Wat is de trendvoorspelling voor 2023? Volgens Pinterest zullen we een opleving zien in sci-fi-mode, paddenstoelendecor en – vanuit bedrijfsperspectief – machine learning combineren met gebruikerscuratie om de aanbevelingen van Pinterest te blijven voeden.
Vorig jaar was moeilijk voor technologieplatforms, met bedrijven van Alphabet tot Amazon die de verwachtingen van analisten misten bezuinigingsplannenen het verminderen van het personeelsbestand. Voor Q3, hoewel de groei van Pinterest jaar na jaar vertraagde, diende het winstrapport van het bedrijf als een zeldzaam lichtpuntje nadat het de verwachtingen van analisten overtrof voor zowel de omzet als de winst per aandeel.
Bill Watkins, Chief Revenue Officer van Pinterest, zei dat het bedrijf zich dit jaar zal concentreren op de groei en betrokkenheid van gebruikers, winkelen en uiteindelijk het genereren van inkomsten. Op CES 2023 in Las Vegas en in een vervolgtelefoongesprek spraken we met hem over hoe technologische investeringen die strategische doelen zullen ondersteunen.
Dit interview is bewerkt voor lengte en duidelijkheid.
Vertel me over de prioriteiten van Pinterest voor 2023.
Op bedrijfsniveau hebben we dit jaar drie kerngebieden: groei en betrokkenheid van gebruikers, winkelen en het genereren van inkomsten… De meeste van onze Pinners vertellen ons dat ze niet alleen naar het platform komen om inspiratie op te doen, maar ook om te winkelen. We hebben bijna een half miljard gebruikers over de hele wereld, maar ik denk dat net zo interessant is, we hebben honderden miljarden spelden of objecten die zijn georganiseerd in eencijferige miljarden collecties of borden – dit zijn producten die mensen gaan kopen, of dingen die ze gaan doen, in hun echte leven. Op die schaal, wanneer een meerderheid van onze Pinners ons vertelt dat ze komen winkelen, is het onze verantwoordelijkheid om winkelen alomtegenwoordig te maken op het platform.
Bij het genereren van inkomsten laat ik mijn team zich concentreren op [a few] sleutelgebieden. De eerste is dat het mijn doel is dat het team de toonaangevende, full-funnel advertentie-oplossing is… en de tweede is adverteerderswaarde… Een voorbeeld van hoe we investeren in first-party oplossingen is onze conversie-API. Als we nadenken over de toekomst… en waar de industrie naartoe gaat in deze tagloze en cookieloze omgeving, denken we dat de conversie-API een goede first-party oplossing is.
Wat zijn voor die drie prioriteiten de specifieke technische investeringen die u zult doen om die doelen te helpen bereiken?
We zullen absoluut blijven herinvesteren in computervisie. Kortom, alles wat kan trainen op de dataset die we hebben en die betere resultaten kan opleveren voor onze Pinners, zullen we volgend jaar fors in investeren. Omdat het alle drie onze investeringen op ondernemingsniveau in groei en betrokkenheid van gebruikers, winkelen en het genereren van inkomsten zal helpen bevorderen.
Gevraagd in de follow-up: Kun je de computervisie-doelen van Pinterest nader toelichten?
We gebruiken grotendeels computervisie om onze gebruikers aanbevelingen te laten zien, of het nu gaat om de volgende outfit die ze willen kopen, de volgende maaltijd die ze willen koken, de volgende plaats waar ze naartoe willen reizen. We gebruiken ook computervisie om deze zeer relevante, zeer boeiende en vaak zeer bruikbare aanbevelingen weer te geven. Als ik denk aan investeringen in computervisie, denk ik echt aan drie primaire subinvesteringsgebieden binnen die categorie: de eerste is om alles in een afbeelding te begrijpen… dus we gebruiken die technologie om alles in een bepaalde afbeelding echt te begrijpen en vervolgens te taggen. De tweede is om mensen te helpen iets in een afbeelding online te selecteren, hen te helpen verwante ideeën te vinden en die dingen te gaan kopen… zal, als een vraag…en dan nemen we dat voor ons, begrijpen wat het is, en geven vervolgens resultaten weer op basis van computervisietechnologie…Uiteindelijk gebruiken we het om de meest relevante, inspirerende , en koopbare aanbevelingen voor onze gebruikers, want dat is wat ze willen.
Blijf op de hoogte van de techniek
Drones, automatisering, AI en meer. De technologieën die de toekomst van het bedrijfsleven vorm zullen geven, allemaal in één nieuwsbrief.
Gevraagd in vervolg: hoe onderscheidt de aanbevelingsengine van Pinterest het van de algoritmen van andere platforms?
Iedereen kan machine learning-technologie bouwen, kopen of lenen, maar het is slechts zo goed als de dataset waarop het traint. Als je nadenkt over onze unieke dataset bij Pinterest, dan hebben we honderden miljarden pins of objecten die ofwel van het web naar ons ommuurde tuin-ecosysteem zijn gebracht of binnen Pinterest zijn gerepind. De pinnen zijn verzameld in ongeveer zes miljard borden of verzamelingen. Onze gebruikers hebben alle vastgezette inhoud die we hebben georganiseerd [those] collecties, en dat geeft ons een redelijk goed begrip van hoe deze objecten, die grotendeels producten, diensten of ervaringen zijn – dingen die mensen echt willen verweven in de structuur van hun leven – ons inzicht geven in hoe ze dat vandaag doen. Maar op basis van die dataset kunnen we ook voorspellen waarin iemand geïnteresseerd zou kunnen zijn, of het kan ons in staat stellen dingen te voorspellen die trending zijn… Die pin-and-board dataset die onze machine learning traint, wordt weergegeven voor al onze meer dan 400 miljoen wereldwijde gebruikers de meest relevante en boeiende inhoud… We willen deze op een zeer relevante manier aanbieden, op basis van hoe machine learning daadwerkelijk de aanbevolen inhoud levert, en deze winkelbaar maken. Zo denken wij daar over. De machine learning zelf is gebaseerd op de pin-and-board-constructie, die robuuste inhoud, hoe onze gebruikers deze verzamelen, hoe onze gebruikers zich gedragen tegenover al deze inhoud, en strategisch gezien is ons doel om de inhoud en aanbevelingen niet wees gewoon inspirerend maar ook koopbaar – een voorkeur voor bruikbaarheid.