A pesar de los cientos de millones gastados en ingeniería relacionada con algoritmos, las recomendaciones pueden ser impredecibles, y es peor en el turismo, donde la tecnología generalmente está por detrás de otras industrias. Así lo cuenta esta Columna de Opiniones.

¿Por qué TikTok es la aplicación para aprender? Debido a la historia profunda y exitosa del propietario de TikTok, ByteDance, en los motores de recomendación. Desde su primera aplicación de noticias, Toutiao, hasta la aplicación de redes sociales TikTok de más de mil millones de usuarios (y Douyin en China), ByteDance ha dominado con éxito los motores de recomendación, proporcionando el contenido adecuado a la persona adecuada.

Si bien la tecnología de TikTok puede ser avanzada, sirve como ejemplo de cómo las marcas pueden dominar el arte de la personalización.

Aquí hay tres lecciones que las marcas de viajes pueden aprender de la aplicación TikTok.

1) Comience poco a poco, pero comience ahora
Los motores de recomendación son complicados y comprender cómo aprovechar su capacidad para agregar valor a su negocio específico llevará tiempo. La curva de aprendizaje es empinada, pero rápida. Esto da una ventaja a las empresas dispuestas a sumergirse antes y lanzar recomendaciones personalizadas en alguna parte de su producto.

Con Medium, puede ver cómo agregó una segunda pestaña a su feed de artículos, donde también incluyó mensajes de mano para explicar cómo funcionan las recomendaciones y cómo dar retroalimentación. Y luego YouTube, que siguió un enfoque similar de comienzo pequeño con su feed New To You .

Estas son dos compañías de contenido y medios muy grandes, que sin duda tienen los recursos para contratar a los mejores en el negocio para los motores de recomendación. Sin embargo, eligieron comenzar a implementar esta nueva tecnología en partes pequeñas, lo que permitió un tiempo de aprendizaje antes de implementarla más ampliamente en su producto.

Instagram es un brillante ejemplo de adónde puede llevar esta estrategia de empezar poco a poco. Durante los últimos 10 años, ha desarrollado su capacidad y experiencia, comenzando con el cambio de su algoritmo de suministro de noticias, lanzando su sección Explorar y, más recientemente, lanzando Reels.

A medida que las marcas de viajes lancen sus propias presentaciones pequeñas de recomendaciones personalizadas, aprenderán rápidamente qué puntos de datos clave les faltan para escalar las recomendaciones, dónde están las brechas en el contenido existente y cuáles son los rasgos más importantes para el motor de recomendación en un usuario y en el contenido.

Para lanzar más rápido, o si se carece de la experiencia técnica, pueden aprovechar los proveedores de SaaS del motor de recomendación, como Algolia o Recombee. Por supuesto, con el tiempo, las marcas de viajes necesitarán personas dentro de la empresa que entiendan esta tecnología y cómo llevarla al siguiente nivel.

2) Enriquecer los metadatos del contenido
Como humanos, podemos entender y categorizar muy rápidamente las cosas que vemos (restaurantes, videoclips y canciones), pero para un algoritmo, esto debe enseñarse. Un motor de recomendación solo puede ser tan bueno como su comprensión del contenido que está recomendando.

El video, un bien comparable al contenido de viajes, es una de las áreas más desafiantes para que una máquina entienda lo que hay en cada clip. Es por eso que TikTok ha invertido tanto en la construcción de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático líderes para escanear cada cuadro, en cada video, para categorizarlo dentro de diferentes subculturas. Este proceso de enriquecimiento ayuda a TikTok a comprender qué hay en cada video, qué tipo de video es, cuál es el estado de ánimo y muchas cosas más.

En los viajes, los hoteles, bares, museos y restaurantes, por ejemplo, también tienen muchos matices. Son difíciles de categorizar de manera detallada. Considere la pregunta de por qué a alguien le gusta un video o restaurante en particular. Hay muchos, muchos atributos a considerar como parte de la respuesta.

Las marcas de viajes deben comenzar a pensar temprano en los datos que tienen para cada contenido, así como en cómo se organizan esos datos y, lo que es más importante, cómo pueden enriquecerlos aún más. Un restaurante, por ejemplo, puede tener solo una descripción y una calificación. Pero también podría tener el nivel de precios, la cantidad de reseñas, el número de seguidores de Instagram, las cocinas, etc. Cada uno de estos atributos, cuando se combinan, es un factor importante en por qué alguien prefiere un lugar a otro.

Cuanto más enriquecido sea un contenido, más sólidas serán las conclusiones de los usuarios que interactúan con él. Por ejemplo, digamos que los usuarios no solo buscan restaurantes en Marruecos, sino también comidas baratas muy populares, de calificación media y en el casco antiguo. Esta riqueza de metadatos marcará la diferencia entre las grandes recomendaciones y las medias o malas.

Es posible que las empresas de viajes tengan que trabajar con otras empresas para enriquecer sus datos, como la API de mapas de Google , o un nuevo competidor en el espacio, como Here .

3) Capture y almacene los datos correctos
Esto puede parecer obvio, pero siempre hay lagunas en los datos que se capturan.

Por ejemplo, es clave asegurarse de que haya un vínculo claro y rastreable entre cada usuario y cada pieza de contenido con el que haya interactuado alguna vez. Y no solo si un usuario ha guardado o reservado un contenido, sino también otras señales de intención como clics, vistas y tiempo dedicado.

Combinado con los ricos metadatos del contenido del punto anterior, comienza a desarrollarse una imagen muy clara de lo que les interesa a los usuarios. Todas estas son entradas esenciales para un motor de recomendación.

Netflix ahora afirma que "más del 80% de los programas de televisión que la gente ve se descubren a través del sistema de recomendaciones de la plataforma". Este es un número asombroso y un ejemplo del potencial de un buen sistema de recomendación de contenido. Netflix siempre se ha posicionado como una empresa basada en datos y se ha documentado la cantidad de datos de uso que recopila de cada espectador.

Este profundo conocimiento de los usuarios y de cada microacción e interacción que tiene lugar en la plataforma es uno de los ingredientes clave del éxito del sistema de recomendaciones de Netflix.

Finalmente, todos estos datos de uso deben almacenarse en un formato sin procesar y accesible, idealmente no enterrados en una herramienta de análisis o recomendación en particular. Las herramientas de gestión de datos, como el segmento líder del mercado, proporcionan una forma sencilla de canalizar datos a herramientas de análisis, así como a contenedores de almacenamiento a largo plazo como Google Cloud Platform o AWS. Esto le dará acceso a los datos al motor de recomendación sin ninguna restricción. Y lo que es más importante, garantiza que una empresa no esté atada a un proveedor específico a largo plazo. Más bien, les da control total y propiedad de los datos de uso de sus usuarios.

El gran problema de los viajes
En los viajes, los usuarios se enfrentan a un enorme problema de descubrimiento: dónde ir, dónde comer, qué visitar, dónde alojarse: es interminable. Y por mucho que los viajeros disfruten del descubrimiento fortuito de nuevos lugares, puede ser una carga.

A partir de nuestra investigación en Pluto, descubrimos que, incluso entre los viajeros que se van más de seis veces al año, el 76% dice que buscar inspiración relevante es doloroso. Los viajeros de hoy tienen intereses únicos y quieren reflejar eso en sus vacaciones.

Pero la elección abrumadora hace que sea cada vez más difícil encontrar exactamente lo que buscan: por ejemplo, Google Maps tiene más de 200 millones de puntos de interés y Tripadvisor tiene casi ocho millones de empresas.

Un problema que vale la pena resolver
Resolver el problema de la visibilidad brinda a los viajeros una razón sólida para seguir regresando a un producto o plataforma. Pero sigue siendo un gran desafío para las marcas de viajes, en parte debido a los ciclos de demanda poco frecuentes de los viajes.

Esto es lo que estamos resolviendo en Pluto, con una aplicación para ayudar a los viajeros a encontrar inspiración, planificar su próximo viaje y conectarse con viajeros de ideas afines. Aprovechamos las recomendaciones personalizadas para ayudar a las personas a encontrar lugares auténticos y únicos para visitar en sus viajes, siguiendo los mismos patrones que algunas de las plataformas de contenido más exitosas.

Las recomendaciones personalizadas solo están mejorando, y plataformas como TikTok han demostrado que es posible lograr avances significativos en este espacio. Es hora de viajar para subir a bordo.

POR ALEX RAINEY -cofundador y director ejecutivo de Pluto

Fuente: https://www.phocuswire.com/what-tiktok-can-teach-travel-brands-about-content-discovery