{"id":8092,"date":"2024-01-16T12:41:27","date_gmt":"2024-01-16T11:41:27","guid":{"rendered":"https:\/\/refinery89.com\/?p=8092"},"modified":"2024-06-14T11:39:16","modified_gmt":"2024-06-14T09:39:16","slug":"optimizacion-del-motor-de-recomendacion-de-contenido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/refinery89.com\/es\/content-recommendation-engine-optimisation\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n del motor de recomendaci\u00f3n de contenido: una gu\u00eda completa"},"content":{"rendered":"<p data-renderer-start-pos=\"74\">Un motor de recomendaci\u00f3n de contenido es una herramienta que emplea algoritmos para sugerir productos o contenido a los usuarios bas\u00e1ndose en sus interacciones hist\u00f3ricas, preferencias y varios otros puntos de datos. Esta herramienta se utiliza ampliamente no solo en sitios web que generan contenido, sino tambi\u00e9n en sitios de comercio electr\u00f3nico, servicios de streaming y plataformas de redes sociales.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"405\">El comportamiento del consumidor ha cambiado dr\u00e1sticamente tanto en contenido como en producto. No se realizan compras sin que su cliente consulte previamente la secci\u00f3n de rese\u00f1as. Al elegir una pel\u00edcula para ver, un art\u00edculo para leer o auriculares para comprar, los clientes dependen en gran medida de la secci\u00f3n de recomendaciones o de la \u201celecci\u00f3n del publisher\u201d. <span id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\" class=\"inline-highlight first-mark-highlight\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\">Normalmente, las recomendaciones de contenido se hacen a trav\u00e9s de widgets de contenido relacionado, a menudo etiquetados como \u201c<\/span><strong data-renderer-mark=\"true\"><span id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\" class=\"inline-highlight\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\">contenido recomendado<\/span><\/strong><span id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\" class=\"inline-highlight\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\">\u201d o \u201c<\/span><strong data-renderer-mark=\"true\"><span id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\" class=\"inline-highlight\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\">Quiz\u00e1s tambi\u00e9n te guste\u201d<\/span><\/strong><span id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\" class=\"inline-highlight last-mark-highlight\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"0e6ab295-34ab-45ba-86f3-98aa7a5bbb11\">. Otra forma es incorporar anuncios nativos. Este formato puede ser altamente segmentado seg\u00fan el comportamiento, intereses y relevancia del contenido del usuario, aumentando la probabilidad de llegar a una audiencia genuinamente interesada en el contenido del anuncio. Refinery89 ofrece este formato de alto rendimiento.\u00a0<\/span><\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"851\">Los motores de recomendaci\u00f3n de contenido funcionan de maravilla para Amazon, Netflix (o cualquier otra plataforma de streaming, para el caso), Spotify, YouTube, o, eventualmente, cualquier plataforma de contenido. Hoy en d\u00eda, los motores de recomendaci\u00f3n se extienden m\u00e1s all\u00e1 de los servicios a productos f\u00edsicos y tocan bases con cualquier contenido, desde art\u00edculos de tecnolog\u00eda hasta recetas de cocina.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"1174\">La ubicuidad de los motores de recomendaci\u00f3n los convierte en una herramienta indispensable y es concebible que, con el desarrollo de la IA, su poder predictivo supere la experiencia humana. Es probable que estos motores conozcan a los usuarios mejor de lo que ellos mismos se conocen.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"1421\">La precisi\u00f3n de un motor de recomendaci\u00f3n bien desarrollado supera incluso el consejo m\u00e1s confiable de amigos o expertos.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"1543\">Del mismo modo que el SEO ayuda a encontrar sitios web, la optimizaci\u00f3n de motores de recomendaci\u00f3n (REO)<span id=\"653d4662-82a0-4c7b-872f-cb916ba623c0\" class=\"\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"653d4662-82a0-4c7b-872f-cb916ba623c0\"> mejora las recomendaciones de productos y contenidos.<\/span> Cada vez m\u00e1s clientes <span id=\"7f081585-a742-4dea-97ab-115fcfa6263f\" class=\"\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"7f081585-a742-4dea-97ab-115fcfa6263f\">seg\u00fan <\/span><a class=\"cc-tgpl01\" title=\"https:\/\/www.gwi.com\/connecting-the-dots?utm_campaign=FY24_CC_ALL_GL_CTD&amp;utm_source=email&amp;utm_medium=adweek&amp;utm_term=nov152023&amp;utm_content=fy2411_adweek_contentsyndication_ctd2024#pick-a-trend\" href=\"https:\/\/www.gwi.com\/connecting-the-dots?utm_campaign=FY24_CC_ALL_GL_CTD&amp;utm_source=email&amp;utm_medium=adweek&amp;utm_term=nov152023&amp;utm_content=fy2411_adweek_contentsyndication_ctd2024#pick-a-trend\" data-testid=\"link-with-safety\" data-renderer-mark=\"true\"><span id=\"7f081585-a742-4dea-97ab-115fcfa6263f\" class=\"\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"7f081585-a742-4dea-97ab-115fcfa6263f\">GWI <\/span><\/a><span id=\"7f081585-a742-4dea-97ab-115fcfa6263f\" class=\"\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"7f081585-a742-4dea-97ab-115fcfa6263f\">informe<\/span>Los usuarios comparten voluntariamente sus datos personales para recibir un asesoramiento personalizado, y consideran que hacerlo es como compartir informaci\u00f3n con un m\u00e9dico para obtener un diagn\u00f3stico preciso.<\/p>\n<h3 data-renderer-start-pos=\"1872\"><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 id=\"Distinguishing-SEO-from-REO.\" data-renderer-start-pos=\"1872\">Diferenciar entre SEO y REO.<\/h3>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"1\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"1906\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Objetivo<\/strong>:<\/p>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"2\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"1920\"><strong data-renderer-mark=\"true\">SEO<\/strong> atrae tr\u00e1fico al sitio web desde los motores de b\u00fasqueda.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"1979\"><strong data-renderer-mark=\"true\">REO<\/strong> mejora la participaci\u00f3n y la satisfacci\u00f3n al satisfacer las necesidades de los usuarios en un sitio web.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2069\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Intenci\u00f3n del usuario<\/strong>:<\/p>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"2\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2085\"><strong data-renderer-mark=\"true\">SEO<\/strong> se dirige a los usuarios que realizan b\u00fasquedas espec\u00edficas, haciendo coincidir la intenci\u00f3n con el contenido.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2165\"><strong data-renderer-mark=\"true\">REO<\/strong> ofrece recomendaciones sin que se le haya solicitado expresamente.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2223\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Datos<\/strong>:<\/p>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"2\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2232\"><strong data-renderer-mark=\"true\">SEO<\/strong> utiliza datos de palabras clave y tendencias de b\u00fasqueda.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2276\"><strong data-renderer-mark=\"true\">REO<\/strong> utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los datos personales de los usuarios.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"1\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2347\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Interacci\u00f3n<\/strong>:<\/p>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"2\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2363\"><strong data-renderer-mark=\"true\">SEO<\/strong> Las interacciones se producen cuando los usuarios inician una b\u00fasqueda, y su \u00e9xito se mide por las tasas de clics.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"2466\"><strong data-renderer-mark=\"true\">REO<\/strong> La interacci\u00f3n comienza sin la consulta directa del usuario ofreciendo un compromiso efectivo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2><\/h2>\n<h2>Motor de recomendaci\u00f3n de contenido<\/h2>\n<p data-renderer-start-pos=\"2573\">Los motores de recomendaci\u00f3n est\u00e1n dise\u00f1ados para predecir y sugerir elementos o contenido que un usuario puede encontrar interesante, entregando estas recomendaciones de manera relevante y valiosa. Estas sugerencias se derivan generalmente del an\u00e1lisis de los comportamientos pasados de un usuario, incluyendo interacciones previas, compras y preferencias expresadas.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"2919\">Existen diferentes tipos de motores de recomendaci\u00f3n, que suelen clasificarse en tres categor\u00edas:<\/p>\n<ol class=\"ak-ol\" start=\"1\" data-indent-level=\"1\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"3018\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Colaborativo:<\/strong><\/p>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"2\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"3036\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Basado en el usuario<\/strong>: Si a usuarios con gustos similares les ha gustado un art\u00edculo o contenido concreto, ese art\u00edculo o contenido podr\u00eda recomendarse a otras personas del mismo grupo de preferencias.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"3198\"><strong data-renderer-mark=\"true\"><span id=\"22e43889-4806-481e-8822-825fdaa6694a\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"22e43889-4806-481e-8822-825fdaa6694a\">Basado en elementos<\/span><\/strong><span id=\"22e43889-4806-481e-8822-825fdaa6694a\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"22e43889-4806-481e-8822-825fdaa6694a\">: Si a un usuario le gusta un art\u00edculo concreto, el sistema le sugiere otros art\u00edculos que comparten similitudes con el primero.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol class=\"ak-ol\" start=\"2\" data-indent-level=\"1\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"3330\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Basado en el contenido<\/strong>:<br \/>\nEste enfoque basa sus sugerencias en las caracter\u00edsticas de los elementos y en las preferencias expresadas por el usuario; de este modo, un motor de recomendaci\u00f3n de pel\u00edculas podr\u00eda sugerir pel\u00edculas en funci\u00f3n de los g\u00e9neros o los actores por los que el usuario haya mostrado inter\u00e9s. Lo mismo podr\u00eda ocurrir con art\u00edculos de una categor\u00eda similar.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol class=\"ak-ol\" start=\"3\" data-indent-level=\"1\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"3635\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Enfoques h\u00edbridos<\/strong>:<br \/>\nEstos sistemas combinan diferentes m\u00e9todos, a menudo mezclando filtrado colaborativo y basado en contenido, para mejorar la precisi\u00f3n y variedad de las recomendaciones.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p data-renderer-start-pos=\"3811\">Los sistemas de recomendaci\u00f3n utilizan distintos tipos de algoritmos para sugerir contenidos:<\/p>\n<h4 data-renderer-start-pos=\"3890\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Sugerencias basadas en tendencias<\/strong>:<\/h4>\n<p data-renderer-start-pos=\"3890\">Estos algoritmos se centran en lo que est\u00e1 de moda o es tendencia en ese momento. Por ejemplo, si un v\u00eddeo o un art\u00edculo est\u00e1 recibiendo mucha atenci\u00f3n, se recomendar\u00e1 a m\u00e1s usuarios. Este enfoque contribuye a que el contenido popular se difunda a\u00fan m\u00e1s, llegando a un p\u00fablico m\u00e1s amplio en el sitio web o la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong data-renderer-mark=\"true\">Recomendaciones de contenido relacionado<\/strong>:<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"4201\">Estos algoritmos analizan c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed los distintos contenidos. Si muchos usuarios se interesan por dos art\u00edculos de noticias similares, el sistema podr\u00eda sugerir uno de ellos a los lectores del otro. Esto se ve a menudo en sitios web con secciones como \u201cotros tambi\u00e9n leen\u201d o \u201ccontenido similar\u201d.<\/p>\n<h4 data-renderer-start-pos=\"4533\"><strong data-renderer-mark=\"true\">Contenido personalizado basado en el comportamiento anterior<\/strong>:<\/h4>\n<p data-renderer-start-pos=\"4533\">Estos algoritmos analizan con qu\u00e9 tipo de contenido ha interactuado un usuario anteriormente. Crean un perfil detallado de las preferencias de cada usuario, incluyendo lo que le gusta y lo que no, bas\u00e1ndose en el contenido que ha consumido. Esto se puede clasificar por g\u00e9nero, tipo (como \u201cpol\u00edtica\u201d o \u201cprograma de televisi\u00f3n\u201d) y el tiempo que dedica a los diferentes tipos de contenido. Con esta informaci\u00f3n, el sistema ofrece recomendaciones m\u00e1s personalizadas, lo que facilita a los usuarios encontrar el contenido que les gusta. Esto no solo simplifica el proceso de b\u00fasqueda para los usuarios, sino que tambi\u00e9n aumenta su compromiso y fidelidad hacia la plataforma.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 data-renderer-start-pos=\"5183\"><\/h3>\n<h3 id=\"On-page-recommendation\" data-renderer-start-pos=\"5183\">Recomendaci\u00f3n en la p\u00e1gina<\/h3>\n<p data-renderer-start-pos=\"5207\">Estas recomendaciones se integran en tu sitio web para motivar a los visitantes a interactuar con m\u00e1s de tu contenido, aumentando el tiempo que pasan en el sitio. Al mostrar contenido que se alinea con los intereses actuales del visitante, el objetivo es mejorar la participaci\u00f3n del usuario en tu sitio, disminuyendo las posibilidades de que se vayan r\u00e1pidamente (reduciendo las tasas de rebote).<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"5557\">Cuantos m\u00e1s usuarios interact\u00faen con tu contenido, m\u00e1s probable ser\u00e1 que lo compartan en plataformas sociales, aumentando la visibilidad de tu contenido y de tu negocio. Esta estrategia es beneficiosa para sitios con una amplia gama de contenido, ya que ayuda a exponer a una audiencia m\u00e1s amplia a diversas ofertas de contenido. Sin embargo, para sitios web m\u00e1s nuevos con menos contenido, la efectividad de estas recomendaciones de contenido internas podr\u00eda ser limitada.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"5557\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-large wp-image-8093 aligncenter\" src=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO-1024x485.jpg\" alt=\"motor de recomendaci\u00f3n de contenido\" width=\"800\" height=\"379\" srcset=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO-1024x485.jpg 1024w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO-300x142.jpg 300w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO-768x363.jpg 768w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO-18x9.jpg 18w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO.jpg 1509w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 data-renderer-start-pos=\"5984\"><\/h3>\n<h3 id=\"Off-page-recommendation\" data-renderer-start-pos=\"5984\">Recomendaci\u00f3n fuera de p\u00e1gina<\/h3>\n<p data-renderer-start-pos=\"6009\">Este enfoque consiste en dirigir a los usuarios a contenido de otros sitios web, lo cual es especialmente \u00fatil para sitios que se benefician de ingresos por referencias o comisiones.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"6163\">Al dirigir a los usuarios a contenido externo valioso, tu sitio web puede mejorar la experiencia general de navegaci\u00f3n, aumentando potencialmente la lealtad del usuario. Para los sitios que forman parte de una red editorial m\u00e1s grande, estas recomendaciones externas pueden dirigir eficazmente el tr\u00e1fico a otros sitios dentro de la red, beneficiando a todas las partes involucradas al crear un entorno en l\u00ednea simbi\u00f3tico.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"6163\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-8094\" src=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO2-1024x443.jpg\" alt=\"motor de recomendaci\u00f3n de contenido\" width=\"800\" height=\"346\" srcset=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO2-1024x443.jpg 1024w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO2-300x130.jpg 300w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO2-768x333.jpg 768w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO2-18x8.jpg 18w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO2.jpg 1478w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"6163\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-8095\" src=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO3.jpg\" alt=\"motor de recomendaci\u00f3n de contenido\" width=\"26\" height=\"160\" srcset=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO3.jpg 26w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO3-2x12.jpg 2w\" sizes=\"(max-width: 26px) 100vw, 26px\" \/><\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"6163\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-8096 alignnone\" src=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO4.jpg\" alt=\"motor de recomendaci\u00f3n de contenido\" width=\"428\" height=\"232\" srcset=\"https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO4.jpg 696w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO4-300x163.jpg 300w, https:\/\/refinery89.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/SEOvsREO4-18x10.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 428px) 100vw, 428px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"Optimizing-your-Content-Recommendation-Engine\" data-renderer-start-pos=\"6548\">Optimizaci\u00f3n de tu motor de recomendaci\u00f3n de contenido<\/h2>\n<p data-renderer-start-pos=\"6595\">Optimizar tu contenido para REO puede ser una tarea complicada. Hemos reunido algunos pasos b\u00e1sicos que los publishers podr\u00edan considerar si su objetivo es mejorar la retenci\u00f3n de clientes y, como resultado, aumentar sus ingresos.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"6806\"><strong>Empieza para impresionar, termina para desgarrar: <\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"6806\">El principio de tu publicaci\u00f3n de blog es clave para captar la atenci\u00f3n del lector, pero el final es igual de importante para mantener su inter\u00e9s y animarlos a volver. Aqu\u00ed veremos c\u00f3mo el uso de recomendaciones de contenido en la conclusi\u00f3n de tu publicaci\u00f3n de blog puede dejar una impresi\u00f3n memorable en tus lectores.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"7149\"><strong>Resalta la idea clave: <\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"7149\">Al final de tu publicaci\u00f3n, dirige a los lectores a contenido que profundice su comprensi\u00f3n de tu punto principal. Ofrece enlaces a recursos adicionales o gu\u00edas detalladas que brinden m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el tema, ayudando a tus lectores a asimilar completamente el material.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"7434\"><strong>Inspira Acci\u00f3n <\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"7434\">Anima a tus lectores a hacer algo con la informaci\u00f3n que acaban de leer. Sugiere pasos pr\u00e1cticos o consejos que se relacionen con el tema de tu publicaci\u00f3n, inspir\u00e1ndolos a aplicar lo que han aprendido.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"7654\"><strong>Fomenta el compartir<\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"7654\">Pide a tus lectores que corran la voz sobre tu blog. Facil\u00edtales compartir tu publicaci\u00f3n en redes sociales con botones de compartir convenientes o llamadas a la acci\u00f3n (CTA) atractivas.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"7852\"><strong>Enlaces a Fuentes Autorizadas:<\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"7852\">Aumenta la credibilidad de tu blog enlazando a materiales externos relevantes, como art\u00edculos de noticias o publicaciones de expertos. Esto demuestra tu compromiso con el contexto m\u00e1s amplio de tu campo.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"8080\"><strong>Participa en una pregunta: <\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"8080\">Termina tu publicaci\u00f3n invitando a los lectores a participar. Haz una pregunta interesante para fomentar comentarios y debate, animando a los lectores a compartir sus puntos de vista y experiencias.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"8275\"><strong>Vista previa de lo que viene: <\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"8275\">\u00a1Prep\u00e1rense para lo que viene! Estamos trabajando arduamente en contenido nuevo y emocionante que estamos ansiosos por compartir con ustedes. Mant\u00e9nganse atentos a nuestro blog para conocer las \u00faltimas noticias sobre eventos pr\u00f3ximos, seminarios web instructivos, episodios de podcast imperdibles y lanzamientos de contenido especial que no querr\u00e1n perderse. \u00a1Sigan sintonizados para m\u00e1s avances y sorpresas!.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"8490\"><strong>Utilizaci\u00f3n de palabras clave en recomendaciones:<\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"8490\">Los sistemas de recomendaci\u00f3n pueden mejorar el SEO al ofrecer sugerencias basadas en palabras clave espec\u00edficas. Cuando un usuario busca un t\u00e9rmino particular, el sistema puede analizar su historial de b\u00fasqueda y sus comportamientos para recomendar contenido relacionado.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"8756\"><strong>Enfoc\u00e1ndose en Palabras Clave de Cola Larga:<\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"8756\">Estos sistemas tambi\u00e9n pueden sugerir palabras clave de cola larga, que suelen ser m\u00e1s espec\u00edficas y menos competitivas, lo que aumenta la probabilidad de que un sitio web se clasifique mejor.<\/p>\n<h5 data-renderer-start-pos=\"8948\"><strong>Aprovechando el contenido generado por el usuario:<\/strong><\/h5>\n<p data-renderer-start-pos=\"8948\">El contenido generado por el usuario, como rese\u00f1as y comentarios, es valioso para mejorar la credibilidad y las clasificaciones SEO. Los motores de recomendaci\u00f3n pueden resaltar este contenido, mejorando la confiabilidad del sitio y atrayendo m\u00e1s tr\u00e1fico org\u00e1nico.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 data-renderer-start-pos=\"9223\"><\/h2>\n<h2 id=\"No-cookies!-No-REO?\" data-renderer-start-pos=\"9223\">\u00a1No a las cookies! \u00bfNo a la optimizaci\u00f3n del motor de recomendaci\u00f3n de contenido?<\/h2>\n<p data-renderer-start-pos=\"9244\">Ahora que estamos a punto de adentrarnos en un nuevo y valiente mundo sin cookies, donde la recopilaci\u00f3n de datos personales ser\u00e1 un negocio tedioso, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00e1 con REO y estas maravillosas recomendaciones que recibimos cada vez que compramos unos auriculares nuevos en l\u00ednea o leemos un art\u00edculo sobre criptomonedas?<\/p>\n<h3 id=\"Recommendations-Based-on-User-Behavior.\" data-renderer-start-pos=\"9520\">Recomendaciones basadas en el comportamiento del usuario.<\/h3>\n<p data-renderer-start-pos=\"9561\"><span id=\"7a2393cd-7ac3-45fb-90a5-0963a4ecb434\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"7a2393cd-7ac3-45fb-90a5-0963a4ecb434\">El m\u00e9todo m\u00e1s reciente e impactante para presentar productos o art\u00edculos a los usuarios se basa en sus intereses. M\u00e1s all\u00e1 de los enfoques b\u00e1sicos como el seguimiento de cookies y el an\u00e1lisis demogr\u00e1fico, las recomendaciones basadas en el comportamiento utilizan datos de actividades en el sitio. <\/span><\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"9828\">Por ejemplo, imagina que usas una plataforma de transmisi\u00f3n de video. Cuando buscas una pel\u00edcula, creas datos basados en varios comportamientos, incluyendo:<\/p>\n<ul class=\"ak-ul\" data-indent-level=\"1\">\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"9974\">Pel\u00edculas que viste<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"9996\">T\u00edtulos que seleccionaste pero no viste<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"10034\">Series que empezaste a ver pero dejaste<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"10077\">Selecciones sobre las que pasas el rat\u00f3n<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"10106\">B\u00fasquedas que haces<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-renderer-start-pos=\"10127\">Clasificaciones que das a las pel\u00edculas<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p data-renderer-start-pos=\"10154\">El recomendador, entonces, construye efectivamente un perfil de usuario para ti bas\u00e1ndose en este conjunto de datos.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"10242\"><span id=\"7a2393cd-7ac3-45fb-90a5-0963a4ecb434\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"7a2393cd-7ac3-45fb-90a5-0963a4ecb434\">Este enfoque fomenta una comprensi\u00f3n integral de los gustos y preferencias \u00fanicos de cada usuario y es v\u00e1lido para casi cualquier publisher, recomendando contenido similar, por ejemplo, art\u00edculos y noticias basados en las elecciones realizadas.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"Final-words.-Prioritizing-Customer-Desires-Over-Demographics.\" data-renderer-start-pos=\"10465\">\u00daltimas palabras.<\/h2>\n<p data-renderer-start-pos=\"10465\">Las tecnolog\u00edas de recomendaci\u00f3n actuales a menudo adoptan un enfoque generalizado.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"10716\">Reconocer que cada usuario es diferente, al igual que cada sitio web es \u00fanico, es fundamental. Usar informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal (PII) para inferir preferencias a menudo no es tan efectivo. <span id=\"d28292ef-c916-4e9d-88b9-507cac584013\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"d28292ef-c916-4e9d-88b9-507cac584013\">Para captar y mantener genuinamente el inter\u00e9s de los usuarios, es esencial pasar a un modelo que base las recomendaciones en el comportamiento del usuario.<\/span><\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"11030\">Es como concertar una cita a ciegas para amigos; las parejas se forman bas\u00e1ndose en intereses compartidos y rasgos de personalidad, no solo en datos demogr\u00e1ficos.<\/p>\n<p data-renderer-start-pos=\"11174\"><span id=\"89e35f75-c067-4198-9686-5bab46a61557\" class=\"\" data-renderer-mark=\"true\" data-mark-type=\"annotation\" data-mark-annotation-type=\"inlineComment\" data-id=\"89e35f75-c067-4198-9686-5bab46a61557\">\u00bfQuiere seguir aprendiendo m\u00e1s formas de atraer usuarios a su sitio y captarlos mejor para que pasen m\u00e1s tiempo en \u00e9l? \u00a1Mant\u00e9ngase atento a m\u00e1s actualizaciones de noticias! Adem\u00e1s, puede visitar art\u00edculos anteriores <a href=\"http:\/\/nery89.com\/all-about-programmatic-advertising\/#Academy\">aqu\u00ed.<\/a><\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A content recommendation engine is a tool that employs algorithms to suggest products or content to users based on their historical interactions, preferences, and various other data points. This tool is widely used across not only content-generating websites, but also online retail sites, streaming services, and social media platforms. 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