Персональная лента

Материалы в Яндекс.Спорте персонализируются с помощью технологии Яндекса Крипта. Чем больше пользователь взаимодействует с сервисом, тем лучше Крипта понимает его. При этом данные о предпочтениях постоянно обновляются: если сфера интересов пользователя изменится, на сервисе начнут показываться другие публикации.

Внимание. Крипта использует только обезличенные данные. Каждый пользователь представлен как набор идентификаторов. Система рекомендаций может предположить, что пользователю с таким-то идентификатором могут быть интересны определенные новости, но кто этот человек, как его зовут и другие личные данные ей неизвестны.

Какие данные используются для персонализации

О сетевом поведении различных групп пользователей

Крипта способна выделить признаки сетевого поведения, по которым человека можно отнести к типичным представителям какой-либо группы, например, к работающим студентам. Чтобы установить эти признаки, она исследует, какие слова различные группы используют в запросах, сколько запросов они задают за сессию, какие сайты посещают, в какое время суток выходят в интернет и множество других факторов — всего около 300. Поэтому даже если пользователь открыл Яндекс.Спорт впервые и еще не успел ничего посмотреть, система проверит, что обычно читают пользователи со схожими характеристиками (пол, примерный возраст, род занятий) — и предложит ему аналогичные статьи.

О поведении пользователя в интернете

Алгоритмы Яндекса определяют, какие типы материалов (по тематикам, жанрам), в какое время и на каких устройствах читает пользователь, какие новостные источники предпочитает, а также учитывают успешный пользовательский опыт — оценки «нравится», перепосты в социальные сети, подписки.

О новостных ресурсах

Алгоритмы Яндекса определяют, на каком ресурсе опубликованы прочитанные пользователем статьи, к какой тематике относится этот источник, о каком регионе рассказывает, какие частотные фразы встречаются в тексте и т. д. Проанализировав эти данные, система показывает пользователю статьи, близкие его интересам. В подборку рекомендаций могут войти редкие статьи на интересные читателю темы, например, материалы от узкоспециализированного СМИ с небольшой аудиторией.

Совет. Чтобы улучшить качество вашей персональной ленты, войдите с Яндекс ID.