Обычно у рекомендательных сервисов есть главная метрика, которую они пытаются растить, north star. Насколько я могу судить (и когда-то я уже писал об этом), в большинстве случаев это одна из четырех: 1) Time spent (сколько времени пользователи проводят на сервисе) 2) Транзакции (количество или суммарная стоимость, GMV) 3) Подписки 4) DAU (или похожие метрики user retention) Конечно же, это исходит от бизнес-модели сервиса. У меня есть мнение (или лучше сказать — гипотеза), что среди этих метрик самая близкая к «чистому качеству» рекомендаций (user satisfaction, «счастью пользователей» и т.п.) — это именно DAU. Например, давайте представим, что наша рекомендательная система стала настолько продвинутой, что может прямо обучаться на эти метрики. Что будет, если мы ей выдадим каждую из этих метрик как таргет? Ну, или просто поставим команде рекомендаций соответствующую цель. Не очень сложно представить, как можно накрутить time spent. GMV — наверно, тоже (хотя тут слово «накрутить» не обязательно означает что-то плохое, деньги же тоже нужно зарабатывать, просто это может быть не сонаправленно с user satisfaction). Подписки — легко, если на сервисе есть контент, доступный только подписчикам (а если нет, то и оптимизировать эту метрику будет на порядок сложнее, чем остальные). Для DAU тоже есть известный простой способ накрутки — присылать пуши (не говоря уже про дистрибуцию). Но это всё-таки немного про другой сценарий. А вот может ли система (или команда), которая управляет только тем, какой контент она рекомендует, накрутить DAU (т.е. заставить пользователей больше возвращаться в последующие дни), но понизить при этом user satisfaction? Я простых способов не знаю. (Есть технический нюанс, что на границе дней системе может оказаться выгоднее локально оптимизировать time spent, чтобы сессия захватила и следующий день, но эти мелочи несложно исправить.) Расскажите, знаете ли вы способы накрутки DAU и что вообще думаете про метрики верхнего уровня для рекомендаций?