Персонализация должна стать ключом к успеху в маркетинге в ближайшие годы. Достижения в области технологий способствуют большему количеству людей в потребительском веб-пространстве, а в связи с ростом цифрового поведения после пандемии жизненно важно, чтобы организации адаптировались к растущей тенденции к персонализированному взаимодействию.

Рекомендация по содержанию — это одна из ветвей генеалогического древа персонализации. В самом простом случае пользователям могут быть предложены общие рекомендации, основанные на популярности контента. На более сложном уровне механизмы рекомендаций по контенту на основе ИИ можно обучать каталогам продуктов и данным о клиентах/потребителях/пользователях, чтобы предоставлять более персональные рекомендации.

Что такое система рекомендаций по контенту?

Механизм рекомендаций по контенту — это программное решение, использующее искусственный интеллект и технологии машинного обучения для анализа данных, чтобы обеспечить более персонализированный пользовательский опыт на веб-сайте или в приложении.

Передовые движки больше не находятся под эгидой «крупных технологических» компаний или других лидеров рынка. Теперь сторонние рекомендательные решения позволяют компаниям в полной мере использовать данные своего сайта https://zen.yandex.ru/id/5e1808cdbc251400b0dc0291, предоставляя персонализированный контент или предложения, которые обеспечивают более высокое удержание, потребление или конверсию.

Что такое рекомендация контента в СМИ?

Системы рекомендаций по контенту в СМИ предоставляют пользователям и подписчикам персонализированный контент на основе потребительских данных и тенденций. Персональные рекомендации можно применять к сайтам потоковой передачи видео и музыки, издателям, социальным сетям и другим СМИ и новостным организациям, чтобы создавать соответствующие впечатления, которые привлекают пользователей и увеличивают время, проводимое на сайте или в приложении.

Книжный магазин в магазине будет иметь смысл нанимать сотрудников, которые достаточно образованы в литературе или широко начитаны. Исходя из этого, продавец-консультант может давать рекомендации, основанные на книжных предпочтениях покупателя, или указывать покупателю, стоящему в отделе с «художественной литературой», на похожие, более популярные и даже более актуальные предложения контента.

В Интернете алгоритмы заменяют роль знающего продавца-консультанта, предоставляя рекомендации в режиме реального времени на основе данных о потребителе, создавая для потребителя персонализированный опыт.

Почему важны рекомендации по медиаконтенту?

Исследование « Четыре фундаментальных изменения в медиа и рекламе в 2020 году», проведенное DoubleVerify, показало, что потребление контента стремительно растет: 47% потребителей тратят больше времени на чтение онлайн-новостей, и такой же процент увеличивает использование сервисов потокового видео.

Всплеск потребления контента дает компаниям, занимающимся цифровыми медиа, возможность использовать мощь алгоритмов и механизмов рекомендации контента, которые повышают вовлеченность и лояльность пользователей на переполненном рынке.

Как работает рекомендация контента в СМИ?

Рекомендации работают с помощью алгоритмов, обычно управляемых искусственным интеллектом, которые используют пользовательские данные для оптимизации и персонализации предложений контента. Предложения будут основаны на сборе данных файлов cookie и таких показателях, как возраст, пол и другая демографическая информация, а также прошлых просмотрах и истории поиска.

Алгоритмы рекомендательных движков будут работать на различных моделях, обеспечивая:

• Популярный контент: алгоритмы, основанные на популярности, предлагают контент на основе того, что популярно или в тренде. Если определенный фрагмент контента (например, статья или видео) набирает обороты, он будет предлагаться другим пользователям. Эти алгоритмы гарантируют, что трендовая часть контента «плывет на волне» своего успеха, используя ее популярность и опираясь на нее для большего охвата аудитории и посетителей веб-сайта или приложения.
• Связанный контент: алгоритмы на основе ассоциаций оценивают силу взаимосвязи между различными частями схожего контента. Если между двумя новостными статьями существует сходство, например, когда большинство пользователей читают обе, эти данные можно использовать в качестве суггестивных, побуждая других пользователей рассмотреть второй вариант. Эти подсказки существуют на разных веб-сайтах под такими заголовками, как «клиенты также читают это» или «посмотрите больше, как это».
• Исторический контент: алгоритмы на основе контента анализируют сходство между типами контента, к которому пользователь обращался в прошлом, чтобы предложить рекомендации для настоящего и будущего. С лояльными и постоянными пользователями можно установить сложный профиль пользовательских предпочтений, основанный на симпатиях, антипатиях и моделях потребления. Такие классификации, как жанр и формат («ужасы», «телешоу») сужают предпочтения данного пользователя, а также данные о потреблении времени и многое другое. Все эти данные предоставляют пользователям более персонализированное медиа-предложение. Это снижает сложность их опыта поиска и обнаружения контента и обеспечивает более уместное и ценное взаимодействие, что приводит к большей эффективности, вовлеченности и удержанию.

Преимущества рекомендации контента в СМИ

Преимущества рекомендации контента в СМИ многочисленны. Здесь только несколько:

• Удержание потребителей. Успешный механизм рекомендаций по контенту имитирует работу высокоэффективного продавца-консультанта. Предложения будут основываться на знаниях, актуальны и соответствовать конкретным вкусам пользователя. Успешный наводящий путь (например, след рекомендаций, которые подтверждает веб-просмотрщик) обеспечит высокое удержание на сайте или в приложении.

Персонализированные рекомендации могут быть разницей между потребителем в течение двух минут или 45. Кастомизация и персонализация сегодня встроены в предложения продуктов всех ведущих технологических компаний, поэтому наличие этих функций необходимо для конкуренции на современном рынке.

• Лояльность клиентов и потребителей: для установления лояльности к бренду требуется доверие. Время потребителя ценно, и если рекомендации по содержанию не соответствуют требованиям, он переключится на конкурента, который «знает его лучше».

Благодаря передовым механизмам рекомендаций по контенту бизнес гарантирует, что время, потраченное потребителем на их продукт, является значимым и оптимизированным, что доставляет им удовольствие и помогает создать лояльного читателя или зрителя.

• Больше потребления и конверсий. Персонализированные рекомендации означают больше конверсий. На сайтах потокового видео, рекомендации на основе данных могут способствовать переходу на более ценный пакет подписки («если вы хотите посмотреть этот фильм или настроить свой профиль, вам нужно будет купить этот пакет или уровень »).

Для новостных онлайн-сайтов, основным источником дохода которых является реклама или подписка, взаимодействие с потребителем делает сайт более привлекательным и более ценным. Это помогает подпитывать рекламную бизнес-модель, а дополнительный рекомендуемый контент после того, как X бесплатных материалов способствует более широкому внедрению подписки.

Сила персонализации

Чтобы реализовать силу персонализации, вам не нужно далеко ходить. Рекомендации по контенту теперь являются «нормой» для медиаресурсов и платформ и, как указано в отчете о сегментах, являются ключевым показателем успеха бренда. В 2021 году 60% потребителей говорят, что они, вероятно, станут постоянными покупателями после персонализированного посещения сайта, по сравнению с 44% в 2017 году.

Однако такие решения внедрили менее четверти предприятий, а это означает, что существует реальный разрыв между ожиданиями потребителей в отношении персонализации и пользовательским опытом, предлагаемым большинством предприятий.

Сторонние механизмы рекомендаций по контенту, предоставляют решение для компаний, которые хотят использовать возможности усовершенствованного механизма рекомендаций, который поставит их на один уровень с крупными технологическими лидерами.

Сокращение разрыва между тем, что ожидает потребитель, и тем, как работает сайт, имеет решающее значение для компаний, чтобы удерживать пользователей, укреплять лояльность к бренду и увеличивать доход. На насыщенном медиа-рынке пора переходить на личности — и быстро.