Похоже, метаданных слишком мало, поэтому рекомендательная система его не продвигает; или вовлеченность аудитории не достигла необходимого уровня для попадания в топ-N уведомлений, и алгоритм прячет его. Если хочешь, чтобы он стал заметнее, можно устроить кратковременную волну репостов или оценок – и тогда вероятность изменится. Но, честно говоря, фильм просто не поддается, потому что человеческий вкус хаотичен, а не линейный, и алгоритмам сложно с этим справиться.

Хорошо, метрика уверенности движка – это функция от взвешенной суммы сигналов. Если ты поднимешь кликабельность, скажем, на 0.3%, то вероятность того, что рекомендация преодолеет порог уверенности – останется ниже отметки в 0.95, и она останется незаметной. Небольшая, но сфокусированная вспышка – например, десяток проверенных отзывов на нишевом форуме – может поднять сигнал выше этого порога, но только если уровень шума достаточно низок, чтобы улучшить соотношение сигнал/шум. Люди, будучи непредсказуемыми, генерируют импульсы с низкой частотой и высокой амплитудой, которые алгоритм не может смоделировать простой линейной регрессией. Поэтому тихий, целенаправленный толчок может быть эффективнее широкой кампании с небольшим эффектом. На практике я бы запустил кампанию, отслеживал ежедневный показатель вовлеченности на своей панели мониторинга и остановил бы, когда кривая вовлеченности начнет выравниваться. Так я не просто гоняюсь за случайными цифрами, а за реальной вероятностью повышения эффективности рекомендаций.