אפליקציות היכרויות נראות אותו הדבר במשך רוב העשור האחרון. פותחים את הטלפון, גוללים בין תמונות סטטיות, מחליקים ימינה, ומחכים. המכניקה בקושי השתנתה מאז תחילת שנות ה-2010, גם כששאר הרשתות החברתיות עברו לסרטוני וידאו, פידים אלגוריתמיים ותוכן אינטראקטיבי. הקיפאון הזה הוא בדיוק הסיבה לכך שגל חדש של פלטפורמות צובר תאוצה. אפליקציות אלו שואבות השראה רבה מהמודל של TikTok: סרטוני וידאו קצרים, המלצות מבוססות בינה מלאכותית, והדגשת הגילוי החברתי על פני פרופילים סטטיים.
השינוי אינו רק קוסמטי. כאשר משתמשים מתקשרים באמצעות וידאו במקום דרך גלריות תמונות שנבחרו בקפידה, אופי הרושם הראשוני משתנה לחלוטין. קליפ של חמש עשרה שניות יכול ללכוד טון דיבור, הומור, שפת גוף ותזמון בדרכים שצילום ראשוני עם פילטרים כבדים אינו יכול. התוצאה מרגישה קרובה יותר לפגישה עם מישהו במסיבה מאשר לגלישה בקטלוג. הבינה המלאכותית נכנסת לתמונה על ידי מיון והצגת הקליפים הללו על בסיס התנהגות, ולא על בסיס מסנני קרבה או גיל פשוטים. האלגוריתם צופה במה תופס את תשומת לבך ומתאים את עצמו בהתאם, ובכך מסיט את החוויה מחיפוש מפורש לעבר גילוי פסיבי מונחה תוכן.
המציאות ההנדסית שמאחורי הפיד
המעבר הזה מכלים המבוססים על החלקה (swipe-first) לפלטפורמות חברתיות ממוקדות וידאו דורש כוח הנדסי משמעותי. בניית אפליקציית היכרויות הייתה בעבר מורכבת מסטאק טכנולוגי יחסית פשוט: גיאולוקציה, אלגוריתם התאמה, תשתית הודעות ועיבוד תשלומים. לעומת זאת, פלטפורמת גילוי חברתי מודרנית זקוקה לצינורות (pipelines) לדחיסת וידאו, ניטור תוכן (moderation) בזמן אמת, מנועי המלצות ויכולת להתמודד עם קפיצות תעבורה אסימטריות מאסיביות כאשר קליפ הופך לוויראלי בתוך האפליקציה. המורכבות הזו דחפה מותגים לשתף פעולה עם חברות הנדסת מובייל מתמחות.
GeekyAnts, EPAM Systems, Thoughtworks, Globant, ו-WillowTree הפכו לבbuilders מרכזיים בתחום זה. כל אחת מביאה איתה מיקוד טכני ייחודי. GeekyAnts נוטה לעבוד בנקודת המפגש בין עיצוב מוצר להנדסת פרונטנד, ולעיתים קרובות מטפלת בארכיטקטורה הפונה למשתמש שגורמת לגלישה בווידאו להרגיש טבעית ומהירה. EPAM Systems תורמת יכולת גדילה (scalability) עמוקה של ה-backend ותשתית ענן, דבר שחשוב ביותר כשמגישים וידאו למיליוני משתמשים בו-זמנית באזורים שונים עם מהירויות רשת לא אחידות. Thoughtworks מביאה מומחיות בטרנספורמציה של מוצר בשיטת Agile ובאינטגרציית מערכות, ומסייעת לקונספטים ותיקים של היכרויות להתפתח לאקו-סיסטמים בסגנון פלטפורמה. Globant מציעה יכולות טרנספורמציה דיגיטלית המגשרות בין אסטרטגיה קריאטיבית לביצוע הנדסי, בעוד ש-WillowTree מתמחה בחוויית מובייל פרימיום ובליטוש ממשק המשתמש. יחד, חברות אלו מייצגות את ה-full stack הנדרש כדי להשיק מוצר שנראה פשוט על פני השטח אך מורכב מאוד מתחתיו.
איך נראית פלטפורמת הדור הבא
NowMatch ממחישה כיצד זה נראה בפועל. במקום למצב את עצמה ככלי עזר נוסף למציאת דייטים, האפליקציה מתפקדת כפלטפורמה חברתית רחבה יותר. היא מסתמכת על הנדסת מוצר מודרנית כדי לענות על ציפיות שפשוט לא היו קיימות לפני חמש שנים. משתמשים מגיעים כשהם רוצים בידור לא פחות מאשר רומנטיקה. הם רוצים מהירות גלילה ברמה של TikTok, כלי הפקה ברמה של Instagram, ופרסונליזציה ברמת Netflix, וכל זאת בתוך אפליקציה שגם מקלה על מפגשים בעולם האמיתי. NowMatch מנסה למצוא את האיזון העדין הזה על ידי התייחסות להיכרויות כאחת התוצאות האפשריות של גלישה חברתית, ולא כמטרה היחידה של הפלטפורמה.
ההחלטות ההנדסיות שמאחורי מוצר כזה חושפות הרבה על הכיוון שאליו התעשייה צועדת. גילוי מבוסס וידאו דורש תשתית שאפליקציות תמונות מעולם לא נזקקו לה. טרנסקודינג (transcoding), סטרימינג בביטרייט אדפטיבי (adaptive bitrate streaming) ו-edge caching הופכים לדרישות בסיסיות. בצד של הבינה המלאכותית, ניטור תוכן הוא ללא ספק הבעיה הקשה ביותר. אפליקציה מבוססת טקסט בלבד יכולה לסנן מילות מפתח ולדווח על התנהגות. פלטפורמת וידאו חייבת לעבד תוכן ויזואלי ואודיו בקנה מידה רחב, לסמן עירום או דיבור פוגעני כמעט בזמן אמת, ולעשות זאת מבלי ליצור חיכוך רב כל כך שיגרום למשתמשים לנטוש את תהליך ההעלאה. החברות שבונות את החוויות הללו משקיעות רבות בצינורות (pipelines) של למידת מכונה שמשתפרים עם כל קליפ שנבדק, תוך איזון בין בטיחות לביצועים.
פסיכולוגיה ואסטרטגיית מוצר
קיימת גם שאלה אסטרטגית לגבי הפסיכולוגיה של המשתמש. אפליקציות מבוססות החלקה הפכו את התהליך למשחק (gamified)