Um motor de recomendação de conteúdo é uma ferramenta que emprega algoritmos para sugerir produtos ou conteúdo a usuários com base em suas interações históricas, preferências e vários outros pontos de dados. Essa ferramenta é amplamente utilizada não apenas em sites que geram conteúdo, mas também em sites de varejo online, serviços de streaming e plataformas de mídia social.
O comportamento do consumidor mudou drasticamente em termos de conteúdo e produto. Nenhuma compra acontece sem que seu cliente consulte previamente a seção de avaliações. Ao escolher um filme para assistir, um artigo para ler ou fones de ouvido para comprar, os clientes dependem muito da seção de recomendações ou “escolha do editor”. Normalmente, as recomendações de conteúdo são feitas por meio de widgets de conteúdo relacionado, frequentemente rotulados como “conteúdo recomendado” ou “você também pode gostar”. Outra forma é incorporar anúncios nativos. Este formato pode ser altamente segmentado com base no comportamento do usuário, interesses e relevância do conteúdo, aumentando a probabilidade de alcançar um público genuinamente interessado no conteúdo do anúncio. A Refinery89 oferece este formato de alto desempenho.
O motor de recomendação de conteúdo funciona maravilhosamente para a Amazon, Netflix (ou qualquer outra plataforma de streaming, para esse fim), Spotify, YouTube ou, eventualmente, para qualquer plataforma de conteúdo. Hoje em dia, os motores de recomendação vão além dos serviços para produtos físicos e tocam em qualquer conteúdo, de artigos de tecnologia a receitas culinárias.
A ubiquidade dos motores de recomendação os torna uma ferramenta indispensável e é concebível que, com o desenvolvimento da IA, seu poder preditivo supere a expertise humana. Esses motores provavelmente conhecem os usuários melhor do que eles se conhecem.
A precisão de um motor de recomendação bem desenvolvido supera até mesmo os conselhos mais confiáveis de amigos ou especialistas.
Como o SEO ajuda na descoberta de sites, a Otimização de Mecanismos de Recomendação (REO) melhora as recomendações de produtos e conteúdo. Cada vez mais clientes de acordo com GWI relatórioestão compartilhando voluntariamente dados pessoais para receber conselhos personalizados, encarando esse compartilhamento como o compartilhamento de informações com um médico para um diagnóstico preciso.
Distinguir SEO de REO.
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Objetivo:
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Otimização para motores de busca gera tráfego para o site, a partir de motores de busca.
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REO aumenta o engajamento e a satisfação ao atender às necessidades do usuário, dentro de um site.
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Intenção do usuário:
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Otimização para motores de busca dirige-se a usuários com consultas de pesquisa específicas, combinando a intenção com o conteúdo.
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REO oferece recomendações sem que haja consultas explícitas.
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Data:
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Otimização para motores de busca usa dados de palavras-chave e tendências de busca.
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REO utiliza o aprendizado de máquina para analisar os dados pessoais dos usuários.
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Interação:
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Otimização para motores de busca as interações acontecem quando os usuários iniciam uma busca, com o sucesso medido pelas taxas de cliques.
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REO A interação começa sem que o usuário faça uma consulta direta, gerando um envolvimento eficaz.
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Motor de recomendação de conteúdo
Motores de recomendação são projetados para prever e sugerir itens ou conteúdo que um usuário pode achar interessantes, entregando essas recomendações de forma relevante e valiosa. Essas sugestões geralmente são derivadas da análise de comportamentos passados de um usuário, incluindo interações anteriores, compras e preferências expressas.
Existem diferentes tipos de mecanismos de recomendação, que geralmente se enquadram em três categorias:
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Colaborativo
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Baseado no Usuário: Se usuários com gostos semelhantes curtiram um determinado item ou conteúdo, esse item ou conteúdo poderia ser recomendado a outras pessoas do mesmo grupo de preferências.
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Baseado em itens: Se um usuário gostar de um determinado item, o sistema sugere outros itens que tenham semelhanças com o item inicial.
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Baseado no conteúdo:
Essa abordagem baseia suas sugestões nas características dos itens e nas preferências declaradas pelo usuário; assim, um mecanismo de recomendação de filmes pode sugerir filmes com base nos gêneros ou atores pelos quais o usuário demonstrou interesse. O mesmo poderia acontecer com artigos de uma categoria semelhante.
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Abordagens híbridas:
Esses sistemas combinam diferentes métodos, muitas vezes unindo a filtragem colaborativa à filtragem baseada em conteúdo, para melhorar a precisão e a variedade das recomendações.
Sistemas de recomendação usam diferentes tipos de algoritmos para sugerir conteúdo:
Sugestões Baseadas em Tendências:
Esses algoritmos se concentram no que está em alta ou em destaque no momento. Por exemplo, se um vídeo ou artigo estiver recebendo muita atenção, ele será recomendado a mais usuários. Essa abordagem ajuda o conteúdo popular a se tornar ainda mais difundido, alcançando um público maior no site ou no aplicativo.
Recomendações de conteúdo relacionado:
Esses algoritmos analisam como diferentes peças de conteúdo estão relacionadas umas às outras. Se muitos usuários se interessarem por dois artigos de notícias semelhantes, o sistema pode sugerir um artigo para os leitores do outro. Você frequentemente vê isso em sites com seções como “outros também leram” ou “conteúdo semelhante”.
Conteúdo Personalizado Baseado em Comportamento Passado:
Esses algoritmos analisam os tipos de conteúdo com os quais um usuário interagiu anteriormente. Eles criam um perfil detalhado das preferências de cada usuário, incluindo o que eles gostam e não gostam, com base no conteúdo que consumiram. Isso pode ser categorizado por gênero, tipo (como “política” ou “programa de TV”) e quanto tempo eles dedicam a diferentes tipos de conteúdo. Com essas informações, o sistema oferece recomendações mais personalizadas, facilitando para os usuários encontrarem o conteúdo que gostam. Isso não só simplifica o processo de busca para os usuários, mas também aumenta o engajamento e a fidelidade deles à plataforma.
Recomendação na página
Essas recomendações são integradas ao seu site para motivar os visitantes a se engajarem com mais do seu conteúdo, aumentando o tempo que passam no site. Ao exibir conteúdo que se alinha com os interesses atuais do visitante, o objetivo é aprimorar o engajamento do usuário no seu site, diminuindo as chances de ele sair rapidamente (reduzindo as taxas de rejeição).
Quanto mais os usuários interagem com seu conteúdo, maior a probabilidade de compartilhá-lo em plataformas sociais, aumentando a visibilidade do seu conteúdo e do seu negócio. Essa estratégia é benéfica para sites com uma vasta gama de conteúdo, pois ajuda a expor um público mais amplo a diversas ofertas de conteúdo. No entanto, para sites mais novos, com menos conteúdo, a eficácia dessas recomendações de conteúdo interno pode ser limitada.
Recomendação off-page
Esta abordagem envolve direcionar os usuários para conteúdo em outros sites, o que é especialmente útil para sites que se beneficiam de receita de referência ou de afiliados.
Ao direcionar os usuários para conteúdo externo valioso, seu site pode aprimorar a experiência geral de navegação, potencialmente aumentando a fidelidade do usuário. Para sites que fazem parte de uma rede de publicação maior, essas recomendações externas podem direcionar tráfego de forma eficaz para outros sites dentro da rede, beneficiando todas as partes envolvidas ao criar um ambiente online simbiótico.
Otimizando seu motor de recomendação de conteúdo
Otimizar seu conteúdo para REO pode ser uma tarefa complicada. Reunimos alguns passos básicos que as editoras podem considerar se estiverem almejando melhorar a retenção de seus clientes e, como resultado, aumentar sua receita.
Comece impressionando, termine emocionando
O início da sua postagem no blog é fundamental para prender a atenção do leitor, mas o final é igualmente crítico para manter o interesse dele e incentivá-lo a voltar. Aqui, veremos como o uso de recomendações de conteúdo na conclusão da sua postagem no blog pode deixar uma impressão memorável nos seus leitores.
Destaque a Mensagem Principal:
Ao final do seu post, direcione os leitores para conteúdos que aprofundem a compreensão do seu ponto principal. Ofereça links para recursos adicionais ou guias detalhados que forneçam mais insights sobre o assunto, ajudando seus leitores a ter uma compreensão completa do material.
Inspire a ação:
Faça com que seus leitores façam algo com as informações que acabaram de ler. Sugira passos práticos ou conselhos que se conectem ao tópico do seu post, inspirando-os a aplicar o que aprenderam.
Incentive o compartilhamento:
Peça aos seus leitores para espalharem a notícia sobre o seu blog. Facilite o compartilhamento do seu post nas redes sociais com botões de compartilhamento convenientes ou chamadas para ação (CTAs) envolventes.
Links para fontes confiáveis:
Aumente a credibilidade do seu blog vincular a materiais externos relevantes, como artigos de notícias ou publicações especializadas. Isso demonstra seu engajamento com o contexto mais amplo da sua área.
Engajar com uma Pergunta:
Termine sua postagem convidando os leitores a participar. Faça uma pergunta instigante para incentivar comentários e discussões, levando os leitores a compartilhar suas opiniões e experiências.
Veja as próximas novidades:
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Utilizando Palavras-Chave em Recomendações:
Sistemas de recomendação podem aprimorar o SEO oferecendo sugestões baseadas em palavras-chave específicas. Quando um usuário busca por um termo particular, o sistema pode analisar seu histórico de busca e comportamentos para recomendar conteúdo relacionado.
Focando em Palavras-Chave de Cauda Longa:
Esses sistemas também podem sugerir palavras-chave de cauda longa, que são tipicamente mais específicas e menos competitivas, aumentando a probabilidade de um site obter uma classificação mais alta.
Aproveitando Conteúdo Gerado pelo Usuário:
Conteúdo gerado pelo usuário, como avaliações e comentários, é valioso para melhorar a credibilidade e os rankings de SEO. Motores de recomendação podem destacar esse conteúdo, aumentando a confiabilidade do site e atraindo mais tráfego orgânico.
Sem cookies! Sem otimização do mecanismo de recomendação de conteúdo?
Agora que estamos prestes a entrar em um novo e corajoso mundo sem cookies, onde a coleta de dados pessoais será um negócio cansativo, o que acontecerá com o REO e essas recomendações maravilhosas que recebemos toda vez que compramos novos fones de ouvido online ou lemos um artigo sobre criptomoedas?
Recomendações Baseadas no Comportamento do Usuário.
O método mais recente e impactante de apresentar produtos ou artigos aos usuários depende de seus interesses. Indo além de abordagens básicas como rastreamento de cookies e análise demográfica, recomendações baseadas em comportamento utilizam dados de atividades no site.
Por exemplo, imagine usar uma plataforma de streaming de vídeo. Ao procurar um filme, você cria dados com base em vários comportamentos, incluindo:
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Filmes que você assistiu
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Títulos que você selecionou mas não assistiu
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Séries que você começou a assistir mas parou
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Seleções sobre as quais você passa o mouse
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Pesquisas que você faz
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Rankings que você dá aos filmes
O recomendador então efetivamente constrói um perfil de usuário para você com base nesse conjunto de dados.
Essa abordagem promove um entendimento abrangente dos gostos e preferências únicos de cada usuário e é válida para quase qualquer editora, recomendando conteúdos similares, como artigos e notícias, com base nas escolhas feitas.
Palavras finais.
As tecnologias atuais de recomendação frequentemente adotam uma abordagem generalizada.
Reconhecer que cada usuário é diferente, assim como cada site é único, é fundamental. Usar informações de identificação pessoal (IIP) para inferir preferências muitas vezes não é tão eficaz. Para capturar e engajar genuinamente o interesse dos usuários, é essencial mudar para um modelo que baseie as recomendações no comportamento do usuário.
É como preparar amigos para um encontro às cegas; os pares são feitos com base em interesses em comum e traços de personalidade, não apenas em dados demográficos.
Quer continuar aprendendo mais maneiras de atrair usuários para o seu site e envolvê-los melhor para que passem mais tempo no site? Fique atento a mais atualizações de notícias! Além disso, você pode visitar artigos anteriores. aqui.
