Eine Content-Recommendation-Engine ist ein Werkzeug, das Algorithmen einsetzt, um Benutzern Produkte oder Inhalte basierend auf ihren historischen Interaktionen, Vorlieben und verschiedenen anderen Datenpunkten vorzuschlagen. Dieses Werkzeug wird nicht nur auf Websites zur Content-Erstellung, sondern auch auf Online-Einzelhandelsseiten, Streaming-Diensten und Social-Media-Plattformen eingesetzt.
Das Konsumverhalten hat sich sowohl inhaltlich als auch produktseitig drastisch verändert. Käufe finden nicht statt, ohne dass Ihr Kunde zuvor den Rezensionsteil konsultiert. Bei der Auswahl eines Films, eines Artikels oder von Kopfhörern vertrauen Kunden stark auf den Empfehlungsbereich oder die “Editor's Picks”. Normalerweise erfolgt die Inhaltsvermittlung über Widgets mit verwandten Inhalten, die oft als “empfohlener Inhalt” oder “Das könnte Ihnen auch gefallen”. Eine weitere Möglichkeit ist die Einbindung von Native Ads. Dieses Format kann basierend auf Nutzerverhalten, Interessen und der Relevanz des Inhalts hochgradig zielgerichtet eingesetzt werden, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, ein Publikum zu erreichen, das sich wirklich für den Werbeinhalt interessiert. Refinery89 bietet dieses leistungsstarke Format an.
Empfehlungsmaschinen funktionieren hervorragend für Amazon, Netflix (oder jede andere Streaming-Plattform), Spotify, YouTube oder letztendlich für jede Inhaltsplattform. Heutzutage gehen Empfehlungsmaschinen über Dienste hinaus und befassen sich mit physischen Produkten sowie mit Inhalten, von Technikartikeln bis hin zu Kochrezepten.
Die Allgegenwart von Empfehlungs-Engines macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug, und es ist denkbar, dass ihre Vorhersagekraft mit der Entwicklung der KI die menschliche Expertise übertreffen wird. Diese Engines kennen die Nutzer wahrscheinlich besser, als diese sich selbst kennen.
Die Präzision einer gut entwickelten Empfehlungsmaschine übertrifft selbst den vertrauenswürdigsten Rat von Freunden oder Experten.
Da SEO bei der Entdeckung von Websites hilft, ist die Optimierung von Empfehlungssystemen (REO) verbessert Produkt- und Inhaltsempfehlungen. Immer mehr Kunden gemäß GWI Berichts teilen bereitwillig persönliche Daten, um maßgeschneiderte Ratschläge zu erhalten, und betrachten dieses Teilen wie den Austausch von Informationen mit einem Arzt zur genauen Diagnose.
Unterscheidung von SEO und REO.
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Ziel:
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SEO-Bereich leitet Traffic von Suchmaschinen auf die Website.
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REO verbessert das Engagement und die Zufriedenheit, indem Benutzerbedürfnisse innerhalb einer Website erfüllt werden.
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Benutzerabsicht:
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SEO-Bereich richtet sich an Nutzer mit spezifischen Suchanfragen, die mit Inhalten übereinstimmen und Absichten abdecken.
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REO bietet Empfehlungen ohne explizite Anfragen.
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Daten:
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SEO-Bereich nutzt Keyword-Daten und Suchtrends.
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REO setzt maschinelles Lernen ein, um persönliche Daten der Nutzer zu analysieren.
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Interaktion:
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SEO-Bereich Interaktionen finden statt, wenn Benutzer eine Suche starten, wobei der Erfolg anhand von Klickraten gemessen wird.
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REO Interaktion beginnt ohne die direkte Anfrage des Benutzers und liefert effektives Engagement.
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Content-Empfehlungsmaschine
Empfehlungsmaschinen sind dafür konzipiert, Elemente oder Inhalte vorherzusagen und vorzuschlagen, die für einen Benutzer interessant sein könnten, und diese Empfehlungen auf relevante und wertvolle Weise zu übermitteln. Diese Vorschläge leiten sich in der Regel aus der Analyse des vergangenen Verhaltens eines Benutzers ab, einschließlich früherer Interaktionen, Käufe und geäußerter Präferenzen.
Es gibt verschiedene Arten von Empfehlungs-Engines, die sich im Allgemeinen in drei Kategorien einteilen lassen:
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Kollaborativ
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BenutzerbasiertWenn Benutzer mit ähnlichen Geschmäckern einen bestimmten Artikel oder Inhalt mochten, konnte dieser Artikel oder Inhalt anderen in der gleichen Präferenzgruppe empfohlen werden.
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ArtikelbasiertWenn ein Nutzer einen bestimmten Artikel mag, schlägt das System andere Artikel vor, die Ähnlichkeiten mit dem ursprünglichen aufweisen.
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Inhaltsbasiert:
Dieser Ansatz stützt seine Vorschläge auf die Eigenschaften der Artikel und die angegebenen Vorlieben des Nutzers. Auf diese Weise kann eine Filmemfehlung-Engine Filme basierend auf Genres oder Schauspielern vorschlagen, an denen der Nutzer Interesse gezeigt hat. Dasselbe könnte bei Artikeln einer ähnlichen Kategorie passieren.
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Hybride Ansätze:
Diese Systeme kombinieren verschiedene Methoden, oft eine Mischung aus kollaborativem und inhaltsbasiertem Filtern, um die Genauigkeit und Vielfalt der Empfehlungen zu verbessern.
Empfehlungssysteme verwenden verschiedene Arten von Algorithmen, um Inhalte vorzuschlagen:
Trendbasierte Vorschläge:
Diese Algorithmen konzentrieren sich auf das, was gerade beliebt oder angesagt ist. Wenn ein Video oder ein Artikel beispielsweise viel Aufmerksamkeit erhält, wird er mehr Nutzern empfohlen. Dieser Ansatz hilft dabei, populäre Inhalte noch weiter zu verbreiten und so ein größeres Publikum auf der Website oder in der App zu erreichen.
Empfehlungen für verwandte Inhalte:
Diese Algorithmen analysieren, wie verschiedene Inhalte miteinander zusammenhängen. Wenn viele Nutzer an zwei ähnlichen Nachrichtenartikeln interessiert sind, könnte das System den einen Artikel den Lesern des anderen vorschlagen. Dies sieht man oft auf Webseiten mit Bereichen wie “andere lasen auch” oder “ähnliche Inhalte”.
Personalisierte Inhalte basierend auf dem bisherigen Verhalten:
Diese Algorithmen analysieren, mit welchen Arten von Inhalten ein Nutzer zuvor interagiert hat. Sie erstellen ein detailliertes Profil der Präferenzen jedes Nutzers, einschließlich seiner Vorlieben und Abneigungen, basierend auf den von ihm konsumierten Inhalten. Dies kann nach Genre, Typ (wie “Politik” oder “TV-Show”) und der Zeit, die er mit verschiedenen Arten von Inhalten verbringt, kategorisiert werden. Mit diesen Informationen bietet das System personalisiertere Empfehlungen und erleichtert den Nutzern das Finden von Inhalten, die ihnen gefallen. Dies vereinfacht nicht nur den Suchprozess für die Nutzer, sondern erhöht auch ihr Engagement und ihre Loyalität gegenüber der Plattform.
On-Page-Empfehlung
Diese Empfehlungen werden in Ihre Website integriert, um Besucher zu motivieren, sich mit weiteren Inhalten zu beschäftigen und ihre Verweildauer auf der Website zu erhöhen. Durch die Präsentation von Inhalten, die den aktuellen Interessen des Besuchers entsprechen, soll die Nutzerbindung auf Ihrer Website verbessert und die Wahrscheinlichkeit verringert werden, dass sie die Website schnell verlassen (Reduzierung der Absprungrate).
Je mehr Nutzer mit Ihren Inhalten interagieren, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie diese in sozialen Netzwerken teilen, was die Sichtbarkeit Ihrer Inhalte und Ihres Unternehmens erhöht. Diese Strategie ist vorteilhaft für Websites mit einer großen Bandbreite an Inhalten, da sie einem breiteren Publikum verschiedene Inhalte zugänglich macht. Bei neueren Websites mit weniger Inhalten kann die Effektivität dieser internen Content-Empfehlungen jedoch begrenzt sein.
Empfehlung außerhalb der Seite
Dieser Ansatz beinhaltet, Benutzer auf Inhalte auf anderen Websites zu verweisen, was besonders nützlich für Websites ist, die von Verweis- oder Affiliate-Einnahmen profitieren.
Indem Sie Benutzer zu wertvollen externen Inhalten leiten, kann Ihre Website das allgemeine Surferlebnis verbessern und potenziell die Benutzerbindung erhöhen. Für Websites, die Teil eines größeren Verlagsnetzwerks sind, können diese externen Empfehlungen den Traffic effektiv zu anderen Websites innerhalb des Netzwerks leiten und allen Beteiligten zugutekommen, indem sie ein symbiotisches Online-Umfeld schaffen.
Optimierung Ihrer Content-Empfehlungs-Engine
Die Optimierung Ihrer Inhalte für REO kann eine knifflige Aufgabe sein. Wir haben einige grundlegende Schritte zusammengestellt, die Verlage in Betracht ziehen können, wenn sie ihre Kundenbindung verbessern und dadurch ihren Umsatz steigern möchten.
Beginne zu beeindrucken, ende mit Auflösung:
Der Anfang deines Blogbeitrags ist entscheidend, um die Aufmerksamkeit des Lesers zu fesseln, aber das Ende ist genauso wichtig, um sein Interesse zu wecken und ihn zum Wiederkommen zu bewegen. Hier sehen wir uns an, wie die Verwendung von Content-Empfehlungen am Ende deines Blogbeitrags einen bleibenden Eindruck bei deinen Lesern hinterlassen kann.
Hauptbotschaft hervorheben:
Am Ende Ihres Beitrags lenken Sie die Leser zu Inhalten, die ihr Verständnis Ihres Hauptpunkts vertiefen. Bieten Sie Links zu weiteren Ressourcen oder detaillierten Leitfäden an, die weitere Einblicke in das Thema geben und Ihren Lesern helfen, das Material vollständig zu erfassen.
Handeln Sie inspirierend:
Bringen Sie Ihre Leser dazu, etwas mit den Informationen zu tun, die sie gerade gelesen haben. Schlagen Sie umsetzbare Schritte oder praktische Ratschläge vor, die sich auf das Thema Ihres Beitrags beziehen und sie inspirieren, das Gelernte anzuwenden.
Teilen fördern
Bitten Sie Ihre Leser, Ihre Blogbeiträge weiterzuverbreiten. Machen Sie es ihnen leicht, Ihren Beitrag in sozialen Medien mit praktischen Teilen-Buttons oder ansprechenden Handlungsaufforderungen (CTAs) zu teilen.
Link zu maßgeblichen Quellen:
Steigern Sie die Glaubwürdigkeit Ihres Blogs, indem Sie auf relevante externe Materialien wie Nachrichtenartikel oder Fachveröffentlichungen verlinken. Dies zeigt Ihr Engagement im breiteren Kontext Ihres Fachgebiets.
Frage stellen
Beenden Sie Ihren Beitrag mit einer Aufforderung zur Beteiligung. Stellen Sie eine fesselnde Frage, um Kommentare und Diskussionen anzuregen, damit die Leser ihre Ansichten und Erfahrungen teilen können.
Vorschau auf das, was als Nächstes kommt:
Machen Sie Lust auf Ihre zukünftigen Inhalte. Sprechen Sie über bevorstehende Veranstaltungen, Webinare, Podcasts oder besondere Inhaltveröffentlichungen und locken Sie die Leser, Ihrem Blog für die neuesten Updates zu folgen.
Schlüsselwörter für Empfehlungen verwenden
Empfehlungssysteme können SEO verbessern, indem sie Vorschläge basierend auf bestimmten Schlüsselwörtern anbieten. Wenn ein Benutzer nach einem bestimmten Begriff sucht, kann das System dessen Suchverlauf und Verhalten analysieren, um verwandte Inhalte zu empfehlen.
Fokus auf Long-Tail-Keywords:
Diese Systeme können auch Long-Tail-Keywords vorschlagen, die typischerweise spezifischer und weniger wettbewerbsintensiv sind, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass eine Website höher eingestuft wird, erhöht wird.
Nutzen von nutzergenerierten Inhalten
Nutzergenerierte Inhalte wie Bewertungen und Kommentare sind wertvoll für die Verbesserung der Glaubwürdigkeit und der SEO-Rankings. Empfehlungsmaschinen können diese Inhalte hervorheben und so die Vertrauenswürdigkeit der Website steigern und mehr organischen Traffic anziehen.
Keine Cookies! Keine Optimierung der Content-Empfehlungsmaschine?
Nun, da wir im Begriff sind, in eine neue, mutige, cookielose Welt einzutreten, in der das Sammeln persönlicher Daten mühsam sein wird, was wird aus REO und den wunderbaren Empfehlungen, die wir jedes Mal erhalten, wenn wir online neue Kopfhörer kaufen oder einen Artikel über Krypto lesen?
Empfehlungen basierend auf Nutzerverhalten.
Die neueste und wirkungsvollste Methode, Produkte oder Artikel Nutzern zu präsentieren, basiert auf deren Interessen. Über einfache Ansätze wie Cookie-Tracking und demografische Analysen hinaus nutzen verhaltensbasierte Empfehlungen Daten aus Aktivitäten auf der Website.
Beispielsweise stellen Sie sich die Nutzung einer Video-Streaming-Plattform vor. Wenn Sie nach einem Film suchen, erstellen Sie Daten, die auf mehreren Verhaltensweisen basieren, einschließlich:
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Filme, die du gesehen hast
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Titel, die Sie auswählen, aber nicht ansehen
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Serien, die Sie begonnen, aber nicht zu Ende geschaut haben
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Auswahlen, über die du mit der Maus fährst
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Deine Suchanfragen
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Bewertungen, die Sie Filmen geben
Der Empfehlungsdienst erstellt dann effektiv ein Benutzerprofil für Sie auf der Grundlage dieses Datensatzes.
Dieser Ansatz fördert ein umfassendes Verständnis für den einzigartigen Geschmack und die Vorlieben jedes Nutzers und ist für fast jeden Publisher gültig, indem er ähnliche Inhalte, z. B. Artikel und Nachrichten, basierend auf den getroffenen Entscheidungen empfiehlt.
Letzte Worte.
Aktuelle Empfehlungstechnologien verfolgen oft einen verallgemeinerten Ansatz.
Zu erkennen, dass jeder Nutzer anders ist, genauso wie jede Website einzigartig ist, ist entscheidend. Die Verwendung von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) zur Ableitung von Präferenzen ist oft nicht so effektiv. Um das Interesse der Nutzer wirklich zu wecken und sie zu binden, ist es unerlässlich, zu einem Modell überzugehen, das Empfehlungen auf Basis des Nutzerverhaltens ausspricht.
Es ist, als würde man Freunde zu einem Blind Date verkuppeln; die Matches werden basierend auf gemeinsamen Interessen und Persönlichkeitsmerkmalen gebildet, nicht nur auf demografischen Daten.
Möchten Sie mehr Wege lernen, um Nutzer auf Ihre Website zu locken und sie besser einzubinden, damit sie mehr Zeit auf der Website verbringen? Bleiben Sie dran für weitere Nachrichten! Außerdem können Sie frühere Artikel besuchen hier.
