En innehållsrekommendationsmotor är ett verktyg som använder algoritmer för att föreslå produkter eller innehåll för användare baserat på deras tidigare interaktioner, preferenser och olika andra datapunkter. Detta verktyg används flitigt inte bara på webbplatser som genererar innehåll, utan även på online-detaljhandelsplatser, streamingtjänster och sociala medieplattformar.
Konsumentbeteendet har förändrats drastiskt både vad gäller innehåll och produkter. Inga köp sker utan att din kund tidigare har konsulterat recensionsavsnittet. När de väljer en film att titta på, en artikel att läsa eller hörlurar att köpa, förlitar sig kunderna starkt på rekommendationsavsnittet eller “redaktörens val”. Vanligtvis görs innehållsrekommendationer genom widgetar för relaterat innehåll, ofta märkta som “rekommenderat innehåll” eller “du kanske också gillar”. Ett annat sätt är att integrera native-annonser. Detta format kan vara mycket målinriktat baserat på användarbeteende, intressen och innehållsrelevans, vilket ökar sannolikheten för att nå en publik som är genuint intresserad av annonsinnehållet. Refinery89 erbjuder detta högpresterande format.
Rekommendationsmotorer gör underverk för Amazon, Netflix (eller vilken annan streamingplattform som helst för den delen), Spotify, YouTube eller, så småningom, för vilken innehållsplattform som helst. Numera sträcker sig rekommendationsmotorer bortom tjänster till fysiska produkter och berör allt innehåll från teknikartiklar till matrecept.
Rekommendationsmotorernas allestädesnärvaro gör dem till ett oumbärligt verktyg, och det är tänkbart att med utvecklingen av AI kommer deras prediktiva förmåga att överträffa mänsklig expertis. Dessa motorer känner troligen användarna bättre än de känner sig själva.
Precisionen hos en välutvecklad rekommendationsmotor överträffar till och med de mest pålitliga råden från vänner eller experter.
Då SEO hjälper till att upptäcka webbplatser, Recommendation Engine Optimization (REO) förbättrar produkt- och innehållsrekommendationer. Allt fler kunder enligt GWI rapportdelar gärna med sig av personliga uppgifter för att få skräddarsydda råd, och ser detta som att dela information med en läkare för en korrekt diagnos.
Att skilja SEO från REO.
-
Mål:
-
SEO driver trafik till webbplatsen, från sökmotorer.
-
REO förbättrar engagemang och tillfredsställelse genom att tillgodose användarnas behov, inom en webbplats.
-
-
Användarens avsikt:
-
SEO riktar sig till användare med specifika sökfrågor som matchar avsikt med innehåll.
-
REO erbjuder rekommendationer utan explicita frågor.
-
-
Data:
-
SEO använder nyckelordsdata och sök trender.
-
REO förlitar sig på maskininlärning för att analysera användares personuppgifter.
-
-
Interaktion:
-
SEO interaktioner sker när användare initierar en sökning, med framgång mätt genom klickfrekvens.
-
REO Interaktionen inleds utan användarens direkta fråga och levererar ett effektivt engagemang.
-
Innehållsrekommendationsmotor
Rekommendationsmotorer är utformade för att förutsäga och föreslå objekt eller innehåll som en användare kan finna intressant, och leverera dessa rekommendationer på ett relevant och värdefullt sätt. Dessa förslag härrör vanligtvis från analysen av en användares tidigare beteenden, inklusive tidigare interaktioner, köp och uttryckta preferenser.
Det finns olika typer av rekommendationsmotorer, och de delas generellt in i tre kategorier:
-
Samarbetsinriktad
-
AnvändarbaseradOm användare med liknande smak gillade ett visst objekt eller innehåll, kunde det objektet eller innehållet rekommenderas till andra i samma preferensgrupp.
-
ObjektbaseradOm en användare gillar en viss artikel, föreslår systemet andra artiklar, som delar likheter med den första.
-
-
Innehållsbaserad:
Detta tillvägagångssätt baserar sina förslag på föremålens egenskaper och användarens angivna preferenser. På så sätt kan en filmrekommendationsmotor föreslå filmer baserade på genrer eller skådespelare som användaren har visat intresse för. Samma sak kan hända med artiklar i en liknande kategori.
-
Hybridmetoder:
Dessa system kombinerar olika metoder, ofta genom att blanda kollaborativ filtrering och innehållsbaserad filtrering, för att förbättra noggrannheten och variationen i rekommendationerna.
Rekommendationssystem använder olika sorters algoritmer för att föreslå innehåll:
Trendbaserade förslag:
Dessa algoritmer fokuserar på vad som för närvarande är populärt eller trendigt. Om till exempel en video eller artikel får mycket uppmärksamhet kommer den att rekommenderas till fler användare. Detta tillvägagångssätt hjälper populärt innehåll att bli ännu mer spritt och nå en större publik på webbplatsen eller i appen.
Rekommenderat relaterat innehåll:
Dessa algoritmer tittar på hur olika innehållsdelar relaterar till varandra. Om många användare är intresserade av två liknande nyhetsartiklar kan systemet föreslå en artikel för läsare av den andra. Detta ser man ofta på webbplatser med sektioner som “andra läste också” eller “liknande innehåll”.
Personligt anpassat innehåll baserat på tidigare beteende:
Dessa algoritmer analyserar vilken typ av innehåll en användare tidigare har interagerat med. De skapar en detaljerad profil av varje användares preferenser, inklusive vad de gillar och ogillar, baserat på det innehåll de har konsumerat. Detta kan kategoriseras efter genre, typ (som “politik” eller “TV-program”) och hur mycket tid de spenderar med olika typer av innehåll. Med denna information erbjuder systemet mer personliga rekommendationer, vilket gör det enklare för användare att hitta innehåll de gillar. Detta förenklar inte bara sökprocessen för användare utan ökar också deras engagemang och lojalitet till plattformen.
Rekommendation på sidan
Dessa rekommendationer integreras på din webbplats för att motivera besökare att engagera sig i mer av ditt innehåll, vilket ökar deras tid på webbplatsen. Genom att visa innehåll som stämmer överens med besökarens nuvarande intressen är målet att förbättra användarnas engagemang på din webbplats, vilket minskar chansen att de lämnar den snabbt (minskar avvisningsfrekvensen).
Ju mer användare interagerar med ditt innehåll, desto troligare är det att de delar det på sociala plattformar, vilket ökar synligheten för ditt innehåll och din verksamhet. Denna strategi är fördelaktig för webbplatser med ett brett utbud av innehåll, eftersom den hjälper till att exponera en bredare publik för olika innehållserbjudanden. För nyare webbplatser med mindre innehåll kan dock effektiviteten av dessa interna innehållsrekommendationer vara begränsad.
Rekommendation utanför sidan
Det här tillvägagångssättet innebär att användare hänvisas till innehåll på andra webbplatser, vilket är särskilt användbart för webbplatser som drar nytta av remiss- eller affiliateintäkter.
Genom att hänvisa användare till värdefullt externt innehåll kan din webbplats förbättra den övergripande surfupplevelsen, vilket potentiellt ökar användarnas lojalitet. För webbplatser som är en del av ett större publiceringsnätverk kan dessa externa rekommendationer effektivt dirigera trafik till andra webbplatser inom nätverket, vilket gynnar alla inblandade parter genom att skapa en symbiotisk online-miljö.
Optimera din innehållsrekommendationsmotor
Att optimera ditt innehåll för REO kan vara en knepig uppgift. Vi sammanställde några grundläggande steg som utgivare kan överväga om de strävar efter att förbättra sin kundlojalitet och därmed öka sina intäkter.
Börja med att imponera, sluta med att riva upp:
Början av ditt blogginlägg är avgörande för att få läsarens blickfång, men slutet är lika viktigt för att behålla deras intresse och uppmuntra dem att komma tillbaka. Här tittar vi på hur du kan använda innehållsrekommendationer i slutsatsen av ditt blogginlägg för att lämna ett minnesvärt intryck hos dina läsare.
Framhäv det viktigaste budskapet:
I slutet av ditt inlägg, hänvisa läsarna till innehåll som fördjupar deras förståelse av din huvudpoäng. Erbjud länkar till ytterligare resurser eller detaljerade guider som ger mer insikt i ämnet, för att hjälpa dina läsare att fullt ut förstå materialet.
Inspirera till handling:
Få dina läsare att göra något med informationen de precis läst. Föreslå konkreta steg eller praktiska råd som knyter an till ditt inläggs ämne, och inspirera dem att tillämpa det de har lärt sig.
Uppmuntra delning
Be dina läsare att sprida ordet om din blogg. Gör det enkelt för dem att dela dina inlägg på sociala medier med enkla delningsknappar eller engagerande uppmaningar till handling (CTA).
Länk till auktoritativa källor:
Öka din blogs trovärdighet genom att länka till relevanta externa material, som nyhetsartiklar eller expertpublikationer. Detta visar ditt engagemang med det bredare sammanhanget inom ditt område.
Delta i en fråga:
Avsluta ditt inlägg med en inbjudan till deltagande. Ställ en engagerande fråga för att uppmuntra kommentarer och diskussion, och få läsarna att dela med sig av sina åsikter och erfarenheter.
Förhandsgranska vad som kommer härnäst:
Håll ögonen öppna för spännande nytt innehåll! Vi förbereder oss för att släppa en rad intressanta saker framöver, inklusive kommande evenemang, webbinarier, poddavsnitt och specialinnehåll. Fortsätt följa vår blogg för de senaste uppdateringarna och missa inte något!.
Använda nyckelord i rekommendationer:
Rekommendationssystem kan förbättra SEO genom att erbjuda förslag baserade på specifika sökord. När en användare söker efter en specifik term kan systemet analysera deras sök historik och beteenden för att rekommendera relaterat innehåll.
Fokusera på långa sökord:
Dessa system kan också föreslå long-tail-nyckelord, som vanligtvis är mer specifika och mindre konkurrensutsatta, vilket ökar en webbplats chans att ranka högre.
Att använda användargenererat innehåll:
Användargenererat innehåll, såsom recensioner och kommentarer, är värdefullt för att förbättra trovärdighet och SEO-rankning. Rekommendationsmotorer kan lyfta fram detta innehåll, vilket stärker webbplatsens förtroende och lockar mer organisk trafik.
Inga kakor! Ingen optimering av innehållsrekommendationsmotorn?
Nu när vi står inför en ny, modigare cookielös värld, där insamling av personuppgifter blir en mödosam syssla, vad händer då med REO och dessa underbara rekommendationer vi får varje gång vi köper nya hörlurar online eller läser en artikel om krypto?
Rekommendationer Baserade på Användarbeteende.
Den senaste och mest effektiva metoden för att presentera produkter eller artiklar för användare bygger på deras intressen. Beteendebaserade rekommendationer går utöver grundläggande metoder som cookie-spårning och demografisk analys och använder data från aktiviteter på webbplatsen.
Till exempel, föreställ dig att du använder en videoströmningstjänst. När du letar efter en film skapar du data baserat på flera beteenden, inklusive:
-
Filmer du tittade på
-
Titlar du väljer men inte sett
-
Serier du började titta på men slutade med
-
Val du hovrar över
-
Sökningar du gör
-
Betyg du ger filmer
Rekommendationssystemet bygger sedan effektivt upp en användarprofil för dig baserat på denna datamängd.
Detta tillvägagångssätt främjar en heltäckande förståelse för varje användares unika smak och preferenser och är giltigt för nästan alla utgivare, som rekommenderar liknande innehåll, t.ex. artiklar och nyheter baserat på gjorda val.
Sista ord.
Nuvarande rekommendationstekniker antar ofta ett generaliserat tillvägagångssätt.
Att inse att varje användare är olik, precis som varje webbplats är unik, är nyckeln. Att använda personligt identifierbar information (PII) för att dra slutsatser om preferenser är ofta inte lika effektivt. För att genuint fånga och engagera användarnas intressen är det väsentligt att gå över till en modell som baserar rekommendationer på användarnas beteende.
Det är som att sätta upp vänner på en blind date; matchningar görs baserat på gemensamma intressen och personlighetsdrag, inte bara demografisk data.
Vill du fortsätta lära dig fler sätt att attrahera användare till din webbplats och bättre engagera dem så att de spenderar mer tid på webbplatsen? Håll dig uppdaterad med fler nyheter! Du kan också besöka tidigare artiklar. Här.
