122 lines
6 KiB
Markdown
122 lines
6 KiB
Markdown
|
|
# Uzupełnienie do pytań do koncepcji AdReactions
|
||
|
|
|
||
|
|
> Część pytań z `Pytania do koncepcji.md` wymaga doprecyzowania. Poniżej te same kwestie
|
||
|
|
> opisane prościej, z przykładami i rekomendowaną odpowiedzią do akceptacji lub zmiany.
|
||
|
|
> Na końcu zebrano nowe pytania, które wynikły z udzielonych odpowiedzi.
|
||
|
|
|
||
|
|
---
|
||
|
|
|
||
|
|
## Część 1 - pytania do wyjaśnienia (Q6, Q8, Q25)
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q6. Gdzie liczone są wskaźniki liczbowe
|
||
|
|
|
||
|
|
**O co naprawdę pytamy.** Modele uwagi (DeepGaze, UNISAL, ASM) zwracają **obrazek**, czyli
|
||
|
|
mapę cieplną. Pokazuje ona, gdzie skupia się uwaga (jaśniej = większa uwaga). Model **nie
|
||
|
|
zwraca liczby** w stylu "CTA dostaje 35% uwagi".
|
||
|
|
|
||
|
|
**Przykład.** Załóżmy, że na kreacji jest przycisk CTA w prawym dolnym rogu. Model odda mapę
|
||
|
|
z jasną plamą w tym miejscu. Żeby powstała liczba "35%", ktoś musi wziąć zdefiniowany obszar
|
||
|
|
CTA (AOI) i policzyć, ile "jasności" mapy wpada w ten obszar w stosunku do całości. To właśnie
|
||
|
|
przecięcie mapy z obszarem AOI (saliency ∩ AOI).
|
||
|
|
|
||
|
|
**Decyzja do potwierdzenia.**
|
||
|
|
|
||
|
|
1. Czy zgadzamy się, że te wskaźniki liczy **nasz backend**, a modele oddają tylko mapy?
|
||
|
|
2. Czy akceptujemy listę wskaźników w MVP (udział uwagi na AOI, ranking AOI, mapa cieplna,
|
||
|
|
porównanie wariantów, a po dostarczeniu modeli także czas do pierwszej fiksacji, kolejność
|
||
|
|
kontaktu z AOI, liczba powrotów, mapy 1-20 s i metryki Facial Coding)?
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:**
|
||
|
|
1. Modele będą zwracać dane matematyczne
|
||
|
|
2. Tak
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q8. Gdzie i jak zarządzamy konfiguracją modeli
|
||
|
|
|
||
|
|
**O co naprawdę pytamy.** Każdy krok analizy musi wiedzieć: jaki model go wykonuje, pod jakim
|
||
|
|
adresem, z jakim kluczem i z jakimi ustawieniami. Te dane można trzymać na dwa sposoby:
|
||
|
|
zaszyte w kodzie albo edytowalne w panelu administracyjnym.
|
||
|
|
|
||
|
|
**Co proponujemy.** Konfiguracja w panelu (Super administrator). Daje to trzy rzeczy:
|
||
|
|
|
||
|
|
- zmianę modelu bez ruszania kodu aplikacji,
|
||
|
|
- przycisk "test połączenia", który sprawdza, czy model odpowiada,
|
||
|
|
- zapis, który model i w jakiej wersji policzył dany raport (gdy później podmienimy model,
|
||
|
|
nadal wiadomo, co policzyło stary raport).
|
||
|
|
|
||
|
|
Słowo **adapter / plugin** oznacza tu mały fragment kodu, który podpina konkretny model pod
|
||
|
|
dany krok. To ten sam mechanizm, który zaakceptowałeś w odpowiedzi na Q7.
|
||
|
|
|
||
|
|
**Decyzja do potwierdzenia.** Czy akceptujemy całość: konfiguracja w panelu, modele podpinane
|
||
|
|
przez adaptery i pluginy, test połączenia oraz wersjonowanie przypisania model - proces?
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:** Tak.
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q25. Ścieżka AOI w MVP
|
||
|
|
|
||
|
|
**O co naprawdę pytamy.** Prawdziwa ścieżka wzroku (scanpath) pokazuje **kolejność** patrzenia
|
||
|
|
w czasie: najpierw tu, potem tam, potem jeszcze gdzie indziej. Potrzebuje osobnego modelu
|
||
|
|
scanpath. Statyczna mapa cieplna pokazuje tylko, gdzie uwaga skupia się łącznie, bez kolejności.
|
||
|
|
|
||
|
|
"Przybliżenie rankingiem" to ustawienie obszarów AOI od najsilniej do najsłabiej przyciągającego
|
||
|
|
uwagę i pokazanie tego jako niby-kolejności. To uproszczenie, a nie prawdziwa sekwencja. Obszar,
|
||
|
|
który łącznie przyciąga najwięcej uwagi, wcale nie musi być oglądany jako pierwszy.
|
||
|
|
|
||
|
|
**Powiązanie z Q2.** W odpowiedzi na Q2 zdecydowałeś, że scanpath wejdzie do MVP 1.0. Gdy model
|
||
|
|
scanpath zostanie dostarczony, ścieżka AOI będzie prawdziwa. Pytanie zawęża się więc do okresu
|
||
|
|
przejściowego.
|
||
|
|
|
||
|
|
**Decyzja do potwierdzenia.** Zanim model scanpath będzie gotowy, czy pokazujemy przybliżenie
|
||
|
|
rankingiem (z wyraźną adnotacją, że to heurystyka), czy zostawiamy ścieżkę AOI pustą do czasu
|
||
|
|
dostarczenia modelu?
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:** Modele będą dostarczać dane z informacją na temat kolejności, czasie i intensywności
|
||
|
|
|
||
|
|
---
|
||
|
|
|
||
|
|
## Część 2 - nowe pytania wynikające z odpowiedzi
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q26. Sprzeczność przy roli "Gość"
|
||
|
|
|
||
|
|
W Q13 rezygnujesz z gościa ("Będzie to użytkownik"), ale w strukturze organizacji w Q14 nadal
|
||
|
|
jest pozycja "Posiada Gości". Koncepcja v0.3 zakłada **pełną rezygnację z gościa** (zgodnie
|
||
|
|
z Q13): organizacja ma administratora, użytkowników i projekty. Prosimy o potwierdzenie, że
|
||
|
|
to właściwa interpretacja, i że linijkę "Posiada Gości" traktujemy jako nieaktualną.
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:** potwierdzam rezygnację z gościa.
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q27. Dostępność i termin nowych modeli
|
||
|
|
|
||
|
|
Odpowiedzi na Q1, Q2 i Q5 przenoszą do MVP 1.0 Facial Coding, mapy czasowe 1-20 s, scanpath
|
||
|
|
oraz różnicowanie predykcji po grupie docelowej. Tych modeli dziś nie ma w pipeline. Żeby
|
||
|
|
zaplanować MVP i kolejność wdrożenia, potrzebujemy wiedzieć:
|
||
|
|
|
||
|
|
- kiedy będą gotowe modele (FC, scanpath, saliency czasowa, warunkowanie demografią),
|
||
|
|
- kiedy trafi do nas ich dokumentacja i kontrakty odpowiedzi (powiązane z Q22, Q23, Q24).
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:** W ciągu miesiąca. Do tego czasu można te procesy zrobić z punginami w oparciu na modelach publicznych, tak aby zobaczyć jak to wygląda, poóźniej w trakcie prac będziemy zmieniać / dopracowywać.
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q28. Facial Coding na modelu publicznym a dane kreacji
|
||
|
|
|
||
|
|
Skoro w MVP Facial Coding, analiza kognitywna i warunkowanie demografią działają na modelach
|
||
|
|
publicznych (Q3, Q5), to dla tych procesów kreacje opuszczają infrastrukturę własną i trafiają
|
||
|
|
do zewnętrznego dostawcy (np. Gemini, Opus). W Q19 zdecydowałeś, że klient nie wybiera modelu,
|
||
|
|
bo robi to Super administrator. Prosimy o potwierdzenie, że wysyłka kreacji do dostawcy
|
||
|
|
publicznego dla tych procesów jest akceptowalna jako decyzja platformy i zostanie opisana
|
||
|
|
w regulaminie oraz politykach organizacji.
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:** potwierdzam, z zapisem w regulaminie i polityce prywatności.
|
||
|
|
|
||
|
|
### Q29. Zabezpieczenie rekomendacji w analizie kognitywnej
|
||
|
|
|
||
|
|
Warstwa kognitywna ma wybierać lepszą kreację na podstawie celu i metryk (Q4). Pytanie
|
||
|
|
o zabezpieczenia z Q4 pozostało bez odpowiedzi. Jak chronimy się przed rekomendacją oderwaną
|
||
|
|
od danych? Propozycja: rekomendacja musi opierać się wyłącznie na policzonych metrykach
|
||
|
|
i wskazywać metrykę, która ją uzasadnia (np. "B wygrywa, bo udział uwagi na CTA wynosi 38%
|
||
|
|
vs 22% dla A").
|
||
|
|
|
||
|
|
**Odp:** przyjąć tę zasadę jako wymóg dla warstwy kognitywnej.
|
||
|
|
|
||
|
|
---
|
||
|
|
|
||
|
|
*Po decyzjach: nanieść ustalenia na `Koncepcja 0.3.md` i usunąć znaczniki [do doprecyzowania].*
|