Un moteur de recommandation de contenu est un outil qui utilise des algorithmes pour suggérer des produits ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leurs interactions passées, de leurs préférences et de divers autres points de données. Cet outil est largement utilisé non seulement sur les sites générant du contenu, mais aussi sur les sites de commerce électronique, les services de streaming et les plateformes de médias sociaux.
Le comportement des consommateurs a radicalement changé, tant en ce qui concerne le contenu que les produits. Aucune transaction n'a lieu sans que votre client ne consulte au préalable la section des avis. Lorsqu'il choisit un film à regarder, un article à lire ou un casque à acheter, les clients s'appuient fortement sur la section des recommandations ou sur le “choix de l'éditeur”. D'habitude, les recommandations de contenu sont faites par des widgets de contenu apparenté, souvent labellisés “contenu recommandé” ou “Vous aimerez peut-être aussi”. Une autre façon est d'intégrer des publicités natives. Ce format peut être très ciblé en fonction du comportement de l'utilisateur, de ses intérêts et de la pertinence du contenu, augmentant ainsi la probabilité d'atteindre un public réellement intéressé par le contenu publicitaire. Refinery89 propose ce format très performant.
Les moteurs de recommandation de contenu font des merveilles pour Amazon, Netflix (ou toute autre plateforme de streaming d'ailleurs), Spotify, YouTube, ou, à terme, pour n'importe quelle plateforme de contenu que ce soit. De nos jours, les moteurs de recommandation s'étendent au-delà des services pour concerner les produits physiques et abordent tout type de contenu, des articles technologiques aux recettes de cuisine.
L'ubiquité des moteurs de recommandation en fait un outil indispensable, et il est concevable qu'avec le développement de l'IA, leur pouvoir prédictif dépasse l'expertise humaine. Ces moteurs connaissent probablement les utilisateurs mieux qu'ils ne se connaissent eux-mêmes.
La précision d'un moteur de recommandation bien développé dépasse même les conseils les plus fiables d'amis ou d'experts.
Comme le SEO aide à découvrir les sites web, l'optimisation des moteurs de recommandation (REO) améliore les recommandations de produits et de contenu. De plus en plus de clients selon GWI rapportles clients partagent volontairement des données personnelles pour recevoir des conseils personnalisés, considérant ce partage comme le fait de donner des informations à un médecin pour un diagnostic précis.
Distinguer le SEO du REO.
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Objectif:
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référencement génère du trafic vers le site web, à partir des moteurs de recherche.
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REO améliore l'engagement et la satisfaction en répondant aux besoins des utilisateurs, au sein d'un site web.
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Intention de l'utilisateur:
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référencement cible les utilisateurs avec des requêtes de recherche spécifiques correspondant à l'intention avec le contenu.
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REO propose des recommandations sans requêtes explicites.
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Données:
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référencement utilise des données de mots-clés et des tendances de recherche.
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REO repose sur l'apprentissage automatique pour analyser les données personnelles des utilisateurs.
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Interaction:
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référencement Les interactions se produisent lorsque les utilisateurs lancent une recherche, le succès étant mesuré par les taux de clics.
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REO l'interaction commence sans la requête directe de l'utilisateur, offrant un engagement efficace.
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Moteur de recommandation de contenu
Les moteurs de recommandation sont conçus pour prédire et suggérer des articles ou du contenu qu'un utilisateur pourrait trouver intéressants, en fournissant ces recommandations de manière pertinente et précieuse. Ces suggestions sont généralement dérivées de l'analyse des comportements passés d'un utilisateur, y compris les interactions précédentes, les achats et les préférences exprimées.
Différents types de moteurs de recommandation existent, et ils se répartissent généralement en trois catégories :
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Collaboratif
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Basé sur l'utilisateurSi des utilisateurs aux goûts similaires ont apprécié un article ou un contenu particulier, cet article ou ce contenu pourrait être recommandé à d'autres personnes du même groupe d'affinités.
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Basé sur l'articleSi un utilisateur aime un certain article, le système en suggère d'autres, qui partagent des similitudes avec celui initial.
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Basé sur le contenu:
Cette approche fonde ses suggestions sur les caractéristiques des articles et les préférences déclarées de l'utilisateur ; ainsi, un moteur de recommandation de films pourrait suggérer des films basés sur les genres ou les acteurs pour lesquels l'utilisateur a montré de l'intérêt. La même chose pourrait se produire avec des articles d'une catégorie similaire.
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Approches hybrides:
Ces systèmes mélangent différentes méthodes, combinant souvent le filtrage collaboratif et le filtrage par contenu, pour améliorer la précision et la variété des recommandations.
Les systèmes de recommandation utilisent différents types d'algorithmes pour suggérer du contenu :
Suggestions basées sur les tendances:
Ces algorithmes se concentrent sur ce qui est actuellement populaire ou tendance. Par exemple, si une vidéo ou un article suscite beaucoup d'attention, il sera recommandé à davantage d'utilisateurs. Cette approche permet au contenu populaire de se répandre encore plus, atteignant ainsi un public plus large sur le site web ou l'application.
Recommandations de contenu connexe:
Ces algorithmes examinent la manière dont les différents éléments de contenu sont liés les uns aux autres. Si de nombreux utilisateurs s'intéressent à deux articles d'actualité similaires, le système peut suggérer un article aux lecteurs de l'autre. Vous voyez souvent cela sur des sites Web avec des sections telles que “les autres ont également lu” ou “contenu similaire”.
Contenu personnalisé en fonction du comportement antérieur:
Ces algorithmes analysent les types de contenus avec lesquels un utilisateur a déjà interagi. Ils établissent un profil détaillé des préférences de chaque utilisateur, y compris ses goûts et ses aversions, en fonction du contenu qu'il a consommé. Ces informations peuvent être classées par genre, par type (comme “ politique ” ou “ série télévisée ”) et en fonction du temps passé sur différents types de contenu. Grâce à ces informations, le système propose des recommandations plus personnalisées, ce qui permet aux utilisateurs de trouver plus facilement le contenu qu'ils apprécient. Cela simplifie non seulement le processus de recherche pour les utilisateurs, mais renforce également leur engagement et leur fidélité à la plateforme.
Recommandation sur la page
Ces recommandations sont intégrées à votre site web pour inciter les visiteurs à interagir avec davantage de votre contenu, augmentant ainsi leur temps passé sur le site. En présentant du contenu qui correspond aux intérêts actuels du visiteur, l'objectif est d'améliorer l'engagement de l'utilisateur sur votre site, diminuant ainsi les chances qu'il le quitte rapidement (réduction des taux de rebond).
Plus les utilisateurs interagissent avec votre contenu, plus ils sont susceptibles de le partager sur les plateformes sociales, augmentant ainsi la visibilité de votre contenu et de votre entreprise. Cette stratégie est bénéfique pour les sites proposant une large gamme de contenus, car elle permet d’exposer un public plus large à diverses offres de contenu. Cependant, pour les sites web plus récents avec moins de contenu, l’efficacité de ces recommandations de contenu internes peut être limitée.
Recommandation hors page
Cette approche consiste à rediriger les utilisateurs vers du contenu sur d'autres sites Web, ce qui est particulièrement utile pour les sites qui bénéficient de revenus de référence ou d'affiliation.
En redirigeant les utilisateurs vers du contenu externe de valeur, votre site Web peut améliorer l'expérience de navigation globale, augmentant potentiellement la fidélité des utilisateurs. Pour les sites qui font partie d'un réseau éditorial plus large, ces recommandations externes peuvent canaliser efficacement le trafic vers d'autres sites du réseau, bénéficiant à toutes les parties impliquées en créant un environnement en ligne symbiotique.
Optimisation de votre moteur de recommandation de contenu
L'optimisation de votre contenu pour REO peut être une tâche délicate. Nous avons rassemblé quelques étapes de base que les éditeurs pourraient envisager s'ils visent à améliorer la fidélisation de leur clientèle et, par conséquent, à augmenter leurs revenus.
Commencez pour impressionner, terminez pour émouvoir :
Le début de votre article de blog est essentiel pour capter l'attention du lecteur, mais la fin est tout aussi cruciale pour maintenir son intérêt et l'inciter à revenir. Ici, nous allons examiner comment l'utilisation de recommandations de contenu dans la conclusion de votre article de blog peut laisser une impression mémorable sur vos lecteurs.
Mettez en évidence le point clé à retenir :
À la fin de votre article, orientez vos lecteurs vers des contenus qui leur permettront d'approfondir leur compréhension de votre idée principale. Proposez des liens vers des ressources complémentaires ou des guides détaillés qui apportent un éclairage supplémentaire sur le sujet, afin d'aider vos lecteurs à en saisir pleinement la portée.
Inspirer l'action
Donnez à vos lecteurs un moyen d'agir à partir des informations qu'ils viennent de lire. Suggérez des étapes concrètes ou des conseils pratiques qui se relient au sujet de votre article, les incitant à appliquer ce qu'ils ont appris.
Encouragez le partage :
Invitez vos lecteurs à faire connaître votre blog. Facilitez-leur le partage de votre article sur les réseaux sociaux grâce à des boutons de partage pratiques ou à des appels à l'action (CTA) attrayants.
Liens vers des sources fiables :
Renforcez la crédibilité de votre blog en ajoutant des liens vers des ressources externes pertinentes, telles que des articles de presse ou des publications d'experts. Cela démontre votre implication dans le contexte plus large de votre domaine.
Engagez-vous avec une question :
Terminez votre article en invitant les lecteurs à participer. Posez une question captivante pour susciter des commentaires et des échanges, et inciter les lecteurs à partager leurs points de vue et leurs expériences.
Aperçu de ce qui suit :
Suscitez l'intérêt pour vos futurs contenus. Parlez des événements à venir, des webinaires, des podcasts ou des publications spéciales, afin d'inciter vos lecteurs à continuer à suivre votre blog pour ne manquer aucune actualité.
Utilisation des mots-clés dans les recommandations :
Les systèmes de recommandation peuvent améliorer le référencement naturel (SEO) en proposant des suggestions basées sur des mots-clés spécifiques. Lorsqu'un utilisateur recherche un terme particulier, le système peut analyser son historique de recherche et ses comportements pour lui recommander du contenu pertinent.
Mettre l'accent sur les mots-clés à longue traîne :
Ces systèmes peuvent également proposer des mots-clés à longue traîne, qui sont généralement plus précis et moins concurrentiels, ce qui augmente les chances d'un site d'apparaître en meilleure position dans les résultats de recherche.
Exploiter le contenu généré par les utilisateurs :
Le contenu généré par les utilisateurs, comme les avis et les commentaires, est précieux pour renforcer la crédibilité et améliorer le référencement naturel. Les moteurs de recommandation peuvent mettre en avant ce contenu, ce qui renforce la fiabilité du site et attire davantage de trafic naturel.
Pas de cookies ! Pas d'optimisation du moteur de recommandation de contenu ?
Alors que nous nous apprêtons à entrer dans un nouveau monde sans cookies, où la collecte de données personnelles deviendra une véritable corvée, qu’adviendra-t-il de REO et de ces superbes recommandations que nous recevons chaque fois que nous achetons un nouveau casque en ligne ou que nous lisons un article sur la cryptomonnaie ?
Recommandations basées sur le comportement des utilisateurs.
La méthode la plus récente et la plus efficace pour présenter des produits ou des articles aux utilisateurs repose sur leurs centres d'intérêt. Au-delà des approches classiques telles que le suivi par cookies et l'analyse démographique, les recommandations basées sur le comportement s'appuient sur les données issues des activités sur le site.
Par exemple, imaginez utiliser une plateforme de streaming vidéo. Lorsque vous cherchez un film, vous créez des données basées sur plusieurs comportements, notamment :
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Films que vous avez regardés
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Titres que vous sélectionnez mais que vous n'avez pas regardés
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Les séries que tu as commencées mais que tu as arrêtées
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Sélections sur lesquelles vous passez la souris
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Les recherches que vous effectuez
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Classements que vous donnez aux films
Le système de recommandation établit alors un profil utilisateur à votre sujet à partir de ces données.
Cette approche favorise une compréhension globale des goûts et préférences uniques de chaque utilisateur et est valable pour presque tous les éditeurs, recommandant du contenu similaire, par exemple des articles et des actualités basés sur les choix effectués.
En conclusion.
Les technologies de recommandation actuelles adoptent souvent une approche généralisée.
Il est essentiel de reconnaître que chaque utilisateur est différent, tout comme chaque site web est unique. L'utilisation de données à caractère personnel pour déduire les préférences s'avère souvent moins efficace. Pour captiver et retenir véritablement l'intérêt des utilisateurs, il est essentiel d'évoluer vers un modèle qui fonde les recommandations sur le comportement de l'utilisateur.
C'est un peu comme organiser un rendez-vous à l'aveugle entre amis : les appariements se font en fonction des centres d'intérêt communs et des traits de personnalité, et pas seulement sur la base de données démographiques.
Vous souhaitez en savoir plus sur les moyens d'attirer des utilisateurs sur votre site et de mieux les engager afin qu'ils y passent plus de temps ? Restez à l'écoute pour d'autres mises à jour d'actualités ! Vous pouvez également consulter les articles précédents. ici.
