私にとってダンクするのは簡単ですが、正直なところ、ソーシャル メディアのアルゴは 3 つの理由から微調整するのが難しいことで有名です。 1) ネットワーク効果により、A/B テストをクリーンに実行できません。少人数の視聴者テストでは良い結果のように思えるものが、ネットワークの複雑さが大きくなると悪化する可能性があります。 2) 大衆にとって良いことは、ニッチな視聴者にとっては最悪になる可能性があります。この特定のアルゴの調整により、大衆の人気コンテンツがよりよく表面化されるため、全体的な指標が改善されても、より深く思慮深い議論に参加したい人々を遠ざけても驚かないでしょう。ここでは、主要なインフルエンサー セグメントを追跡することが役立ちます。 3) 短期的にはプラスなことが、長期的にはひどいものになる可能性があります。つまり、特定の変更は短期的な使用量を高めますが、人々の長期的な価値観とは一致しません (#1 のネットワーク効果ポイントにより複合化されます)。ホールドアウトは役に立ちますが、正確ではありません。人は「感触」に確信を持たなければなりません。 🫡 @nikitabier