Content Recommendataion Engine

Was ist eine Content Recommendataion Engine?

Eine Content Recommendataion Engine ist ein Tool, das Daten und Algorithmen verwendet, um Nutzern Inhalte auf der Grundlage ihrer Vorlieben, ihres Verhaltens und ihrer Interessen vorzuschlagen. Es handelt sich um ein System, das aus den Interaktionen Ihrer Besucher lernt und die Inhalte auf deren Bedürfnisse zuschneidet. Es arbeitet hinter den Kulissen, lernt, was Ihre Besucher mögen, und bietet auf sie zugeschnittene Inhalte an. Sie haben wahrscheinlich schon einmal Content Recommendataion Engines in Aktion gesehen, ohne es zu merken, von der Rubrik "Das könnte Ihnen auch gefallen" in einem Blog bis hin zu Produktempfehlungen beim Online-Shopping.

Ein weiteres Beispiel dafür ist das Empfehlungssystem von Netflix. Nachdem Sie eine Sendung oder einen Film gesehen haben, schlägt Netflix ähnliche Inhalte vor, die auf dem basieren, was Sie bereits gesehen haben. In ähnlicher Weise verwendet ein Online-Shop wie Amazon Empfehlungsmaschinen, um Ihnen Produkte auf der Grundlage Ihres Surf- und Kaufverhaltens vorzuschlagen.

Für Marketingexperten können Content Recommendataion Engines dabei helfen, die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu liefern und so das Engagement und die Conversions zu steigern.

Das Wichtigste in Kürze

• Eine Content Recommendataion Engine bietet Website-Besuchern personalisierte Inhalte und Vorschläge, um ihr Erlebnis zu optimieren.

• Eine Content Recommendation besteht aus vier Schritten: Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse und Datenfilterung

• Die kollaborative Filterung erstellt Empfehlungen auf der Grundlage der Ähnlichkeit eines Nutzers mit anderen Nutzern

• Inhaltsbasierte Filterung gibt Empfehlungen auf der Grundlage der Vorlieben und Abneigungen eines Benutzers.

• Das hybride Empfehlungsmodell verwendet eine Mischung aus kollaborativer und inhaltsbasierter Filterung, um die genauesten Empfehlungen auszusprechen.

Was macht eine Content Recommendataion Engine?

Eine Content Recommendataion Engine ist eine Softwarelösung, die durch die Analyse von Benutzer- und Produktdaten personalisierte Erlebnisse schafft. Die Engine untersucht das frühere Online-Verhalten eines Nutzers, seine Vorlieben und Abneigungen sowie andere wichtige Informationen und verwendet diese Daten, um personalisierte Inhalte zu liefern oder Kauf- oder Anzeigeempfehlungen speziell für diesen Nutzer zu geben.

Durch den Einsatz von Content Recommendataion Engines kann Amazon Ihnen Produkte empfehlen, wenn Sie online einkaufen, oder Netflix kann Ihnen neue Sendungen und Filme vorschlagen, die Sie sich vielleicht ansehen möchten. Wenn Sie ganz neu auf der Site sind, werden Sie vielleicht nicht viele Empfehlungen finden - oder die Empfehlungen, die Sie erhalten, sind vielleicht nicht nützlich. Aber je länger Sie die Site nutzen und je mehr die Site über Ihre Vorlieben und Abneigungen erfährt, desto genauer werden die Vorschläge.

Einige Content Recommendataion Engines füttern die von Ihnen besuchten Webseiten mit dynamischen Inhalten. Auf der Grundlage Ihres bisherigen Nutzungsverhaltens - und des Nutzungsverhaltens anderer Nutzer wie Sie - kann die Content Recommendataion Engine automatisch personalisierte Inhalte generieren, während Sie auf der Seite nach unten scrollen.

Nutzer mögen Content Recommendations, weil sie ihnen ein stärker personalisiertes Erlebnis bieten. Unternehmen mögen Empfehlungsmaschinen, weil ein stärker personalisiertes Erlebnis zu mehr Zuschauern und Käufen führt. Eine Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

Warum Content Recommendations wichtig sind

Content Recommendations helfen den Nutzern dabei, mehr Inhalte zu finden, die ihnen gefallen werden. Anstatt Ihre Site nach dem Lesen eines Blogbeitrags oder dem Anschauen eines Videos zu verlassen, können gut platzierte Empfehlungen Ihr Publikum länger bei der Stange halten. Indem Sie verwandte Inhalte vorschlagen, zeigen Sie Ihren Besuchern, dass Sie sie "verstehen", was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie bei Ihnen bleiben und weitere Inhalte entdecken.

Wenn Sie Ihren Nutzern ständig relevante Inhalte anbieten, schafft dies Vertrauen, stärkt die Verbindungen und steigert letztlich die Conversions. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, ein Nutzer liest einen Blogbeitrag über Instagram-Marketing. Wenn Sie ihm dann einen Artikel über die Erstellung einer überzeugenden Instagram-Bio oder die Optimierung von Anzeigen empfehlen, wird er sich wahrscheinlich durchklicken und mehr Zeit auf Ihrer Site verbringen. Mehr Zeit bedeutet mehr Chancen, Besucher in treue Kunden zu verwandeln.

Die Vorteile von Content Recommendataion Engines

Content Recommendataion Engines bieten Marketingexperten, die ihre Customer Engagement- und Kundenbindungsstrategien verbessern möchten, mehrere Vorteile:

• Erhöhtes Engagement: Wenn Nutzer Inhalte sehen, die sie ansprechen, bleiben sie eher bei der Seite. Nehmen Sie die Autoplay-Funktion von YouTube als Beispiel. Sie beenden ein Video und ein anderes wird abgespielt, das genauso relevant ist.
• Bessere Conversion Rates: Wenn Sie die Empfehlungen für Ihre Zielgruppe personalisieren, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie konvertiert, viel größer. Wenn Sie versuchen, Ihre Website-Besucher dazu zu bringen, ein Abonnement abzuschließen oder einen Kauf zu tätigen, sind maßgeschneiderte Inhaltsempfehlungen von großem Vorteil. E-Commerce-Websites wie Amazon nutzen diese Strategie effektiv, um Produkte vorzuschlagen und den Umsatz zu steigern.
• Verbessertes Erlebnis für den Benutzer: Content Recommendataion Engines sorgen für ein nahtloses Nutzererlebnis. Sie müssen sich nicht mehr durch ein Meer von Inhalten wühlen, was zu weniger Reibungsverlusten und einem angenehmeren Erlebnis für den Benutzer führt.
• Bessere Personalisierung: Content Recommendataion Engines verwenden individuelle Benutzerdaten, um maßgeschneiderte Inhaltsvorschläge zu liefern, so dass die Personalisierung von Inhalten für Ihr Marketingteam weniger aufwendig ist.
• Erhöhte Loyalität: Indem Sie Ihrem Publikum stets relevante Inhalte liefern, erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass es wiederkommt und sich irgendwann in einen zahlenden Kunden verwandelt.

Wie funktioniert eine Content Recommendataion Engine?

Die Empfehlung von Inhalten ist in der Regel ein vierstufiger Prozess. Es geht um das Sammeln von Daten, das Speichern dieser Daten, das Analysieren der Daten und das anschließende Filtern der Daten, um Empfehlungen zu erhalten.

1. Datenerfassung

   Alle Content Recommendataion Engines benötigen Daten, auf die sie ihre Empfehlungen stützen können. Dabei kann es sich um Daten über den Benutzer (demografische Informationen, Kauf- und Sehgewohnheiten usw.) oder über die Produkte (Schlüsselwörter, Beschreibung usw.) handeln. Einige Daten sind explizit (aus den Eingaben der Kunden), andere implizit (aus dem Kundenverhalten, z.B. aus der Bestellhistorie).

2. Speicherung der Daten

   Die gesammelte Datenmenge muss in einer Art Datenbank gespeichert werden, z.B. in einer SQL-Datenbank, damit der Empfehlungsalgorithmus ausgeführt werden kann.

3. Analyse der Daten

   Das Inhaltsempfehlungssystem analysiert dann die gespeicherten Daten und sucht nach Beziehungen zwischen den Datenpunkten. Dies kann in Echtzeit oder über eine nicht-dynamische Stapelanalyse erfolgen.

4. Datenfilterung

   Im letzten Schritt des Empfehlungsprozesses werden die Daten gefiltert, um die relevanten Informationen zu erhalten, die notwendig sind, um dem Benutzer eine genaue Empfehlung zu geben. Dies geschieht in der Regel durch eine Art von Algorithmus - kollaborativ, inhaltsbasiert oder eine Mischung aus beiden Ansätzen.

Arten von Filtermaschinen

Es gibt drei Haupttypen von Filtern, die für Content Recommendations verwendet werden. Einige Modelle verwenden kollaborative Filterung, andere inhaltsbasierte Filterung und wieder andere eine Mischung aus diesen beiden Methoden.

1. Kollaborative Filterung

   Bei der kollaborativen Filterung wird eine Vielzahl von Daten gesammelt und analysiert, um vorherzusagen, was den Benutzern gefallen wird, je nachdem, wie ähnlich ein Benutzer anderen Benutzern ist. Eine kollaborative Filtermaschine verwendet Informationen über die Aktivitäten, das Verhalten und die Vorlieben der Benutzer, z.B. ob sie bestimmte Lebensmittel, Filme oder Kleidung mögen. Die Vorhersagen werden mit verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens erstellt.
   
   Der Vorteil des kollaborativen Filterns besteht darin, dass es den zugrunde liegenden Inhalt nicht wirklich analysiert oder versteht. Es wählt einfach Inhalte auf der Grundlage dessen aus, was über den Benutzer bekannt ist. Das ist auch ein Nachteil, denn die Empfehlungen haben oft nur oberflächliche Ähnlichkeiten mit dem, was der Benutzer tatsächlich mag.
   
   Wenn z.B. Benutzer A die gleichen Fernsehsendungen mag wie Benutzer B und Benutzer A auch Polohemden mag, könnte eine kollaborative Filtermaschine vermuten, dass Benutzer B auch Polohemden mag und ihm Inhalte empfehlen, die mit Polohemden zu tun haben. Wenn die Empfehlungen auf einer ausreichenden Anzahl von Datenpunkten basieren, können sie erstaunlich genau sein. Empfehlungen, die sich auf weniger Datenpunkte stützen, können dagegen nur zu oberflächlichen Empfehlungen führen.
   
   Amazon verwendet kollaboratives Filtern für seine Empfehlungsmaschine. Amazon setzt ausgeklügelte Algorithmen ein, um ähnliche Produkte zu empfehlen, die auf dem basieren, was Kunden kürzlich gekauft haben, um die Kundenbindung aufrechtzuerhalten. Die Site zeigt diese Empfehlungen dann im Abschnitt "Artikel, die Ihnen gefallen könnten" auf jeder Produktseite an.

2. Inhaltsbasierte Filterung

   Die inhaltsbasierte Filterung verfolgt einen anderen Ansatz. Diese Art von Engine nutzt künstliche Intelligenz, um Artikel zu empfehlen, die denen ähneln, die der Benutzer zuvor angesehen oder gekauft hat, um das Erlebnis für den Kunden zu verbessern.
   
   Der Gedanke dabei ist, dass wenn eine Person Artikel A mag und Artikel B dem Artikel A ähnlich ist, dann wird sie auch Artikel B mögen. Wenn ein Benutzer beispielsweise einen oder mehrere Marvel-Filme gesehen oder gekauft hat, könnte die inhaltsbasierte Filtermaschine diesem Benutzer eine Marvel-Fernsehserie empfehlen, da sie inhaltlich offensichtlich ähnlich sind.
   
   Die Effektivität der inhaltsbasierten Filterung ist darauf beschränkt, ähnliche Arten von Inhalten oder Artikeln an ähnliche Benutzer zu empfehlen. Die Kenntnis der Filmvorlieben eines Benutzers wäre zum Beispiel wenig hilfreich, wenn es darum geht, zu bestimmen, welche Art von Lebensmitteln diese Person mögen würde.
   
   Ein gutes Beispiel für inhaltsbasierte Filterung finden Sie bei Facebook. Wenn Facebook Ihnen potenzielle Freunde empfiehlt, dann geschieht dies auf der Grundlage Ihrer persönlichen Inhalte - wo Sie leben, wo Sie gearbeitet haben, wo Sie zur Schule gegangen sind. Das ist fast eine reine inhaltsbasierte Filterung.

3. Hybride Empfehlung

   Das hybride Empfehlungsmodell ist eine Mischung aus kollaborativem und inhaltsbasiertem Filtermodell. Es berücksichtigt sowohl die Nutzungsdaten der Kunden als auch die Beschreibungen der Inhalte und liefert so genauere Empfehlungen als jede einzelne Methode.
   
   Netflix ist ein praktisches Beispiel für den Einsatz des hybriden Empfehlungsmodells. Um seinen Zuschauern Empfehlungen zu geben, betrachtet Netflix sowohl die Sendungen, die ähnliche Zuschauer gesehen haben, als auch den Inhalt der Sendungen, die Sie gesehen haben. Die daraus resultierenden Empfehlungen sind stärker personalisiert, als dies auf andere Weise möglich wäre - und machen 75 % dessen aus, was die Zuschauer bei dem Dienst sehen.

Beispiele für Content Recommendations

Content Recommendataion Engines haben eine ganze Reihe von praktischen Anwendungen, darunter:

• Blog-Empfehlungen: Nachdem ein Nutzer einen Blogbeitrag gelesen hat, können Sie ihm thematisch verwandte Artikel empfehlen. Nehmen wir an, der Nutzer hat einen Blogbeitrag über beliebte E-Mail-Marketing-Strategien gelesen. Sie könnten einen Beitrag über A/B-Testing von Betreffzeilen oder Emojis vorschlagen, die die meisten Klicks erzeugen - und so die Nutzer tiefer in Ihr Content-Ökosystem führen.
• Product Recommendations: Dies ist auf E-Commerce-Websites häufig anzutreffen. Nachdem Sie sich ein Paar Turnschuhe angeschaut haben, empfiehlt Ihnen die Site vielleicht passendes Zubehör oder ähnliche Modelle und ermutigt Sie, weitere Produkte in Ihren Warenkorb zu legen.
• Video-Empfehlungen: YouTube macht dies auf wunderbare Weise, indem es Ihnen relevante Videos vorschlägt, die auf dem basieren, was Sie sich bereits angesehen haben. Für Werbetreibende kann dies ein wirkungsvolles Mittel sein, um Menschen dazu zu bringen, sich Ihre Videos anzusehen und ihre Bindung an Ihre Marke zu vertiefen.
• Vorschläge für E-Mail-Inhalte: Personalisierte E-Mail-Kampagnen nutzen Empfehlungsmaschinen, um Blogbeiträge, Produkte oder Angebote auf der Grundlage der Aktivitäten eines Abonnenten vorzuschlagen.

Anwendungsfälle für Content Recommendations Plattformen

Vermarkter aller Branchen können auf verschiedene Weise von Content Recommendation Plattformen profitieren. Einige wichtige Anwendungsfälle sind:

• E-Commerce Personalisierung: Content Recommendataion Engines können zum Cross-Selling eng verwandter Produkte oder zum Upselling von Besuchern auf eine höherwertige Version des Produkts verwendet werden. Shopify zum Beispiel empfiehlt häufig ergänzende Produkte, um den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
• Content Marketing: Bei Blogs helfen Content Recommendataion Engines, die Leser bei der Stange zu halten, indem sie ihnen mehr Inhalte vorschlagen, die ihren Interessen entsprechen. Das führt zu einer längeren Verweildauer und (im Idealfall) zu mehr Conversions.
• Video-Marketing: Wenn Sie Videoinhalte verwenden, um Ihr Publikum anzusprechen, kann eine Empfehlungsmaschine dabei helfen, verwandte Videos zu finden, um die Zuschauer länger auf Ihrer Site zu halten und ihr Engagement für Ihre Marke zu vertiefen. Denken Sie daran, wie Netflix Sie mit seinen "weil Sie..."-Vorschlägen länger als geplant auf Ihrer Seite hält.
• E-Mail-Marketing: Personalisierte Angebote oder Content Recommendations in E-Mail-Kampagnen können die Click-Through-Rate erhöhen und mehr Besucher auf Ihre Website bringen.
• Abo-Dienste: Abo-Apps wie Spotify oder Streaming-Dienste wie Netflix sind sehr gut darin, ihre Kunden durch Content Recommendations an sich zu binden und sie von der Abwanderung abzuhalten. Das ist auch ein Gewinn für den Kunden - kein endloses Scrollen mehr, um etwas zu finden, das ihm gefällt.

Die Zukunft der Content Recommendataion Engines

Mit der Zeit werden Content Recommendataion Engines immer intelligenter - und leistungsfähiger. Je mehr Sie hyper-personalisierte Inhalte bereitstellen können, desto mehr wird sich Ihr Publikum mit Ihrer Marke beschäftigen, wodurch Sie eine tiefere Kundenbindung aufbauen und die Conversions steigern können.