“วิเคราะห์อัลกอริทึมของ Blockdit หลังจากลองใช้งานมา1เดือนเต็ม / แนะนำสารคดีเกี่ยวกับอัลกอริทึมบน Netflix”
เครดิตภาพ: https://anz.newonnetflix.info/info/80095881/s
ทีแรกผมไม่เคยคิดที่จะเขียนบทความเรื่องนี้เพราะมันฟังดูเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและเข้าใจยาก แต่บังเอิญผมเพิ่งเจอเรื่องที่น่าสนใจเรื่องหนึ่งตอนผมกำลังเดินทางไปทานข้าวครับ
เรื่องมีอยู่ว่า เมื่อสักครู่ผมไปหาอะไรทานในห้างแห่งหนึ่ง ระหว่างทางที่ผมเดินมุ่งหน้าไปที่ร้านอาหาร มีป้าคนหนึ่ง (อายุประมาณ50) เดินเข้ามาหาผมกับแฟนแล้วพูดว่า “น้องๆช่วยกด Subscribe (หรือกด “ติดตาม”) ช่องยูทูปของป้าให้หน่อย พอดีตอนนี้ป้ามียอดผู้ติดตามแค่ร้อยกว่าคนเอง ทางยูทูปจะอนุญาตให้ป้าลงทะเบียนเพื่อสร้างรายได้ก็ต่อเมื่อยอดผู้ติดตามถึงพันคน”
มาถึงตอนนี้ผมนึกในใจว่า “Blockdit เลือกใช้วิธีการนี้เหมือนยูทูปเลยนะ”
แล้วผมก็นึกในใจเกี่ยวกับสิ่งที่ป้าแกทำว่า “อย่างนี้ก็ได้เหรอ”
แต่ผมกับแฟนก็ใจดีกด Subscribe ให้ป้าแกไป หลังจากนั้นป้าแกก็ยังพูดต่ออีกว่า “กดกระดิ่ง” ให้ป้าด้วยนะ
หลายคนคงรู้แล้วว่า “กดกระดิ่ง” บนยูทูปแปลว่าอะไร แต่สำหรับคนที่ไม่รู้ คำว่า “กดกระดิ่ง” แปลว่า กดปุ่มรูปกระดิ่งบนหน้าจอเพื่อให้ยูทูป “แจ้งเตือน” เราเวลาที่เจ้าของช่องเพิ่งอัพโหลดวีดีโอขึ้นไป เราจะได้เปิดดูวีดีโอนั้นได้อย่างทันท่วงที
กลับมาที่ป้ากันต่อ หลังจากผมกดกระดิ่งให้ป้าแล้ว ป้าแกก็ขอบคุณผมกับแฟน แล้วเล่าให้ผมฟังว่าลูกๆของป้าไม่มีใครสนับสนุนให้ป้าเป็นยูทูบเบอร์ (คนที่โพสวีดีโอบนยูทูปเพื่อหารายได้) เลยสักคน ป้าเลยต้องมาทำแบบนี้
หลังจากป้าเดินจากไป ผมมีคำถามในหัวเต็มไปหมด
ข้อแรก ถ้าป้าใช้วิธีเดินขอยอด “ติดตาม” จากคนแปลกหน้าไปเรื่อยๆจนยอดผู้ติดตามถึงพันคน แล้วป้าแกจะทำยังไงต่อ? อะไรคือเป้าหมายต่อไป?
ข้อที่สอง สมมุติยอดผู้ติดตามของป้าแกถึงพันคนแล้ว เวลาป้าแกอัพโหลดวีดีโอลงไปแต่ละคลิป จากยอดผู้ติดตามหนึ่งพันคน (ที่ส่วนใหญ่เกิน90%ไม่ใช่คนที่สนใจคอนเทนต์ของป้าแกจริงๆ) จะมีสักกี่คนที่ “View” (หรือ “กดดู”) วีดีโอของป้าแกบ้าง?
ข้อที่สาม สิ่งที่ป้าแกทำมันยั่งยืนหรือเปล่า? ป้าแกจะทำเงินได้สักเท่าไหร่จากยอดผู้ติดตามส่วนใหญ่ที่ไม่ได้สนใจคอนเทนต์ของป้าแกจริงๆ
ข้อสุดท้าย เราสามารถซื้อยอดวิว ยอดไลค์ และยอดผู้ติดตามบนยูทูปได้ไหม? ยูทูปมีอัลกอริทึมอะไรไหมที่สามารถตรวจจับพฤติกรรมแปลกๆ เช่น การปั่นยอดวิว ปั่นยอดไลค์ หรือสร้างผู้ติดตามปลอมๆ (เช่น การสมัครยูสเซอร์แอคเคาท์ใหม่หลายๆไอดีเพื่อมาปั่นยอดวิว ยอดไลค์ ยอดผู้ติดตามให้ตัวเอง)
หลังจากนั้นผมกลับมาที่บ้านและลองค้นข้อมูลในกูเกิ้ลเกี่ยวกับอัลกอริทึมของแอปชื่อดังต่างๆ ปรากฏว่าทั้งเฟสบุ๊คและยูทูปมีการออกแบบอัลกอริทึมของตัวเองขึ้นมาเพื่อใช้ในการตรวจจับพฤติกรรมแปลกๆที่ผมพูดถึงด้านบนด้วย ผมขอไม่ลงรายละเอียดเพราะบทความนี้จะยาวเกินไป แต่จะแนบลิงค์ให้ลองอ่านกันท้ายบทความครับ
แล้วอัลกอริทึมของ Blockdit ล่ะเป็นยังไง?
หลังจากที่ผมลองใช้งาน Blockdit ทั้งในมุมมองของการเป็นผู้อ่านและผู้เขียน และผมได้อ่านคำอธิบายของ Blockdit ในลิงค์ด้านล่างแล้ว https://www.blockdit.com/articles/5c13c108a22f2a284ec76e84
ผมสรุปข้อสังเกตที่ผมเจอตามนี้ครับ (ผมต้องขอออกตัวก่อนว่า ความคิดเห็นของผมด้านล่างอาจจะผิดหรือถูกก็ได้ เพราะผมไม่ใช่คนเขียนอัลกอริทึม ทุกอย่างเกิดจากการคาดเดาและตั้งข้อสังเกตจากการใช้งานจริงในระยะเวลา1เดือนที่ผ่านมา)
1. เรื่องแถบพลังของโพสติดดาวของเพจ
A.I. ของ Blockdit จะนำยอดสถิติ Engagement (การมีส่วนร่วมทั้งหมดของโพสต์) ต่างๆ เช่น “ยอด Like” “จำนวนความคิดเห็นใต้โพส” “จำนวนครั้งที่โพสถูกแชร์” “จำนวนผู้ติดตามที่เกิดจากโพสนั้น” “จำนวนครั้งในการกดดูโปรไฟล์จากโพสต์” “จำนวนครั้งในการคลิกบนโพสต์” “จำนวนครั้งในการคลิกที่รูป” “จำนวนครั้งในการคลิกที่ลิงก์” มาคำนวณเป็น ”คะแนน” เพื่อเพิ่ม “แถบพลังของดาว” ซึ่งถ้าแถบพลังของดาวเต็ม โพสนั้นจะกลายเป็น “โพสติดดาว หรือ Starred Post” นั่นเอง
และโพสติดดาวจะสามารถ “ทำเงิน” ให้เจ้าของเพจได้ (สำหรับเพจที่มีผู้ติดตามเกิน1พันคนและกดปุ่ม “Monetize” แล้ว) แต่ทาง Blockdit ยังไม่ประกาศอย่างเป็นทางการว่าจะมีวิธีการจ่ายเงินให้เจ้าของโพสสำหรับโพสติดดาวอย่างไร แต่ผมเดาว่าน่าจะมีราคามาตรฐานที่คิดเป็น “จำนวนเงิน(บาท)ต่อหนึ่งโพสที่ติดดาว”
Edit. หลังจากโพสบทความไปแล้ว1วันแล้วถ้าแถบพลังของดาวยังไม่เต็มล่ะก็
แถบพลังของดาวจะเปลี่ยนจาก "สีน้ำเงิน" เป็น"สีดำ" นั่นแปลว่าคุณจะไม่มีทางได้ดาวจากบทความนั้นอีกต่อไป (หมดเวลาทำดาว)
2. การพิจารณาถอนดาวสำหรับ “โพสติดดาว” ของผู้เขียนที่ก๊อปปี้ผลงานของคนอื่นมาใช้
ทาง Blockdit ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับกระบวนการพิจารณาถอน “โพสติดดาว” ที่นักเขียน “ก็อปปี้ผลงานของคนอื่นมาลงทั้งดุ้น” สำหรับเรื่องนี้ผมสังเกตว่ามีกรณีที่มีการก๊อปปี้ “งานเขียน” หรือ “ภาพถ่าย” ของคนอื่นทั้งดุ้นมาจากกูเกิ้ลจริง ถึงแม้ว่าจะมีการให้เครดิตก็ตาม
เรื่องการก็อปปี้งานของคนอื่นมาแบบทั้งดุ้นนั้นผมไม่เห็นด้วยเพราะไม่ได้ช่วยกระตุ้นกระบวนการคิดสร้างสรรค์ให้นักเขียนเลย แต่การนำคอนเซปท์งานของคนอื่นเพียงบางส่วนมาใช้เพื่อเป็นแรงบันดาลใจในงานเขียน ผมเห็นด้วยว่าสามารถทำได้
ตรงนี้ทาง Blockdit สามารถเขียนอัลกอริทึมให้ A.I. ได้ เช่น ให้ A.I.ค้นกูเกิ้ลว่ามี “จำนวนคำ” ในบทความ Blockdit เป็นจำนวนกี่เปอร์เซ็นต์ที่ซ้ำกับ “จำนวนคำ” ในบทความที่ A.I. ค้นเจอในกูเกิ้ล
ถ้าถึงเปอร์เซ็นต์ที่กำหนด(ที่สูงพอ) ก็จะถือว่าบทความส่วนใหญ่นั้น “ถูกก๊อปปี้” มาและอาจพิจารณา “ถอน” โพสติดดาวนั้นออกไป
ในอีกทางหนึ่ง Blockdit สามารถจ้างคนมาทำกิจกรรมนี้แทนก็ได้ ขึ้นอยู่กับว่าทางเลือกไหนมีต้นทุนต่ำและมีประสิทธิภาพมากกว่า
3. การตรวจจับการปั่นยอด Engagement (เช่น ปั่นยอดไลค์ ยอดแชร์ ยอดผู้ติดตาม) ใน Blockdit
อันนี้ผมไม่รู้จริงๆว่าทาง Blockdit เขียนอัลกอริทึมในการตรวจสอบยังไง แต่ผมเดาว่าอาจจะใช้วิธีตรวจจาก log ของอุปกรณ์ที่ใช้ เช่น การใช้มือถือเครื่องเดียวกันในการล็อคอิน ล็อคเอาท์เข้าใช้งานยูสเซอร์แอคเคาท์ที่ต่างกัน 10แอคเค้าท์ เพื่อทำการกดไลค์ กดแชร์ ให้โพสตัวเอง เป็นต้น ทาง Blockdit อาจใช้วิธีการตรวจสอบจากไอพีแอดเดรส หรือดีไวซ์ไอดีก็ได้ ผมไม่แน่ใจครับ
Edit. เพิ่มเติมข้อ4ครับ
4. โพสต์ที่ไร้คุณภาพจะถูกแสดงผลให้คนอ่านเห็นน้อยลง
ถ้าผู้เขียนบทความเน้นโพสบทความตามปริมาณมากกว่าคุณภาพ เช่น โพสบทความรัวๆทุก1ชม. เพื่อวัตถุประสงค์ในการเพิ่ม "ยอดผู้ติดตาม"
A. I. ของ Blockdit จะมีอัลกอริทึมตรวจสอบ และแสดงผลบทความดังกล่าวบนฟีดของผู้อ่านให้น้อยลง ส่งผลให้ผู้อ่านส่วนใหญ่มองไม่เห็นบทความนั้นๆ
ในทางกลับกัน ถ้าเป็นบทความที่มีคุณภาพ (A. I. คงพิจารณาจากสถิติของ Engagement เช่น การ "เพิ่มขึ้นอย่างมาก" ของการมีส่วนร่วมของโพสต์ ภายในระยะเวลาที่กำหนด) บทความนั้นก็จะถูกแสดงในหน้า "Popular" ให้ผู้อ่านส่วนใหญ่มองเห็นได้
มาถึงตรงนี้ ผมขอส่งท้ายด้วยการแนะนำสารคดีบน Netflix ที่ชื่อ “The Secret Rules of Modern Living: Algorithms”
สารคดีชุดนี้มีความยาวเกือบ1ชั่วโมง และอธิบายเกี่ยวกับ “อัลกอริทึม” ในชีวิตประจำวันที่ฟังดูยากให้เข้าใจง่ายขึ้นครับ
สุดท้ายนี้ อย่าลืมกด “Follow” กด “Like” หรือกด “Share” เพจนี้เพื่อเป็นกำลังใจในการเขียนบทความดีๆ ต่อไปด้วยครับ
ติดตาม Netflix Addict จากช่องทางอื่นและแวะมาพูดคุยกันได้ที่ Facebook: https://www.facebook.com/netflixaddict1
- 34
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
