Механизмы ранжирования контента на большинстве платформ во многом завязаны на метриках вовлеченности пользователей: просмотрах, лайках, комментариях и репостах. Логика проста: чем больше людей взаимодействуют с материалом, тем более он должен быть релевантным и интересным.

Но оптимизация алгоритмов исключительно под эти сигналы создала бы нездоровый пузырь для «клик-бейтного» или даже опасного контента. Если бы платформы формировали рекомендательные ленты только на основании количества лайков и просмотров, это был бы поток полуобнаженных инфлюенсеров и автомобильных аварий. 

Поэтому платформы добавляют в рекомендательные алгоритмы еще и «неангажированные сигналы»:

1. Опросы внутри приложений, где пользователи могут напрямую оценить качество контента.
2. Независимая оценка экспертами, которых нанимают сами платформы.

Эти субъективные человеческие оценки становятся противовесом «голым» цифрам просмотров/лайков. Они позволяют:

✅ сбалансировать вирусные и действительно ценные материалы в лентах,

✅ персонализировать ленту под предпочтения конкретного зрителя,

✅ повысить долгосрочное удержание аудитории за счет более качественного контента.

Почему неангажированные сигналы важны?

С каждым годом важность качественного и оригинального контента растет. Этот тренд заметен на всех площадках. Например, это подчеркивала директор по продукту YouTube.

Создатель контента не должен догматично работать только над ростом вовлеченности своей аудитории. Пользователи могут просмотреть виральный ролик, но потом в опросе ответить, что они бы хотели меньше видеть подобного вида контент. Или независимый эксперт (обычно сотрудник компании) помечает этот ролик как «неполезный». Это и есть неангажированные сигналы.

Поэтому фокус креатора должен быть направлен на создание именно полезного контента.