13 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI-ਆਧਾਰਤ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈਏ, ਤਿਆਰ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇੱਕ AI-ਆਧਾਰਤ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵਾਲੀ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਲਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ—ਡੇਟਾ, UX, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਅੱਛੀਆਂ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਸਮੇਤ।
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈਏ, ਤਿਆਰ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇੱਕ AI-ਆਧਾਰਤ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵਾਲੀ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਲਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ—ਡੇਟਾ, UX, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਅੱਛੀਆਂ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਸਮੇਤ।
AI-ਆਧਾਰਤ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਉਹ ਫੀਚਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ "ਅਗਲਾ ਕੀ ਦੇਖਾਉਣਾ ਹੈ" ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਉਹ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ products, videos, articles, lessons, destinations ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ UI ਸ਼ੌਰਟਕੱਟ—ਯਹ ਸਰਵਿਸ ਬਿਹੇਵਿਯਰ ਅਤੇ context ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਚਲਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ recommendation experiences ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ CTR (tap-through rate), conversion (ਖਰੀਦ/ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ), watch time/read time, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ retention (ਜਿਵੇਂ day 7/day 30)।
ਇੱਕ “north star” ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਕੁੱਝ guardrails ਜੋੜੋ (ਉਦਾਹਰਨ: bounce rate, refunds, churn, ਜਾਂ feed load time) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਣਜਾਣੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿਰਫ਼ clicks ਲਈ optimize ਨਾ ਕਰੋ।
ਇੱਕ recommendation engine ਇੱਕ ਇਕ-ਵਾਰ ਹੀ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਵਧੀਆ ਸਿਗਨਲ (views, clicks, saves, purchases, skips) ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾਰ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਸ ਸਮੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ “ਫਸੇ ਹੋਏ” ਪਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ—ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਅਗਲਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਣਾ ਹੈ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਜਾਂ ਚੋਣਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਣ।
ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੋਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਸ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਅੰਸ਼ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ friction ਘਟਾ ਕੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਦੋਹਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਹ ਰਸਤਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਹੋਦੇ ਹਨ). ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
ਉਹ ਸਕ੍ਰੀਨ ਲੱਭੋ ਜਿੱਥੇ drop-off ਉੱਚਾ ਹੈ, “time to first action” ਲੰਮਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਯੂਜ਼ਰ بار-ਬਾਰ ਵਾਪਸ ਆ ਕੇ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ MVP ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ surface ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਹਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰੋ:
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਸ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ default product/detail page ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਆਈਟਮ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਯੂਜ਼ਰ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ-ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਇਹ ਲਿਖੋ ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ surface ਲਈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੁਲ-ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾ ਬਣਨਗੀਆਂ ਜੋ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਤਾਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਮੁਹੱਈਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਯੋਗ ਰੱਖੋ। ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਮੂਲਾਂਕਣ ਲਈ ਠੋਸ ਟਾਰਗਟ ਮਿਲ ਜਾਵੇਗਾ।
ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਜਿੱਤੀਆਂ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਬਚਾਉ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਪਸ "backend truth" ਅਤੇ "app behavior" ਦੇ ਮਿਕਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। Backend truth ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪਰ ਕੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; app behavior ਢੇਰ ਸਿਗਨਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
"exposure" ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਕਲਾਸ ਡੇਟਾ ਸਮਝੋ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਦਿਖਾਇਆ ਉਹ ਲੌਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ bias ਅੰਕਣ, ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਜਾਂ uplift ਮਾਪਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਇਵੈਂਟ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਹਰ ਇਵੈਂਟ ਲਈ timestamp, item_id, source (search/feed/reco), position, ਅਤੇ session_id ਜਿਵੇਂ ਫੀਲਡ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਬੱਧ ਕਰੋ।
ਸਾਫ਼ item fields ਨਾਲ recommendations ਕਾਫੀ ਸੁਧਰ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੀਲਡਾਂ ਵਿੱਚ category, tags, price, length (ਉਦਾਹਰਨ: ਪਢ੍ਹਣ ਦਾ ਸਮਾਂ/ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਲੰਬਾਈ), ਅਤੇ difficulty (learning/fitness ਲਈ) ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ।
ਇਕੱਲਾ "item schema" ਰੱਖੋ ਜੋ analytics ਅਤੇ catalog service ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਐਪ ਇੱਕੋ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਣ।
ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
merge ਨਿਯਮ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ (ਕੀ merge ਕਰੋਗੇ, guest history ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਰੱਖੋ), ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਕੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ training data consistent ਰਹਿਣ।
ਵਧੀਆ recommendations ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਭਰੋਸਾ ਉਹੀ ਗੱਲ ਹੈ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਏ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ), ਤਾਂ personalization "creepy" ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ ਨਾਂ ਕਿ ਮਦਦਗਾਰ।
ਲਕੜੀ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਸਾਫ਼ ਰਹੋ, ਘੱਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਤੇ ਜੋ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਉਸਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ।
ਇਕ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਣ 'ਤੇ ਹੀ ਅਨੁਮਤੀ ਮੰਗੋ—ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲੇ ਲਾਂਚ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਉਦਾਹਰਨ:
Consent wording ਸਧਾ ਰੱਖੋ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਇਸ ਦਾ ਕੀ ਲਾਭ ਮਿਲੇਗਾ। ਜੇ ਫੀਚਰ ਘੱਟ-ਨਿੱਜੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ "Not now" ਦਾ ਰਸਤਾ ਦਿਓ। Privacy Policy ਦਾ ਜਿਕਰ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: /privacy), ਪਰ ਲਿੰਕ ਨਹੀਂ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ।
ਅਕਸਰ recommendation engine ਨੂੰ ਕੱਚੇ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ use case ਲਈ ਨਿਊਨਤਮ ਸਿਗਨਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰੋ:
ਘੱਟ ਇਵੈਂਟ ਕਿਸਮਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰੋ, ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ precision ਘੱਟ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: coarse location), ਅਤੇ ਫਾਲਤੂ identifiers ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਇਹ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, compliance ਢਾਂਚਾ ਹੌਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਬਿਹੇਵਿਓਰਲ ਲੌਗਾਂ ਲਈ retention window ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: 30–180 ਦਿਨ) ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ। ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਡੀਲੀਟ ਰੀਕਵੇਸਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਵੋ: profile ਡੇਟਾ, identifiers, ਅਤੇ personalization ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ events ਹਟਾਓ।
ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ:
ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ, ਬੱਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ-ਨਿੱਜੀ ਸਥਿਤੀਵਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ अक्सर ਕੜੀਆਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ ਸਚਮੁਚ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ safeguards ਲਗਾਓ—ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ, ਘੱਟ retention, ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਹੁੰਚ ਸੀਮਿਤ, ਅਤੇ conservative defaults। ਬੱਚਿਆਂ-ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਐਪ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖੋ ਅਤੇਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਜਲਦੀ ਲਵੋ।
ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ recommendation engine ਹੋ ਕੇ ਵੀ ਜਦੋਂ ਅਨੁਭਵ confusin ਜਾਂ pushy ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਗਲਤ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸੌਖੀਆਂ, ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹੋਣ—ਬਿਨਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ सुझावਾਂ ਦੀ ਭੀੜ ਨਾਲ ਭਰਨ ਦੇ।
ਕੁਝ ਪਰਿਚਿਤ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਆਮ ਮੋਬਾਈਲ ਲੇਆਊਟ ਵਿੱਚ ਅਚਛੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਮੋਡੀਊਲ ਸ਼ੀਰਸ਼ਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “Because you listened to Jazz Classics”) ਨਾ ਕਿ ਸਧਾਰਨ (“Recommended”). ਸਾਫ਼ ليਬਲਾਂ guessing ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
Personalization ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਅਨੰਤ carousels ਜੋੜੋ। ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ recommendation rows ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸੀਮਤ ਰੱਖੋ (ਅਕਸਰ 2–4 MVP ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ) ਅਤੇ ਹਰ row ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ “See all” ਐਂਟਰੀ ਦਿਓ ਜੋ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਲਿਸਟ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਖੋਲੇ।
ਸੋਚੋ ਕਿ recommendations ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਸਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ recommendations ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਰਦੀਆਂ ਹਨ। UI ਵਿੱਚ ਹਲਕੇ ਕੰਟਰੋਲ ਬਣਾਓ:
ਇਹ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਰਫ਼ UX ਲਈ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ recommendation engine ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਕੋਲ ਇਤਿਹਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ empty state ਯੋਜਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ ਵਿਅਕਤਿਗਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ। ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ: ਇਕ ਛੋਟਾ onboarding picker (topics, genres, goals), “Trending near you,” ਜਾਂ editor’s picks।
empty state ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ (“ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਪਸੰਦ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ personalizaton ਕਰ ਸਕੀਏ”) ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ skip ਕਰਨਯੋਗ ਬਣਾਓ। ਪਹਿਲੀ ਸੈਸ਼ਨ zero data ਨਾਲ ਵੀ ਉਪਯੋਗੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਲਾਭਦਾਇਕ recommendations ਦੇਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇੱਕ ਜਟਿਲ ਮਾਡਲ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ। ਸਹੀ ਅਪ੍ਰੋਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਕੈਟਾਲੌਗ ਕਿੰਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ personalization ਕਿੰਨੀ "ਨਿੱਜੀ" ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
Rule-based recommendations ਉਚਿਤ ਹਨ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਘੱਟ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ editorial control ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੋ।
ਆਮ ਸਧਾਰਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
Rules cold start ਲਈ fallback ਵਜੋਂ ਵੀ ਲਾਹੇਵੰਦ ਹਨ।
Content-based recommendations ਉਹਨਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮੈਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਰਤਾ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪਸੰਦ ਕੀਤੀਆਂ, item features (category, tags, price range, ingredients, artist/genre, difficulty level, ਜਾਂ text/image embeddings) ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਚੰਗਾ metadata ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਓਹਦੇ ਨਾਲ ਥੋੜ੍ਹੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਤੀਜੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਵੈਰੀਟੀ ਕੰਟਰੋਲ ਨਾ ਹੋ।
Collaborative filtering ਯੂਜ਼ਰ ਬਿਹੇਵਿਯਰ (views, likes, saves, purchases, skips) ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ: “ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ X ਨਾਲ engage ਕੀਤੇ, ਉਹ Y ਨਾਲ ਵੀ engage ਕੀਤੇ।”
ਇਹ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਕਾਰਗਰ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ interactions ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Hybrid ਸਿਸਟਮ rules + content + collaborative signals ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ:
ਇੱਕ ਆਮ hybrid ਸੈਟਅਪ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ candidates curated/popular lists ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਵੇ, ਫਿਰ personalized signals ਹੋਣ 'ਤੇ re-rank ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਤੁਹਾਡੀ recommendation engine "ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ" ਇਹ ਲਾਗਤ, ਗਤੀ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਰੁਖ, ਅਤੇ iteration ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Hosted recommendation APIs MVP ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਫੈਸਲਾਪੂਰਨ ਸੈਟਅੱਪ, ਘੱਟ ਕੰਮ, ਅਤੇ built-in monitoring। ਟਰੇਡ-ਆਫ਼: ਮਾਡਲਿੰਗ ਬਿਸ্তার 'ਤੇ ਘੱਟ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਖਰਚ।
Custom recommendation service (ਤੁਹਾਡਾ ਆਪਣਾ ਬੈਕਐਂਡ) ਤੁਹਾਨੂੰ ranking logic, experimentation, ਅਤੇ data usage 'ਤੇ مڪمل ਕੰਟਰੋਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮੰਗਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਇੰਫ੍ਰਾਸਟਰੱਕਚਰ, ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਓngoing ਰੱਖ-ਰਖਾਵ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ hybrid approach ਅਚਛਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀ—ਸਧਾਰਨ custom service + rules ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਜਿਵੇਂ ਸਿਗਨਲ ਵੱਧਣ ਤਾਂ ML ਹਿਸੇ ਜੋੜੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਸਿਰਫ਼ ਐਪ ਸੱਰਫੇਸ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ ਪਲੰਬਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਹੈ ਤਾਂ Koder.ai ਵਰਗਾ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ recommendation UI ਅਤੇ endpoints prototype ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਇਸਨੂੰ React-based web admin, Go + PostgreSQL backend, ਅਤੇ Flutter mobile app ਦੇ ਨਾਲ spin up ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ experiments ਦੇ ਨਾਲ snapshots/rollback ਨਾਲ iterate ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ production ਸੈਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
Server-side default ਹੈ: ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ, A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡਾ compute ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਘਾਟੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨੇਟਵਰਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਸੰਬੰਧੀ ਵਾਰਤਾਂ।
On-device latency ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਿਗਨਲ ਲੋਕਲ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਔਖਾ, compute ਸੀਮਿਤ, ਅਤੇ experimentation/debugging ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਮੱਧਮਾਰਗ: server-side ranking ਨਾਲ ਛੋਟੇ on-device UI behavior (ਉਦਾਹਰਨ: local re-ordering ਜਾਂ “continue watching” ਟਾਈਲਾਂ)।
ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਉਮੀਦਾਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦਾ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ iterate ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ recommendation engine ਉਨ੍ਹਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਚਲਦੀ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਰਾਕ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁਕਾਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਲੂਪ ਹੋਵੇ ਜਿੱਥੇ ਐਪ ਬਿਹੇਵਿਯਰ training data ਬਣਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਮਾਡਲ ਅਗਲੇ recommendations ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ flow ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
App events (views, clicks, saves, purchases) → event collector/analytics SDK → backend ingestion (API ਜਾਂ stream) → raw event store → processed training tables → model training job → model registry/versioning → serving API → app UI.
ਐਪ ਦਾ ਰੋਲ ਹਲਕਾ ਰੱਖੋ: ਲਗਾਤਾਰ events ਭੇਜੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ timestamps, user IDs (ਜਾਂ anonymous IDs), item IDs, ਅਤੇ context (screen, position, referrer) ਹੋਣ।
ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ:
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ “positive” signal ਮੰਨਣਾ ਹੈ (click, add-to-cart) ਅਤੇ ਕੀ exposure (impression) ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ time-based split ਵਰਤੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਦੀਆਂ events 'ਤੇ train ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ events 'ਤੇ validate (ਅਕਸਰ per-user) ਤਾਂ ਜੋ offline metrics ਵਾਸਤਵਿਕ ਐਪ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬੇਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾ ਸਕਣ।
ਇੱਕ cadence ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਝੇਲ ਸਕਦੇ ਹੋ—MVPs ਲਈ ਹਫਤਾਵਾਰ ਆਮ ਹੈ; ਜੇ inventory ਜਾਂ trends ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ।
ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ version ਕਰੋ: dataset snapshot, feature code, model parameters, ਅਤੇ evaluation metrics। ਹਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ app release ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ ਤਾਂ ਕਿ ਜੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟੇ ਤਾਂ roll back ਕਰ ਸਕੋ।
ਇੱਕ recommendation ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ "ਇੱਕ algorithm" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਸਫਲ ਐਪਸ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਸਧਾਰਣ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਨਿੱਜੀ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਯੁਕਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ।
ਇੱਕ ਆਮ ਪੈਟਰਨ two-stage recommendation ਹੈ:
ਇਹ ਵੰਡ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ordering ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਵੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
Embeddings users ਅਤੇ items ਨੂੰ multi-dimensional ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ “ਨੀਕਟਤਾ” ਦਾ ਮਤਲਬ “ਵਧੀਕ ਸਮਾਨ” ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, embeddings ਅਕਸਰ candidate generation ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ranking model ਇਸ ਲਿਸਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ context (time of day, session intent, price range, recency, ਅਤੇ business rules) ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
cold start ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਯੂਜ਼ਰ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਆਈਟਮ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬਿਹੇਵਿਯਰ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ranker ਵੀ ਕਿਸੇ ਥੀਮ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ranking ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਧਾਰਨ guardrails ਜੋੜੋ:
ਇਹ guardrails recommendations ਨੂੰ ਵੱਧ ਮਨੁੱਖੀ, ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਇੱਕਸਾਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
Recommendation ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਕ ਭਾਵ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਕ چاہیے ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਕਈ ਬਿਹਤਰ ਸੁਝਾਅ ਮਿਲ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਮਾਪਣ ਦੋ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕਰੋ: offline (ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ) ਅਤੇ online (ਲਾਈਵ ਐਪ)।
Offline ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ:
Offline ਸਕੋਰ ਯੋਗਦਾਨੀ ਹਨ ਪਰ ਹਕੀਕਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਨਵਾਂਪਣ, ਸਮਾਂ, UI, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਗੁਆਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ recommendations ਲਾਈਵ ਹੋ ਜਾਣ, ਤਦ ਵਿਹਾਰਕ ਸੰਦਰਭ 'ਚ ਮਾਪੋ:
ਇੱਕ primary metric ਚੁਣੋ (ਉਦਾਹਰਨ: conversion ਜਾਂ retention) ਅਤੇ supporting metrics guardrails ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ।
ਬਿਨਾਂ baseline ਦੇ “ਵਧੀਆ” ਫੈਸਲਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ baseline ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ most popular, recently viewed, editor picks, ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ rules।
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ baseline ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਇਨੇਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਜਟਿਲ ਮਾਡਲ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਥੋੜ੍ਹੀ ਮਿਹਨਤ ਵਿੱਚ ਵੀ basic approach ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹੈ।
Niyamit A/B tests ਚਲਾਓ: ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ random ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ control (baseline) ਅਤੇ treatment (ਨਵਾਂ recommender) ਵੇਖਾਇਆ ਜਾਵੇ।
ਖ਼ਰਾਬੀ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨ ਲਈ guardrails ਜੋੜੋ, ਜਿਵੇਂ: bounce rate, complaints/support tickets, ਅਤੇ ਰੇਵੇਨਿਊ ਪ੍ਰਭਾਵ (refunds ਜਾਂ churn ਸਮੇਤ)। performance metrics ਜਿਵੇਂ feed load time ਵੀ ਵੇਖੋ—ਧੀਮਾ recommender ਨਤੀਜੇ ਨੋਟਿਸੇਬਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Recommendations ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਹੇਠ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਜੋ ਆਹਿਸ্তা ਲੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਖ਼ਾਮੋਸ਼ੀ ਨਾਲ fail) ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ “ਟੁੱਟਿਆ” ਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸਕ੍ਰੋਲਿੰਗ ਅਤੇ transition ਤੇਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
event collection ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ on-device rendering ਤੱਕ ਪੂਰੇ ਚੇਨ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰੋ:
ਐਲਰਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਫ਼ ਓਨਰ ਅਤੇ playbooks (ਕੀ roll back ਕਰਨਾ, ਕੀ disable ਕਰਨਾ, ਕੀ degrade ਕਰਨਾ) ਰੱਖੋ।
ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿਓ: thumbs up/down, “show less like this,” ਅਤੇ “not interested.” ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ training signals ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ (ਜਿਤੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ) ਤੁਰੰਤ ਫਿਲਟਰ ਲਗਾਓ।
ਦੁਪੱਖੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ: spammy items, fake clicks, ਅਤੇ bot traffic. rate limits, anomaly detection (ਸੰਦੇਹਜਨਕ click bursts), deduping, ਅਤੇ low-quality ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਬਣੇ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ downrank ਕਰਨ ਦੇ ਨਿਯਮ ਲਗਾਓ ਜਦ ਤਕ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਜਿੱਤਿਆ।
Recommendations ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਇਕ "go live" ਮੋਮੈਂਟ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਰੋਲਆਊਟ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਸੁਧਾਰ ਲੂਪ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰੋਡਮੈਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਦੀ ਫੀਡਬੈਕ 'ਤੇ ਅਧਿਕ ਅਸਰ ਨਾ ਕਰਨ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਐਪ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਬਚਾਏਗਾ।
ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਸਥਿਰਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਵਿਆਪਤਾ ਵਧਾਓ:
ਪੁਰਾਣਾ ਅਨੁਭਵ control ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਅਨੁਸਰਤਾ ਕਰ ਸako ਅਤੇ recommendation ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰ ਸਕੋ।
ਰੋਲਆਊਟ ਵੱਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ:
ਛੋਟੇ ਚੱਕਰ (ਹਫਤਾਵਾਰ ਜਾਂ ਦੋ ਹਫਤਿਆਂ) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਚਲਾਓ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ "idea" ਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦੇ recommendation surface (feed/detail modules, event tracking endpoints, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ranking service) ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ planning mode, deploy/host, ਅਤੇ source code export ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ iterate ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ managed workflow ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡਬੇਸ 'ਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਖੋਣ ਦੇ।
ਇمپਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ rollout ਸਹਾਇਤਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਵੇਖੋ /pricing. ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਰਹਿਨੁਮਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ (analytics, A/B ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ cold start) ਲਈ /blog ਬਰਾਉਜ਼ ਕਰੋ.
ਇੱਕ ਐਸਾ ਸਰਫੇਸ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਕਸਰ “ਫਸ ਜਾਂਦੇ” ਹਨ—ਜਿਵੇਂ product/detail page ਜਾਂ search results. ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਗੋਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਜ਼ਨਸ ਗੋਲ ਲਿਖੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਮੈਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁੱਛ ਚੀਜ਼ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ” ਵਿਰੁੱਧ “add-to-cart ਦਰ ਵਧਾਓ”), ਫਿਰ 3–5 ਯੂਜ਼ਰ ਸਟੋਰੀਜ਼ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ।
ਮੁਕੰਮਲ MVP ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇੱਕ ਵੱਡੇ “personalized home feed” ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਮਟ, ਮੂਲ્યાંਕਨ ਅਤੇ iterate ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਿਆਦਾਤਰ ਐਪ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੈੱਟ interaction ਇਵੇਂਟਸ ਵਰਤਦੇ ਹਨ:
view (detail ਖੁੱਲਿਆ, ਸਿਰਫ਼ render ਨਹੀਂ)impression/exposure (ਕਿਹੜੀਆਂ recommendations ਦਿਖਾਈਆਂ ਗਈਆਂ)click (recommendation module ਤੋਂ tap)save / add_to_cartpurchase / subscribeskip / dismiss / quick bounceਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਫੀਲਡ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮِل ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ user_id (ਜਾਂ anonymous ID), item_id, timestamp, source (feed/search/reco), position, ਅਤੇ session_id।
ਜਦੋਂ ਵੀ ਇੱਕ recommendation module ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ordered item ID ਲਿਸਟ ਨਾਲ render ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇੱਕ exposure (impression) event ਲੌਗ ਕਰੋ।
ਬਿਨਾਂ exposure ਲੌਗਿੰਗ ਦੇ ਤੁਸੀਂ CTR ਨਹੀਂ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ, position bias ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ, ਜਾਂ ਇਹ ਆਡਿਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਕੀ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ—ਅਤੇ ਇਸੇ ਕਾਰਨ “ਕਲਿਕ ਨਹੀਂ ਆਇਆ” ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਆਈਟਮ ਖਰਾਬ ਸਨ ਜਾਂ ਬਸ ਕਿੱਛ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ।
ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ ਸਰਫੇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ “north star” ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚੁਣੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਖਰੀਦਦਾ ਪੰਨਾ ਤੇ conversion, ਮੀਡੀਆ ਫੀਡ ਤੇ watch time) ਅਤੇ 1–3 guardrails ਜਿਵੇਂ bounce rate, refunds/cancellations, ਮੁੱਖ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਰ ਜਾਂ latency ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਸਾਨ CTR ਵਧਾ ਰਹੇ ਹੋ ਪਰ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਐਸੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ “ਸਹੀ” ਹੋ ਪਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਲਿਆਉਂਦੀ।
ਇੱਕ ਪਰਤ ਦਰ ਪਰਤ fallback ਰਣਨੀਤੀ ਵਰਤੋ:
UI ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ ਕਿ ਖਾਲੀ ਸ੍ਟੇਟ ਕਦੇ ਵੀ ਖਾਲੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨਾ ਦਿਖਾਏ—ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ default ਲਿਸਟ ਦਿਖਾਓ।
ਨਿਯਮ (rules) ਉਹ ਸਮੇਂ ਵਧੀਆ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ, ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਇਕ ਮਜ਼ਬੂਤ baseline ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ (popularity, newest, curated lists). ਜੇ ਆਈਟਮ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਤਾਂ content-based filtering ਵਧੀਆ ਹੈ—ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਘੱਟ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ।
collaborative filtering ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ interaction volume ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਰਾਂਡ-ਨਵੀਂ items ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ hybrid ਅਪ੍ਰੋਚ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ: coverage ਲਈ rules, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲ ਜਾੜੇ ਤਾਂ re-ranking ਲਈ ML।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ hybrid ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਤਰੀਕਾ coverage ਨੂਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, repetition ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਘੱਟ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ fallbacks ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੋਬਾਈਲ 'ਤੇ recommendations ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੱਖਣ ਲਈ product ਅਤੇ engineering ਟੀਮ ਟਾਰਗਟ ਸੈਟ ਕਰਨ:
Caching (per user/segment), pagination (10–20 items), ਅਤੇ prefetching ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ screens ਘੱਟ ਨੈਟਵਰਕ 'ਤੇ ਵੀ ਜਲਦੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ।
ਇਸ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ time-based split ਵਰਤੋ: ਪੁਰਾਣੀਆਂ interaction ਤੇ train ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਵੇਂ interactions 'ਤੇ validate. random splits ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ leak ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ positive ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ (click, add-to-cart) ਅਤੇ ਕੀ ਸਿਰਫ਼ impression ਹੈ, ਅਤੇ events ਨੂੰ deduplicate/sessionize ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ label ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟੈਂਟ ਦਰਸਾਵੇ।
ਪਾਇਦਾ ਲੈ ਕੇ ਹੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿਓ:
ਪੋਰਿਆਸੀ ਡੀਟੇਲ ਲਈ /privacy ਵਰਗੇ relative URL ਦਾ ਦੇਖਾਵਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਲਿੰਕ ਨਹੀਂ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ)। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ deletions analytics, feature stores ਅਤੇ training datasets ਤੱਕ propagate ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।