой чаще в реки попадает именно тот контент, которым делятся.
  • ❤ 4
  • 💯 3
  • 🍌 2
  • 🍓 1
More from @zhofluence
  1. Oct 11, 2026Нужно искать не тех, кто и так купит, а тех, чьё решение мы способны изменить. И оценивать…
  2. Oct 10, 2026Не могу молчать, сейчас лопну, если не расскажу. Перед началом Connected retail forum стал…
  3. Oct 9, 2026Неожиданный факт обо мне: Я не умею кататься на велосипеде. В детстве, у меня был детский…
  4. Oct 8, 2026Больше года я грезила о секции на тему работы с поколениями Альфа и Зумеров. Считаю искрен…
  5. Oct 8, 2026Post #1056
  6. Oct 7, 2026По итогам первого дня могу поделиться с вами некоторой закономерностью: 🤖 Все коммерчески…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →