אולי באמת עירבבתי בין שני אתגרים. בוא נניח לרגע את מציאת הקטעים בתחום עניין מסויים (אתגר א' שציינתי לעיל), ונתמקד באתגר השני של מציאת האיכותיים ביותר בתוך תחום עניין מסויים. אני מדבר על קוראים שכבר יודעים מה מעניין אותם ויודעים שהם באזור הנכון, ורק רוצים למצוא מה הקטעים שהכי ידברו אליהם בתוך אותו תחום עניין. שים לב שאני נזהר מלהגיד "הכי טוב" כי מדובר יותר בדירוג סובייקטיבי של הקורא. אם יהיה להם את שמות הממליצים של קטעים, ולא רק את מספר ההמלצות – זה ייתן אינדיקציה טובה אם הם מכירים כבר את הממליצים.

בנוסף, כדי להכיר יותר טוב ממליצים חדשים לאותו קורא – כדאי לדרג את הממליצים עצמם – אולי בעזרת חישוב מספר הפונים לאתר שממליץ מסויים המליץ עליו. נראה מי הממליץ הכי מומלץ ולפיו נחפש קטעים שהוא המליץ עליהם.

אם שמות הממליצים לכל קטע זה יותר מידי אז אפשר לעשות משהו ביניים: אפשר להציג לא את הקטעים המומלצים ביותר, אלא את אלה המומלצים על ידי הממליצים המומלצים ביותר. כלומר לתת שקלול של איכות הממליץ בהמלצה. ממליץ טוב (מוערך על ידי קהל הקוראים בגלל המלצות קודמות שלו) ישוקלל יותר מאשר ממליץ שאף אחד לא מסכים עם המלצותיו.

בלי קשר, אפשר להציג את הקטעים ברשת של המלצות (כמו שנהוג לעשות בחנויות ספרים מקוונות): על קטע זה המליצו גם מי שהמליץ על הקטעים הבאים… וכך זה מאפשר לסווג קטעים מסויימים ביחד – גם מבחינה איכות הקטעים (סביר שממליץ טוב ימליץ על שני קטעים באיכות טובה, וממליץ פחות טוב ימליץ על שני קטעים באיכות פחות טובה) וגם מבחינת תחום עניין (שזה ברור).

בכל מקרה – אם הייתי חושב שאיכות זה עניין של כמות לא הייתי כותב מה שכתבתי, ולא הייתי הולך מראש על כזה מרכיב של עריכה ידנית.
בעניין תחומי עניין ואג'נדות שונות – בהחלט. אחד הפוסטים שלי מהזמן האחרון מדגיש את ההתנגדות שלי להנחות "אחדות ייעוד" למיניהן.

הרעיון של המלצה מזוהה שאתה מתאר קיים במובן הכי רחב. הווב / בלוגוספירה, הם שניהם מודלים של המלצות מזוהות עם אפשרות לפסבדונים. יכול להיות שבישראל זה כל מה שצריך, אבל אתגר שנשאר לא פתור הוא יותר חשיפה בפני קהלים חדשים, וברמה הזאת, אספקט הסיווג של מנגנונים שמציפים תוכן אמור לאפשר לקהל למצוא את מה שמעניין אותו. מה שפותר את החלק השני של הערתך.

אז איך מוצאים:
א. את תחום העניין
ב. את האיכותיים בתוך כל תחום עניין?

לדעתי השיטה שעובדת הכי טוב על כולם, והיא למעשה קיימת בפועל גם באינטרנט: המלצות של אנשים/גורמים שאנו מכירים וסומכים על ההמלצות שלהם. מי שהמליץ לנו בעבר משהו שמעניין אותנו, כנראה שנלך לראות את ההמלצה הבאה שלו. למשל, הרבה מתענינים בסולם של אורשר לפני שהם הולכים לראות סרטים. וזה לא בגלל שהסולם שלו מצביע על כמות הצופים בסרט מסויים, אלא בגלל שהם מכירים כבר את ההמלצות הקודמות שלו, והחליטו האם הם סומכים על המלצות אלה. בגלל אורשר, ולא בגלל היבטים כמותיים אלה או אחרים. זה קורה גם עם גופים (ערוצי נישה בטלוויזיה, אתרי בלוג מסויימים וכו').

איך עושים את זה? הרעיון הוא דומה למה שאורי הציע למעלה, אבל בתוספת חשובה אחת: ההמלצה אינה אנונימית. יש כאן אחריות לממליץ בכך שהוא מתפרסם (אפשר בפסבדונים). הטכנולוגיה צריכה לתמוך במיון של ממליצים, אבל צריך לאפיין את זה.

בכל אופן, זו השיטה הבדוקה ביותר לסיווג איכות של תכנים ולא כמות מפגרת. מרבית רבי המכר לא קולעים לטעם של רוב האנשים, ובוודאי לא לאיכות המצופה של חלק מהאנשים. אנשים קונים את הספר פשוט כי הספר "הולך", ואז הם מתאכזבים (אני לפחות). לעומת זאת, הסיכויים להתאכזב נמוכים אם אני קורא ספר שהומלץ על ידי מישהו שקרא אותו ואני מכיר את הטעם שלו ואת ההמלצות שלו. אולי אפילו רק בגלל שאני יודע למה לצפות מההמלצה הזאת.

הרעיון הוא שהממליצים הופכים להיות מסווגים לפי טיב ההמלצות שלהם ולא התכנים שהם ממליצים עליהם.
אם תבחנו מה שהולך בבלוגים בעלי תוכן איכותי (כדוגמת האייל או רשימות) תראו שזה בעצם מה שזה – אנשים קוראים שם בגלל שהאתר נחשב רציני, ולא משנה מי שיצטרף אליו – ולא בגלל כמות הקוראים שקראו שם בעבר.

אני בוודאי אשמח להפגש, לקבל אימייל, או מה שלא יהיה וכד'.

יעקב – כן, ברור לי שמשהו עוד חסר. אני עוד מנסה להבין מה זה הדבר הזה ואיך אני יכול לעזור לך למצוא אותו…

פיל, הגעתי לכאן דרך המיזם שלך… ואתה רואה, אני עדיין מחפש משהו :)