Войти в почту

Конец игры: как Google искусственный интеллект внедряла

Google уже несколько лет последовательно внедряет технологии машинного обучения в свои сервисы. Настала очередь магазина приложений Google Play, где американская интернет-компания планирует продвигать более качественные игры и приложения, опираясь на внутренние метрики, такие как, возврат пользователей, внутренние покупки, удаления приложений и так далее. Эту тенденцию пользователи ждут давно, но массовые сбои показывают, что разработчикам надо быть готовыми к непрогнозируемому поведению искусственного интеллекта (ИИ). Что-то пошло не так Начиная с 19 июня в магазине приложений Google Play по всему миру стали наблюдаться серьезные сбои в работе сервисов, таких как, поиск приложений, нативные A\B-тесты, отображение статистики по загрузкам, а также рекомендательный блок Similar apps. Последствием сбоев стали массовые жалобы разработчиков на большие потери в установка приложения новыми пользователями из магазина приложений — снизился, так называемый, органический трафик. У некоторых это цифра достигала 90% от дневного объема новых пользователей. Проблема коснулась не только российские компании, но и зарубежные. Проблему обсуждают на многих форумах, например, Reddit. Например, сбой произошел в сервисе встроенного поиска приложений, наиболее значимого источника новых органических пользователей в магазине приложений, на который приходится более 50% всех установок приложений. Сервис перестал выдавать правильную поисковую выдачу, произошло зацикливание на первых 16-20 приложений, остальные 230+ приложений в каждом поисковом запросе исчезли из поиска и перестали получать пользователей. Пример уменьшения показов у приложения Get over it PvP: Hammer hit: При этом упала и конверсия (количество установок, деленное на количество показов приложения) в установку с 15,5% до 11,8% (очевидно пошла не целевая аудитория, а это показывает на сбой поиска и Similar apps). Пример падения установок у приложения Hyperloop: «Примерно 20-го июня начался спад в установках, а 22-го они резко обвалились. Не отображаются данные по источникам трафика, по оценкам (последние за 1 июня)», — описал хронологию сбоя индивидуальный разработчик приложения Hyperloop Антон Слюсарь. Он также добавил, что лишился возможности проводить A/B тесты, предположив, что это произошло из-за отсутствия данных по трафику. При этом конверсия проектов упала в 3 раза (либо статистика выдавала неверные данные). Со стороны разработчика никаких значительных изменений для таких событий не вносилось. На данный момент серьезные сбои в работе Google Play устранены, по-крайней мере поиск работает, как это было раньше. Тем, у кого продолжаются падения установок, стоит еще подождать, когда устаканятся все сервисы, особенно Similar apps, от которого зависит качество приходящего органического трафика, и начнет снова отображаться статистика. К сожалению, представители Google на момент подготовки материала не предоставили информации о сбоях внутри Google Play, при этом поделились результатами внедрения новых рекомендательных алгоритмов приложений, основанных на машинном обучении. Светлые надежды «Google внедряет технологии машинного обучения в Google Play для формирования наиболее точных персонализированных рекомендаций мобильных приложений, что уже привело к росту конверсии в установку мобильных приложений на 3,3%», сообщил 6 июля руководитель исследовательского подразделения ИИ Google Чи Хуаи-хсин. Основания на такие позитивный исход у качественных приложений есть. Как рассказал гендиректор и основатель KB Production(приложения «Фиксики» и «Маша и Медведь») Виталий Козлов, с 19 июня некоторые проекты его компании «буквально провалились по установкам, а некоторые наоборот — выросли в несколько раз и продолжают расти». В результате анализ основных показателей различных игр не выявил конкретных факторов, которые оказывают влияние на установки приложений в Google Play. Козлов предположил, что ИИ учитывает несколько факторов: «Вероятно, речь идет о сочетании некоего количества внутренних метрик проекта, которые гугл видит через свои системы. Предположительно рост наблюдается в более качественных приложениях, в которых есть ценность и глубина для пользователя, возможно имеет вес монетизация через внутриигровые покупки». Из этого он сделал вывод, что Google в новом алгоритме рекомендаций пытается решить проблему продвижения более качественные игр и приложений. Козлов считает, что в перспективе — это хороший тренд для потребителя, который будет получать рекомендации более качественных игр и приложений. Из замечаний он отметил, что в детских приложениях основные показатели отличаются в худшую сторону по сравнению со взрослыми проектами, из-за особенностей поведения детской аудитории. «Не совсем ясно, учитывается ли этот момент в новом алгоритме или нет», — высказал озабоченность нововведениями Козлов. Итоги для разработчиков и пользователей Новые, более сильные алгоритмы рекомендаций смогут решить три текущих проблемы: 1. Более качественные приложения будут получать больше пользователей, что стимулирует их дальнейший рост и рост всей экосистемы мобильных приложений в целом. 2. Произойдет размытие уровня доходов между приложениями «гигантами» и остальными. Текущая статистика говорит, что 1% приложений зарабатывает 95% всего дохода. С новым алгоритмом рекомендаций, основанных на персональных потребностях пользователей, доля «гигантов» должна немного уменьшится. 3. Исчезнет серое продвижение, основанное на накрутках рейтинга и количества установок для удержания приложений в топах категорий и поиска. Для конечного пользователя и действительно качественных приложений — это хорошо. Потребитель получит то приложение, которое будет закрывать потребность здесь и сейчас, разработчик получит наиболее качественную аудиторию для дальнейшей монетизации, а также не будет тратить бюджеты на продвижение серыми методами с целью удерживать позиции, пока менее качественные приложения за счет своих бюджетов и серого продвижения занимают места в топах. Бюджет будет направлен на более официальные и измеримые источники трафика. Механизмы ранжирования Google улучшает регулярно. Возможно, при обучении ИИ происходят столь бурные смены параметров, что не знаешь — куда унесет какую программу. Разработчикам стоит быть готовым к тому, что иногда их приложения резко теряют популярность. Не стоит сразу дергаться. Если это произошло резко и без видимых причин, возможно стоит переждать очередные «учения» и дождаться, пока ИИ придет в себя. Со стороны интернет-компании хотелось бы чуть больше открытости и информирования о таких процессах, чтобы понимать, что «буря» скоро закончится. Читайте также Строчки кода: как улучшить качество видеотрансляций без затрат

Конец игры: как Google искусственный интеллект внедряла
© Forbes.ru