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个性化的建议:用户的期望和假设

通过 极光哈雷2018年9月30日

简介:用户欣赏个性化内容的建议,愿意放弃他们的一些隐私质量的建议,虽然接受一些不准确的建议。


20年前,Jakob Nielsen提出个性化是高估了,主要是因为没有足够先进的技术为用户关心创造良好的预测快进到今天,(正如他预测)个性化是一个越来越明显的趋势。个性化个性化,而不是基于角色的个性化,指的是裁剪的实践内容和功能到一个特定的用户,根据收集的数据对用户的喜好和行为。

而个性化的用户界面可以包括任何命令快捷键配色方案,一种特别有用的个性化个性化的使用建议在网站和手机应用程序推荐产品或电子商务站点内容项尤其常见,社会媒体,新闻网站,和流媒体视频或音乐服务,但也可以发现在其他类型的网站因此,尽管服务像YouTube可能提供数以百万计的视频,任何给定的用户才会显示一些推荐视频和频道当访问网站的主页或观看视频后,根据收集的数据用户。

个性化推荐可以基于机器学习或其他人工智能技术,明确定制从用户指令,或两者的结合。

来洞察用户的期望和心智模式在许多类型的网站上提供个性化的建议,我们做了一个远程主持的可用性遍布美国的研究与8个参与者在每个会话中,参与者完成facilitator-assigned任务2 - 3网站上,他们曾在一个帐户并回答recommendation-related问题面试

我们的研究参与者保持高度一致的事实一般网站跟踪他们的浏览模式,购买历史,和其他来源的数据单独呈现个性化的建议总的来说,这些建议被欣赏视为缩小选择的工具在一个网站To reap this benefit, users were willing to sacrifice some privacy; they expected many of their actions to be tracked and analyzed.

管理通过建议

反应在所有我们的研究参与者的建议非常好建议项目策划他们的利益帮助他们避免选择过载和“神气活现的筛选”更快地找到感兴趣的项目。

“建议很好因为他们不让你去加载许多,许多产品之前找到你想要的东西他们你可能会感兴趣的事情然后你只需要选择其中之一我认为这很好。”

“我在丝芙兰我使用这个应用程序,手机网站,电脑的网站我觉得,像谷歌这样的看着一切我看然后定制广告对我来说,我认为这将是很酷的,如果丝芙兰. .这种方式是一种个性化的我来说,这将是无与伦比的。这将节省大量的滚动”。

“我真的很感激它让我发现相邻的其他事情我喜欢的事情,我可能不会发现自己……我并不总是有耐心听一大堆东西我不确定我要享受,筛选,找到我将享受的一件事所以,如果Spotify可以为我做,那就太好了这就是为什么我也第一次尝试缝合修复I sort of like shopping, but I don't love, ‘oh I need a pair of black pants so I'm going to sort through tons and tons of black pants to try and find the one that's going to work for me.’ When I could answer some questions and then have Stitch Fix be like, ‘these are nice pants, you might enjoy them, and they'll look good on you.’这需要一些工作的,为您提供“这里是一些你可能会喜欢,试一试。”

像一个从朋友知道你个人的建议,这些个性化的建议更有份量和认为比通用的提升更相关的内容当给定一个开放式任务浏览他们会感兴趣的东西,参与者被吸引到这些推荐的项目(如果他们能找到)。

“首选对我来说,我认为,会有一点更多的相关事情我喜欢的类型,在受欢迎的就是对每个人都受欢迎其他的…什么是流行的可能不是非常吸引我这就是为什么我通常从我的首选。”

期望在数据收集和隐私

当被问及信息用于生成建议,人们有相当良好的想法这里提到的数据类型是可能的来源,与参与者最信心首先列出来:

  • 历史——过去的购买(电子商务站点)或内容消费(如视频观看,歌曲在内容服务)
  • 用户输入的配置文件数据,包括人口统计变量如年龄,性别,和位置,以及类别的利益或其他特定于站点的上下文信息
  • 评级
  • 保存或“受欢迎的”物品
  • 浏览行为
  • 搜索历史记录

“我真的不知道如何选择其中一些大多数人似乎很点,我想这将是基于我的购物习惯:点击,我最喜欢的事情,和我买的东西”。

虽然几个用户赞赏,他们不需要受益于购买个性化的建议,最希望他们直接活动如过去的购买、保存物品,或进入个人信息更有份量比简单的浏览他们认为并不是所有他们点击的内容是相关的,不希望浏览活动斜未来的建议。

“有时我点击的东西,因为我认为这将是伟大的,然后我读了评论或闪闪发光的面具我看着…像,这之类的我就会看到在我不感兴趣推荐给你但是我添加到我的东西最喜欢的列表,我从过去购买的品牌,我绝对想要看到更多的品牌和类型的产品在我推荐给你”。

用户认为一些建议不仅基于他们的直接或间接活动,而且算法识别相似的用户或项目类似的兴趣。

“他们也许有某种算法的如果你喜欢这黑白格子扣上钮扣的衬衫你想其他的黑白格子的事情或其他纽扣的衬衫,“这样的。”

“显然他们有某种算法使用基于不同的数据我假设它是基于我的个人使用Netflix和我一直看着和也可能nonpersonal,意思是根据我的年龄,性别,类似这样的事情”。

所有的用户在我们的研究中过于担心隐私(可能部分由于无害的性质的网站我们测试),尽管几个假定“其他人”可能是担心这些参与者,他们的网站使用跟踪是接受现状,并简单地使用互联网的副产品,生活在现代世界得到的好处定制内容超过任何隐私问题。

“我知道很多人都反对(跟踪),但是这是一个美容产品,所以我不在乎”。

我自己辞职,因为我不认为我要停止使用互联网我就像,恩。”

“这有点困扰我,但是我知道这是要在这个世界上,他们不会改变…这是你期望与世界的技术和一切但它打扰我不像有些人。”

“我认为这是很酷我的意思是,有些人可能害怕如果公司或正试图抓住你的下一步将是什么但我的意思是,他们一直在做,皮尤研究等等我认为这是很好,这表明该公司正试图提供最好的服务”。

判断通用vs个性化内容

With personalized content becoming increasingly common, how do people determine whether a piece of content is tailored to them? Not surprisingly, our study participants relied primarily on explicit headings (e.g.,推荐给你, 因为你看)旁边这些明显的指标,间接的线索等的整体流行项目被提出或可能的商业兴趣促进它也被用来确定一个项目是一个个性化推荐。

截图的亚马逊主页的一部分
Amazon.com:标题使用“你”这个词是清晰标记,个性化的内容。

服务起到很大作用的结构是否用户期望内容定制喂新鲜的饮食服务的用户不相信餐选项为每个装运特定于他,即使他标记特定的食谱是有趣的,因为公司会做太多的工作为每个客户提供个性化的食谱。

用户浏览Netflix质疑显示在主页上的顶部横幅区域提升对他是个性化的经过深思熟虑,他决定,Netflix促进显示有一个清晰的业务原因,因此内容可能呈现给所有用户。

“第一件事,当我去我的主屏幕橙色是新的黑色我不确定它是否对每个人都是一样的… Maybe a new season just came out and that's why it's here and everyone sees this? Or maybe because I've seen it before they're trying to say, ‘hey why don't you watch more of this?’ … I'm guessing everyone probably sees it, because it's probably a new season release.现在看第六季它说所以,我相信Netflix正试图将自己的原创节目。”

截图Netflix的首页(登录)
Netflix:一个用户不确定是否显示在顶部横幅区域是一个通用的晋升或个性化的内容他推断,最近发布的新赛季是足够的商业理由保证它是一个通用的推广。

感知到的作品的受欢迎程度的内容也作为线索来判断内容是否个性化Our participants tended to assume that trendy or talked-about items were shown to everybody; in contrast, niche or less mainstream content was more likely to be judged as specific to the individual, as was content clearly related to the user’s past behaviors例如,哪些用户是不确定的食物和饮料事件显示在网站个性化:尽管她经常去这样的事件,她觉得其他人也一样。

“Maybe, again, based on my searching and stuff this is what they think I’d find the most interesting, or, ‘we can tell based on your history you're the most interested in this.’ But I also think that that's a common thing that people find interesting.”

同样,Hulu用户不能确定医疗剧,他看到主页上显示了很多人喜欢流行或个性化内容基于过去的行为在他的帐户(他提到他的母亲有时看着那些显示在他的帐户当她来访问)相反,他认为显示的幻想剧可能是个性化的,因为他认为这些节目不太受欢迎。

“我相信这些类别有些定制我不认为电视幻想剧对大多数人来说是非常常见的,和这些节目是现在显示我听到人们谈论吗我相信这些都与我一直看什么。”

Hulu的部分页面的截图
Hulu:我们的研究参与者假定电视幻想剧 出现在网站上显示基于他个人的利益,因为他觉得大多数人都这样显示不感兴趣。

准确性依赖程度的活动,受到技术限制

用户在我们的研究中是非常宽容的建议,错过了马克许多新的或罕见的用户的网站评论说,在缺乏充足的数据,他们不希望网站做出准确的预测他们的兴趣参与者承认,推荐系统往往容易扭曲当多人共享一个账户,因为会有多个数据来源系统需要适应竞争。

“我也意识到这样一个事实,如果我注册(事件),不去,或者我don't use the site frequently, then they don't have a lot of data去了。”

“一旦你开始看更多电影我想推荐的建议对你会更好这是事情的类型变得更好,一旦你使用它和更多的它可以从你做什么然后显示你可能更感兴趣的事情。”

“这Hulu帐户我和我的配偶都使用一些节目,对我来说首选,可能会有点不太特定的不仅仅是为我……很多这些节目,我不会快速点击。”

另外,用户预期的推荐系统是不完美的,偶尔会犯错误。电脑不介意读者,他们不将任何时间很快。

“我也知道这不是一个完美的系统,所以我的期望是种磨练即使我的Spotify账户只是我的,我不希望爱每一个歌我挑出有时候不知道为什么,有时候我喜欢一首歌,因为与之相关的个人记忆和Spotify是永远不会明白。”

可怜的建议很容易被忽略

用户不介意无趣的建议和简单地继续浏览他们关心的商品甚至当提示调查是否存在的方法隐藏或瞧不起贫穷的建议,许多人表示他们不会考虑这样做对于大多数我们测试的服务交互成本给那些反馈建议太高,因此不值得——它是更少的工作忽略坏的建议,继续滚动比寻找如何马克建议无关紧要。

“It's not the type of thing that really offends me or feels like, 'oh, Eventbrite doesn't really know me.' …这只是我的类型将滚动过去”。

截图Eventbrite主页
Eventbrite:用户认为不推荐事件是无害的,很容易忽略她不想花精力教网站对她的喜好。

的使用频率并不影响用户对无趣的建议当人们预期,个性化推荐将改善随着时间的推移他们继续传输数据到推荐系统,他们仍很宽容的糟糕的建议。

然而,对于那些服务主要是提供个性化内容或有形商品,人们愿意甚至驱动与系统交互,以帮助服务更好的了解他们这是因为坏建议的成本(例如,航运一盒不需要的项目)高出很多推荐系统的培训成本的交互。

在主页的背景下(亚马逊)我关心(对好的建议)比(对质量的推荐)像Spotify或缝合修复因为在某种程度上,Spotify或缝合修复,我得到这些东西和我投入多少精力管理是否我要像我得到的东西决定好我要的东西而亚马逊,它不会自动给我在第一页的东西,它只是一个起点,寻找我想要的东西。”

在StitchFix账户页面评级工具的屏幕截图
当个性化方面的准确性,如服务,船舶物品它认为你会喜欢,用户愿意花精力与网站交互,以帮助其学习他们的偏好在缝合修复,用户赞赏告诉我们关于你的风格 特性,他们可以放弃物品拇指或贬低磨练未来服装出口。

这一发现对推荐引擎的选择有一定的影响假设你正在运行一个流媒体视频网站页面布局,允许你只显示两个推荐电影每个用户你有选择两种推荐算法:算法选择两个电影(平均用户测试)得分80在0 - 100范围内的观众看完电影后满意度相比之下,B算法选择两个电影,平均得分90和50So in case A, average user satisfaction with the recommended movies is 80, whereas in case B, average user satisfaction is only 70然而,算法B是更好的选择,因为用户不会介意一些不好的建议(在这里看电影他们只有50分),但会更满意推荐他们实际上最终看(90年而不是80年)。

与大多数其他方面的用户体验,用户的预期你的网站是由他们的经验其他网站因此,如果或者当他们的建议的主要网站提高精度,很可能用户的能力差的建议将会下降。

结论

跟踪网站使用以提供个性化内容不是很多用户认为是侵犯隐私,至少对于服务,用户选择创建和维护个人账户。

相反,个性化等个性化的建议被视为一个特性——说明一个网站试图更好地服务用户,帮助他们缩小选择考虑的总数可怜的建议很容易忽视,或者,当好的推荐的好处是足够强大,用户可能甚至愿意进一步参与网站整合未来的建议。

很明显,个性化是不再被高估了。