Tingkat Interaksi dalam Siaran Langsung
Siaran dengan interaksi tinggi lebih mungkin mendapatkan prioritas algoritma. Faktor-faktor ini termasuk:
Shopee memperhatikan waktu siaran untuk menentukan relevansi dengan audiens. Siaran yang dilakukan pada waktu puncak (prime time) cenderung mendapatkan lebih banyak penonton dan prioritas.
Algoritma Shopee juga memperhatikan kualitas teknis dan konten siaran:
Konsistensi dan Frekuensi Siaran
Toko yang sering melakukan siaran langsung memiliki peluang lebih besar untuk disukai oleh algoritma. Frekuensi siaran membantu algoritma menganggap toko Anda aktif dan berkontribusi pada pengalaman pengguna.
Eksplorasi dan Ketertarikan Baru
Jika kamu sering nge-klik tab Explore atau nonton Reels, Instagram bakal menyarankan konten yang dianggap cocok dengan minatmu. Algoritma bekerja keras buat memahami apa yang mungkin bikin kamu betah scrolling lebih lama.
Baca Juga: Tips Membuat Bio Instagram yang Menarik untuk Bisnis
Penawaran Eksklusif Selama Siaran
Shopee Live dirancang untuk mendukung penjualan cepat. Algoritma mendorong siaran yang menawarkan:
Ketertarikan atau Interest
Jika Anda menikmati beberapa postingan sebelumnya, algoritma akan menunjukkan jenis atau tema yang sama kepada Anda di sesi selanjutnya.
Misalnya, Anda sering memberikan likes, komentar, atau melakukan pencarian pada gambar maupun video tentang skincare dan healthy food.
Selanjutnya saat membuka feed, postingan dengan tema tersebut akan muncul kembali di beranda Anda.
Gunakan Hashtag yang Relevan
Hashtag membantu konten ditemukan oleh orang yang belum follow kamu. Tapi, jangan asal pilih hashtag populer. Pastikan relevan dengan isi konten. Kombinasikan hashtag dengan audiens yang spesifik dan luas.
Bagaimana Algoritma Instagram Bekerja di Tahun 2024?
Instagram terus memperbarui algoritmanya. Meski mereka tidak pernah buka-bukaan 100%, kita bisa mengidentifikasi beberapa faktor utama yang memengaruhi cara algoritma bekerja. Berikut beberapa poin penting:
Gunakan Fitur Instagram Secara Maksimal
Algoritma menyukai pengguna yang memanfaatkan semua fitur Instagram. Coba posting di feed, Stories, Reels, dan bahkan Live. Reels, khususnya, lagi jadi favorit algoritma. Jadi, makin sering kamu bikin Reels, makin besar peluang kontenmu dilihat lebih banyak orang.
Apa itu Machine Learning?
Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Pada dasarnya, algoritma machine learning dirancang untuk mengenali pola dalam data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola tersebut.
Dengan kata lain, ML memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan kinerjanya secara otomatis berdasarkan pengalaman yang didapat dari data. Berbeda dari metode tradisional di mana setiap langkah harus diatur oleh manusia, ML bekerja secara otomatis untuk meningkatkan presisi prediksi dengan mengasah kemampuannya melalui latihan dengan data yang tersedia.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Penerapan Nyata Algoritma Machine Learning
Machine learning telah diterapkan di berbagai bidang kehidupan dan memiliki dampak dalam mempermudah pekerjaan manusia serta meningkatkan efisiensi di berbagai industri. Beberapa aplikasi nyata dari algoritma machine learning dapat dilihat di bidang teknologi, kesehatan, dan keuangan, yang dijelaskan di bawah ini.
Bidang teknologi adalah salah satu area paling berkembang dalam penerapan machine learning. Salah satu contoh yang paling populer adalah sistem rekomendasi, seperti yang digunakan oleh YouTube, Netflix, atau Spotify. Algoritma di balik sistem ini mempelajari perilaku pengguna untuk memberikan rekomendasi konten yang sesuai dengan preferensi mereka.
Selain itu, machine learning juga memainkan peran penting dalam pengenalan wajah dan suara, seperti yang diterapkan pada perangkat Apple dengan Face ID atau asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant. Teknologi ini menggunakan supervised learning untuk mengenali pola dalam data, memungkinkan perangkat mengenali pengguna atau memahami perintah dengan lebih akurat seiring waktu.
Dalam dunia kesehatan, machine learning telah membawa perubahan besar dalam diagnosis medis, pengobatan, dan penelitian farmasi. Contohnya adalah penggunaan algoritma untuk menganalisis gambar medis seperti MRI, CT scan, atau X-ray. Dengan kemampuan untuk mengenali pola yang tidak selalu terlihat oleh mata, algoritma ini dapat mendeteksi penyakit seperti kanker dengan lebih dini dan lebih akurat.
Selain itu, machine learning juga digunakan dalam prediksi perkembangan penyakit serta personalisasi perawatan pasien berdasarkan riwayat kesehatan dan data genetik. Di masa depan, ML diharapkan akan semakin membantu dalam pengembangan obat baru dengan cara mempercepat proses penemuan molekul yang berpotensi menjadi obat.
Dalam industri keuangan, algoritma machine learning telah digunakan secara luas untuk berbagai keperluan, mulai dari deteksi penipuan hingga prediksi pasar saham. Salah satu penerapan penting ML adalah dalam deteksi anomali untuk mengidentifikasi aktivitas transaksi yang mencurigakan dan berpotensi penipuan. Dengan mempelajari pola transaksi yang normal, algoritma dapat mengenali jika ada aktivitas yang tidak biasa dan mengeluarkan peringatan dini.
Selain itu, machine learning juga membantu dalam pengelolaan risiko kredit, di mana algoritma digunakan untuk menilai kelayakan kredit seseorang berdasarkan data historis, seperti riwayat pembayaran dan pengeluaran. Di pasar saham, machine learning digunakan untuk menganalisis tren dan pola historis guna memprediksi pergerakan harga di masa depan, membantu perusahaan dan investor dalam membuat keputusan investasi yang lebih tepat.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
Agar mampu menerapkan ML di berbagai bidang, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? Nah, DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.
Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning!
Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana mesin pencari web bekerja? Bagaimana mereka dapat menemukan jutaan hasil dalam hitungan detik? Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan semua proses dibalik aksi mereka. Simak penjelasan mendalam kami tentang kerja mesin pencari web dan cara Anda dapat memanfaatkannya sebaik-baiknya untuk bisnis Anda. Jadi, siap untuk mengetahui rahasia mesin pencari web? Mari kita mulai!
