Tinder, günümüzün popüler tanışma platformlarından birisidir. Biz de bu yazımızda Tinder’ı aktif olarak kullanan bireylerin paylaşımlarından yola çıkarak uygulamayı derinlemesine incelemeye aldık.
Özellikle dijital pazarlama alanında A/B test tecrübesine sahip içerik üreticilerinin gözlemlerini inceledik. Gerçekleştirdiğimiz analizler sonucunda Tinder algoritmasının nasıl çalıştığına dair araştırma sonuçlarımızı makalemizde sizlerle paylaşıyoruz.
Öncelikle şunu belirtelim ki uygulama, düşünüldüğü gibi bir ceza ya da görünmez bir “shadow ban” içermemektedir.
Uygulamaya girdiğimizde ve Tinder’ın ne olduğunu araştırmaya başladığımızda karşımıza ilk çıkan uygulamanın sağa sola kaydırma yöntemleri ile eşleştirme gerçekleştirmesidir.
Ancak bu durum Tinder’ın nasıl kullanıldığını açıklamak için yeterli olmayan bir açıklamadır. Tinder’ın kullanımındaki kritik durum kişinin profilinin ne kadar az reddedildiğinde saklıdır.
Konuyu bu açıdan değerlendirdiğimizde tablonun çok daha net olduğunu görmekteyiz. Daha fazla eşleşme yakalayabilmek için uygulamanın açığını aramak yerine biyografi, fotoğraf ve kaydırma alışkanlıklarının tümünü birlikte değerlendirmemiz gerekiyor.
Tinder’ın Algoritması Gerçekte Nasıl Eşleşme Yapıyor?
Tinder hakkında araştırma yapmaya başladığımızda ilk olarak bu uygulama ile ilgili çok sayıda şehir efsanesinin sosyal medya kullanıcıları arasında dolaştığını gözlemledik.
Dijital platformların çalışma mantıkları ve veri analizlerine dayanarak incelemeler gerçekleştirdiğimizde bazı kullanıcıların premium olmadan görünürlük kazanamayacaklarını düşündüğünü fark ettik.
Diğer bir kesimin ise uygulamanın “bug”ını kullanarak sınırsız sayıda eşleşme kazanacağını düşündüğünü gözlemledik. Ancak işin merkezine indiğimizde resmin çok daha sade olduğunu görmekteyiz. Gözlemlerimize göre platformun algoritmik yaklaşımı daha çok profilin kendisi tarafından belirlenmektedir.
Eşleşme ile ilgili kesin analiz sonuçları paylaşılmasa da kullanıcı deneyimleri, yapılan testler ve uygulama içi veriler eşleşmenin daha çok fotoğraflar tarafından belirlendiğini ortaya koymaktadır.
Belirtmiş olduğumuz bu oran resmi bir Tinder verisi olarak sunulmamaktadır. Fakat platformun görsel odaklı dinamiklerini anlamaya başladığımızda bu konuda güçlü bir çerçeve oluşturduğunu söylememiz gerekir.
Princeton Üniversitesi tarafından yapılan araştırmaya göre yüz yüze gerçekleştirilen tanışmalarda ilk izlenim 100 milisaniye içerisinde gerçekleşmiştir. Dahası, daha uzun süre bakılması bu izlenimi anlamlı ölçüde değiştirmemektedir.
Araştırma 2006 yılında Psychological Science dergisinin Temmuz sayısında “First Impressions” başlığıyla yayımlanmıştır.
Tinder’da yapılan kaydırma davranışı da aslında bu reflekse dayanmaktadır. Bu nedenle fotoğrafların sahip olduğu ağırlık bir tesadüf değildir. İnsan psikolojisinin analizine dayanan bir yansımadır.
Tinder’ın kendi eşleştirme sistemi açıklamasında kullanıcı tarafından gerçekleştirilen beğenmeler, pas geçmeler, profil izlemeleri ve konum gibi etkenlerin açık olarak etkili olduğu belirtilmiştir.
Burada vermiş olduğumuz bağlantı, Tinder Newsroom tarafından şeffaflık girişimi kapsamında yayımlanan resmi algoritma açıklamasına aittir.
Birincil derecede kaynak belirterek açıklamalarda bulunmamızın sebebi spekülatif blog tarzından uzaklaşarak daha güvenilir açıklamalar yapmaktır. Bu kaynak düşüncemizi destekleyen bir delil olarak karşımıza çıkmaktadır.
Şunu da hatırlatalım ki uygulama eski Elo sistemini kullandığını resmi platformlarda artık doğrulamamaktadır.
Elo Sistemi Nedir?
Peki Elo sistemi neydi? Elo, aslında satranç oyununda iki oyuncunun birbirini yenme ihtimalini tahmin etmek için kullanılan bir puanlama sistemidir. Tinder’daki versiyonunda ise bir kullanıcının ne kadar çekici olduğundan ziyade ne kadar arzu edilebilir olduğunu ölçmek amacıyla kullanılıyordu.
Örneğin puanı yüksek bir kullanıcının profilinizi beğenmesi, ortalama bir kullanıcının beğenmesinden çok daha fazla katkı sağlıyordu. Tinder bu sistemi resmen devre dışı bırakmış olsa da algoritma profilleri sıralamaya devam etmekte; ancak bunu artık çok daha dinamik ve karmaşık bir yapıyla gerçekleştirmektedir.
Tinder’ın mevcut sistemini anlayabilmek için 3 basit noktayı aklımızda tutmamız gerekiyor. Bunlar;
- Yeni açılan hesaplar başlangıçta çok daha geniş bir kitleye önerilmektedir,
- Profilin aldığı beğeni arttıkça görünürlük oranı artmaktadır,
- Profilin reddedilme oranı artarsa gösterim oranı da düşmektedir.
Bizlere göre platformun algoritmasındaki kritik ölçüler arasında “swipe-to-match ratio” denilen oran daha çok öne çıkmaktadır. Bu ifade kişinin sağa doğru kaydırdığı profil sayısına karşılık kaç eşleşme alabildiğini anlatır.
Ancak resmi bir açıklama olmadığından bu konudaki araştırmalarımızı bir kaynağa dayandıramıyoruz.
- Söz konusu durum kullanıcı deneyimleri üzerine tartışmaların gerçekleştiği Reddit toplulukları (r/Tinder, r/OnlineDating) ve uygulama analizi yapan diğer platformlarda da tartışılmıştır. Buralardaki fikir alışverişlerini incelediğimizde durumun yukarıda ifade ettiğimiz gibi olduğunu tekrar teyit ediyoruz. Bu gözlem pratik deneyime dayalı bir garanti değil, tekrar eden bir kalıptır.
- Akademik ve teknik kaynakları araştırdığımızda, çevrimiçi flört uygulamalarının eşleştirme mekanizmalarında makine öğrenimi, işaret ağırlıkları ve işbirlikçi filtreleme gibi yöntemlerin kullanıldığını ve sağa kaydırma (beğeni) eylemlerinin profil “değerliliği/desirability” skorunu etkileyebileceğini belirtiyor; bu nedenle seçici davranışın (az ama kaliteli sağa kaydırma) profilin daha güçlü görünmesine yol açabileceği konusunda teorik ve analitik dayanaklar olduğunu gözlemliyoruz.
Tinder algoritmasının ölçüm yaparken aldığı muhtemel sinyaller aşağıda sıralanmıştır. Bu liste Tinder’ın yaptığı resmi açıklamalar ve bağımsız araştırmacıların teknik olarak gerçekleştirdiği gözlemlerine dayanarak hazırlanmıştır. Bununla birlikte Tinder’ın algoritmasındaki tüm parametreleri kamuoyuna açık şekilde paylaşmadığını da belirtelim.
- Profilin sağa kaydırılma oranı
- Eşleşme oranı
- Aktiflik sıklığı
- Fotoğraf kalitesi
- Profil tamamlama düzeyi
- Seçici kaydırma davranışı
- Mesajlaşma aktivitesi
Shadow Ban İle Düşük Performans Aynı Şey Değil!
Bazı kullanıcılar eşleşmenin az olduğunu gördüklerinde shadow yediklerini düşünmektedirler. Bu durumu kullanıcı yorumlarını incelediğimizde daha detaylı analiz etme şansımız oldu.
Kullanıcıların gerçekleştirmiş olduğu etkileşimler ve teknik incelemeler, sorunun görünmez bir cezadan değil profil yapısının düşük performans göstermesinden kaynaklandığını anlatmaktadır.
Gerçek Shadow Ban Belirtileri Nelerdir?
Shadow ban, gerçekleştiği durumlarda kendisini belli eden bir yapıya sahiptir. Aşağıda bu belirtiler sıralanmıştır.
- Profilin tamamen görünmez hale gelmesi
- Uzun süre hiç gösterim alınmaması
- Mesajların iletilmemesi
- Tinder destek sisteminden sonuç alınamaması
Shadow Ban Olmayan Durumlar Nelerdir?
Algoritmik otoritenin zayıfladığı durumlar bazen kullanıcıda ban hissi doğurabilir. Ancak teknik engelin bulunmadığı durumlar bu açıdan yanıltıcıdır.
- Eşleşmenin azalması
- Düşük sağa kaydırılma oranı
- Zayıf ana fotoğraf performansı
Gibi kullanıcıda performans eksikliği hissettiren nedenler doğrudan shadow ban anlamına gelmemektedir.
Fotoğraflar Neden Oyunun Büyük Kısmını Oluşturuyor
Anlaşılacağı üzere Tinder platformunda fotoğraflar önemli bir yere sahiptir. Katılımcının biyografisi ne kadar iyi olursa olsun, kötü çekilmiş bir fotoğraf oyunun başlamadan bitmesine sebep olabilir.
Bu konuda gerçekleştirmiş olduğumuz arayüz incelemeleri ve görsel hiyerarşi araştırmaları Tinder’ı kullanırken fotoğraf konusuna dikkat etmemizi bizlere gösteriyor.
Kullanıcıların davranışları üzerinde yapılan araştırmalar, flört uygulamalarının genelinde ilk kararın birkaç saniye içerisinde verildiğini göstermektedir.
İnsanlar genel olarak eşleştirme amaçlı önerilen kişinin biyografisini okumadan önce ana fotoğrafı üzerinden değerlendirme yapmaktadırlar. Bu durum Nielsen Norman Group’un dikkat araştırmalarındaki “ilk izlenim etkisi” araştırmalarında anlatılmıştır.
Araştırmada, kullanıcıların içeriği ortalama olarak 50 milisaniyede değerlendirdiği ortaya çıkmıştır. Algoritma da tam olarak bu insan refleksini (snap judgment) bir veri sinyali olarak okur ve profilin değerini belirler.
| Profil Öğesi | Etki Gücü | İyi Uygulama (Do’s) | Kötü Uygulama (Don’ts) |
| Ana Fotoğraf & Işık | Çok Yüksek | Doğal ışık, Temiz arka plan | Karanlık selfie, Dağınık oda |
| Yüz Netliği & Filtre | Yüksek | Net ve berrak yüz hattı | Bulanık çekim, Ağır filtreler |
| Kadraj & Kompozisyon | Yüksek | Tek başına kare, Doğal poz | Kalabalık grup, Aşırı yapay poz |
| Biyografi | Orta | Özgün ve ilgi çekici metin | Boş bırakılmış veya klişe ifadeler |
| Sosyal Bağlantılar | Düşük-Orta | Spotify / Instagram entegrasyonu | Bağlantısız veya pasif hesaplar |
Peki “New Boost” Neden Bu Kadar Önemli?
New boost, yeni profil açıldıktan sonraki ilk görünürlük artışı demektir. Bazı kullanıcılar new boost’u bağımlılık oluşturabilmek için bir hediye olarak algılamaktadır.
Makine öğrenimi sistemlerinde verilerin giriş aşaması kritik bir süreçtir. Bu süreçte uygulama, hesabın nereye yerleştireceği ile ilgili veri toplar. Bu durum Tinder uygulamasında da bu şekilde işlemektedir. Kısa süre içerisinde yeni kullanıcı profilinin çok sayıda kullanıcıya gösterilmesi, yeni kullanıcı hakkında veri toplanmasına yardımcı olur.
Aslında belirtmiş olduğumuz bu mekanizma, kullanıcı deneyimiyle ilgili soğuk başlangıç problemini beraberinde getirir.
Spotify, YouTube ve Netflix gibi öneri algoritmalarına dayanan platformlar da, benzer algoritma mantığıyla yeni kullanıcılardan yoğun şekilde veri toplamaya çalışırlar. Kısa süre içerisinde toplanan yoğun veriler algoritmanın kullanacağı konumlandırabilmesi için önemlidir.
Yaptığımız araştırmalar işin bu safhasında fotoğrafın zayıf kalmasının algoritmik bir zincirleme soruna yol açacağını göstermektedir. Böyle bir durumda yeni kullanıcının karşılaşabileceği sorunlar aşağıda sıralanmıştır.
- İlk gösterimde az kişi sağa kaydırıyor.
- Profil düşük kaliteli içerik olarak işaretleniyor ve daha az kişiye gösteriliyor.
- Az gösterim, daha az eşleşme getiriyor.
- Düşük performans, görünürlüğü daha da aşağı çekiyor.
Bu durum kısır döngü bir davranışın ortaya çıkmasına neden olacaktır. Algoritmik sistem gerçekleşen düşük etkileşimi bir tür sinyal olarak yorumlar. Böylece içerik daha az kişiye gösterilir. Bu da başlangıçtaki küçük bir dezavantajın orantısız şekilde büyüyerek devam etmesine sebep olur.
Deneyimlerimize göre, bu döngüden çıkmak profili tamamen revize etmeden veya yeni bir veri seti (fotoğraf) sunmadan oldukça zordur.
Bu sebeple ilk fotoğraf olayının büyük fark oluşturduğunu Tinder kullanıcılarının önemsemesi gerekmektedir.
Hesap oluştururken eklenen fotoğraflar arasında tam boy kare, güçlü bir yaşam tarzını gösteren görsel ve tek bir sosyal fotoğraf çoğu profil için fark oluşturmaktadır.
Kullanıcı etkileşimleri ve görsel iletişim oranları üzerinde yapılan analizler, dengeli şekilde gerçekleştirilen bu tür portföylerin diğer kullanıcılar üzerinde etkili olduğunu göstermiştir.
Profili Silmeden İkinci Bir Şans Almak Mümkün!
Kullanıcıların bazıları eşleştirmelerden memnun kalmadığında hesabı sıfırlamak gerektiğini düşünmektedir. Ancak yukarıda belirtmiş olduğumuz mantığa göre, profil fotoğraflarının güncellenmesi durumunda uygulama hesabı yeniden değerlendirmeye almaktadır.
Platformun mimarisini göz önüne aldığımızda hesabın silinmemesi önemli bir durum olarak karşımıza çıkıyor. Eşleştirmelerden daha iyi bir sonuç almak için, açısı düzgün ışık ve daha temiz fotoğraflar yeterli olabilir.
Kullanıcı deneyimi üzerine yapılan araştırmalar da bu teoriyi desteklemektedir. İçerik kalitesinde yapılan bir artış mevcut hesabın algoritma konumunu yukarıya taşıyabilir. Bu durum SEO alanında “içerik tazelemesi” (content refresh) olarak bilinmektedir.
Content refresh’te arama motorları sayfaları yeniden indeksleyerek sıralamayı tekrar değerlendirirler. Uygulama sisteme yeni yüklenen medya dosyalarını taze bir veri olarak algılar. Algoritma kullanıcıyı keşif havuzuna sokarak otoritesini tekrar değerlendirir.
Bu araştırma sonuçlarından yola çıkarak tarafımızca ortaya koyduğumuz çıkarımımız basit. Eşleşme ile ilgili sorun yaşıyorsanız şüphelenilmesi gereken ilk durum algoritma değil, görsel eklentiler olmalıdır.
Niş profil yerine düşük reddedilme profili kurmak neden daha mantıklı
Sohbet uygulamalarının bazılarında niş profil kurmanın daha mantıklı olduğu yönde fikirler sunulmaktadır. Örneğin, tek bir alana yönelerek sadece gamer kimliği ile öne çıkmak veya profilin tamamını kedilerden oluşturmak hedef odaklı olarak tercih edilebilir. Bu durumun mantığı doğru kişiye ulaşmaktır.
Bazı kullanıcılar niş profilinin mantığını şu şekilde savunur: “Eğer profilimde yalnızca kendime özgü bir şeyi öne çıkarırsam, tam olarak beni anlayan kişiyi çekerim.” Yani geniş bir kitleye hitap etmek yerine, küçük ama “doğru” kitleyi hedeflemek.
Örnekler de bunu somutlaştırıyor:
Sadece gamer kimliğiyle öne çıkmak, “Beni anlayan bir gamer bulsun” BDSM ilgisini sergilemek → “Aynı ilgiyi paylaşan biri bulsun” Profili kedilere adamak → “Kedi seven biri bulsun”
Ancak veri bilimine ve bu tür uygulamaların öneri motorlarının çalışma prensiplerini incelediğimizde, işin algoritma boyutunun yukarıdaki durumdan farklı işlediğini gözlemliyoruz.
Geniş bir kitleye ulaşmak isteyen ve bu amaçla niş profiller oluşturan kişiler aslında pek çok kişiyi baştan uzaklaştırmaktadır.
Uygulama açısından değerlendirdiğimizde önemli olan yalnızca profilin kaç kişide olumlu etki oluşturduğu değil, aynı zamanda kaç kişide olumsuz etki oluşturduğudur.
Gözlemlediğimiz bu yaklaşım, pazarlama literatüründe de yer almaktadır. Pazarlamada bu konunun ismi “geniş hedefleme” (broad targeting) olarak bilinir.
Reklamcılık üzerine yapılan araştırmalar, dar bir kitleye yönelik üretilen içeriklerin dönüşüm oranlarını artırabileceğini göstermektedir. Ancak toplam erişim açısından değerlendirildiğinde, bu yaklaşımın mevcut potansiyelin altında sonuç ürettiği görülmektedir.
| Niş Profil Yaklaşımı | Geniş Çekiciliği Olan Profil Yaklaşımı |
| Belirli bir fantezi, alt kültür veya takıntıyı öne çıkarır | İlk bakışta güvenli, net ve kolay kabul edilir |
| Küçük bir gruba çok çekici gelebilir | Daha büyük bir gruba kabul edilebilir görünür |
| Çoğunluk için erken red sebebi yaratabilir | Red sebebini azaltır, görünürlüğü korur |
| Algoritmada daralmaya yol açabilir | Daha fazla kişiye gösterilme şansını artırır |
En az reddedilen profil Neden Öne Çıkıyor?
Tinder uygulamasının algoritmik rekabet koşulları ve arz-talep dengesi incelendiğinde, erkek kullanıcı yoğunluğunun daha fazla olduğu görülmektedir. Bu durum rekabeti de beraberinde getirir.
Özellikle erkek profilleri için ilk izlenim daha kritiktir. Veri odaklı olarak gerçekleştirilen profil optimizasyonu açısından bakıldığında, profillerdeki küçük farklılıklar bile eşleşme konusunda büyük farklar oluşturmaktadır.
Flört uygulamaları üzerine yapılan bağımsız kullanıcı araştırmalarının sonuçları aşağıda yer almaktadır. Bu sonuçlar yukarıda belirtmiş olduğumuz eşleşme konusundaki rekabeti desteklemektedir.
SwipeStats.io — 7.079 gerçek Tinder profili ve 294 milyon swipe üzerinde yapılan analizden elde edilen veriler. Kadınlar erkeklere kıyasla 8,4 kat daha yüksek eşleşme oranı elde ediyor: kadınlarda %44,4, erkeklerde yalnızca %5,3. Erkeklerin medyan eşleşme oranı ise %2,04 seviyesinde kalıyor. Swipestats
Business of Apps / App Ape — Tinder kullanıcılarının %75’i erkeklerden oluşuyor. Business of Apps
SwipeStats araştırması ayrıca şunu ortaya koyuyor: Kısa biyografiler uzun biyografilere kıyasla %73 daha iyi performans gösteriyor.
Veri odaklı eşleştirme sistemlerinin temelinde kullanıcı tutundurma yer alır. Tutundurma (retention), bir kullanıcının uygulamayı indirdikten sonra onu kullanmaya devam etmesi demektir.
Tinder, olabildiğince çok kişiye ulaşarak kullanıcının profilini göstermeyi tercih eden bir yapıya sahiptir. Erkek nüfus yoğunluğunun yüksek olduğu bu tür ortamlarda, kadın kullanıcıların uygulamadan sıkılarak terk etmesinin önüne geçilmeye çalışılır.
Bu yüzden Tinder, kadınlara sunulan profillerin mümkün olduğunca kaliteli olmasına özen göstermeye çalışır. Bu sayede kadın kullanıcılar uygulamada kalır, uygun eşleşmeler yapılır ve platform ayakta kalarak varlığını sürdürebilir.
Uygulamanın yapısında bulunan Öneri motoru (recommendation engine) kullanıcıları tanıyarak, öne çıkarması gereken kişileri belirleme özelliğine sahiptir.
Örneğin;
- Profilin tamamı metal müzik üzerine kurulu
- Her fotoğrafta motosiklet, her cümlede özgür ruh vurgusu
- Açıkça sert bir alt kültürü (BDSM, aşırı niş bir yaşam tarzı) öne çıkarmak
Bu profiller küçük bir gruba çok çekici gelebilir ama büyük çoğunluk için anında “hayır” sinyali üretiyor.
Geniş Çekicilik Ne Demek
Geniş çekicilik, yanlış anlaşılabilen bir durumdur. Bu terim, sıkıcı bir profil kurmayı anlatmaz. Karşı tarafın reddedebileceği unsurları en az indirmek olarak kısaca ifade edilebilir.
Sohbet uygulamaları açısıdnan değerlendirirsek, kullanıcı literatüründe bu durum, “sürtünmeyi azaltma” (reducing friction) olarak anlatılır. Profil sayfasında sorunlu bölümler ne kadar azsa, karşı tarafa çekici gelmek o kadar kolaylaşır.
İşin biraz daha pratiğine inersek şu anlama geldiğini söyleyebiliriz. Temiz bir poz, net bir yüz fotoğrafı, karşı tarafı etkileyebilecek doğal bir gülümseme ve abartıya kaçmayan bir stil… bununla beraber sosyal çevreyle birlikte çekilen fotoğraflar olumlu izlenimleri arttırmaktadır.
Sektörde yaptığımız gözlemlere göre Tinder, öncelik sırası olarak şu şekilde çalışmaktadır. İlk olarak kullanıcıyı diğer kişilerin rahatça değerlendirebileceği bir profil, sonra kullanıcıyı anlayabilecek kişiyi bulmak. Profilin ilk aşamadaki görevi, ilk izlenimi vermek ve red sayısını düşük tutmaktır.
Anlattığımız bu durumun web dünyasında karşılığı “hemen çıkma oranı” (bounce rate)’dır. Kullanıcı siteye gittikten hemen sonra ayrılıyorsa, Google bu siteyi faydalı görmemektedir.
Biyografi Kısa Olmalı! Çünkü; İnsanlar Önce Elemek İçin Okuyor
Profil oluştururken, kaliteli ve öne çıkan bir fotoğrafları yüklediğimizi varsayalım. Bu duruma rağmen istenilen sonuca ulaşılamıyorsa, kontrole dilmesi gereken ilk yer biyografidir.
Çünkü, kötü tasarlanmış bir bio, görsel paketi olumsuz şekilde etkileyebilir. Anlamını kaybettiren uzun cümleler, klişe sözler, bu konuda yapılan yaygın hatalardır.
Peki, uzun biyografi kullanıcılara neden kaybettiriyor? Bu sorunun cevabını araştırdığımızda karşımıza erkeklerin çoğunun internette görmüş olduğu şablon biyografileri kopyaladığı gerçeği çıktı.
Bu şekilde hazırlanan yazılar uzun paragraflar halinde olmaktadır. Metinlerde erkek kullanıcılar artı ve eksi yönlerini sıralıyor, kendisini madde madde anlatmaya çalışıyor. Ardından da klişe cümlelerle profillerini doldurmayı ihmal etmiyorlar.
“Seyahat etmekten hoşlanırım”, “pizza tüketmeyi severim”, “romantik bir yapım var” gibi kalıplaşmış cümleler bayan kullanıcılarda bir yerden sonra özgünlük değil, yorgunluk oluşturmaktadır.
Bu konuyu bilişsel yük (cognitive load) teorisi açısından değerlendirdiğimizde, kaydırma aşamasındaki kullanıcının genellikle bu kişileri “neyi severim” şeklinde değerlendirdiğini kullanıcı yorumlarından anlıyoruz.
Bayan kullanıcılar daha çok sola kaydırmak için kendilerine sebep arıyorlar. Bu nedenle erkek kullanıcılar uzun metinler yazarak bayan kullanıcıların kendilerine sola kaydırma sebebi bulmalarına yardımcı olma konusunda sağlam kozlar verebiliyorlar.
Kullanıcı davranışı araştırmacısı Nielsen’in göz izleme (eye-tracking) çalışmaları, bizlere konuyla ilgili önemli fikirler vermiştir.
Araştırmaya göre 232 kullanıcının binlerce web sayfasına bakışını kaydeden göz izleme çalışmasında, kullanıcıların okuma davranışının büyük ölçüde tutarlı olduğu görülmüştür.
Kullanıcılar genel olarak önce içeriğin üst kısmını soldan sağa tarıyor, ardından aşağıya inerek daha kısa bir yatay hareket yapıyor, son olarak da içeriğin sol tarafını dikey olarak tarıyor.
Nielsen Norman Group’un 20 yıldır yürüttüğü göz izleme çalışmalarının sonuçları tutarlı biçimde şunu gösteriyor: insanlar çevrimiçi içeriği okumak yerine tarıyor. (Detaylı bilgi için: PMC araştırması)
Bununla birlikte kullanıcıların gerçekleştirdiği etkileşimler ve uygulamanın algoritma performansını olumsuz yönde etkileyen diğer hatalar aşağıda sıralanmıştır:
- Uzun paragraf yazmak
- Artı eksi listesi hazırlamak
- Fazla klişe ifade kullanmak
- Gereğinden erken fazla cinsellik yüklemek
- Kendini açıklamaya çalışırken gizemi yok etmek
Kısa, Hafif ve Merak Uyandıran Bio Daha İyi Çalışıyor.
Görüleceği üzere bu kısımda öne çıkan ana düşünce, hafif, kısa ve kullanıcıda merak uyandırabilecek bir biyografi yaklaşımıdır.
Tinder gibi uygulamalarda fotoğraflar etkileşimin ana yükünü taşıdığı için, biyografi bölümünde aşırı detaya girmek gerekmez.
Platform konusunda yapmış olduğumuz araştırmalar gösteriyor ki, biyografiler birkaç saniye göz gezdirerek okunmaktadır. Bu şekilde gerçekleştirilen yaklaşımlar, kullanıcıyı eşleşme konusunda Optimize eden özellikler taşır.
Bio konusunda örnek görmek isterseniz, The Match Book profil rehberi bu yaklaşımın nasıl yapılabileceğini uygun şekilde açıklamış. Yukarıda anlattığımız gibi kaynaktada biyografinin kısa ve kontrollü olması sayesinde fotoğraf öne çıkarılmıştır.
Kaydırma Alışkanlıkları, Eşleşme Oranını Sandığımızdan Fazla Etkiliyor
Tinder sevgili bulma uygulamasındaki öne çıkan davranışlardan bir tanesi, resimleri sağa kaydırmaktır. Bu konuyu internette dalga konusu yapan kişi sayısı çok. Ama işin mantığı basit. Sağa kaydırma ile uygulama kullanıcının seçiciliğini belirlemektedir.
Bazı kullanıcılar, yüzlerce profili kısa sürede sağa kaydırınca görünürlüklerinin artacağını düşünüyor. Ancak bu durum pratikte genellikle ters etki yapıyor.
Çünkü uygulamanın algoritması seçicilik sinyalini değerlendirmektedir. Alışkanlıklarla yapılan sağa kaydırmalar, algoritmanın yanlış değerlendirmelerde bulunmasına neden olabilecek bir durumdur.
Sağa kaydırmayı çok yaparak az eşleşme alıyorsak, görünümümüz zayıflayabilir. Üstelik kullanıcı kullanıcıların belirttiğine göre yoğun kaydırmalarda bulunmak profilin şüpheli görünmesine de yol açmakta.
Sağa kaydırarak profilleri sırasıyla incelemek kısa vadede hoşunuza gidebilir. Ancak uzun vadede bu durum kullanıcı profilinin değerini düşürebilir.
Bu açıklamalardan anlaşılacağı üzere, değerlendirmelerimize göre önemli olan konu seçicilik. Can sıkıntısıyla sağa kaydırma yapmak ve tüm profilleri ön izleme yapmak mantıklı değil.
Gece geç saatlerde bir dürtü ile kaydırmalar yapmak hoşunuza gidebilir ancak uygulamanın algoritması bu durumu beğenmez.
Passport, Gold Ve Yarıçap Ayarıyla Öne Çıkan Üç Tinder Taktiği
Kullanıcının profilini düzeltmeden taktik arayışlarına girmesi, yaptığımız analizlerimize göre çoğu boşa kürek çekmekle sonuçlanıyor. Ancak azda olsa ufak etkiler fotoğraf ve bio taraflı düzeltmelerde gözlemlenebilir. Bu noktada dikkat edilmesi gereken3 yöntem karşımıza çıkmaktadır.
Tinder Passport İle Daha Az Rekabetli Pazarlara Gitmek
Pasoprt işleminin mantığı aslında basit. Uygulamada konumu farklı vir şehre taşıyoruz. Böylece konum değişikliğinden dolayı farklı bir yerde görünmeye başlıyoruz.
Tinder’ın resmi Passport Mode açıklaması söz konusu bu özelliğin üceretli abonler tarafından kullanılabildiğini söylemektedir.
Peki bu yer değiştirmeyi neden yapıyoruz? Çünkü bazı pazarlarda rekabetin daha düşük olabilir. Diğer bir seçenekte konum değişikiliği ile görünümde farklı algılanabilir.
Bu durum daha yüksek sağa kaydırma oranını getirebilir. Yurt dışındaki şehirleri baz aldığımızda Philippines, Cartagena, Colombia ve Sofia, Bulgaria gibi yerlerin kullanıcıloar arasında öne çıktığını görmekteyiz.
Yine benze rbi davranıştan yola çıkarak, Toronto’da Avustralyalı erkekler daha dikkat çekebiliyor. Bu durumu ülkemiz üzerinden değerlendirebiliriz. Farklı şehirlerde, farklı bir yüz beğenilerin odağı olabilir:
Pazarlama ve davranışsal ekonomi literatüründe bu yaklaşım “kıtlık avantajı” (scarcity advantage) olarak bilinir. Özetle, bir kişi veya yeni bir yüz, nadir olarak bulunduğu ortamda daha çok dikkat çeker ve daha çok algılanır. Tinder Pasaport ile bu özellik tercih edilebilir.
Buradaki düşünce zinciri şöyle işliyor:
- Konumu daha uygun bir pazara alıyoruz.
- Daha fazla beğeni ve eşleşme topluyoruz.
- Sonra ana konuma dönünce daha güçlü bir performans zemini oluşuyor.
Ancak bu yöntemi uygulayabilmek için kullanıcının premium olması gerekmektedir. Mantıksal olarak uygulanması basit olduğundan dolayı stratejik öneme sahip bir yöntem olduğunu belirtelim.
Tinder Gold İle Beğeni Ekranı Taktiği
İkinci olarak öne çıkan yöntemlerden birisi Tinder Gold tarafında. Gold abonesi kullanıcılar, kendilerini beğenen aboneleri görebilmekteler.
Bu kısımda uygulanabilecek taktik biraz sıra dışı görülebilir. Akış sırasında Gold üyesi profil görüldüğünde, sağa kaydırmak yerine sola kaydırmak ve daha sonra “likes” alanına giderek bu bölümde eşleşmek.
Peki bu yöntemin mantığı nedir? Yaptığımız bu adımla ilk olarak sağa kaydırma sayısını düşük tutmuş oluyoruz. Aynı zamanda eşleşme sayısını da korumaktayız. Kısacası görünür pozisyonda çok az sağa kaydırmış olduk ve daha çok eşleşme ürettik.
Teoriye göre bu işlem eşleşme oranını daha temiz göstermektedir. Diğer yandan öneri Öneri algoritmaları üzerine yapılan araştırmalar, sistemlerin ham etkileşim sayısından çok etkileşim oranını (engagement rate) bir kalite sinyali olarak kullandığını ortaya koymaktadır. Bu taktik de tam olarak bu oranı optimize etmeye yönelik davranışsal bir müdahaledir.
Bu adımların Gold üyelik gerektirdiğini tekrar hatırlatalım. Ayrıca anlattığımız bu kısmın Tinder tarafından önerilen resmi bir kullanma biçimi değildir. ancak uygulama üzerinde yaptığımız araştırmalar bu adımların bazı kullanıcılar tarafından uygulandığını gösteriyor.
Ücretsiz Yarıçap (Menzil Genişletme) Hilesi Neden İlgi Çekiyor
Üçüncü yöntem ücretsiz olması nedeniyle daha fazla ilgi ekmektedir. Bu yöntemin işleyiş mantığı şu şekildedir. Uygulamanın mesafe alanını mümkün olan en düşük seviyeye çekiyoruz. Bu mesafe birkaç km olabilir. Bu sayede yalnızca bize çok yakın kişileri görüyoruz.
Ancak bu bölümde şöyle bir durumla karşılaşmaktayız. Bir kadın kullanıcı kendi uygulamasında daha geniş bir yarıçap tercih ettiğinde, biz onun menziline girmiş oluyoruz. Böyle bir durumda kadın kulacının bizi beğendiğini farz edelim. Peki şimdi ne olacak?
Olacaklar aslında basit. O kişi bizi görüp beğenirse, bizim kendi belirlediğimiz dar menzilin dışında dahi olsa Tinder onu bize gösterebilir.
Bu nedenle, kendi menzilimizin dışından gelen profillerin bir kısmı, sıradan karşılaştığımız kullanıcılara göre daha uygun adaylar olabilir.
Bu mekanizma, yazılım mühendisliğinde “asimetrik veri erişimi” olarak tanımlanan bir yapıya benziyor. İki taraftan birisi diğerinin verilerini farklı parametrelerde görebildiği sistemdir “asimetrik veri erişimi”.
Peki bu uygulamanın yapılma mantığı nedir? Neden böyle bir strateji uyguluyoruz? Aslında ana nokta şu; menzil dışındaki profiller bizi daha önce görmüş ve beğenmiştir. Bu yüzden, sonradan karşımıza çıkan bu profilleri erkek adayların sağa kaydırarak eşleşme olasılığı yüksektir.
Bu stratejiyi, iyi bir fotoğraf ve kısa bio ile birleştirdiğimizde bir iki ay içerisinde binlerce eşleşmeyle karşılaşmamız olasıdır.
Araştırmalarımız sonucunda yaptığımız değerlendirmelere gör şunu söyleyebiliriz. Yarıçap yani menzil stratejisi bir sihir değildir. olayın tümündeki asıl farkı, iyi düzenlenmiş bir profil oluşturacaktır.