Rekommendationsmotor för innehåll

Vad är en rekommendationsmotor för innehåll?

En rekommendationsmotor för innehåll är ett verktyg som använder data och algoritmer för att föreslå innehåll till användare baserat på deras preferenser, beteende och intressen. Det är ett system som lär sig av din publiks interaktioner och skräddarsyr innehåll för att matcha deras behov. Det fungerar bakom kulisserna, lär sig vad dina besökare gillar och serverar innehåll som är skräddarsytt för dem. Du har förmodligen sett rekommendationsmotorer för innehåll i aktion utan att ens inse det, från avsnittet "Du kanske också gillar" på en blogg till produktrekommendationer när du handlar online.

Ett annat exempel på detta är Netflix rekommendationssystem. När du har tittat på ett program eller en film föreslår Netflix liknande innehåll baserat på vad du redan har tittat på. På samma sätt använder en onlinebutik som Amazon rekommendationsmotorer för att föreslå produkter baserat på din surf- och köphistorik.

För marknadsförare kan rekommendationsmotorer för innehåll hjälpa dig att leverera rätt innehåll till rätt personer vid rätt tidpunkt, vilket ökar engagemanget och konverteringen.

Viktigt att ta med sig

• En rekommendationsmotor för innehåll tillhandahåller personaliserat innehåll och förslag till webbplatsbesökare för att optimera deras upplevelse

• Det finns fyra steg i arbetet med innehållsrekommendationer: datainsamling, datalagring, dataanalys och datafiltrering

• Collaborative filtering ger Recommendations baserat på hur lik en användare är andra användare

• Innehållsbaserad filtrering ger Recommendations baserat på vad en användare gillar och ogillar

• Den hybrida rekommendationsmodellen använder en blandning av både kollaborativ och innehållsbaserad filtrering för att ge de mest exakta rekommendationerna

Vad gör en rekommendationsmotor för innehåll?

En rekommendationsmotor för innehåll är en mjukvarulösning som skapar personaliserade användarupplevelser genom att analysera användar- och produktdata. Motorn tittar på en användares tidigare beteende på nätet, vad de gillar och ogillar och annan viktig information, och använder dessa data för att tillhandahålla personaliserat innehåll eller göra köp- eller visningsrekommendationer som är specifika för den användaren.

Det är genom att använda rekommendationsmotorer för innehåll som Amazon kan rekommendera produkter till dig när du handlar online, eller Netflix kan föreslå nya program och filmer som du kanske vill titta på. Om du är helt ny på webbplatsen kanske du inte hittar så många rekommendationer - eller så kanske de rekommendationer du hittar inte är användbara. Men när du fortsätter att använda webbplatsen och webbplatsen lär sig vad du gillar och ogillar kommer du att hitta fler och mer exakta förslag.

Vissa rekommendationsmotorer för innehåll matar dynamiskt innehåll till de webbsidor du besöker. Baserat på ditt tidigare visningsbeteende - och visningsbeteendet hos andra användare som du - kan rekommendationsmotorn för innehåll automatiskt generera personaliserat innehåll när du scrollar nedåt på sidan.

Användare gillar innehållsrekommendationer eftersom det ger dem en mer personaliserad upplevelse. Företag gillar personaliseringsmotorer eftersom en mer personaliserad användarupplevelse leder till fler tittare och köp. Det är en win-win för alla inblandade.

Varför innehållsrekommendationer är viktiga

Content Recommendations hjälper till att guida användare till mer innehåll som de kommer att älska. Istället för att lämna webbplatsen efter att ha läst ett blogginlägg eller tittat på en video, kan välplacerade Recommendations hålla din publik engagerad längre. Genom att föreslå relaterat innehåll visar du besökarna att du "förstår" dem, vilket gör det mer sannolikt att de stannar kvar och utforskar mer av ditt innehåll.

När du konsekvent erbjuder relevant innehåll till dina användare bygger det förtroende, stärker kontakter och ökar i slutändan konverteringarna. Tänk dig till exempel att en användare läser ett blogginlägg om Instagram-marknadsföring. Om du sedan rekommenderar en artikel om hur man bygger en mördande Instagram-bio eller optimerar annonser, kommer de sannolikt att klicka igenom och spendera mer tid på din webbplats. Mer tid innebär fler chanser att förvandla besökare till lojala kunder.

Fördelarna med rekommendationsmotorer för innehåll

Rekommendationsmotorer för innehåll erbjuder flera fördelar för marknadsförare som vill förbättra sina strategier för att behålla kunder och öka deras engagemang:

• Ökat engagemang: När användare ser innehåll som de känner igen sig i är det mer sannolikt att de stannar kvar. Ta YouTubes autoplay-funktion som ett exempel. Du avslutar en video och en annan spelas upp som är lika relevant.
• Bättre konverteringsgrad: Genom att personalisera innehållsrekommendationer till din publik är det mycket mer troligt att de konverterar. Om du försöker få dina webbplatsbesökare att prenumerera eller göra ett köp kommer du långt med skräddarsydda innehållsförslag. E-handelssajter, som Amazon, använder denna strategi effektivt för att föreslå produkter och öka försäljningen.
• Förbättrad användarupplevelse: Rekommendationsmotorer för innehåll ger en mer sömlös användarresa. Att slippa vada genom ett hav av innehåll innebär mindre friktion och en trevligare användarupplevelse.
• Förbättrad personalisering: Rekommendationsmotorer för innehåll använder individuella användardata för att leverera skräddarsydda innehållsförslag, vilket gör personalisering av innehåll till ett mindre manuellt lyft för ditt content marketing-team.
• Ökad lojalitet: Genom att konsekvent leverera relevant innehåll till din publik gör du det mycket mer sannolikt att de kommer tillbaka och, i något skede, konverterar till betalande kunder.

Hur fungerar en rekommendationsmotor för innehåll?

Content Recommendations är vanligtvis en process i fyra steg. Det handlar om att samla in data, lagra data, analysera data och sedan filtrera data för att få fram Recommendations.

1. Datainsamling

   Alla rekommendationsmotorer för innehåll behöver data som de kan basera sina rekommendationer på. Dessa mätvärden kan handla om användaren (demografisk information, köp- och tittarvanor etc.) eller om produkterna (nyckelord, beskrivning etc.). Vissa data är explicita (samlas in från kunddata) medan andra är implicita (samlas in från kundbeteende, t.ex. orderhistorik).

2. Lagring av data

   Det insamlade datasetet måste lagras i någon form av databas, t.ex. en SQL-databas, så att rekommendationsalgoritmen kan köras.

3. Analys av data

   Systemet för innehållsrekommendationer analyserar sedan de lagrade uppgifterna och letar efter relationer mellan datapunkter. Detta kan ske i realtid eller via en icke-dynamisk batchanalys.

4. Filtrering av data

   Det sista steget i processen för innehållsrekommendationer filtrerar data för att få fram den relevanta information som krävs för att ge användaren en korrekt rekommendation. Detta görs vanligtvis via någon form av algoritm - kollaborativ, innehållsbaserad eller en hybrid av de två metoderna.

Olika typer av filtreringsmotorer

Det finns tre primära typer av filtrering som används för innehållsrekommendationer. Vissa modeller använder kollaborativ filtrering, andra använder innehållsbaserad filtrering och vissa använder en hybrid av dessa två metoder.

1. Kollaborativ filtrering

   Samarbetsfiltrering samlar in och analyserar en mängd olika data för att förutsäga vad användare kommer att gilla, baserat på hur lik en användare är andra användare. En motor för kollaborativ filtrering använder information om användarnas aktiviteter, beteenden och preferenser, t.ex. om de gillar viss mat, vissa filmer eller kläder. Förutsägelserna görs med hjälp av olika tekniker för maskininlärning.
   
   Fördelen med kollaborativ filtrering är att den faktiskt inte analyserar eller förstår det underliggande innehållet. Den väljer helt enkelt innehåll baserat på vad som är känt om användaren. Det är också en nackdel, eftersom Recommendations ofta bara har ytliga likheter med vad användaren faktiskt gillar.
   
   Om till exempel användare A gillar samma TV-program som användare B, och användare A också gillar polotröjor, kan en personaliseringsmotor anta att användare B också skulle gilla polotröjor och rekommendera polotröjerelaterat innehåll till den personen. Om Recommendations baseras på tillräckligt många datapunkter kan de vara förvånansvärt träffsäkra. Recommendations som baseras på färre datapunkter kan dock resultera i endast ytliga rekommendationer.
   
   Amazon använder kollaborativ filtrering för sin motor för rekommendationer. Amazon använder sofistikerade algoritmer för att rekommendera liknande produkter baserat på vad kunderna nyligen har köpt för att behålla kunderna. Webbplatsen visar sedan dessa Recommendations i avsnittet "Items you may like" på varje produktsida.

2. Innehållsbaserad filtrering

   Innehållsbaserad filtrering har ett annat tillvägagångssätt. Denna typ av motor utnyttjar artificiell intelligens för att rekommendera artiklar som liknar dem som användaren tidigare har tittat på eller köpt i ett försök att förbättra kundupplevelsen.
   
   Tanken är att om en person gillar artikel A och artikel B liknar artikel A, så kommer personen också att gilla artikel B. Om en användare till exempel har tittat på eller köpt en eller flera Marvel-filmer kan den innehållsbaserade filtreringsmotorn rekommendera en Marvel-TV-serie till användaren, eftersom de uppenbarligen har liknande innehåll.
   
   Den innehållsbaserade filtreringens effektivitet är begränsad till att rekommendera liknande typer av innehåll eller föremål till liknande användare. Att känna till en användares filmpreferenser skulle till exempel vara till liten hjälp för att avgöra vilken typ av mat den personen skulle gilla.
   
   Ett bra exempel på innehållsbaserad filtrering finns på Facebook. När Facebook rekommenderar potentiella vänner åt dig gör de det baserat på din personlighet - var du bor, var du har arbetat, var du gick i skolan. Det är nästan ren innehållsbaserad filtrering.

3. Hybridrekommendation

   Den hybrida rekommendationsmodellen blandar modellerna för samarbetsbaserad och innehållsbaserad filtrering. Den tittar på både kundens användningsdata och innehållsbeskrivningar, och ger därför mer exakta Recommendations än någon av de enskilda metoderna.
   
   Netflix är ett exempel på hur hybridrekommendationsmodellen används i verkligheten. För att ge rekommendationer till sina tittare tittar Netflix på de program som liknande tittare har tittat på, samt innehållet i de program som du har tittat på. De resulterande Recommendations är mer personaliserade än vad som skulle kunna uppnås på annat sätt - och står för 75% av vad tittarna tittar på i tjänsten.

Exempel på innehållsrekommendationer

Rekommendationsmotorer för innehåll har massor av olika praktiska tillämpningar, t.ex:

• Recommendations av bloggar: När en användare är klar med att läsa ett blogginlägg kan du rekommendera ämnesrelaterade artiklar. Låt oss säga att de har läst ett blogginlägg om populära strategier för e-postmarknadsföring. Du kan föreslå ett inlägg om A/B-testning av ämnesrader eller emojis som lockar flest klick - vilket tar människor djupare in i ditt innehållsekosystem.
• Product Recommendations: Du ser mycket av detta på e-handelssajter. När du har tittat på ett par trainers kan webbplatsen rekommendera matchande tillbehör eller liknande stilar, vilket uppmuntrar dig att lägga till fler produkter i din kundvagn.
• Recommendations för video: YouTube gör detta vackert genom att föreslå relevanta videor baserat på vad du redan har tittat på. För marknadsförare kan detta vara ett kraftfullt sätt att få människor att fortsätta titta på dina videor och fördjupa deras engagemang i ditt varumärke.
• Förslag på innehåll i e-post: Personaliserade e-postkampanjer använder rekommendationsmotorer för att föreslå blogginlägg, produkter eller erbjudanden baserat på en prenumerants aktivitet.

Användningsområden för plattformar för innehållsrekommendationer

Marknadsförare i olika branscher kan dra nytta av plattformar för innehållsrekommendationer på flera sätt. Några viktiga användningsområden inkluderar:

• Personalisering av e-handel: Rekommendationsmotorer för innehåll kan användas för merförsäljning av närbesläktade produkter eller för merförsäljning av en mer avancerad version av produkten. Shopify, till exempel, rekommenderar ofta kompletterande produkter för att höja det genomsnittliga ordervärdet.
• Content marketing: För bloggar hjälper rekommendationsmotorer för innehåll till att hålla läsarna engagerade genom att föreslå mer innehåll som matchar deras intressen, vilket resulterar i längre sessionstider och (helst) fler konverteringar.
• Videomarknadsföring: Om du använder videoinnehåll för att engagera din publik kan en rekommendationsmotor hjälpa till att visa relaterade videor för att hålla tittarna kvar på din webbplats längre och fördjupa deras engagemang med ditt varumärke. Tänk på hur Netflix får dig att titta längre än du hade planerat med sina "för att du tittade på..."-förslag.
• E-postmarknadsföring: Personaliserade erbjudanden eller innehållsrekommendationer i e-postkampanjer kan öka klickfrekvensen och driva mer trafik till din webbplats.
• Prenumerationstjänster: Prenumerationsbaserade appar, som Spotify, eller streamingtjänster som Netflix, gör ett riktigt bra jobb med att använda innehållsrekommendationer för att hålla sina kunder engagerade och hindra dem från att byta. Det är en vinst för kunden också - ingen mer ändlös scrollning för att hitta något de gillar.

Framtiden för rekommendationsmotorer för innehåll

Med tiden kommer rekommendationsmotorer för innehåll bara att bli smartare - och mer kraftfulla. Ju mer du kan leverera hyperpersonaliserat innehåll, desto mer kommer din publik att engagera sig i ditt varumärke, vilket hjälper dig att bygga djupare kundrelationer och driva konverteringar.