Pinterest setzt bei Pin-Empfehlungen auf künstliche Intelligenz

Eine der beliebtesten Arten, wie Pinterest-Nutzer neue Pins entdecken, ist das Feature „Verwandte Pins“. Diese erscheinen als Empfehlungen für ähnliche Inhalte unter der Detailansicht eines aufgerufenen Pins.

Verwandte Pins

Bildquelle: Pinterest Engineering Blog https://engineering.pinterest.com/blog/applying-deep-learning-related-pins

Technisch beruht dieses System auf einem kollaborativen Filtermechanismus. Dabei schlägt Pinterest verwandte Pins vor, indem die Pinnwände ausgewertet werden, auf denen ein Pin abgelegt ist. Ein Sommerkleid liegt häufig auf Pinnwänden, die sich speziell Sommerkleidern widmen, d.h. andere Sommerkleider werden als verwandte Pins angezeigt. Der Nachteil dieses Systems: Ein Sommerkleid kann auch auf Pinnwänden gespeichert werden, die sich dem Thema Mode allgemein widmen oder einer bestimmten Farbe. Das Ergebnis sind mitunter weniger relevante Pins unter den Empfehlungen „Verwandte Pins“.

Erhöhte Relevanz durch Deep Learning

Nun hat Pinterest seine Empfehlungstechnologie verbessert und setzt zum Vorschlagen verwandter Pins zusätzlich das so genannte Deep Learning ein, eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Daten innerhalb eines neuralen Netzwerks verwertet werden. Die Empfehlungen werden so noch relevanter. Pinterest hat dazu ein eigenes System namens Pin2vec entwickelt, das den Kontext der Pin-Aktivitäten eines Nutzer innerhalb einer Sitzung berücksichtigt. Das Ergebnis sind deutlich relevantere Pins, wie dieses Vorher-Nachher-Beispiel zeigt:

pinterest-deep-learning-vorher

Verwandte Pin-Empfehlungen basierend auf dem alten System. Bildquelle: Pinterest Engineering Blog https://engineering.pinterest.com/blog/applying-deep-learning-related-pins

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Verwandte Pin-Empfehlungen basierend auf Deep Learning. Bildquelle: Pinterest Engineering Blog https://engineering.pinterest.com/blog/applying-deep-learning-related-pins

Mehr Engagement mit verwandten Pins dank künstlicher Intelligenz

In ersten Tests stieg das Engagement mit verwandten Pins um 5 Prozent. Nichtsdestotrotz wird Pinterest das alte System weiterhin einsetzen, da dieses bei so genannten Long Tail Pins, die typischerweise wenig Engagement-Daten aufweisen (weil sie eben so speziell sind, dass sie seltener aufgerufen werden), eine bessere Performance zeigen. In der Praxis werden nun also beide Systeme kombiniert.

Auswirkungen auf Markeninhalte

Für Unternehmen wird dies sicherlich Auswirkungen auf das Engagement mit ihren Inhalten haben. Produkte, die auf den selben Pinnwänden abgelegt wurden, aber wenig miteinander gemein haben, könnten nun seltener empfohlen werden. Im Gegenzug mögen diese aber bei anderen, relevanteren Suchanfragen ausgespielt werden und zu höheren Konversionsraten führen. Es bleibt also abzuwarten, inwiefern Marken von der erhöhten Relevanz profitieren werden.

Dr. Melanie Grundmann

Dr. Melanie Grundmann

Inhaberin, Social Media Consultant at Marpha Consulting
Melanie Grundmann ist Inhaberin von Marpha Consulting und Autorin des Buches Erfolgreich auf Pinterest.
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