Препоръки за приложения от тълпата от Apple

Концепцията за краудсорсинг не е нова и беше въведена някъде през 2005 г. Apple се занимава с подходи за предоставяне на препоръки за приложения на потребителите от известно време.

Идеята е да се използват локализирани данни за използване на приложения от тълпа, за да се предоставят препоръки за приложения директно на вашите устройства. Патент 9510141, включващ това мислене от Apple, беше одобрен днес.

Броят на приложенията в магазина за приложения нараства експоненциално през годините. Повечето хора или четат за ново приложение, или научават за него от своите приятели и членове на семейството, преди да го изпробват. Предвид големия брой налични приложения, може да е трудно за потребителите да открият най-полезните приложения.

Да предположим, че посещавате топката с приятелите си, за да гледате как любимият ви отбор играе в плейофите. Въз основа на приложенията, които други фенове използват на своите iPhone, за да проследяват статистиката на играта или да разберат най-добрата дупка за поливане, която е най-близо до парка за топки, Apple може да ви предостави подходящо приложение препоръки.

Предложения за приложения, базирани на местоположение, в момента съществуват в iOS 10. Проблемът е, че повечето от предложенията са гадни и потребителите обикновено се опитват да изключат тази функция. В iOS 10 предложенията за приложения Siri се показват на заключения екран и могат лесно да бъдат изключени чрез превъртане надолу и докосване на бутона Редактиране и изтриване на предложението за приложение Siri от джаджите.

Функцията за предложения беше част от търсенето на прожекторите в iOS 9 не беше популярна дори тогава. Или предложенията не са подходящи, или интерфейсът не е подходящ за откриване на приложение.

Чрез подобряване на локализирания двигател за препоръки за приложения за идентифициране на приложения, които са статистически уместни определени местоположения и има наистина добър смисъл за използването им, Apple може да направи функцията по-използваема в бъдеще. В силата на машинното обучение в съчетание с подобрени функции в следващото поколение Siri наистина може да направи предсказуемите предложения за приложения по-полезни и подходящи. Очакванията на потребителите за персонализирано изживяване и високо персонализирано съдържание само ще се увеличават с времето.

Използвайки статистически данни за използването на приложения от краудсорсинг, за да идентифицира най-атрактивните, подходящи и използвани приложения за геолокацията, Apple може да подобри функцията за прогнозиране. Освен това, като направи потребителския интерфейс привлекателен и интуитивен за подходящи препоръки за приложения, той може да насърчи потребителите да използват тези функции. В момента има повече статии, които показват на потребителите как да изключат предложенията за приложението Siri, вместо да извлекат най-доброто от тази функция.

Миналата година делът на приходите на Apple от Appstore надхвърли 6 милиарда долара. Приходите са нараснали с 19% тази година. Приходите от Appstore се превърнаха в светло място за Apple в последно време предвид спада в продажбите на iPhone.

Ако Apple е в състояние да предостави механизъм, който улеснява откриването на приложения за потребителите чрез мислене извън кутията, това може да генерира допълнителен поток от приходи и да предостави по-подходяща персонализирана платформа за откриване на приложения на своите потребители. Това ще бъде от полза и за разработчиците на приложения от трети страни, тъй като шансовете за тяхното откриване на приложения стават по-големи и по-подходящи.