Motores de recomendación de contenidos

¿Qué es un motor de recomendación de contenidos?

Un motor de recomendación de contenidos es una plataforma que recomienda contenidos personalizados a usuarios individuales en función de sus preferencias y comportamientos. Esta tecnología se utiliza habitualmente en sitios web y aplicaciones para mostrar contenidos a los visitantes en función de sus intereses individuales.

Muchas plataformas muestran sugerencias basadas en la interacción. Por lo tanto, cuando eres nuevo en una plataforma concreta, es posible que ninguna de las sugerencias de contenido te resulte útil. Optimove proporciona recomendaciones de contenido basadas en su fuente de tráfico, de modo que podemos empezar a recomendar productos desde su primera visita.

Los motores de recomendación de contenido también pueden proporcionar contenido dinámico al visitante. Este contenido se basa en el comportamiento de visualización pasado del cliente, junto con el comportamiento de visualización de usuarios similares, y el motor puede generar contenido a medida que se desplaza hacia abajo en la página.

¿Cómo funciona un motor de recomendación de contenido?

Un motor de recomendación de contenido funciona combinando datos y tecnología de aprendizaje automático. El aspecto más importante de este proceso son los datos: cuantos más datos haya, más patrones se forman, lo que hace que el proceso sea más relevante y eficiente.

Recopilación de datos: El primer paso es recopilar tantos datos como sea posible. Hay tres tipos principales de datos que se deben recopilar.

• Datos implícitos: incluyen interacciones como el historial de búsqueda, los clics y el historial de pedidos.
• Datos explícitos: estos datos se recopilan a través de las aportaciones de los clientes: reseñas, gustos/antipatías, comentarios, etc.
• Datos del catálogo de productos: se refieren a los datos asociados a los productos o artículos disponibles en un sistema. Pueden incluir descripciones de productos, categorías, géneros, etiquetas, precios y otros datos relacionados con los artículos de la empresa.

Almacenamiento de datos: el siguiente paso después de recopilar los datos es almacenarlos.

• Esto suele implicar el uso de una base de datos o un sistema de almacenamiento de datos para ejecutar de forma segura el algoritmo de recomendación.

Análisis de contenido: el siguiente paso es que el algoritmo busque patrones dentro de los datos almacenados. Hay tres tipos principales de análisis de contenido.

• Análisis en tiempo real: se trata de procesar los datos a medida que se generan, lo que permite realizar recomendaciones inmediatas.
• Análisis por lotes: implica procesar grandes volúmenes de datos de forma periódica, normalmente a diario.
• Análisis casi en tiempo real: este tipo de análisis combina los dos métodos mencionados anteriormente. Los datos se procesan en cuestión de minutos, en lugar de segundos, si no se necesitan de forma inmediata.

Filtrado de datos: existen tres tipos principales de filtrado de datos para refinar y seleccionar los datos relevantes para el cliente.

• Filtrado colaborativo: este tipo de filtrado recopila y analiza una gran variedad de datos para hacer predicciones sobre las preferencias de un cliente.
• Filtrado basado en el contenido: este tipo de motor recomienda artículos a los usuarios basándose en los atributos de los propios artículos. El motor analiza características como el género, las palabras clave, las etiquetas o las descripciones, y las compara con las preferencias del usuario.
• Recomendación híbrida: este modelo combina los modelos colaborativo y basado en el contenido. Además, produce recomendaciones más precisas que los métodos individuales por separado.

¿Por qué son importantes las recomendaciones de contenido?

Las recomendaciones de contenido (https://www.optimove.com/product/real-time-content-recommendation) son importantes porque ofrecen a los clientes experiencias personalizadas y atractivas. Esto se traduce en una mayor satisfacción y compromiso de los clientes, lo que impulsa más conversiones, aumenta el tamaño de la cesta de la compra y prolonga la fidelidad. Cuando se utilizan más allá de su sitio web o aplicación, las recomendaciones de contenido pueden dirigir el tráfico a estos lugares.

¿Cuáles son las ventajas de los motores de recomendación de contenido?

Las ventajas de los motores de recomendación de contenido incluyen:

• Aumento de las ventas y los ingresos: las recomendaciones se pueden aprovechar para promocionar contenido o dirigir anuncios para vender productos específicos.

• Ofrecer una experiencia de marca coherente: las recomendaciones de contenido permiten optimizar la experiencia del cliente al combinar todas las interacciones con un sitio web, de modo que el cliente no tenga que empezar de cero.

• Exposición del contenido: las recomendaciones de contenido exponen a los usuarios a contenido que de otro modo quizá no habrían descubierto.

• Personalización de la experiencia del cliente: el contenido se adapta a cada usuario individual.

• Fomento de la fidelidad a la marca: las recomendaciones personalizadas pueden influir en los compradores para que adquieran el producto que les interesaba y vuelvan al sitio web en el futuro.

¿Cuáles son algunos ejemplos de modelos de recomendación de contenido?

• «Recomendado para ti»: este modelo de recomendación muestra contenido similar a los artículos que ya has comprado o visto. Por ejemplo, Amazon utiliza este modelo para sugerir opciones alternativas basadas en tu comportamiento de compra anterior, animándote a descubrir productos relacionados.
• «Tus favoritos»: este modelo sugiere artículos o contenido basados en las preferencias y los patrones de interacción del usuario. Los sitios web de comercio electrónico lo utilizan para recomendar contenido que coincida con los artículos que los clientes suelen gustar, escuchar o con los que interactúan.
• «Nuevo producto»: sugiere artículos lanzados recientemente o recién disponibles que pueden ser de interés para los clientes en función de sus interacciones pasadas.
• «La gente también compró»: este modelo sugiere artículos que se compran con frecuencia junto con el artículo que se está viendo o comprando actualmente.
• «Los más populares»: este modelo clasifica los artículos en función de métricas de popularidad o interacción y los presenta en una lista ordenada. Esto se ve en servicios de streaming de música como Spotify, para que los usuarios puedan ver las canciones o álbumes más populares.
• «Tendencias actuales»: este modelo de recomendación muestra los artículos que son tendencia entre un segmento de usuarios concreto. Las redes sociales lo utilizan a menudo para destacar contenidos que son populares en ese momento o que están ganando atención. Por ejemplo, la página de exploración de Instagram utiliza este modelo.

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La plataforma de experiencia digital (DXP) de Optimove le ayuda a ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas y en tiempo real en su sitio web, aplicación y canales de marketing, sin conjeturas ni complejidades. Mediante pruebas flexibles para determinar qué funciona y qué no, puede ofrecer con confianza experiencias excepcionales y personalizadas a sus clientes.

Nuestra tecnología incluye 20 sofisticados modelos de recomendación de aprendizaje automático para ofrecer contenido personalizado inmediato, entre los que se incluyen: artículos similares, populares cerca de usted, tendencias y compras recientes. Esto le permite ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas desde el primer momento en que un visitante llega a su plataforma, durante la sesión y después de que esta finalice. 

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