Yükleniyor...
Sosyal medya platformlarının takipçi sayılarını tamamen önemsizleştirdiği, içeriğinizi artık insanların değil, vektörel yakınlık algoritmalarının dağıttığı yeni bir dönemdeyiz. Peki bu algoritmalar içeriğinizi nasıl okuyor?
Sosyal medya platformlarının takipçi sayılarını tamamen önemsizleştirdiği, içeriğinizi artık insanların değil, vektörel yakınlık algoritmalarının dağıttığı yeni bir dönemdeyiz. Dijital yayıncılıkta yıllarca geçerli olan 'takipçi kitlesi inşa etme' kuralı, yerini makine öğrenimi (Machine Learning - ML) modellerinin anlık eşleştirme yeteneklerine bırakıyor. Peki, bu yeni algoritmik düzen içeriğinizi tam olarak nasıl okuyor ve sınıflandırıyor?
Bu makalede, modern içerik dağıtım sistemlerinin teknik altyapısını inceleyecek; içeriğinizin bir makine öğrenimi modeli tarafından nasıl anlaşıldığını, yapılandırıldığını ve doğru kitleye ulaştırıldığını mühendis-öğretmen perspektifiyle ele alacağız.
Yeni nesil dağıtım mekanizmalarını anlamak için öncelikle eski ve yeni mimari arasındaki farkı netleştirmemiz gerekir.
Geleneksel sosyal grafik tabanlı dağıtım, kullanıcının takip ettiği hesapların (node) ve bu hesaplar arasındaki ilişkilerin (edge) yönetimine dayanıyordu. Ancak bu model, içerik üreticisi büyüdükçe bir dağıtım tıkanıklığı yaratıyordu. ByteDance tarafından geliştirilen ve arXiv üzerinde 2022 yılında yayınlanan teknik makaleye göre, TikTok'un Monolith öneri sistemi, gerçek zamanlı seyrek parametre güncellemelerini ve devasa kullanıcı etkileşim verilerini işlemek için 100 milyar parametre kapasitesine sahiptir. Monolith mimarisi, statik sosyal ağ modellerini işlevsiz bırakarak kullanıcının anlık milisaniyelik kaydırma hızını dahi bir girdi olarak sisteme dahil eder.
Bir platforma video veya metin yüklediğinizde, sistem bunu bir insan gibi 'izlemez' veya 'okumaz'. İçeriğiniz, bir dizi veri işleme (data pipeline) hattından geçerek çok boyutlu vektörlere (vector embeddings) dönüştürülür.
Google ve ACM RecSys (2016) tarafından yayınlanan 'Deep Neural Networks for YouTube Recommendations' başlıklı temel makale, bu sürecin iki ana aşamadan oluştuğunu gösterir: Aday Oluşturma (Candidate Generation) ve Sıralama (Ranking). YouTube'un derin sinir ağları tabanlı bu öneri sistemi, ana sayfadaki video izleme oranlarında geleneksel arama ve abonelik akışlarına kıyasla %60 oranında tahmin doğruluğu artışı sağlamıştır. Sistem, milyonlarca video arasından önce yüzlerce aday seçer, ardından bunları sizin geçmiş tüketim sinyallerinize göre sıralar.
Bu aday oluşturma sürecinde içeriğiniz iki temel katmanda analiz edilir:
Sistem, içeriğin ses dosyasını otomatik olarak metne dönüştürür (Speech-to-Text). Elde edilen transkript, Google Cloud Natural Language API gibi araçların kullandığına benzer doğal dil işleme modellerinden geçirilir. Bu aşamada şu işlemler gerçekleştirilir:
Video içeriklerinin ilk saniyeleri, bilgisayarlı görü modelleri tarafından kare kare (frame-by-frame) analiz edilir. Google Cloud Video Intelligence API (erişilebilir adres: https://cloud.google.com/video-intelligence) gibi sistemler, videonun görsel katmanını şu sinyallerle okur:
İçeriğiniz teknik olarak sınıflandırıldıktan sonra, algoritma onu küçük bir test grubuna (örneğin 100 kişiye) gösterir. Bu aşamada en kritik metrikler devreye girer. Algoritmayı manipüle etmeye çalışmak (gaming the algorithm), platformların derin öğrenme modellerinin sürekli güncellenmesi ve yanıltıcı sinyalleri (clickbait, engagement bait) cezalandıran kalite filtreleri nedeniyle başarısızlığa mahkumdur.
Bunun yerine sistem, gerçek kullanıcı davranışlarını ağırlıklandırır:
Öğrenen makinelerin içeriğinizi daha doğru sınıflandırmasını sağlamak için şu teknik adımları uygulayabilirsiniz:
Yeni nesil dağıtım çağında başarılı olmak, algoritmik sistemlerin çalışma prensiplerine saygı duyan, yapılandırılmış ve yüksek kaliteli veriler sunan bir içerik mimarisi inşa etmekten geçer.