Предсказание ценности видео: новый взгляд на рекомендации

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает практический подход к оптимизации долгосрочной ценности видеоконтента в системах рекомендаций, учитывающий смещение позиций и сложность атрибуции.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенная схема позволяет прогнозировать пожизненную ценность клиента (LTV), обеспечивая основу для стратегического принятия решений и оптимизации взаимодействия с клиентами.

Предложен фреймворк для долгосрочного прогнозирования ценности видео, использующий квантильную десмезацию, многомерную атрибуцию и моделирование авторов во времени.

Оценка долгосрочной ценности контента представляет собой сложную задачу в системах рекомендаций коротких видео, особенно при масштабировании до миллиардов пользователей. В работе ‘A Long-term Value Prediction Framework In Video Ranking’ предложен практичный фреймворк, решающий проблемы смещения позиций, неоднозначности атрибуции и ограниченного временного горизонта при прогнозировании долгосрочной ценности видео. Ключевым нововведением является комбинация нормализации на основе квантилей, многомерного моделирования атрибуции и кросс-временного анализа авторов контента, позволяющая повысить точность прогнозирования и улучшить показатели удержания пользователей. Способен ли данный подход обеспечить устойчивый рост вовлеченности и адаптироваться к постоянно меняющимся предпочтениям аудитории в динамичной среде коротких видео?

Поиск за Пределами Мгновенного: Стремление к Долгосрочной Ценности

Традиционные системы рекомендаций видео зачастую ориентируются преимущественно на немедленные показатели вовлеченности, такие как количество кликов или просмотров в первые секунды. Такой подход игнорирует фундаментальную важность удержания аудитории на длительной перспективе. Вместо оценки реальной ценности контента для пользователя и его вероятности возвращения к платформе, акцент делается на сиюминутной активности. Это приводит к тому, что пользователям предлагается контент, стимулирующий быстрый, но кратковременный интерес, вместо формирования лояльности и долгосрочного взаимодействия с платформой. В результате, несмотря на высокие показатели мгновенной вовлеченности, общая ценность платформы для пользователя и, как следствие, ее устойчивость оказываются под угрозой.

Традиционные системы рекомендаций зачастую концентрируются на немедленной реакции пользователя, такой как клики, упуская из виду ключевую роль долгосрочного вовлечения в формирование лояльной аудитории и обеспечение устойчивого успеха платформы. Недооценка продолжительности взаимодействия приводит к тому, что ценные пользователи могут быстро потерять интерес и покинуть платформу, что негативно сказывается на долгосрочной прибыльности. Развитие устойчивой пользовательской базы требует от систем рекомендаций способности предвидеть и удовлетворять потребности пользователей на протяжении длительного времени, способствуя тем самым формированию прочных связей и увеличению общей ценности платформы.

Точное прогнозирование и оптимизация долгосрочной ценности (LTV) является ключевым фактором для создания устойчивых систем рекомендаций. Исследование демонстрирует, что акцент на удержании пользователей в перспективе, а не только на немедленных кликах, приводит к значительным улучшениям. В частности, предложенный подход позволил добиться увеличения показателя L_T3 на 0.21%, что свидетельствует о повышенной долгосрочной лояльности аудитории и, как следствие, о более стабильном развитии платформы. Этот результат подтверждает важность смещения фокуса с краткосрочной выгоды на построение прочных взаимоотношений с пользователями.

Ранжирующая модель LTV использует ежедневные данные о ценности для обновления синей части архитектуры, в то время как остальные компоненты обучаются на стандартных данных, при этом финальная оценка формируется путем взвешенного суммирования времени просмотра, времени показа слайдов, времени работы автора, а также оценок и приоритетов других целевых показателей [latex]score = f(watch\_time, slide\_time, author\_time, other\_targets)[/latex]. — Ранжирующая модель LTV использует ежедневные данные о ценности для обновления синей части архитектуры, в то время как остальные компоненты обучаются на стандартных данных, при этом финальная оценка формируется путем взвешенного суммирования времени просмотра, времени показа слайдов, времени работы автора, а также оценок и приоритетов других целевых показателей $score = f(watch\_time, slide\_time, author\_time, other\_targets)$ .

Декомпозиция Ценности: Многомерный Подход

Для повышения точности оценки пожизненной ценности клиента (LTV) предложена методика, основанная на декомпозиции LTV на три взаимосвязанных измерения: контекстуальное, поведенческое и контентное. Контекстуальное измерение учитывает характеристики пользователя, такие как демография и источник трафика. Поведенческое измерение отражает действия пользователя на платформе, включая частоту и продолжительность сессий. Контентное измерение анализирует предпочтения пользователя в отношении просматриваемого контента. Такая декомпозиция позволяет получить более детальное представление о предпочтениях пользователей и, как следствие, более точно прогнозировать их долгосрочную ценность для платформы.

Применяемый метод многомерной атрибуции ценности использует функцию потерь Tweedie для эффективного моделирования скошенного распределения времени просмотра видео. Экспериментальные результаты показали, что предложенная методика атрибуции времени просмотра (attributed slide time) привела к снижению среднеквадратичной ошибки (MSE) на 0.8755. Это указывает на улучшенную точность оценки ценности пользователя, основанную на более детальном анализе поведения просмотра видео.

Точное количественное определение ценности пользователей по контекстуальным, поведенческим и контентным измерениям позволяет повысить точность прогнозирования долгосрочной вовлеченности. Анализ данных по этим направлениям дает возможность выявлять факторы, наиболее сильно влияющие на удержание пользователей и их активность на платформе. Это, в свою очередь, позволяет разрабатывать более эффективные стратегии персонализации контента, рекомендаций и коммуникаций, направленные на увеличение жизненного цикла пользователя и максимизацию его ценности для сервиса. Основываясь на полученных данных, можно оптимизировать алгоритмы ранжирования контента, улучшить пользовательский интерфейс и адаптировать маркетинговые кампании для достижения максимальной отдачи.

На графике показаны различные типы присвоения значений в процессе обучения модели.

Моделирование Временной Динамики: От Сессий к Авторам

Метод кросс-временного моделирования авторов (Cross-Temporal Author Modeling) расширяет традиционные сигналы, основанные на сессиях пользователя, за счет учета устойчивых предпочтений пользователей к конкретным создателям контента. Данный подход исходит из предположения, что пользователи демонстрируют длительную заинтересованность в работе определенных авторов, что проявляется в повторных просмотрах их материалов на протяжении времени. В отличие от анализа только текущей сессии, кросс-временное моделирование позволяет учитывать историю взаимодействия пользователя с автором, что повышает точность прогнозирования будущих действий и, как следствие, ценности пользователя (LTV).

Метод ко-обучения (Co-training) используется для повышения устойчивости и точности модели, предсказывающей ценность взаимодействия пользователя с авторами контента. Ко-обучение предполагает использование двух или более моделей, обученных на различных подмножествах признаков, которые обмениваются информацией для улучшения друг друга. В данном контексте, это позволяет модели более эффективно улавливать долгосрочную ценность отношений между пользователем и автором, даже при ограниченном объеме данных, за счет взаимного обогащения информацией из разных источников признаков, что в итоге повышает точность прогнозирования ценности взаимодействия.

Включение параметра “Время Автора” — накопленной ценности от повторных просмотров контента конкретного автора — обеспечивает ключевой сигнал для прогнозирования дневной ценности (Day-Level Value) и, как следствие, пожизненной ценности клиента (LTV). Данный подход позволил добиться увеличения показателя QA VV (Quality Author View Value — ценность просмотра контента автора, оцениваемая по качеству) на 4.03%, что свидетельствует о повышении качества взаимодействия пользователей с контентом авторов и, следовательно, об улучшении вовлеченности аудитории.

Сравнение различных методов обучения демонстрирует влияние на время, затрачиваемое автором на выполнение задачи.

Борьба со Смещением Позиции и Уточнение Ранжирования

Систематическое искажение, известное как предвзятость позиции, существенно влияет на статистику взаимодействия пользователей с видеоконтентом. Этот эффект заключается в том, что видео, представленные в верхней части страницы или в начале списка, получают непропорционально больше внимания, независимо от их фактического качества или релевантности интересам пользователя. В результате, оценка истинной ценности видео становится затруднительной, поскольку наблюдаемые показатели кликов, просмотров и других форм взаимодействия отражают не только предпочтения аудитории, но и простое влияние позиции в списке. Данное искажение требует разработки специальных методов для корректной оценки контента и формирования более объективных рекомендаций, поскольку игнорирование предвзятости позиции может приводить к продвижению некачественного или нерелевантного видео и, как следствие, к снижению удовлетворенности пользователей.

Для борьбы с систематической ошибкой, вызванной позиционным смещением при оценке видео, была применена методика PDQ (Quantile Debias). Данный подход использует квантильную регрессию для моделирования ранжирования видео в пределах одной страницы результатов поиска, учитывая время, в течение которого пользователь просматривает контент. Вместо оценки среднего времени просмотра, квантильная регрессия позволяет анализировать распределение времени просмотра на различных позициях, что позволяет более точно отделить истинный интерес к видео от искусственного увеличения показателей, вызванного его положением в списке. Таким образом, PDQ эффективно снижает влияние позиции на оценку, обеспечивая более объективное измерение ценности видеоконтента.

Для повышения точности ранжирования видеоматериалов была применена архитектура Генератор-Оценщик в сочетании с обучением с подкреплением. Этот подход позволяет не просто оценивать каждый видеоролик изолированно, но и учитывать контекст всего списка, представленного пользователю. В процессе переранжирования система анализирует взаимосвязи между видеороликами, что обеспечивает более целостную оценку их релевантности и привлекательности. Результаты показали значительное улучшение качества ранжирования: на первой странице отображения (page 0) был достигнут показатель XAUC в 0.6894, а общее улучшение XAUC по сравнению с базовой моделью составило 0.0126. Такой подход позволяет предлагать пользователям более релевантный и интересный контент, что положительно сказывается на уровне вовлеченности.

Распределение времени пролистывания различается в зависимости от группы страниц и выбранного квартиля.

Предложенная работа демонстрирует стремление к элегантности в решении сложной задачи — предсказании долгосрочной ценности видео. Авторы, избегая излишней усложненности, предлагают практичный фреймворк, учитывающий смещение позиций и неоднозначность атрибуции. Как однажды заметил Роберт Тарджан: «Простота — это высшая степень совершенства». Эта мысль находит отражение в подходе, представленном в статье, где авторы, используя квантильную дебиализацию и моделирование авторов с учетом времени, стремятся к ясной и эффективной модели, способной предсказывать ценность видео в долгосрочной перспективе. Их работа подчеркивает, что истинная ценность заключается не в сложности алгоритмов, а в их способности приносить ощутимые результаты.

Что дальше?

Предложенный фреймворк, несомненно, уточняет некоторые аспекты оценки долгосрочной ценности видео. Однако, абстракции стареют. Проблема предвзятости позиций решена лишь частично. Остается вопрос: достаточно ли квантильной дебиасизации, или требуется более глубокое понимание когнитивных искажений, формирующих пользовательский выбор? Нельзя забывать, что модель, оптимизированная для долгосрочной ценности, все равно оперирует данными, зашумленными краткосрочными трендами.

Многомерное атрибутирование — шаг вперед, но каждая сложность требует алиби. Разделение влияния различных факторов требует постоянной верификации. Влияние автора моделируется сквозь время, но сама концепция авторства — лишь удобное приближение. Пользователи меняются, вкусы эволюционируют, а алгоритмы склонны к застыванию.

Будущие исследования должны сместиться от оптимизации отдельных метрик к созданию более устойчивых и адаптивных систем. Необходимо сосредоточиться на принципах, а не на конкретных алгоритмах. Вопрос не в том, как предсказать ценность видео, а в том, как построить систему, способную учиться вместе с пользователем, признавая свою собственную неполноту.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17058.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-21 12:51