Viés de Posição nas Compras Online: Um Desafio Oculto
Aprenda como o viés de posição afeta sua experiência de compras online.
Andrii Dzhoha, Alexey Kurennoy, Vladimir Vlasov, Marjan Celikik
― 7 min ler
Índice
- O Que É Viés de Posição?
- O Impacto do Viés de Posição no E-commerce
- O Ciclo de Feedback
- A Solução: Desvio de Posição
- Como Funciona o Desvio de Posição?
- Experimentos e Resultados: A Prova Está no Pudim
- Métricas Usadas pra Medir o Sucesso
- Adaptando-se aos Testes Online
- O Que Isso Significa pro Futuro?
- Conclusão
- Fonte original
No mundo das compras online, todo mundo tá na busca daquele par perfeito de sapatos ou do gadget mais quente pelo melhor preço. Mas tem uma parada chamada Viés de Posição que pode fazer essa busca parecer procurar uma agulha no palheiro. Esse viés rola quando os itens que tão mais bem classificados na página recebem mais atenção só porque tão no topo. É tipo aquele aluno popular na escola que parece ter todos os amigos, enquanto os mais quietos ficam de lado, mesmo tendo histórias incríveis pra contar.
O Que É Viés de Posição?
Viés de posição é a ideia de que as pessoas têm mais chance de interagir com itens ou informações que tão em locais mais visíveis. Imagina rolando por uma lista de produtos em um site de compras; é bem provável que você note e clique nos primeiros itens antes de descer pra ver os outros lá embaixo. Isso faz com que itens populares fiquem ainda mais populares porque são vistos com mais frequência. É como uma bola de neve descendo a ladeira — uma vez que começa, só cresce.
E-commerce
O Impacto do Viés de Posição noNo mundo do e-commerce, o viés de posição pode causar um efeito bem desigual. Se os mesmos itens aparecem sempre no topo da lista, eles recebem toda a atenção, enquanto outros itens tão igualmente legais ficam esquecidos, acumulando poeira. Não são só os clientes que perdem, mas os negócios também, que podem deixar de mostrar toda a sua gama de produtos. Então, como a gente pode equilibrar isso e dar uma chance pros itens que tão de lado?
O Ciclo de Feedback
Pra piorar, o viés de posição cria um ciclo de feedback. Isso é só uma maneira chique de dizer que quando um item recebe cliques e atenção, sua popularidade sobe. À medida que sobe na lista, ganha mais visibilidade, o que leva a mais cliques. É como uma roda de hamster: fica girando e girando, e os mesmos itens continuam sendo priorizados enquanto outros ficam pra trás. Esse ciclo pode fazer com que os itens menos populares quase não sejam vistos.
A Solução: Desvio de Posição
Entra o desvio de posição, o super-herói que a gente não sabia que precisava! O desvio de posição é a prática de ajustar como os itens são classificados pra que aqueles tesouros escondidos tenham seu momento de destaque. Ao mudar a forma como apresentamos os itens, dá pra dar uma chance justa pra cada produto. Isso não só ajuda os clientes, que agora conseguem descobrir mais itens relevantes, mas também as empresas que podem mostrar toda a sua gama de maneira eficaz. É uma situação ganha-ganha!
Como Funciona o Desvio de Posição?
O desvio de posição usa várias táticas pra combater os efeitos do viés de posição. A ideia é mudar como o modelo de classificação funciona, incorporando informações de posição como uma característica durante o treinamento. Em termos mais simples, é como dizer pro modelo: “Ei, não presta só atenção nos itens populares; vê o quadro todo!” Isso permite que o sistema reconheça que só porque um item tá lá embaixo na lista, não quer dizer que não vale a pena dar uma olhada.
Modelando a posição como uma característica, podemos treinar o algoritmo pra distribuir a atenção de forma mais equilibrada entre os itens. Assim, os compradores podem encontrar joias escondidas que normalmente não veriam e explorar uma variedade maior de opções. É tudo sobre dar a chance pros coadjuvantes brilharem!
Experimentos e Resultados: A Prova Está no Pudim
Pra ver se o desvio de posição realmente funciona, os pesquisadores realizaram uma série de experimentos em uma plataforma de e-commerce. Eles usaram um conjunto de dados enorme que incluía milhões de clientes e seus hábitos de compra e dividiram em partes de treinamento e teste. Depois, aplicaram o aprendizado sensível à posição nos modelos de classificação existentes.
Os resultados foram bem promissores! Eles notaram que, enquanto a eficácia da classificação em termos de relevância não mudou muito, houve uma melhora notável na popularidade média das recomendações. Isso significa que mais itens estavam recebendo cliques, o que ajudou a distribuir a atenção de forma mais equilibrada, como uma generosa porção de bolo em uma festa que todo mundo pode aproveitar.
Métricas Usadas pra Medir o Sucesso
Pra avaliar o sucesso do desvio de posição, os pesquisadores usaram algumas métricas chave:
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Recall@k: Essa métrica mede a proporção de itens relevantes que tão entre as top-k recomendações. Quanto maior o recall, melhor os itens significativos tão sendo apresentados pros clientes.
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Inverse Propensity Score weighted NDCG (IPS-NDCG@k): Um nome complicado, mas essa métrica avalia quão bem as classificações funcionam levando em conta o viés de posição. Reflete quão eficientes são as recomendações devido à atenção anterior dada aos itens.
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Average Recommendation Popularity (ARP@k): Essa métrica mede quão populares são os itens recomendados olhando suas interações. Uma popularidade mais baixa pode indicar uma variedade mais equilibrada.
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Effective Catalog Size (ECS@X): Mede a parte dos itens que contribuem pra uma certa porcentagem de todas as interações, dando uma ideia da diversidade do que tá sendo engajado.
Ao acompanhar essas métricas, os pesquisadores podiam ver como as mudanças trazidas pelo desvio de posição impactaram tanto a experiência do usuário quanto o engajamento com a gama de produtos.
Adaptando-se aos Testes Online
Depois que as avaliações offline mostraram resultados promissores, era hora de testar o desvio de posição no mundo real. Um teste A/B online foi realizado, onde metade dos usuários experimentaram o novo modelo sem viés enquanto a outra metade interagiu com o modelo tradicional. Esse método garantiu que as mudanças pudessem ser diretamente atribuídas à abordagem de desvio.
Mais uma vez, os resultados foram encorajadores. As descobertas refletiam aquelas dos experimentos offline, sem mudanças significativas no engajamento ou nas métricas financeiras. A popularidade média das recomendações caiu, o que indicava que o sistema não tava mais favorecendo só alguns itens populares. Essa mudança permitiu que uma variedade maior de itens fosse vista e interagida, refletindo uma abordagem mais equilibrada pra listar produtos.
O Que Isso Significa pro Futuro?
Com a implementação bem-sucedida do desvio de posição nas plataformas de e-commerce, há implicações mais amplas de como as experiências de compra podem evoluir. Quebrando as barreiras que o viés de posição cria, há uma oportunidade pra uma experiência de compra mais justa. Ninguém quer perder aquele item perfeito só porque ficou preso lá embaixo na lista!
À medida que as empresas adotam essas técnicas, podem atrair mais parceiros e provedores de conteúdo que querem mostrar seus produtos. O resultado? Clientes felizes que podem encontrar o que precisam e empresas que prosperam porque podem apresentar seu catálogo completo de forma eficaz.
Conclusão
O viés de posição pode ser um verdadeiro problema no mundo do e-commerce, resultando em uma experiência desigual pros clientes e oportunidades perdidas pras empresas. No entanto, através do maravilhoso mundo da tecnologia e do pensamento criativo, estratégias como o desvio de posição podem mudar o jogo. Dando a cada item uma chance justa e quebrando o ciclo da popularidade, todo mundo sai ganhando. É como finalmente aprender a compartilhar aqueles últimos biscoitos — melhor pra todos envolvidos!
Enquanto continuamos a melhorar a experiência de compra, é importante lembrar que, às vezes, os itens menos populares têm tanto a oferecer. Então, da próxima vez que você estiver em um site de e-commerce, não se surpreenda se aquela joia escondida chamar sua atenção. Tudo faz parte de uma experiência de compra mais inteligente e justa!
Fonte original
Título: Reducing Popularity Influence by Addressing Position Bias
Resumo: Position bias poses a persistent challenge in recommender systems, with much of the existing research focusing on refining ranking relevance and driving user engagement. However, in practical applications, the mitigation of position bias does not always result in detectable short-term improvements in ranking relevance. This paper provides an alternative, practically useful view of what position bias reduction methods can achieve. It demonstrates that position debiasing can spread visibility and interactions more evenly across the assortment, effectively reducing a skew in the popularity of items induced by the position bias through a feedback loop. We offer an explanation of how position bias affects item popularity. This includes an illustrative model of the item popularity histogram and the effect of the position bias on its skewness. Through offline and online experiments on our large-scale e-commerce platform, we show that position debiasing can significantly improve assortment utilization, without any degradation in user engagement or financial metrics. This makes the ranking fairer and helps attract more partners or content providers, benefiting the customers and the business in the long term.
Autores: Andrii Dzhoha, Alexey Kurennoy, Vladimir Vlasov, Marjan Celikik
Última atualização: 2024-12-11 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.08780
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.08780
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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