Előre megmondják, hogy milyen videót fogsz nézni

Öt év után megjelent a nyilvánosság előtt a Gravity R&D, miután az általuk összerakott ajánlórendszert kezdte használni a Dailymotion, a YouTube-on túli világ egyik legnagyobb videós platformja. A Gravity budapesti fejlesztőcsapata az, ami

• 2009-ben megnyerte a Netflix világversenyét, amelyben az ajánlók hatékonyságát kellett növelni

• megszerezte a Docler Holding szakmai támogatását

• 2011-ben 300 millió forintos tőkebefektetést kapott

Aztán jól eltűntek a nyilvánosság elől, mert arról nem nagyon lehet hatalmas sztorit írni, hogy keményen dolgoznak.

A Dailymotion pedig egy francia webes cég, amelynek

• havonta több mint százmillió egyedi látogatója van

• 2005-ben csupán 6000 euróból indították el

• az Orange mobilszolgáltató vette meg 123 millió euróért

• tízmilliónál több videót tesz elérhetővé

„Egy francia üzletkötő segítségével kerültünk a Dailymotion közelébe, de amikor tavaly többször is tesztelték a rendszert, már csak a technológia számított” - fejtette ki Tikk Domonkos alapító-cégvezető. „20 százalékkal tudtuk növelni az átkattintási arányt, ezért hosszú távú szerződést kötöttek velünk. Ezzel az üzlettel megdupláztuk a bevételünket.”

A Gravity R&D alapítói nem a Netflix versenyén elért eredményre építették a működésüket. Nincs egységes megoldás, mondta Tikk Domonkos, minden esetben máshogyan kell optimalizálni az ajánlórendszereket. A Dailymotionnél például kétféle videó van: gyorsan elavulók, mint a politika és a sport, és hosszabb ideig látogatott tartalmak, mint például a zenés videoklipek.

Ajánlási módszerből is alapvetően kétféle van. Az egyik a kollaboratív szűrés, amikor naplófájlok és események alapján vizsgálják, hogy miben hasonlítanak egymásra a felhasználók. Ez nagyon megbízható, de nem mindig működik: például amikor egy új videót töltenek fel, vagy új néző téved az oldalra, és nincs semmilyen látogatási előzménye. Ilyenkor jön második módszer, a tartalomalapú szűrés, ahol a feltöltő személye, a címkék és a metaadatok a meghatározó tényezők.

„Amikor bekerül a rendszerbe egy új videó, azt néhány perc alatt feldolgozzuk. Ha egy közösségi oldalra, a Twitterre vagy a Facebookra is felkerül, gyorsan összejön néhány néző, és mi már tíz megtekintés alapján össze tudjuk állítani a profilt, hogy az adott tartalmat kiknek érdemes ajánlani.”

Még sok olyan területet lát Tikk Domonkos, ahol alkalmazni lehetne a személyre szabott ajánlásokat, de a népszerű "big data" témája, vagyis a nagy adatbázisokban rejlő információk felhasználásával kapcsolatban óvatosan fogalmaz: „Sokáig úgy gondoltuk, hogy minél több az adat, annál jobb lesz, de rájöttünk, hogy az extra adat nem ad hozzá annyit a felhasználó jellemzéséhez. Érdemes meghatározni, mit akarunk begyűjteni és mi a használhatatlan szemét.”

Amikor elemzik az adatokat, olyan részletek is kiderülnek, hogy az Egyesült Államok területéről nem a mainstream tartalmakat keresik a Dailymotionön; a koreai videók és az idegen nyelvű szappanoperák a népszerűbb tartalmak. Japánban pedig az embereknek szűkebb lehet az érdeklődési köre, mert ott a módszereikkel 10-20 százalékkal jobb ajánlásokat tudnak tenni, mint bárhol méshol a világon.

Emberek kellenek

Nem nehéz kitalálni, hogy a Dailymotion behálózása mellett miért fontos még a Gravitynek, hogy egy kicsit forogjon a neve: igen, ők is folyamatosan keresnek embereket, mint az összes többi startup. Szerencsére nem céljuk, hogy egy éven belül megduplázzák a létszámot, mert elsősorban a termékfejlesztésre koncentrálnak, ezért nem kell ilyen ütemben bővülniük. Tikk Domonkos elismerte, hogy nehéz ma jó informatikust találni, mert egy szabad emberre négy nyitott pozíció jut. Ők abban bíznak, hogy még vonzó egy olyan kis cég, ahol a csatlakozó kollégáknak nagyobb befolyásuk lehet a stratégiára, a vállalkozás fejlődésére, mint a százakat foglalkoztató nagyoknál.