Tôi luôn luôn đề phòng các luồng Twitch ngoài luồng, và hôm nay, một người bạn đã đề xuất một điều tuyệt vời: một thợ máy tự mình sửa xe trên Twitch. (Âm thanh cũng rõ ràng đến đáng ngạc nhiên.) Tôi đã xem một lúc hôm nay khi anh ta thay thế hộp số trên một chiếc Kia, bộ truyền trước đó đã bị phá hủy sau khi một cái gì đó đặt một lỗ trên đường cao tốc. Nó là một thứ mà tôi luôn cố gắng tìm kiếm trên Twitch: một lỗ hổng nhìn vào cuộc sống của người khác. Tôi thích xem mọi người làm những việc mà tôi sẽ không bao giờ có thể làm được.
Mùa hè trước, Tôi đã viết một bài về việc tôi đã có một khoảng thời gian khó khăn để khám phá mọi thứ trên Twitch; điều đó thật khó khăn, tôi nói, bởi vì việc tìm kiếm số lượng người truyền phát trên Twitch giống như cố gắng lướt các kênh truyền hình mà không cần bất kỳ hướng dẫn nào. Kể từ đó, nó cảm thấy nghi ngờ như mọi thứ đã trở nên tốt hơn. Chẳng hạn, có một cách mới để tổ chức các luồng trong menu duyệt, và bây giờ bạn có thể sắp xếp theo gợi ý cho bạn, thay vì chỉ tổ chức các danh mục từ hầu hết người xem. Các đường sắt bên trái cũng đã nhận được hữu ích hơn. Bây giờ có vẻ như đề xuất các streamer hiện đang sống tương tự như những người tôi đã theo dõi và theo dõi thường xuyên.
Điều đó, hóa ra, là kết quả của rất nhiều công việc khó khăn. Hôm nọ, tôi đã nói chuyện với Tom Verrilli, một người quản lý sản phẩm và là người đứng đầu nhóm trải nghiệm người xem Twitch. Đó là công việc của mình để tìm ra cách kết nối người xem với các bộ truyền phát; anh ấy là người mà lòng người đã tìm ra cách để tìm thấy các bộ truyền phát, và để cho mọi người xem một thời gian dễ dàng hơn để tìm thấy họ. Theo ông, các vấn đề có ba phần: đầu tiên, Twitch có vô số nội dung. Thứ hai, tất cả nội dung đó – tất cả những người đó – là trực tiếp. Thứ ba, kênh là người; họ không đơn vị hoán đổi cho nhau. Ông Twitch có số lượng streamer gấp 1.000 lần so với bất kỳ nền tảng video nào có thể loại phim, chương trình TV, từng phần nội dung riêng lẻ, ông nói. Vì vậy, hàng tấn người đã trải qua 30 phút cố gắng tìm một bộ phim để xem vấn đề về dịch vụ phát trực tuyến. Chúng tôi có điều đó trên steroid. Bởi vì internet, như ông chỉ ra, là một nền tảng theo yêu cầu của người dùng, nó chạy chủ yếu trên các nội dung có sẵn ngay lập tức. Nhưng nếu bạn sống, vấn đề được phóng to.
Verrilli đã cho tôi một ví dụ để đưa mọi thứ vào quan điểm. Nếu bạn là một trong những người truyền phát chăm chỉ, người truyền phát tám giờ một ngày, bảy ngày một tuần, bạn sẽ chỉ sống 33 phần trăm thời gian mà một người nào đó lên trên nền tảng và họ tìm kiếm bạn, anh nói. Một điểm so sánh thực sự dễ dàng với điều này sẽ như thế nào, một công cụ tìm kiếm sẽ trông như thế nào nếu hai trong ba lần tôi tìm kiếm The Verge bạn có phải là người ở đó không? Tất cả những gì chúng ta có thể nói là, vâng, The Verge là một thứ tồn tại, nhưng bạn có thể đọc bất kỳ bài viết nào về nó. Thử lại sau.” Điều đó rất khác so với cách mà hầu hết chúng ta sử dụng internet – như khi chúng ta chán nản hoặc khi chúng ta có một vài phút ngừng hoạt động, nó dễ dàng đưa ra một cái gì đó như video YouTube và chỉ mất một chút thời gian để xem nó. Không như vậy với những thứ mà sống.
Có một sự tình cờ đẹp đẽ xảy ra khi bạn vấp ngã đúng kênh và cộng đồng phù hợp với bạn vào đúng thời điểm khi bạn sẵn sàng cho nó, chanh Verrilli nói. Đội ngũ của tôi, công việc của tôi là cố gắng và tạo ra sự ngẫu nhiên theo thứ tự hàng trăm triệu. Họ nói rằng họ đã bắt đầu từ đầu chỉ một vài năm trước đây, nhưng bây giờ nó bắt đầu có kết quả. Tỷ lệ video được xem vì các khuyến nghị của họ tăng khoảng 700% mỗi năm, ông nói. Sau đó, chúng tôi bắt đầu chứng minh giá trị cho cả người truyền phát và người xem rằng chúng tôi có thể giúp họ tìm thấy nhau đúng lúc. Nhưng chúng tôi còn một chặng đường dài để đi.
Để đưa ra khuyến nghị cho những người xem như bạn, Twitch sử dụng một hình thức học máy cho phép máy tự tìm ra những gì người xem quan tâm. AI quyết định tầm quan trọng của nó đối với người xem. Lấy ví dụ, tốc độ trò chuyện tính năng. Bạn có thường xuyên trò chuyện trong kênh mà bạn đang xem không? Sau đó, chúng tôi không thể đi qua và nói với các người mẫu rằng họ nên xem xét vận tốc trò chuyện của một người như thế nào, anh ấy nói. Tuy nhiên, người mẫu hiểu rằng một số người đang xem các kênh rất hay nói và thích nó; một số thì không. Và sau đó phân loại các kênh là trò chuyện hoặc không trò chuyện và có thể sử dụng kênh đó làm một trong nhiều đầu vào để xác định xem đó có phải là khuyến nghị phù hợp khi bạn đến không. (Một điều khác mà họ phải giúp các người mẫu hiểu là khái niệm về thời gian bởi vì việc đề xuất một luồng mà gần như đã thực hiện hoặc một luồng mà không bao giờ trực tuyến tại thời điểm đề xuất là không hữu ích.)
Điều này có thể đáng sợ. Trên hầu hết các nền tảng – Bao gồm Twitch – khuyến nghị thúc đẩy tăng trưởng và có thể là điều khiến một kênh này bùng nổ trên một kênh khác. Tuy nhiên, theo Twitch, Verrilli đảm bảo với tôi rằng hệ thống khuyến nghị mới công bằng hơn hệ thống cũ. Về mặt khái niệm, về mặt lịch sử, chúng ta đã có hình thức khám phá ít công bằng nhất, luôn được xếp hạng từ lớn đến nhỏ. Và điều đó có nghĩa là nó thật tuyệt vời nếu bạn là một tài năng hàng đầu, và ngày càng khó đối với những người phát triển những người đó, anh ấy nói. Khối lượng khác nhau ảnh hưởng không tương xứng đến kiến thức. Trong hai năm qua, nhóm của anh ấy đã làm việc, tuy nhiên, Verrilli nói rằng sự phát triển đã không tương xứng với các cộng đồng nhỏ hơn của Twitch tựa. Ông nói, những người lớn vẫn đang phát triển, nhưng các khuyến nghị cho chúng tôi khả năng để đảm bảo có kết quả công bằng hơn cho mọi người.
