Мэтч что это
Мэтч что это
Что такое мэтч и мэтчинг?
Ещё один термин, пришедший к нам из английского языка. И ещё один из тех терминов, которыми так любят кидаться ультрасовременные и, как им самим, наверное, кажется, жутко модные трейдеры, брокеры, рекрутёры, игроки и много ещё кто. Дело в том, что данный термин можно отнести к множеству сфер деятельности от теории игр до найма персонала, а потому и услышать его можно где угодно и от кого угодно.
На самом деле, в этом слове нет ничего заумного. Банальный перевод с английского языка в Google Translate говорит нам о том, что мэтчинг (от англ. matching) по-русски означает не что иное, как согласование. То есть, когда речь идёт о стыке каких либо объектов или величин в плане их соответствия друг с другом (покупки и продажи, подрядчика и заказчика и даже мужчины и женщины), можно смело использовать слово мэтчинг.
В экономике, словом мэтчинг принято описывать поведение экономических агентов, в результате которого получается одновременный взаимный выбор ими друг друга. Это поведение можно описать, так называемой задачей о марьяже, за решение которой, между прочим, была присвоена Нобелевская премия по экономике за 2012 год.
Решение этой задачи было предложено математиками Дэвидом Гейлом и Ллойдом Шепли и в настоящее время широко используется в таких видах деятельности как набор клиниками врачей и интернов, набор спортсменов в команды, набор сотрудников и т. п.
Ну а что касается нашей тематики, а вы сейчас находитесь на страницах интернет-журнала для трейдеров и инвесторов, то термин мэтчинг применяется здесь в двух основных значениях:
-Как способ определения валютного риска посредством сопоставления рисков по активам и пассивам;
-Как периодическая (обычно ежедневная) сверка всех закрытых коротких и длинных позиций на срочной бирже и получение от контрагентов (продавцов и покупателей) информации по объёму и цене каждой сделки.
Кроме этого, есть такое понятие как электронный мэтчинг. С его помощью, в частности, упрощаются расчёты по ценным бумагам внутри депозитария. Для клиентов депозитария использование электронного мэтчинга даёт следующие основные преимущества:
-Возможность отказаться от квитовки по телефону и значительно упростить внутренние процессы;
-Применять электронный механизм квитовки для основной части поручений;
-Производить автоматическую обработку инструкций, а также отчётов по ним.
существительное ↓
глагол ↓
прилагательное ↓
Мои примеры
Словосочетания
Примеры
These colours don’t match. 
Эти цвета не сочетаются.
They are no good match.
Они совсем не подходят друг другу.
It is a match!
The two pieces match
Эти два куска подходят друг к другу.
They’re a perfect match.
Они идеальная пара. / Они идеально подходят друг другу.
Have you got a match / light?
У вас огоньку не найдется?, Не дадите прикурить?
A suitable match for their daughter.
Подходящая партия для их дочери.
May I trouble you for a match?
можно попросить у вас спичку?
Your socks don’t match.
У тебя непарные носки.
The match ended in a tie.
Матч закончился в ничью.
The match blew out in the wind.
Спичка потухла на ветру. / Ветер задул спичку.
She’s a perfect match for him.
Она ему идеально подходит.
This color matches your skin tone.
Этот цвет подходит к оттенку вашей кожи.
His story doesn’t match the facts.
Его рассказ не совпадает с фактами.
He has met his match.
Нашла коса на камень.
I am looking for a match for my new shoes.
Я ищу что-нибудь подходящее к своим новым туфлям.
No one can match him in shooting.
В стрельбе ему нет равных.
A match flared in the darkness.
Спичка ярко вспыхнула в темноте.
The match ended in a draw.
Матч закончился вничью.
Do you think this outfit matches?
Ты думаешь, что эта одежда сочетается?
Who used the last match?
Кто использовал последнюю спичку?
Carlos was no match for the champion.
Карлос был не ровня чемпиону.
The match was rained off.
Матч был отменён /перенесён/ из-за дождя.
They tanked the match.
Они нарочно проиграли матч.
The upbeat music matched her mood.
Жизнерадостная музыка соответствовала её настроению.
Fischer challenged Spassky to a match.
Фишер вызвал Спасского на состязание.
Good teams win their home matches.
Хорошие команды выиграют свои домашние матчи.
He won with an ace on match point.
Он победил, подав эйс на матчболе. (о теннисе, эйс — подача навылет)
The boxer won the match by knockout.
Боксёр выиграл матч нокаутом.
The company matched the discount policy of its competitors.
Компания привела собственную систему скидок в соответствие с дисконтной политикой своих конкурентов.
Примеры, ожидающие перевода
Как обмануть Tinder и создать идеальный мэтч
Валерия Шаповалова
Внимание! «Взрослый» контент, предназначенный для лиц, достигших 18 лет
В цифровую эпоху искать любовь стало проще. Даже несмотря на то, что онлайн-знакомства и возможность в любой момент легко и непринужденно найти пару потенциально угрожают долгосрочным отношениям, миллионы людей скачивают и открывают Tinder, ❓ Приложение для знакомств, созданное в 2012 году и достаточно быстро набравшее популярность по всему миру. Сейчас им пользуются люди в более чем 190 странах мира. Приложение представлено на 40 языках мира, и благодаря ему происходит более 1,5 миллиарда свиданий еженедельно. чтобы найти «тех самых» — и неважно, на всю жизнь или на одну ночь. Однако насколько правильным можно считать решение отдать свою судьбу в руки бездушных алгоритмов? Перечитали журналистское расследование Жюдит Дюпортей «Любовь по алгоритму. Как Tinder диктует, с кем нам спать», чтобы узнать, как устройство приложения влияет на романтические отношения, самооценку и как «взломать» Tinder, чтобы создать идеальную пару.
Любовь по алгоритму. Как Tinder диктует, с кем нам спать
Жюдит Дюпортей
Издательство Individuum
Как это работает?
Успех приложения среди одиночек всего мира напрямую связан с удобством интерфейса. Вы создаете профиль, прикрепляете фотографии, дополняете их описанием, а затем переходите к ленте, где просматриваете профили других людей. Свайп вправо — лайк, свайп влево — пропуск. Когда оба человека сошлись в своей симпатии, случается мэтч, и у людей появляется возможность завести диалог, который может перейти во большее.
Любой дискомфорт — повод отказаться от использования приложения, поэтому его создатели стремятся к тому, чтобы люди были довольны результатами и продолжали создавать пары
Основные алгоритмы, с помощью которых дейтинг-приложение понимает, кто понравится вам и кому понравитесь вы, следующие:
Внешняя привлекательность
После очередного свайпа вправо Tinder перенастраивает алгоритмы так, чтобы с каждым разом подбирать все более подходящего под ваш вкус человека. В приложении функционирует система распознавания лиц, которая определяет этническую принадлежность, цвет волос и глаз тех, кого вы уже лайкнули. Условно, если вы чаще лайкаете блондинов, то брюнеты в выдаче профилей будут попадаться реже.
Интересы
Tinder проводит анализ профиля по ключевым словам, связанным с предпочтениями, вкусами, деятельностью. Так что, если не поленитесь заполнить профиль, указав, что любите кошек, кино и альтернативную музыку, в вашей ленте будет больше совпадений по интересам.
Уровень образованности
После того как совпадения по внешности и интересам определены, выясняется уровень образованности: алгоритмы оценивают такие факторы, как длина предложений, употребление слов длиной более трех слогов, а также глубина словарного запаса. (Да, машина читает ваши переписки.)
Местоположение
Местоположение не является ключевым параметром для подбора профилей. Даже если вы обозначили в приложении максимальную дистанцию в 10 км, приложение продолжит периодически подкидывать вам профили тех, у кого все остальные характеристики совпадают с вашими предпочтениями, несмотря на расстояние между вами.
Демографические различия
Любая ваша характеристика, будь то пол, возраст или интересы, приносит вам баллы. И чем больше у вас баллов, тем выше шанс попасть в ленту к человеку, которому вы будете гипотетически интересны. Например, в ленте условно успешных, образованных мужчин за 30 могут мелькать девушки младше, имеющие только среднее образование. Авторы патента обосновывали такой подход внутренними эмпирическими наблюдениями.
Чем ниже был рейтинг профиля на основании заполненных данных, тем меньше шансов найти адекватную пару
К счастью, поскольку открытие Дюпортей имело резонанс в обществе, Tinder отказался от рейтинга еще в 2016 году. Людям показалось неправильным, что «бездушная машина» по своим внутренним алгоритмам решает, достоин человек любви или нет. Тем не менее прочие механизмы подбора пары никуда не делись — но это нам только на руку.
Как создать идеальный мэтч
Конечно же, обманув машину, ведь человек умнее! Итак, вот что нужно делать, если вы хотите обрести в Tinder действительно нужное знакомство.
Определите, зачем вам нужен Tinder
Наиболее удачные мэтчи случаются у людей, которые знают, чего они ждут от и друг от друга. Все это важно прописать в профиле, потому что, как мы уже выяснили, Tinder учитывает абсолютно всю текстовую информацию, анализирует ее по ключевым словам и предлагает на их основе лучшие варианты.
Не свайпайте всех подряд
Каждый ваш лайк и дизлайк — сигнал для алгоритмов. Если свайпать вправо всех подряд, ваша лента превратится в неорганизованный поток абсолютно разных профилей, в том числе и тех, которые вам не нравятся от слова «совсем». Вероятно, такой подход повысит количество мэтчей, но будут ли такие пары качественными? Вряд ли.
Свайпайте, но не часто
Алгоритмы Tinder, пусть они и автоматизированы от и до, все равно могут запутаться, особенно если вы постоянно лайкаете противоречивые профили. Поэтому, если вы заходите в приложение ежедневно, ограничьтесь небольшим количеством пар. И если среди них нашлись подходящие профили, сконцентрируйтесь на них, вместо того чтобы постоянно искать новые и заниматься тем, что называется «коллекционирование мэтчей». ❓ Человек стремится набрать как можно больше совпадений, но не планирует завязывать с парами отношения или даже просто разговор. Ну, а если именно сегодня найти интересный профиль не получилось, не расстраивайтесь и возвращайтесь завтра.
Будьте честны и конкретны
Чем реалистичнее будет ваше описание в профиле, тем больше шансов найти идеальный мэтч. Приукрашивания или откровенная ложь не пойдут вам на пользу, ведь тогда приложение подберет профили, которые не сойдутся с вами реальным. Ну и как тогда находить общий язык?
Мэтч в Тиндере
Тиндер стал одним из самых популярных сервисов для знакомств в интернете. Сегодня с каждым днем все больше и больше людей регистрируются в нем, чтобы найти себе пару для свидания. Процесс происходит следующим образом: два человека выбирают из рандомных людей тех, кто им нравится. Если их выбор пересекается и они ставят лайки друг другу, то происходит Мэтч. Что значит It’s a Match в Тиндере?
Что значит Мэтч
Мэтч в Тиндере означает, что у вас появилась новая пара. После этого вы можете написать человеку, узнать как у него дела и пригласить погулять. Что означает само уведомление о Match в Тиндере? Оно появляется в тот момент, когда человек ставит вам ответный лайк, либо вы ставите ответный лайк человеку.
Как его использовать
It’s a Match в Тиндере — что с ним можно сделать? Как только вы видите подобное уведомление, это означает, что у вас появилась новая пара. Если вы хотите узнать больше информации о человеке, который поставил вам лайк, можно воспользоваться сервисом «поиск по фото в Тиндере» от Лаврепорт.
Заключение
Теперь вы знаете о Матче в Тиндере, что это и как его использовать. Надеемся, что у вас будет побольше Мэтчей в Тиндере, а люди, которые ставят вам лайки, будут интересными, красивыми и веселыми!
Если вы хотите найти человека по фото в тиндере, воспользуйтесь простой и быстрой функцией от Lovereport: поиск по фото в тиндер. За пару минут вы сможете узнать, есть ли нужный вам человек в tinder!
match
1 MATCH
2 match
he has no match ему́ нет ра́вного
to make a match жени́ться; вы́йти за́муж
these colours don’t match э́ти цвета́ пло́хо сочета́ются, не гармони́руют
a bonnet with ribbons to match шля́па с подо́бранными (в тон) ле́нтами
to match one’s strength against smb. else’s поме́риться си́лами с кем-л.
3 match
to match in appearance — подбирать по одинаковому внешнему виду; гармонировать по внешнему виду
4 match
5 match
6 match
матч, игра на чужом поле a bonnet with ribbons to
шляпа с подобранными к ней (в тон) лентами constitute a
человек или вещь, подходящие под пару;
ровня;
пара;
he has no match ему нет равного match брак, партия;
he (she) is a good match он (она) хорошая партия;
to make a match жениться;
выйти замуж
равносильный, достойный противник;
he is more than a match for me он сильнее (искуснее и т. п.) меня match брак, партия;
he (she) is a good match он (она) хорошая партия;
to make a match жениться;
выйти замуж match брак, партия;
he (she) is a good match он (она) хорошая партия;
to make a match жениться;
выйти замуж
две противоположные операции, совпадающие по размерам и срокам
женить;
выдавать замуж;
(со) сватать
воен. запальный фитиль;
огнепровод
подбирать под пару, под стать;
сочетать;
a well (an ill) matched couple хорошая (плохая) пара
тех. подгонять;
выравнивать
подходить (под пару), соответствовать;
these colours don’t match эти цвета плохо сочетаются, не гармонируют
подходить под пару
противопоставлять;
to match one’s strength against somebody else’s помериться силами (с кем-л.)
равносильный, достойный противник;
he is more than a match for me он сильнее (искуснее и т. п.) меня
сличать с переписными листами
редк. спаривать, случать
спичка;
to strike a match зажечь спичку
человек или вещь, подходящие под пару;
ровня;
пара;
he has no match ему нет равного
противопоставлять;
to match one’s strength against somebody else’s помериться силами (с кем-л.) to meet (или to find) one’s
встретить достойного противника safety
спичка;
to strike a match зажечь спичку strike:
высекать( огонь) ;
зажигать(ся) ;
to strike a match чиркнуть спичкой, зажечь спичку;
the match won’t strike спичка не зажигается
подходить (под пару), соответствовать;
these colours don’t match эти цвета плохо сочетаются, не гармонируют
подбирать под пару, под стать;
сочетать;
a well (an ill) matched couple хорошая (плохая) пара
Match Tinder: что это такое, как это сделать и сколько длится
Tinder — самое популярное приложение для знакомств в мире, и его популярность обусловлена, в частности, интересными и полезными функциями. Конечно, ничто из этого не было бы более актуальным, если бы не существовало Match — базового механизма контакта, который позволяет двум людям начать разговор.
Что такое Match в Tinder
Совпадение происходит, когда два человека лайкают друг друга. Tinder показывает каждому пользователю карусель с разными профилями, которые они могут отбросить или указать, что люди в них им нравятся. Последнее называется лайком. В тех случаях, когда вы поставили лайк человеку, и этот человек также поставил его вам при просмотре вашего профиля, происходит совпадение. Как только это произойдет, оба пользователя смогут начать разговор через чат и, таким образом, лучше узнать друг друга. Если вы получите совпадение, просто перейдите в раздел чата.
Теперь войдите в соответствующую комнату. Новые люди появятся вверху, а уже начатые чаты будут внизу.
Начните чат с одним из ваших совпадений
Как найти совпадения в Tinder
В основном интерфейсе Tinder есть три основных движения. Пока вы просматриваете профили пользователей, вы сможете:
Чтобы поставить лайк, вы должны провести вправо или нажать кнопку с сердечком, как показано на следующем изображении.
Поставьте Лайк, нажав на зеленое сердечко
Если вы хотите отказаться от профиля, вам просто нужно провести пальцем влево или нажать на кнопку с крестиком.
Поставьте Супер лайк, нажав на звездочку
Также есть возможность смахнуть вверх, чтобы поставить суперлайк. Это отличается от традиционного лайка тем, что человек, который его получает, увидит специальное уведомление, которое сообщит ему, что его профиль понравился другому пользователю.
Как долго длится Tinder Match?
Матч в Tinder длится неограниченное время. Это означает, что у этих пользователей нет крайнего срока для связи, что позволяет начать разговор в любое время. Если по какой-то причине вы увидели, что кто-то из вашего списка совпадений исчез, это потому, что этот пользователь удалил свою учетную запись Tinder.
match
safety match — безопасная спичка
book / box of matches — коробок спичек
to light / put / set / strike a match — зажечь спичку
to put / set a match to smth. — зажечь что-л., поджечь что-л.
Have you got a match / light? — У вас огоньку не найдётся?, Не дадите прикурить?
(to shatter) into matches — (разбиться) вдребезги
more than a match for smb. — соперник по зубам кому-л.
to have no match — не иметь равного себе
to meet / find one’s match — встретить достойного соперника
He has met his match. — Нашла коса на камень.
I am looking for a match for my new shoes. — Я ищу что-нибудь подходящее к своим новым туфлям.
He bought two pictures which are a match. — Он купил парные картины.
They are no good match. — Они совсем не подходят друг другу.
She’s a perfect match for him. — Она ему идеально подходит.
by match — уст. после бракосочетания, в законном браке; как муж и жена
to make a match — жениться; выйти замуж (обычно по принуждению или расчёту)
perfect match of shape and sound — гармоничное сочетание формы и звука
This carpet and this sofa are / make a perfect match. — Эти ковёр и софа удачно сочетаются.
crucial match — решающий матч
to promote / stage a match — устраивать матч
boxing match — матч по боксу
cricket match — крикетный матч
championship match — матч за звание чемпиона
football match — футбольный матч
fencing match — соревнования по фехтованию
golf match — матч по гольфу
hockey match — хоккейный матч
polo match — матч по поло
tennis match — теннисный матч
wrestling match — соревнование по борьбе
It is a match! — Идёт!, По рукам!
to make a match — держать пари, биться об заклад
No one can match him in shooting. — В стрельбе ему нет равных.
In his youth, he was matched against some of the most famous fighters of his day. — В юности он на равных состязался с несколькими наиболее знаменитыми боксёрами того времени.
She matched her wits against his strength. — Его силе она противопоставила свою хитрость.
No one would match his own self against the crazy bastard. — Никто бы не стал тягаться с этим безумцем.
They matched their best horse against my poor Dopey in a race. — Они выставили свою лучшую лошадь против моей бедной Доупи на скачках.
I should be pleased to match my daughter with your son, so that we could become even closer friends. — Я был бы счастлив выдать мою дочь замуж за Вашего сына, так что мы могли бы стать ещё более близкими друзьями.
to be well / ill matched — быть хорошо / плохо подобранным; хорошо / плохо сочетаться
tastelessly matched clothes — безвкусно подобранная одежда
two pictures badly matched — плохо сочетающиеся картины
dress with a hat to match — платье с удачно подобранной шляпкой
These colours don’t match. — Эти цвета плохо сочетаются.
We try to match your desires with our possibilities. — Мы стараемся согласовать ваши пожелания с нашими возможностями.
Полезное
Смотреть что такое «match» в других словарях:
match — [ matʃ ] n. m. • 1819, rare av. 1850; mot angl. ♦ Compétition sportive entre deux ou plusieurs concurrents, deux ou plusieurs équipes. Des matchs ou des matches. Match France Angleterre de football. Match amical. ⇒ derby, 1. rencontre. Match… … Encyclopédie Universelle
Match — Match, n. [OE. macche, AS. gem[ae]cca; akin to gemaca, and to OS. gimako, OHG. gimah fitting, suitable, convenient, Icel. mark suitable, maki mate, Sw. make, Dan. mage; all from the root of E. make, v. See
Match — (von altenglisch: maccun = „machen“: so viel wie: „Wettkampf“; auch: „Streichholz“) steht für: Satz (Sport), den Abschnitt eines Spiels Das Match, eine österreichische Fernsehshow Der Match, eine Schweizer Fernseh Dokusoap Miss Match, eine US… … Deutsch Wikipedia
Match — Match, v. t. [imp. & p. p.
Match — [mɛtʃ̮], das; [e]s, s: sportlicher Wettkampf in Form eines Spiels: ein spannendes Match; die Tennisspieler lieferten sich ein hartes Match. Syn.: ↑ Partie. Zus.: Tennismatch, Tischtennismatch. * * * Match 〈[ mæ̣tʃ] n.15 od. 11 oder m. 1 oder… … Universal-Lexikon
match — match1 [mach] n. [ME macche < OFr mesche, wick of a candle, match < VL * micca, prob. altered (by assoc. with muccare, to snuff a candle, orig., to blow one s nose < L mucus, MUCUS) < L myxa < Gr, lamp wick, lit., nasal discharge,… … English World dictionary
Match — (m[a^]ch), n. [OE. macche, F. m[ e]che, F. m[ e]che, fr. L. myxa a lamp nozzle, Gr. my xa mucus, nostril, a lamp nozzle. Cf.
Match — Match, v. i. 1. To be united in marriage; to mate. [1913 Webster] I hold it a sin to match in my kindred. Shak. [1913 Webster] Let tigers match with hinds, and wolves with sheep. Dryden. [1913 Webster] 2. To be of equal, or similar, size, figure … The Collaborative International Dictionary of English
Что значит «it’s a match» в Тиндере
Тем не менее в Тиндере есть собственный функционал, и характерные фишки, в которых очень непросто разобраться новичкам. Одна из таких функций сервиса онлайн-знакомств обозначается как «it’s a match».
Как переводится выражение «it’s a match»
«it’s a match» в Тиндере значит, что симпатия, поставленная пользователем по ходу поиска и перебирания анкет — нашла ответный отклик, и привела к возможности плотного, персонального, приватного общения между пользователями. То есть Мэтч — это то же самое что симпатия, и дословно данное выражение можно перевести как «это совпадение», но русскоязычные пользователи воспринимают функцию как выпадение симпатии.
Как работает Мэтч в Тиндере
Сходу кажется, что получить ответную симпатию достаточно просто, но на самом деле это сложно, и процедура получения ответной симпатии в результате будничной работы наобум без оглядки на содержание собственного профиля, фотографий, грамотно выстроенной информации в графе «о себе» (интересы, хобби, увлечения, жизненные позиции и принципы), — будет практически невозможной.
Вообще в Тиндере, как и любом сервисе для общения действует железное правило: чтобы понравиться противоположному полу — необходимо выделяться из серой массы, и преподносить себя даме, или мужчине с нестандартной стороны. Таким образом больше шансов на то, что тебя заметят и выделят из толпы. Соответственно, и количество ответных симпатий возрастёт в несколько раз, если человек как следует поработает над внешним видом своего профиля, фотографиями, и сможет грамотно, содержательно рассказать о себе, собственных интересах, хобби, увлечениях в краткой форме. Безликие же анкеты очень часто упускаются из внимания.
Внешность
За внешность в Тиндере отвечает аватарка, а так же фотографии, выставленные в анкете. Здесь всё просто: чем креативнее человек подходит к фотографированию, и выставлению собственных фотографий в интернете — тем лучше. К примеру, типичные селфи, когда девушка фотографируется с утиными губами на фоне зеркала, или туалета — плохо. То есть, заметив девушку, кривляющуюся на камеру с выпячиванием губ — нормальный, адекватный и здравомыслящий мужчина пропустит данную анкету, и попытается о ней забыть, ибо подобное фото во многом стереотипно, и даёт понять, что девушка как минимум не очень умна, если выставляет в интернет подобное.
Обратный пример: если мужчина выставляет в сеть фотографию лица на фоне дивана в квартире, в автомобиле в полный профиль, ещё где-нибудь, типа он за рулём сидит такой в очках, модный, в кожанке, кепочке — это плохо, так как фотографий такого же характера у мужчин в интернете полно.
А вот если, допустим, мужчина сфотографируется на фоне ресторана, в дорогом костюме, с бокалом вина в руке, с улыбкой на лице и расслабленностью во всём теле — это будет намного лучше, и не настолько банально. Та же логика действует и в отношении девушек — главное выставить нормальную, не банальную, и интересную фотографию в профиль.
Интересы
Здесь работает примерно та же логика, как и с фотографиями: чем содержательнее человек распишет информацию в анкете о собственных интересах — тем лучше, и больше шансов на то, что человек заинтересуется настолько, чтобы проставить симпатию. Но, конечно, перебарщивать с объемом не нужно — хватит кратких тезисов о самом главном. Тем более Тиндер анализирует анкету, и подбирает в ленту людей со схожими жизненными приоритетами.
Образованность
Фактор образованности человека напрямую связан с тем, насколько грамотно и содержательно он оформляет собственную анкету в профиле.
Например, в анкете можно написать «пью, курю, занимаюсь сексом, люблю сочных тяночек, и футбол». Подобная информация лишь оттолкнёт противоположный пол от анкеты.
А вот если написать «здравствуйте, милые дамы. Меня зовут Дмитрий, мне 27 лет, работаю в частном бизнесе, неплохо зарабатываю. Увлекаюсь живописью, предпочитаю отдыхать с пользой для тела и души. Обожаю баню, шашлыки, охоту, и здоровый образ жизни. Не курю, не пью» — подобная информация в анкете уже даст положительное впечатление о человеке, а значит и фактор заинтересованности противоположного пола будет весомее.
То есть здесь главное — преподать себя с нужной стороны с поправкой на грамотность, и умение рассказать правильно о своих жизненных принципах. И не нужно забывать, что система всё ещё анализирует анкету на предмет глубины предложений, длины слов, общего уровня грамотности, повышая шанс выпадения матч в Тиндер.
Местоположение
Фактор местоположения играет весомую роль в Тиндере: система старается сопоставить анкеты нескольких людей в ленте, если замечает, что и та, и другая анкета находится относительно недалеко. Таким образом в теории повышается вероятность совпадения симпатии у людей из одного города, или области.
Например, если в настройках профиля выставить приоритетный радиус в 10-15 км от нынешнего местоположения — Тиндер на основе анализа анкеты будет стараться подбирать в анкету такие профили, которые будут в пределах радиуса, указанного в параметрах. Разумеется, полностью составлять ленту из наиболее близких по расстоянию анкет система не сможет, и там будут проскакивать «общие» анкеты, которыми Тиндер будет восполнять недостаток «подходящих» профилей. И с этим придётся смириться.
Демографические различия
Совокупность характеристик в Тиндере влияет напрямую на фактор привлекательности анкеты за счёт набора определенного количества баллов: система ищет в ленте анкеты, которые могут теоретически быть интересны пользователям с поправкой на возраст, пол, образование, интересы, и так далее, тем самым гипотетически увеличивая шансы взаимной симпатии.
На практике это выглядит так: чем грамотнее пользователь рассказывает о себе, чем более удачные фотографии выставляет в профиле — тем лучше, и больше вероятности набрать нужное количество баллов с поправкой на анализ профиля системой, который поможет подобрать в ленту наиболее подходящие, и удачные анкеты.
Например, если пользователь укажет возраст 35 лет, грамотно распишет о собственных интересах, увлечениях, и хобби с поправкой на высшее образование — Тиндер будет подкидывать в ленту анкеты девушек в возрасте от 25-28 до 30 лет со средним образованием. Подобный анализ и подбор анкет обусловлен методиками, основанными на эмпиризме.
Как сделать идеальный Мэтч
Для того, чтобы чаще других получать ответные симпатии — нужно всего лишь два фактора: честность, и осознание, для чего нужен Тиндер конкретному человеку с поправкой на самобытность, умение не впадать в интернет-зависимость со всеми вытекающими последствиями, а так же контролировать собственную жизнь. Например, у интернет-задротов меньше шансов поймать взаимную симпатию, и уж тем более познакомиться с противоположным полом.
Фактор честности
Здесь всё просто: чем честнее человек рассказывает о себе в анкете, включая и некоторые характерные недостатки вроде курения, умеренного употребления алкоголя, даже той же лени — тем лучше. Лицемерие — зло. Не нужно строить из себя того, кем человек по жизни не является.
Фактор точного свайпа
Свайпить всех подряд в Тиндере точно не нужно. Подобная тактика приведёт к тому, что лента превратится в сущий кошмар и ад, так как алгоритмы устанут подбирать наиболее подходящий профиль согласно предпочтениям в свайпах.
Определение целей
Определить, для чего именно нужен Тиндер конкретному человеку — ключевой фактор для поиска симпатии, и знакомств в интернете. То есть человек, знающий чего хочет — сможет оформить анкету более конструктивно, и грамотно, нежели бессистемный пользователь, который пришёл в Тиндер просто «по приколу».
Мэтчинг
Ещё один термин, пришедший к нам из английского языка. И ещё один из тех терминов, которыми так любят кидаться ультрасовременные и, как им самим, наверное, кажется, жутко модные трейдеры, брокеры, рекрутёры, игроки и много ещё кто. Дело в том, что данный термин можно отнести к множеству сфер деятельности от теории игр до найма персонала, а потому и услышать его можно где угодно и от кого угодно.
На самом деле, в этом слове нет ничего заумного. Банальный перевод с английского языка в Google Translate говорит нам о том, что мэтчинг (от англ. matching) по-русски означает не что иное, как согласование. То есть, когда речь идёт о стыке каких либо объектов или величин в плане их соответствия друг с другом (покупки и продажи, подрядчика и заказчика и даже мужчины и женщины), можно смело использовать слово мэтчинг.
В экономике, словом мэтчинг принято описывать поведение экономических агентов, в результате которого получается одновременный взаимный выбор ими друг друга. Это поведение можно описать, так называемой задачей о марьяже, за решение которой, между прочим, была присвоена Нобелевская премия по экономике за 2012 год.
Решение этой задачи было предложено математиками Дэвидом Гейлом и Ллойдом Шепли и в настоящее время широко используется в таких видах деятельности как набор клиниками врачей и интернов, набор спортсменов в команды, набор сотрудников и т.п.
Ну а что касается нашей тематики, а вы сейчас находитесь на страницах интернет-журнала для трейдеров и инвесторов, то термин мэтчинг применяется здесь в двух основных значениях:
Кроме этого, есть такое понятие как электронный мэтчинг. С его помощью, в частности, упрощаются расчёты по ценным бумагам внутри депозитария. Для клиентов депозитария использование электронного мэтчинга даёт следующие основные преимущества:
Стартап и корпорация – почему мэтч не случается?
No market needed
Вот реальный кейс, непростую историю которого я наблюдаю в течение нескольких лет. Дано: родившийся в недрах Иркутского университета проект и технология, которую, без преувеличения, можно назвать прорывной. Идея ученых – использовать для производства ДСП не токсичную формальдегидную смолу, а мицелий грибов. Прорастая сквозь опилки, грибные споры образуют микродревесину – в итоге получается экологические чистая ДСП. Казалось бы, сейчас, когда тема экотоваров на подъеме, это ли не готовый сценарий success story?
Свет в конце тоннеля забрезжил на этапе переговоров с китайскими инвесторами. На их производстве зонтичных конструкций в Улан-Уде максимально остро стояла проблема утилизации отходов. Инвесторы были готовы вложиться в создание целого завода на основе технологии. Дело стало за бытовой применимостью конечного продукта. Первые эксперименты затянулись на два месяца, а инвесторы были готовы ждать не больше двух недель и по итогу канули в Лету. И эта туфелька оказалась Золушке мала.
В отрыве от тонкостей
И это удел десятков, сотен промышленных стартапов. Даже в случаях, когда проекты зарождаются внутри университетов и академий наук, где научные руководители имеют контакт с производствами – разве что-то может пойти не так? Может и еще как: по факту погружение в проблемы предприятий не глубокое, а боль заказчика воспринята очень поверхностно, без понимания тонкости. Подойдя после двух-трех лет работы к «пилоту» или MVP, оторванный от рынка проект всегда слышит одно: «Не надо, не то». Мэтча стартапа и предприятия не случается!
Самое печальное, что после этих слов энтузиазм команды в отношении проекта начинает гаснуть. Идея кажется им все менее перспективной, а с таким «запалом» далеко не уедешь.
Запрос на инновации
Проблема ясна, ищем решение. Проходной сценарий для промышленного стартапа – развивать проект при активном участии непосредственно предприятия. И участии максимально глубоком – от формирования команды до отслеживания промежуточных результатов и корректировки работы. В этом случае шансы на то, что ожидание и результат в итоге не разойдутся на 180 градусов, возрастают кратно.
Делать это можно через R&D-центр предприятия – такие примеры уже есть. Другая, доказавшая свою эффективность в разных отраслях площадка – корпоративные акселераторы. Тут первый шаг к успешной работе – это буквально взять стартап-команду за руку и провести ей основательную экскурсию по производству, показать, как и что работает, кто и за что отвечает. Шаг второй – выделить эксперта со стороны предприятия, который будет давать обратную связь о применимости технологии или разработки. Именно такой подход мы будем использовать, развивая ForestTech Accelerator – один из первых в России акселераторов в максимально консервативной лесной отрасли.
Стартап мыслит категориями прорывов и инноваций, бизнесу эти категории тоже не чужды, но главное для них – экономическая эффективность. Приведу пример из практики – стартап предлагает крупному энергетическому бизнесу новую технологию оценки состояния трансформаторов, но предприятию оно не заходит, потому что решение пусть и эффективнее, но в разы дороже существующей технологии. Получив такой фидбек, стартап всегда сможет перестроить технологию и сделать для корпорации рыночное конкурентное решение.
В отличие от В2С-рынка, где наряду с Uber, Twitter, AirBnB, есть еще 97% стартапов в факап-листе, промышленное предприятие с его тысячами работников просто не имеет права на ошибку. Однако запрос на перемены с использованием внешнего потенциала стартап-команд и научных коллективов, на предприятиях огромен. Корпорациям интересны стартапы, а стартапам – корпорации. Мэтч просто не может не случиться, если строить работу с умом.
Проблемы матчинга и как можно с ними бороться
Добрый день! Меня зовут Алексей Булавин, я представляю центр компетенций Сбертеха по Big Data. Представители бизнеса, владельцы продуктов и аналитики часто задают мне вопросы по одной и той же теме — матчинг. Что это такое? Зачем и как его делать? Особенно популярен вопрос «Почему он может не получиться?» В этой статье я постараюсь на них ответить.
Начнем с бытового примера. У меня есть маленький сын. Недавно он освоил мобильный телефон и теперь любит таскать его с собой, чтобы, как взрослый, непринужденно позвонить кому-нибудь когда вздумается и поговорить на какую-нибудь «очень важную» тему. Звонит он только маме, папе и бабушке. Больше всего достается бабушке: порой он по 10 раз в день звонит ей, чтобы рассказать, что с ним произошло 5 минут назад.
В детском саду у него есть друг Денис, и у Дениса тоже есть мобильный телефон. Встретившись, они как взрослые меряются телефонами, но никогда не звонят друг другу. Я как-то спросил сына:
— Почему бы тебе не позвонить и не поболтать с другом о том о сем, обсудить свои дела?
— Папа, мне это совсем не нужно, мы и так встречаемся в саду каждый день и, если что, поговорим там. Дела подождут.
Мне стало интересно, как же так? Выяснилось, что просто ни он, ни Денис не знают своего собственного номера телефона и не могут ими обменяться. Налицо отсутствие связи из-за отсутствия ключей.
Что же такое матчинг?
Новые средства взаимодействия в обществе порождают новые возможности, более тесно связывают людей, а системам указывают об их связанности. Матчинг — это один из типов связанности, который указывает на отношения субъекта с самим собой. Например, когда на разных досках объявлений продается одна и та же машина, а мы хотим связать и воспринимать эти объявления вместе, как единое целое.
Зачем нужен матчинг?
Информация сегодня представляет ценность, которую можно монетизировать. Соответственно, дополнительная информация дает дополнительную ценность, увеличение прибыли или сокращение издержек — с помощью разработки новых фич, качественного изменения существующих или вообще создания новых продуктов.
Как правило, наш продукт четко связан с теми или иными объектами, знания по которым мы хотим обогащать. Чем больше дополнительной информации из новых источников мы получаем, тем актуальней становится задача объединения информации из всех источников в единое информационное пространство, как будто это атрибуты одной системы.
Трудности матчинга
Добыть и связать данные — вроде бы стандартная техническая задача. Но из-за ряда проблем это бывает затруднительно или вовсе невозможно:
Получается, что связать объекты двух систем между собой по ключу бывает либо невозможно, либо процент и качество связанности оказываются ниже желаемого уровня. Можно попробовать собрать ключ как комбинацию нескольких информационных полей, составной ключ. Но здесь возникают новые трудности:
Кроме того, для информационных полей в составном ключе характерны трудности, которые мы упоминали ранее. Поля, входящие в составной ключ, тоже могут быть не уникальны, ошибочны, преднамеренно искажены и не постоянны.
Количество vs качество
Как же победить перечисленные выше трудности и добиться 100% матчинга? Начать стоит с вопроса: а действительно ли нужно достигать таких высоких уровней качества? Может, для решения бизнес-задачи вполне достаточно 70%?
Есть у нас составной ключ, состоящий из набора атрибутов. Каждый из них с некоторой вероятностью будет заполнен и с некоторой вероятностью подойдет для применения в качестве элемента ключа. Вероятность что весь составной ключ будет нормален — это произведение всех вероятностей по всем атрибутам ключа. Все это еще нужно умножить на вероятность того, что объект в принципе присутствует в двух системах. Тогда мы получим вероятность матчинга. А умножив ее на общее число сущностей, получим количественный прогноз по сопоставлению.
Чем меньше атрибутов в составном ключе, тем вероятность матчинга выше и при этом ближе к вероятности того, что объект есть в двух системах. Но количество сопоставлений при этом растет и чаще всего превышает прогноз. Это связано с тем, что с уменьшением числа атрибутов в составном ключе растет вероятность ошибочного сопоставления.
Проще говоря, с уменьшением количества атрибутов в составном ключе растет как число объектов сопоставленных правильно, так и число сопоставленных ошибочно. Как бы количество борется против качества. И в зависимости от бизнес-задачи можно выбрать стратегию матчинга, смещающую результат либо в сторону количества, либо в сторону качества.
Обогащение, фильтрация, нормализация
А можно ли увеличить качество и количество одновременно? Конечно можно. Для этого нужно потратить больше, а иногда и намного больше ресурсов на дополнительную обработку данных.
«Дырки» в данных можно заполнять, получая их из других полей источника. Город локации можно получить из кода телефонного номера, ИНН, кода региона. Пол можно получить из имени и фамилии или по анализу авторского текста. Алгоритмов обогащения достаточно много.
Далее данные следует пропускать через фильтры. Фильтры могут быть как стандартные, так и специфические, связанные с особенностями наполнения и трансформации данных конкретного источника. Например, к стандартным можно отнести фильтр, убирающий непечатные символы, дубли, задвоения символов, скобки, кавычки, пробелы.
К специфичным фильтрам можно отнести обнаружение и замену символов другой языковой раскладки, которые выглядят одинаково визуально в обоих языках — например, буква О в английской раскладке в имени Оля. Или обнаружение и замену символов другой языковой раскладки, которые звучат одинаково или почти одинаково в обоих языках (Света и Sвета).
К нормализации можно отнести перевод на другой язык, транслитерацию, приведение к шаблону заполнения (название, марка, телефон, адрес, пол), а также замену коротких названий на полные, замену сленга и уменьшительно-ласкательных форм.
Даже при одном составе ключа для разных источников данных зачастую следует использовать разные критерии. Это связано с тем, как конкретный источник заполняется данными. Чтобы правильно подобрать критерии, желательно собрать и проанализировать статистику по заполнению полей источника. На улучшение качества может повлиять применение коэффициента частотности по полю в источнике (например, для марки машины, фамилии), коэффициента «емкости» (например, для названия населенного пункта в зависимости от того, насколько большой этот населенный пункт по количеству жителей).
При одновременном комбинированном использовании разных ключей матчинга можно применить коэффициенты в качестве условия использования того или иного ключа. Таким же образом можно задействовать и иные критерии, например, заполненность того или иного поля. Комбинировать матчинги по разным ключам между одними и теми же источниками можно и без применения условий — результат бывает вполне приемлемый.
Другие матчинги
Есть и другие алгоритмы матчинга, которые иногда кардинально отличаются от перечисленных выше. Например, матчинг по слабому ключу в условиях связи с другим объектом, уже проматченным по сильному ключу, если емкость такой связи по определению маленькая.
Приведем пример. У любой машины или квартиры за всю ее историю, в среднем, имеется от 1 до 5 владельцев. Если в двух системах объект квартиры или машины проматчен по сильному ключу, то субъекта — владельца этой квартиры, явно с ней связанного — можно матчить по любому самому слабому параметру, например фамилии и имени.
Объекты любой социальной сети или подобной ей структуры данных с большим числом устойчивых связей можно матчить по слабым ключам, принадлежащим не самому объекту матчинга, а его окружению. Сами объекты матчинга могут иметь в дополнение собственный слабый ключ, а могут не иметь. Фактически алгоритмизируется утверждение древнегреческого поэта Еврипида: «Скажи мне, кто твои друзья, и я скажу тебе, кто ты».
Для двух источников с одной или несколькими фотографиями объектов, которые явным образом связаны с их идентификаторами в источниках, можно применить матчинг по фотографиям. На фото выделяются объекты или лица и сравниваются с такими же объектами или лицами в другом источнике. По сути, по такому принципу работают нейросетевые сервисы типа «Is your portrait in a museum?» от Google: они матчат лицо с загруженной вами фотографии с лицами средневековых людей на портретах музеев. Критерий для матчинга специально выбран мягким, чтобы получалось отдаленное, но достаточное сходство.
При наличии большого числа авторской текстовой информации в разных источниках можно попробовать алгоритмы text mining, чтобы связать авторов. Это что-то вроде анализа почерка, только анализируется не форма написания, а содержание текста.
Big data
Чтобы повышать качество матчинга, требуется применять различные алгоритмы, которые в свою очередь требуют много ресурсов. Чем больше алгоритмов, тем больше ресурсов требуется. А если данных много, они постоянно изменяются, а считать их нужно быстро и недорого?
Скорее всего, хранить, обрабатывать и матчить данные традиционными способами не получится. Стоит подумать о bigdata-инфраструктуре. Таких решений сейчас уже довольно много, от разных вендоров и на любой кошелек.
В Сбербанке, например, матчинг внутрикорпоративных данных реализован как компонент data lake на Hadoop, Spark и HBase. Это решение позволяет обрабатывать разнородные неструктурированные данные большого объема, запускать вычисления на большом кластере, где хранятся данные без накладных расходов. При этом используется опенсорсный софт и commodity-сервера, что делает решение достаточно дешевым и эффективным для такого класса задач. Про Big Data на Hadoop написано много. Мне, например, вполне нравится, как это сделано у DataArt.
Наш MatchBox
MatchBox — это система для автоматической нормализации и матчинга, которую мы используем в data lake Сбербанка. Она была недавно разработана в центре компетенций Big Data Сбертеха.
MatchBox в основном используется для построения и поддержания в актуальном состоянии единого семантического слоя данных и единого профиля клиента. Система дает возможность автоматически объединять информацию из большого числа источников в единую информационную суперсущность, встраиваться в процесс обновления информации источников. Это обогащает знания о текущих и потенциальных клиентах банка: их социально-демографических, психологических, поведенческих особенностях и потребительских предпочтениях.
MatchBox работает с данными любого качества, использует библиотеки с провалидированными алгоритмами нормализации и матчинга, имеет для этого конфигуратор пользовательских правил, работает в полностью автоматическом режиме по событию, расписанию или как сервис. MatchBox умеет масштабироваться, и количество регулярно обрабатываемых источников ограничивается только ресурсными квотами кластера.
Вот чего нам удалось добиться благодаря внедрению MatchBox:
Я надеюсь, что статья поможет ответить на вопросы, связанные с матчингом, продвинуться в понимании собственных проблем работы с данными и найти подходы к их решению.
Мэтч между разработчиком и менеджером. 9 способов не бесить друг друга
Эта статья построена на личном многолетнем опыте работы с различными специалистами: менеджерами по проекту, менеджерами по продукту, системными и бизнес-аналитиками и тестировщиками. Данный материал несет исключительно субъективный характер и не ставит своей целью кого-нибудь оскорбить или обидеть 🤗
Часто в процессе работы менеджеры перестают прислушиваться к разработчикам – ждут от них только новых фичей, дергают их словно игровой автомат, который выдает монетки. Забывают, что разработчики – не роботы, а такие же люди, как все. Им не менее важно получать похвалу, чувствовать уважение коллег и важность своего труда. Когда сотрудники их достижений не замечают, возникает взаимная антипатия, и вряд ли в такой атмосфере может получиться качественный продукт.
Вот несколько советов, которые помогут сделать отношения с разработчиками более доверительными:
Большинство разработчиков не видят смысла в частых созвонах или совещаниях. Как правило, добросовестные разработчики всегда заняты, а многочасовые обсуждения отнимают огромное количество времени и энергии, разрушают состояние потока (про него можете прочитать в книге Михая Чиксентмихайи).
Многие считают, что созвоны важны для понимания стратегии и синхронизации действий всей команды. Однако старайтесь всегда ответить себе на один вопрос: “Какие конкретно цели мы преследуем очередным созвоном?” Сделав это, проверяйте, не являются ли ваши ответы слишком абстрактными. Возможно, вам нужно заземлить их еще раз, пока не получите понятную четкую задачу (про заземление можете прочитать тут).
Если вы нашли цель созвона, то обязательно пропишите его план, буквально 3 предложения, чтобы не уйти в оффтоп. Но даже после этого не спешите кидать в чат ссылку на зум, еще раз спросите себя, является ли созвон самым оптимальным способом достижения поставленной цели или для решения задачи можно использовать другую стратегию (про все возможные стратегии можно узнать здесь).
Попробуйте посчитать, сколько денег компании вы потратите на час обсуждения проблемы, собрав на одной конференции сразу трех инженеров, вместо асинхронного написания конкретных вопросов текстом
Конечно, не бывает правил без исключения – созвоны часто помогают команде, когда нужно провести сложный мозговой штурм. Однако для решения оперативных вопросов довольно бесполезно собирать огромную толпу народа, половина из которых может просто молчать. Помните, если сотрудники не понимают какую-то задачу, скорее всего, проблема не в том, что не было созвона, а в том, что система управления построена неправильно.
Одна из причин создания огромного количества созвонов – неявный контроль сотрудников. Не забывайте, ваши коллеги не дети и чрезмерный контроль может лишь навредить процессу. У любого разработчика есть четко прописанные задачи и сроки, они так же, как и вы, профессионалы своего дела. Просто доверьтесь им.
Если вам так важно держать руку на пульсе, то хотя бы не злоупотребляйте этим – ощущение того, что “гребешь на галере“ не поможет разработчику делать хороший продукт.
Больше всего разработчики ненавидят горящие дедлайны, особенно те, которые происходят не по их вине. Посмотрите, например, к чему привели непомерные амбиции руководства компании CD Projekt Red, которая недавно выпустила Cyberpunk 2077. Игру в течение семи лет разрабатывала команда, состоящая из тысячи профессионалов. Однако Cyberpunk 2077 оказалась абсолютно не приспособлена для игровых консолей – количество багов в ней зашкаливает. Скорее всего первая мысль будет: “У разработчиков просто кривые руки!” Однако на ПК все работает достаточно хорошо, просто у команды не хватило времени и сил, чтобы успеть все доделать к релизу на консоли.
Если сотрудники говорят, что для разработки данного функционала нужно как минимум два дня, не надо требовать от них сделать это за два часа. Тем самым вы показываете, что не доверяете коллеге.
И еще один важный момент – если дедлайн уже горит, паникой вы вряд ли сможете чего-то добиться. Лучше просто спросить, как можно помочь сделать задачу быстрее. Возможно, стоит просто отстать от разработчиков и не трогать их до дедлайна.
Для разработчиков важно регулярно делать ретроспективу процессов в команде. У всех людей свои индивидуальные фильтры восприятия реальности – для кого-то нормально работать в условиях постоянных дедлайнов, а кто-то за месяц выгорает от такого пламени.
Соберите всех, кто участвует в проекте, и спросите по очереди, что им нравится и что их не устраивает. Руководствуйтесь в процессе обсуждения двумя заповедями:
Лучше всего разговаривать с разработчиками один на один, потому что не все могут публично критиковать своих коллег, боясь испортить с ними отношения. Если у вас огромная команда, фидбек также можно получить при помощи опросника. Однако часто люди ленятся заполнять подобные документы, не стесняйтесь напоминать разработчикам, насколько значима для вас их оценка.
Постарайтесь найти с разработчиками общие интересы, увлечения, хобби. Создавайте атмосферу доверия: лучше не устраивать стандартных тимбилдинговых активностей, а сходить вместе туда, где обычно собираются эти ребята – например, в их любимый бар. Неформальная обстановка идеально подойдет, чтобы что-то обсудить, открыто поговорить о болях и проблемах, с которыми вы сталкиваетесь.
Учтите, если человек не хочет, чтобы лезли в его личную жизнь, не осуждайте эту позицию никоем образом – оставьте ему право на личное пространство.
Я перечислил в этой статье много всего, хотя мог лишь написать: “Относитесь к людям по-человечески, и все будет ок”. К сожалению, в реальности все складывается не так легко. Я хочу пожелать вам жить в гармонии со своими коллегами – это важно не только для создания успешного командного продукта, но и для сохранения ментального здоровья.
Выражаю благодарность за советы и идеи для данной статьи ведущему разработчику Ивану Меньших и всей R&D-команде в Embedika.
Окей, жди статью «как общаться с менеджерами» в ответ!)
Может получиться интересный сиквел, попробую.
Все по делу, наверное, но так не бывает и, вероятно, не будет:)
И не потому что одна сторона «как дети», а потому что одной стороне по-взрослому фиолетово.
Ну, в общем, это исключительно собственные наблюдения и мнение. Довольно часто приходится видеть, как люди обсуждают вообще разные вещи, но постоянно говорят друг-другу «да, да. »
А потом рождается «что мертво, умереть не может». И заказчик думает «вот они козлы», а разработчик думает, «во дурак».
Короче, понятно, КАК должен выглядеть диалог. Непонятно, как этого добиться 🙂
У меня очень отзываются ваши слова про то, что зачастую у всех разное понимание, желания, способности и сложно понять каким образом все это соединить. Эта статья, я надеюсь, один из маленьких шагов в сторону взаимопонимания и избавления от «глухого телефона». Мне ценно, что вы поделились своими болями)
А ведь я выступаю со стороны заказчика в 9/10 случаев 🤣
Очень продуманная статейка. Есть смысл.
Такие советы нужно смело выбрасывать на помойку.
Они годятся только для приспособленцев, которых нормальный руководитель должен уметь видеть и избавляться от таких менеджеров.
Можете пояснить, что мы имеете в виду под «приспособленец» и почему они должны быть уволены?
Идеальный мэтч: как разбор откликов помогает найти лучших кандидатов
⏱ Время прочтения — 7 минут
Проблема: не хватает откликов
Чем больше подходящих под вакансию кандидатов, тем меньше вопросов к искусственному интеллекту, задача которого — обеспечивать непрерывный поток откликов от наиболее ценных на рынке труда соискателей. Но идеальной HR-вселенной, как известно, не существует, и большинство рекрутеров рано или поздно сталкиваются с проблемой того самого дефицита кадров. Дальше ситуация развивается по стандартному сценарию: нанимающий менеджер заходит на hh.ru и видит в выдаче, что его вакансия «Премиум» находится на 22-й странице. Так искусственный интеллект из главного помощника превращается в злейшего врага в глазах HR-специалиста, а в почте специалистов анализа данных появляются письма с ключевым посылом — машинное обучение не работает. Но не работает ли на самом деле?
Заходя под своей учетной записью или любой другой, рекрутер не может увидеть ту выдачу, которую получит подходящий соискатель, обновив страницу с вакансиями. В базе ежедневно ротируются более 1 000 000 вакансий. Очевидно, что одно предложение о работе, даже если его вывести в топ, не может подойти всем соискателям. Но в этом и нет необходимости — успех поиска в том, чтобы получить достаточное количество откликов от нужных кандидатов, которые затем конвертируются в приглашения. Это выигрышная ситуация для обеих сторон рынка труда. Получается, выдача должна быть максимально персонализированной, чтобы соискатель сразу вышел на нужные ему вакансии, а работодатель пополнил HR-копилку желаемыми резюме.
Решение: персонализированный подход
Сайт hh.ru усиливает персонализацию, чтобы обеспечить рекрутерам больше релевантных откликов. С помощью машинного обучения подбираются математические модели, прогнозирующие, какие вакансии подойдут кандидатам в зависимости от их профессионального профиля, запросов и других факторов. Для работодателя это означает одно — повышается вероятность отклика и последующего приглашения.
Как это работает
О персонализированном подходе на международном саммите HR Digital 2021 рассказал Александр Сидоров, руководитель направления анализа данных hh.ru:
На первый взгляд, всё устроено просто: соискатели получают рекомендации вакансий с учетом поискового запроса, продвижения (рекламы) и прогнозов математических моделей; работодатели видят релевантные резюме и отклики, ранжированные в зависимости от искомого профиля кандидата, прогнозов искусственного интеллекта, фильтров и т. п. Однако «под капотом» всего этого — обучение моделей и расчет признаков по поведению обеих групп пользователей, контролируемые эксперименты, регулярные автотестирование и автомониторинг качества выдач.
Как это использовать
Другой вопрос — как эта информация поможет рекрутеру, если количество людей, ищущих работу в определенном регионе по конкретной позиции в конкретный момент времени может быть невелико? Учитывая суровые реалии рынка труда, когда работодатели из разных отраслей и регионов, по сути, борются за одних и тех же людей, понятно, что на определенные предложения о работе откликов будет не хватать. Дело не в ошибке алгоритмов, а в привлекательности вакансии и конкуренции на рынке.
Лучшая стратегия — встать на место соискателя и проверить себя по чек-листу:
✅ Подробное и качественное описание условий работы, уровня предлагаемой зарплаты.
Сделайте предложение максимально привлекательным для вашего идеального кандидата. Пошаговую инструкцию, как сформулировать вакансию для хороших откликов, мы составили ранее, а сейчас сфокусируемся на ключевых моментах: для описания используйте простые слова, но со всеми необходимыми терминами, избегайте размытых формулировок и намеков. Нейросеть выучивает только то, что понимают соискатели, поэтому учитывайте интересы вашей целевой аудитории кандидатов. Здорово, если у вас найдется проверенная вакансия, которая привлекла подходящих соискателей, — возьмите ее за основу и сделайте условия еще лучше.
При выдаче вакансий система анализирует содержание вакансий и резюме на предмет соответствия по смыслу, истории запросов (поведению пользователей), географии, а также другие нюансы. Что важно — она способна «понимать» сложные смысловые конструкции и редкие специальные термины. Еще один интересный момент — технология машинного обучения учитывает не только интересы конкретного соискателя, но и похожих на него кандидатов со схожим набором интересов и других признаков. В результате система быстро учится, опираясь, с одной стороны, на поведение соискателей, которым подходит вакансия, с другой — на работодателей, реагирующих на отклики отказом или приглашением на собеседование. И в этом случае ответственность за результат в большей степени ложится уже на плечи рекрутеров, озадаченных разбором откликов.
Разбор полетов
Сделать вакансию привлекательной с точки зрения визуальной и смысловой составляющей, а также правильно ее продвигать — половина успеха, другая половина зависит от скорости и качества работы с поступившими резюме.
Оперативный разбор откликов позволяет системе исправно учиться. Так, в течение 5 минут после действий на странице откликов система начинает лучше понимать, кому показывать вакансию, как ранжировать входящие резюме и каких соискателей рекомендовать. В противном случае в течение первых дней начинает снижаться индекс вежливости работодателя, а начиная с шестого дня, если рекрутер не реагирует на поступающие отклики, вакансия будет спускаться в поиске и в рекомендациях все ниже.
Что важно: если ATS/TMS/CRM-система клиента забирает отклики с hh.ru, то они считаются разобранными. Но даже в этом случае есть смысл работать с откликами на самом деле. Во-первых, от этого зависит HR-бренд компании — соискатели запоминают как позитивные моменты коммуникации с потенциальным работодателем, так и негативные (а не получить ответа на отклик совсем — для них самый негативный сценарий), активно делятся кейсами друг с другом. Во-вторых, система активно учится определять, кто подходит под конкретную вакансию конкретному нанимающему менеджеру.
Есть еще несколько рекомендаций, которые помогут разобрать отклики и найти того самого идеального кандидата:
• В начале дня настроить фильтр для откликов, а не просматривать все резюме подряд.
• Включить ранжирование по вероятности приглашения на вакансию, то есть по соответствию.
• В течение дня несколько раз разбирать отклики, подходящие под фильтр.
• В конце дня снять фильтр, выбрать всех соискателей, не подходящих вам по тем или иным критериям, и отказать всем.
А если на странице откликов пока пусто, всегда можно начать с анализа вакансии и конкурентного поля, использовать специальные инструменты для продвижения или отыскать лучших кандидатов в базе, учитывая рекомендации резюме, — они существуют не только в идеальной HR-вселенной — проверено hh.ru.
Читайте также
HeadHunter
Новости и статьи
Сервисы для соискателей
Молодым специалистам
Найди свой мэтч: как команды НКО могут удваивать пожертвования
Эксперты о механике и преимуществах мэтчинговых акций
Удвоение пожертвований, или мэтчинг, — распространенная практика в международном фандрайзинге, но пока не очень популярная в России. Исполнительный директор «Ассоциации фандрайзеров» Ирина Меньшенина и руководитель программы «Благо.ру» Лилия Мударисова помогли разобраться в механике мэтчинга и рассказали о преимуществах такого формата акций.
Что такое мэтчинг
Под мэтчингом (от английского matching) обычно понимают удвоение корпоративным донором пожертвования физического лица в пользу НКО. То есть, если совсем просто, человек переводит в организацию рубль, а компания добавляет еще один. Первая программа по мэтчингу стартовала в 1954 году в США. Фонд компании General Electric создал корпоративную программу — они удваивали пожертвования в колледжи и университеты, которые окончили сотрудники этой компании. Постепенно эта программа расширилась и охватила многие некоммерческие организации.
Сегодня за рубежом мэтчинг действительно распространенное и привычное явление. Например, в США существует рейтинг 20 топ-мэтчинг доноров. При оформлении пожертвования во многие американские НКО есть графа «Проверь, можешь ли ты запросить у своего работодателя мэтчинг» (таким образом человек делает запрос об этом в компанию, где работает). А сайт Double the Donation помогает НКО и донорам найти друг друга. Организации регистрируются и ищут заинтересованных в них жертвователей, а доноры выбирают и делают запросы своим компаниям о мэтчинге.
Пример сайта американской НКО. Материал с мастер-класса по удвоению регулярных пожертвований «Возьми от мэтча все» Ирины Меньшениной.
Механика мэтчинговых акций может быть разной. Одни акции действительно предполагают удвоение, и условные 100 рублей превращаются в 200. Но есть и другие примеры. Например, организация Charity Navigator предлагала добавлять два доллара к каждому пожертвованному доллару по пятницам. На PayPal была акция, где ко всем пожертвованиям партнеры добавляли +1%. Своя механика есть и у Facebook: в 2020 году во время акции #ЩедрыйВторник они увеличивали для американских НКО семь миллионов долларов пожертвований — первые два миллиона удваивали, а остальные пять увеличивали на 10%.
Преимущества мэтчинга
Всего в мэтчинге есть трое участников: НКО, корпоративный донор, физическое лицо. И преимущество этих акций в том, что мотивация увеличивается у всех. Некоммерческие организации интересует увеличение пожертвований, а бизнес — развитие корпоративной благотворительности и участие в кампании, которая, как и большинство мэтчинговых, потенциально успешна. Интересно участвовать в таких акциях и людям.
Есть масса исследований о том, что люди любят мэтчи, лояльно относятся к таким акциям. А для бизнеса это хорошая возможность заявить о себе как о социально ответственной компании.
руководитель программы Благо.ру благотворительного фонда «КАФ»
Правда, многие сотрудники НКО боятся, что мотивации у доноров будет меньше. Допустим, человек хотел перечислить 200 рублей, но, зная, что его пожертвование и так удвоят, перечислит только сто. Но, согласно статистике, все ровно наоборот. Когда донор знает, что НКО получит в два раза больше денег, сумма пожертвования растет.
Исполнительный директор «Ассоциации фандрайзеров» Ирина Меньшенина уверена, что мэтчинг — это один из действенных способов «разбудить» людей. Человек охотнее включается и решается перевести организации деньги, когда знает, что кто-то увеличит его даже незначительное пожертвование.
Запуск мэтчинговой кампании
Что надо учитывать всем НКО при запуске таких акций? Лилия Мударисова считает, что первая задача — найти надежного бизнес-партнера, который готов будет поддержать акцию финансово и информационно. Эксперт советует НКО обращаться к компаниям, работающим с профильной темой организации. Ведь представители бизнеса скорее откликнутся на запрос, если разбираются в проблеме и понимают ее важность. Например, если вы помогаете животным — обратитесь в ветеринарную клинику, если детям — в детский магазин.
Затем необходимо продумать механику акции. Нужно ответить себе на следующие вопросы:
По возможности продумайте инфоповод, к которому вы привязываете ее запуск. Например, акцию в поддержку детских фондов команда «Благо.ру» запустила в День защиты детей.
Классическая механика мэтчинговой акции. Материал с мастер-класса по удвоению регулярных пожертвований «Возьми от мэтча все» Ирины Меньшениной.
Дальше подготовьте хороший контент: расскажите, на что жертвуют люди, визуализируйте свою акцию качественными иллюстрациями. Лилия Мударисова советует использовать сторителлинг — расскажите простыми словами историю о той проблеме, которую вы решаете. Это должно привлечь людей.
Не менее важно заранее продумать каналы для распространения информации о своей акции. Если вы расскажете о ней только на своем сайте, охват будет не слишком большим. Лилия Мударисова советует вовлекать в информационную поддержку корпоративных партнеров, чтобы их аудитория тоже присоединилась к акции.
Мэтчинг и платформы
Пока в России мэтчинговые акции в основном разовые, и нет отдельных платформ для создания и поиска мэтчей. Акцию может проводить команда НКО своими силами. Также запустить акцию может фандрайзинговая платформа в пользу других организаций. Часто последний вариант более удобен и выгоден для фондов, у которых небольшая аудитория и немного ресурсов для продвижения кампании.
Плюс акций на фандрайзинговых платформах в том, что есть посредник, которому доверяют люди. И они охотнее примут участие, например, в акции «Благо.ру», потому что уже знают эту платформу.
исполнительный директор Ассоциации фандрайзеров, основательница «Charity Solutions Консалтинг»
Например, в 2020 году в международный день благотворительности #ЩедрыйВторник команды «Благо.ру» и «Петролеум Трейдинг провели акцию «Тотальное удвоение». 1 декабря все разовые и регулярные платежи на платформе «Благо.ру» удваивались. В итоге пользователи за один день перевели 1 847 788 рублей, которые благодаря мэтчингу превратились в 3 147 788 рублей.
Удвоение рекуррентов
С 1 июня по 31 августа 2021 года на «Благо.ру» проходит акция «Умножаем помощь детям». Партнер платформы «Петролеум Трейдинг» удваивает все пожертвования в адрес детских фондов. Главное отличие механики этой акции от большинства других мэтчингов в том, что удваиваются именно рекуррентные пожертвования.
Механика мэтчинговой акции «Умножаем помощь детям». Материал с мастер-класса по удвоению регулярных пожертвований «Возьми от мэтча все» Ирины Меньшениной.
Рекурренты — наше все, но при этом люди по-прежнему неохотно на них подписываются. Ценность механики нашей акции в том, что она мотивирует увеличение именно рекуррентов.
руководитель программы Благо.ру благотворительного фонда «КАФ»
Средняя «жизнь» рекуррента, человека, который подписывается на регулярный платеж, — два года. То есть два года человек делает каждый месяц переводы в организацию. Получается, что во время мэтчинговой акции по удвоению рекуррентных пожертвований НКО ставят себе стратегическую, а не тактическую цель. Не «сорвать большой куш», удвоив все пожертвования прямо сейчас, а привлечь больше доноров, которые останутся с организацией на долгое время. Число подписок на рекуррентные платежи через «Благо.ру» на момент написания материала уже увеличилось в 25 раз в сравнении с обычными днями.
Полнотекстовый поиск и его возможности
Многие СУБД поддерживают методы полнотекстового поиска (Fulltext search), которые позволяют очень быстро находить нужную информацию в больших объемах текста.
В отличие от оператора LIKE, такой тип поиска предусматривает создание соответствующего полнотекстового индекса, который представляет собой своеобразный словарь упоминаний слов в полях. Под словом обычно понимается совокупность из не менее 3-х не пробельных символов (но это может быть изменено). В зависимости от данных словаря может быть вычислена релевантность – сравнительная мера соответствия запроса найденной информации.
В статье рассказывается как работать с полнотекстовым поиском на примере БД MySQL, а так же приведу примеры «нестандартного» использования данного механизма.
В MySQL возможности полнотекстового поиска (только для MyISAM-таблиц) поддерживаются начиная с версии 3.23.23. В последующих версиях механизм потерпел существенные доработки и расширения, в тоге превратившись в мощное средство для создания поисковых механизмов веб-приложений. Главная особенность – быстрый поиск слов в очень больших объемах текстовой информации.
Индекс FULLTEXT
Итак, чтобы работать с полнотекстовым поиском, сначала нам нужно создать соответствующий индекс. Он называется FULLTEXT, и может быть наложен на поля CHAR, VARCHAR и TEXT. Причем, как и в случае с обычным индексом – если происходит поиск по 2-м полям, то нужен объединенный индекс 2-х полей, используйте поиск по одному полю – нужен индекс только этого поля. Например:
CREATE TABLE `articles` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL auto_increment,
`title` varchar(200) default NULL,
`body` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `ft1` (`title`,`body`),
FULLTEXT KEY `ft2` (`body`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
В этом примере создается таблица с 2-мя полнотекстовыми индексами: ft1 и ft2, которые можно использовать для поиска в полях title и body, или только в body. Только в поле title искать не получится.
Конструкция MATCH-AGAINST
Собственно для самого полнотекстового поиска в MySQL используется конструкция MATCH(filelds)… AGAINST(words). Она может работать в различных режимах, которые достаточно сильно между собой отличаются. Для всех действует следующее правило: данная конструкция возвращает условную релевантность, но способ вычисления которой может быть разным в зависимости от режима. Еще стоит добавить что во всех режимах поиск всегда регистрозависимый. Далее более подробно о каждом из них.
MATCH-AGAINST IN NATURAL LANGUAGE MODE
— это основной вид поиска, который используется по умолчанию, т.е. если режим не указан:
SELECT * FROM `articles` WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘database’);
В этом примере мы ищем слово database в полях title и body таблицы articles на основе индекса ft1 (см. пример создания таблицы выше). Выборка будет автоматически отсортирована по релевантности – это происходит в случае указания конструкции MATCH-AGAINST внутри блока WHERE и не задано условие сортировки ORDER BY.
Кстати, несмотря на возможности алиасов, при запросах конструкцию приходится повторять в разных местах, что усложняет запросы. Вот например нельзя написать так:
SELECT *, MATCH (title,body) AGAINST (‘database’) as REL
FROM `articles`
WHERE REL > 0;
— этот запрос выдаст ошибку: поле Rel не определено. Что бы работало, придется продублировать данную конструкцию:
SELECT *, MATCH (title,body) AGAINST (‘database’) as REL
FROM `articles`
WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘database’) > 0;
Однако, сколько бы вы не использовали одну и туже конструкцию (разумеется с одинаковыми параметрами) она будет вычислена только один раз.
В примере выше в переменной REL будет вычислена релевантность. Эта величина зависит прежде всего от количества слов в полях tilte и body, того насколько близко данное слово встречается к началу текста, отношения количества встретившихся слов к количеству всех слов в поле и др.
Например, релевантность будет не нулевая, если слово database встретится либо в title, либо body, но если оно встретится и там и там, значение релевантности будет выше, нежели если оно два раза встретится в body.
Сама по себе релевантность ничего не определяет. Это лишь сравнительная характеристика, по которой можно сортировать результат выборки, не более того.
Еще следует заметить что для IN NATURAL LANGUAGE MODE действует так называемое «50% threshold». Это означает, что если слово встречается более чем в 50% всех просматриваемых полей, то оно не будет учитываться, и поиск по этому слову не даст результатов.
MATCH-AGAINST IN BOOLEAN MODE
В бинарном режиме, в отличие от других режимов, релевантность вычисляется несколько иначе — как условная мера совпадения заданного шаблона. Положение искомого шаблона в тексте, количество встретившихся вариантов роли не играют.
Самая важная особенность бинарного режима – возможность указания логических операторов. Сами операторы я приводить не буду, о них хорошо рассказано в оригинальной документации по MySQL.
Еще особенностями бинарного режима является отсутствие автоматической сортировки в случае указания условия WHERE, однако для сортировки можно использовать алиас:
SELECT *,
MATCH (title,body) AGAINST (‘+database MySQL’ IN BOOLEAN MODE) as REL
FROM `articles`
WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘+database MySQL’ IN BOOLEAN MODE)
ORDER BY REL;
Пример выведет все записи содержащие слово database, но если в записи присутствует слово MySQL, то его релевантность будет выше. Записи будут отсортированы по релевантности.
В бинарном режиме отсутствует ограничение «50% threshold». Бинарный режим можно использовать и без создания полнотекстового индекса, однако это будет работать очень медленно.
MATCH-AGAINST IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION
Или просто «WITH QUERY EXPANSION». Работает примерно также, как NATURAL LANGUAGE MODE, с той лишь разницей, то в результат поиска попадают не только совпадения с шаблоном, но и возможные логические совпадения. Это работает примерно так:
Сначала MySQL выполняет запрос аналогичный NATURAL LANGUAGE MODE и формирует результат. По этому результату производится попытка вычислить слова, которые так же имеют высокую релевантность для полученной выборки. В случае, если эти слова присутствуют производится поиск и по ним тоже, но значение их на релевантность будет существенно ниже. Отдается смешанная выборка – сначала те результаты, где слово присутствует, а потом те, которые были получены в результате «повторного» поиска.
WITH QUERY EXPANSION не рекомендуется использовать для больших объемов информации, так как в результат может попасть очень много лишнего.
Использование FULLTEXT SEARCH
Пара слов об алгоритмах поиска
Соответственно, с поисковым запросом надо сделать тоже самое. Режим поиска используется любой – как удобнее… А вообще поиск – это отдельная тема, про которую нужна отдельная статья.
Раскрытие связок многое-ко-многим
В некоторых случаях – не во всех – с помощью полнотекстового поиска можно раскрывать соотношения многое-ко-многим без привлечения третьей таблицы.
Допустим, у нас есть две большие таблицы: с пользователями и группами пользователей. Причем, каждый пользователь имеет отношение к большому количеству различных групп, в свою очередь группы включают в себя большое количество пользователей. При нормальном соотношении (т.е. раскрытии через 3-ю таблицу), что бы выбрать все группы, которые принадлежат к некоторому пользователю понадобиться сделать запрос, объединяющий 2 или 3 таблицы, что даже при присутствии индексов очень накладно.
Однако можно выполнить денормализацию по следующей схеме: 
Теперь, что бы выбрать группы, принадлежащие к пользователю 2 можно сделать:
SELECT *
FROM `groups`
WHERE MATCH (groups) AGAINST (‘+user2’ IN BOOLEAN MODE);
Это будет работать намного быстрее, чем исходный вариант (с 3-ей таблицей). Аналогично с группами, но если подобные выборки нам в принципе не нужны, то можно обойтись без соответствующего поля в таблице групп. Тогда получится что-то вроде «односторонней» связи M:N. То есть можно вычислить все M, которые принадлежат к N, не нельзя сделать обратного.
В этом случае, как правило, используется IN BOOLEAN MODE.
— Кстати, на эту схему очень хорошо ложится тегирование информации, но там не все так просто и это опять же отдельная тема.
Использование релевантности как меры отношения одного объекта к другому
Один из алгоритмов для вычисления статей, «похожих» на данную статью. Всё просто: берутся теги данной статьи, и делается полнотекстовый запрос по полю с тегами всех остальных статей с сортировкой по релевантности (если она нужна). Естественно, сначала вылезут те, которые содержат максимальное совпадение по тегам.
Можно и без учета тегов. Если статьи индексированы для полнотекстового поиска, из индекса выбираются с десяток наиболее употребляемых слов, после чего делается поиск по ним.
Или вот еще пример – интересы пользователей. Используя точно такую же схему можно легко найти других пользователей, у которых интересы наиболее соответствуют вашим.
Почему Merge — это новый Match3: схожий кор-геймплей, но более широкие возможности монетизации и вовлечения
Коротко о жанре Merge
В merge-играх необходимо объединять различные объекты на игровом поле и получать таким образом их улучшенные версии. Это главное отличие подобных тайтлов от классической механики «три-в-ряд», которая предполагает сопоставление трех одинаковых элементов.
Игры в жанре Merge можно подразделить на несколько основных категорий — по типу игрового поля (расширяемое и нерасширяемое) и по количеству объектов, необходимых для слияния (чаще всего три или два).
Как и большинство пазлов, основу монетизации merge-тайтлов составляют внутриигровые покупки. Пользователи платят за пропуск времени ожидания, доступ к дополнительным предметам и т.д.
Геймплейные принципы и мотивация
Сейчас на рынке по-прежнему доминируют match3-игры. В третьем квартале 2021 года на них пришлось 15,62% выручки всех тайтлов в американском App Store. Для сравнения, доля merge-игр составила только 0,83%.
Однако жанр Merge использует те же геймплейные принципы и основные элементы, которые присущи Match3. Поиск объектов для объединения и необходимость контролировать пространство на игровом поле цепляет максимально широкую аудиторию. Это понятные и простые в освоении механики, которые стимулируют постоянно возвращаться в игру.
Другая важная составляющая кор-геймплея merge-тайтлов — привлекательный дизайн собираемых предметов. Каждый следующий объект, полученный в результате слияния, должен быть более редким и вознаграждать пользователя хотя бы визуально.
Именно поэтому merge-игры нравятся широкой аудитории. 70% игроков Merge Dragons! — женщины, а 31% из них старше 45 лет. К тому же проекты в этом жанре воспринимаются казуальными пользователями как альтернатива привычным пазлам.
Также у пользователей в merge- и match3-игры зачастую совпадает мотивация. Многие играют в подобные проекты ряди прохождения уровней, коллекционирования ценных предметов и кастомизации.
Однако главное преимущество merge-тайтлов заключается в самой сути их механики — создание цепочек объектов для слияния. Пользователи раз за разом объединяют элементы, открывая все новые и новые комбинации и варианты игровых предметов. Потенциально этот геймплейный цикл может быть бесконечным, а разнообразие процесса зависит только от разработчиков.
Что мотивирует игроков в match3- и merge-играх?
Монетизация
Все основные покупки в merge-тайтлах совершаются во внутриигровом магазине. Это могут быть ускорители времени, специальные наборы и другие элементы, необходимые для ускорения прогресса и открытия новых объектов.
Например, предметы в магазине Evermerge регулярно обновляются, а пользователи могут поменять предлагаемый набор, заплатив внутриигровую валюту. В той же Merge Dragons! можно купить премиальную валюту, которая удваивает все получаемые за выполнение заданий награды.
Магазин в Evermerge
При этом в гибридных merge-играх доступно еще больше вариантов монетизации за счет внедрения элементов из других жанров. Например, в Merge Garden действуют те же приемы стимулирования пользователей, что и match3-проектах: бустеры, дополнительные попытки, восстановление жизней и т.д.
Расширяемые merge-игры — самые гибкие с точки зрения монетизации среди всех представителей жанра. Игровое поле постоянно расширяется, заставляя пользователей тратить больше времени и ресурсов на слияние объектов и открытие новых предметов.
Один из наиболее эффективных способов монетизации в расширяемых merge-играх — ограниченные по времени предложения. Зачастую пользователи могут заметить, что необходимые им для прогресса предметы внезапно появляются во внутриигровом магазине.
Дополнительно удерживать и вовлекать пользователей можно с помощью ивентов. Они предлагают повышенные награды и редкие предметы, необходимые для прогресса на более поздних стадиях игры. При этом разработчики нередко устраивают специальные события с ограниченными по времени платными предложениями.
С регулярными ивентами тесно связана и концепция боевых пропусков, широко распространенная в merge-тайтлах. За покупку премиального доступа пользователи получают дополнительные косметические предметы и ресурсы.
Ивент в Merge Dragons!, посвященный «Рику и Морти»
Мета-геймплей как залог успеха
Как отмечает GameRefinery, именно различные мета-элементы станут основным фактором роста популярности merge-игр. Дело в том, что многие из современных проектов в этой категории — гибридные, а потому легко внедряют элементы из игр других жанров.
Сегодня в merge-тайтлах нередко встречаются геймплейные механики из гиперказуалок, айдлеров и даже 4X-стратегий. Также проекты вроде Merge Mansion и других представителей нерасширяемых merge-игр делают большую ставку на нарратив и персонажей.
Наличие меты позволяет разнобразить кор-геймплей и привлечь в merge-игры новую аудиторию — в том числе пользователей, ранее не увлекавшихся подобными проектами. Также гибридизация помогает разработчикам выделить свой проект среди других представителей жанра и предложить игрокам новый опыт.
По данным GameRefinery в третьем квартале выручка merge-игр немного упала. Однако за этот же период выросли загрузки, а сам жанр продолжил набирать популярность. У разработчиков merge-тайтлов все еще есть широкие возможности по монетизации своих проектов благодаря гибридизации и введению инновационных мета-элементов..
Популярность жанра объясняется неизменно высоким спросом на пазлы в мобильном сегменте. При этом у разработчиков merge-игр гораздо больше возможностей по привлечению новой аудиторию по сравнению с теми же match3-проектами.
«Почему такой цветок растет без садовника», или Как мужчины реагируют на свои же подкаты в «Тиндере»
Красивый подкат – настоящее искусство. В этом деле важно не только завязать разговор, но и рассмешить девушку (так, чтобы она подумала, какой ты забавный, а не какой ты идиот). С этой сложной задачей справляются немногие, потому что фразы типа «ты не ушиблась, когда падала с небес?» вызывают рвотный рефлекс. Больше всего таких «пикаперов», конечно, собралось на просторах «Тиндера». Но как сами мужчины реагируют на такие подкаты? Разберем на примерах.
Сидела я на лекции по античной литературе, изучала мужчин, находящихся в радиусе 10 км от меня, и вдруг вижу до боли знакомое лицо – молодой человек, с которым на протяжении полугода у меня были крайне неопределенные отношения. Он, к слову, с «Тиндером» знаком давно и не стеснялся ставить суперлайки большегрудым дамам прямо во время свиданий со мной (да, у меня ангельское терпение). «Тиндер-мэтч» был моим первым контактом с ним за последние восемь месяцев, поэтому, естественно, я не упустила возможность поставить ему лайк. Так сказать, напомнить о своем существовании.
Ответный знак внимания последовал через пару дней (хоть у меня и нет ничего общего с теми большегрудыми дамами, которых он не обделял своим вниманием). «It’s a match!» – говорит мне «Тиндер», и я решила применить его же коронный прием. Пишу: «Почему такой цветок растет без садовника?» и долго жду ответа. Не дождалась. Вместо него начали поступать звонки и сообщения в три часа ночи во все социальные сети. Теперь он напоминает о себе стабильно каждые два дня и по старинке зовет в кино. Вывод: подкат сработал. Говорит, посмеялся.
Вообще, к выбору мужчины (особенно на просторах Сети) я отношусь особенно серьезно, а для проведения моего эксперимента пришлось ставить лайки тем, с кем у меня нет ни одного общего друга в Facebook. Не хочется потом узнавать о том, что кто-то счел меня больной извращенкой. Но иногда все идет не по плану.
Так случилось с 29-летним Николаем – канадцем, который временно проживает в Москве. Выбран он был не случайно: общих знакомых нет, да и находился он от меня в радиусе аж 50 км. «Твои глаза – два океана. Так и хочется в них утонуть», – пишу я Коле. Коля отвечает: «А мы случайно не виделись в «Стрелке» на прошлых выходных?» Упс. Анмэтч. На следующей вечеринке ловлю в толпе знакомый взгляд. Понимаю, что те самые два океана смотрят мне прямо в душу, и старательно делаю вид, что не узнаю канадца Колю из «Тиндера». Получаю в Facebook сообщение: «Не хочешь уединиться на лестнице и выпить водки? Ты, кажется, хотела утонуть в моих глазах?» Нет, Коля, нет.
Но чаще всего мужчин совсем не смущают странные подкаты. Они просто принимают все за чистую монету. Написала как-то я некоему Максиму, что он для меня слишком хорош, потому, скорее всего, у нас ничего не выйдет, но молчать о том, что у него невероятно красивые губы, я просто не могу. Нет чтобы сказать, что у меня примитивный юмор, он написал мне 12 сообщений о том, что нечего мне расстраиваться, ну и что, что он лучше меня, попытаться-то стоит.
На самом деле, мэтч – это еще не гарантия того, что «копия Киану Ривза», которому ты поставила лайк, тебе напишет. А упускать возможность иногда не хочется. Но использовать для этого тупые подкаты точно не стоит. Поэтому для таких ситуаций тоже надо выработать стандартный ненавязчивый и интригующий способ. В таком случае спасают гифки. Моя любимая – подмигивающая Рианна. А что? Всегда срабатывает.
А что думают по этому поводу мужчины?
Анри Бер (23)
Менеджер по развитию бизнеса
Я опытный пользователь «Тиндера». Девушки мне пишут довольно часто. Попадаются даже острячки с подкатами вроде «ты не ушибся, когда падал с небес?», но в основном это просто «привет». Подкатывать также нагло, как это делают мужчины, они стесняются. Не женское это дело. Но в 99% случаев первыми пишут «средние» девушки, я теряю интерес и даже не отвечаю им. Поэтому дело не в том, что они пишут, а как они выглядят. Через месяц, когда становится скучно, могу опять зайти в «Тиндер» и ответить всем, но этим все и заканчивается.
Н. (31)
Н. (31)Красавец-мужчина, тусовщик, опытный пользователь «Тиндера»
Одна женщина написала мне: «Такой невероятный мужчина с таким чарующим взглядом». Я поржал и не более. Не люблю такие подкаты – это прерогатива мужчин! Обычно женщины начинают разговор с банальных фраз: «Привет, как дела» и т.д. Потом естественно все спрашивают цели присутствия в «Тиндере»: «Для чего это тебе?» Ты говоришь: «Чтобы пообщаться, а дальше как пойдет». Ну и, конечно, тебе назначают встречу, а вот тут начинается самое веселое – место. Назначаются рестораны с хорошим ценником. В общем, развод чистой воды на «покушать». Но были и такие женщины, которые сразу предлагали встречу без обязательств за определенную стоимость. Хотя в основном там сидят дамы, которые пытаются раскрутить тебя на что-то или прощупать почву, кто ты и что с тобой делать.
Урош Лазаревич (28)
Архитектор
До того, как у меня появилась девушка, я пользовался «Тиндером». По национальности я серб, но этому особого внимания не придавали – если писали, то писали стандартно: «Привет. Познакомимся?» Но одна девушка (назовем ее Катя) пошла дальше: подкатила по-сербски! Я был в шоке, но приятно удивился. «Ти си веома леп» [Ты очень красивый]. Сербского она, конечно, не знала. Перевела в переводчике, но было прикольно. Мы даже общались какое-то время. Правда, потом у меня появилась девушка, и переписываться с Катей я перестал. А когда удалил «Тиндер», Катя нашла меня в Facebook и до сих пор периодически пишет. Иногда даже по-сербски – не теряет надежду. Но я ей не отвечаю. И, пользуясь случаем, передаю привет своей девушке: Зоя, я люблю только тебя!