30 mil millones de pins ya se han compartido en Pinterest y decenas de millones de usuarios siguen subiendo cada día más contenido, así que ya no vale la pena seguir dejando la organización de las publicaciones al viejo algoritmo que las acomodaba por orden cronológico, método que permitía que los posts más recientes gozaran de un lugar privilegiado aún por encima de los más antiguos e independientemente de su relevancia.
Pues bien, para acompañar la más reciente mejora que personaliza los resultados de una búsqueda según el género del usuario quien consulta, y para sentar el camino de las nuevas opciones de filtrado de audiencias para anunciantes, llega a Pinterest un nuevo conjunto de modelos basados en el aprendizaje de máquinas; Pinnability es el nombre que con el que se referencian.
La idea es brindar una óptima selección de contenidos en el feed de cada usuario pero ya no solo partiendo de su novedad sino también de su relevancia, característica relacionada con la combinación de variables de interacciones básicas (vistas, repines, clics, comentarios, etc.), su popularidad y en similar medida con los historiales de comportamiento de un específico usuario -incluyendo sus datos demográficos-.
Claro, todo se ejecuta tras bastidores en un veloz proceso que en tiempo real va eligiendo lo más adecuado, con ayuda de modelos de regresión logística y redes neuronales -entre varios más-, prediciendo con una alta precisión las publicaciones que podrían ser de gran interés para el usuario. Por supuesto, el desarrollo es dinámico y se va alimentando de nuevas interacciones así como de las mejoras implementadas por el equipo técnico de Pinterest.
En fin, seguramente te encontrarás con un feed más «acorde a ti» la próxima vez que inicies sesión en Pinterest y ya sabrás que Pinnability trabaja para hacerlo posible. Si quieres revisar los detalles técnicos, puedes leer el correspondiente artículo en el blog de ingeniería de Pinterest [Vía: MarketingLand]