Motores de recomendação de conteúdo

O que é um motor de recomendação de conteúdo?

Um motor de recomendação de conteúdo é uma plataforma que recomenda conteúdo personalizado a utilizadores individuais com base nas suas preferências e comportamentos. Esta tecnologia é comumente utilizada em sites e aplicações para mostrar conteúdo aos visitantes com base nos interesses individuais.

Muitas plataformas mostram sugestões com base no envolvimento. Portanto, quando é novo numa determinada plataforma, pode não achar nenhuma das sugestões de conteúdo útil. A Optimove fornece recomendações de conteúdo com base na sua fonte de tráfego, para que possamos começar a recomendar produtos desde a sua primeira visita.

Os motores de recomendação de conteúdo também podem fornecer conteúdo dinâmico ao visitante. Este conteúdo é baseado no comportamento de visualização anterior do cliente, combinado com o comportamento de visualização de utilizadores semelhantes, e o motor pode gerar conteúdo à medida que você rola a página para baixo.

Como funciona um motor de recomendação de conteúdo?

Um motor de recomendação de conteúdo funciona combinando dados e tecnologia de aprendizagem automática. O aspeto mais importante deste processo são os dados: quanto mais dados houver, mais padrões são formados, tornando o processo mais relevante e eficiente.

Recolha de dados: O primeiro passo é recolher o máximo de dados possível. Existem três tipos principais de dados a serem recolhidos.

• Dados implícitos – incluem interações como histórico de pesquisa, cliques e histórico de encomendas.
• Dados explícitos – esses dados são recolhidos através de informações fornecidas pelo cliente: avaliações, curtidas/não curtidas, comentários, etc.
• Dados do catálogo de produtos – referem-se aos dados associados aos produtos ou itens disponíveis num sistema. Podem incluir descrições de produtos, categorias, géneros, tags, preços e outros dados relacionados aos itens da empresa.

Armazenamento de dados: o próximo passo após a recolha de dados é armazená-los.

• Isso normalmente envolve o uso de um banco de dados ou sistema de armazenamento de dados para executar com segurança o algoritmo de recomendação.

Análise de conteúdo: o próximo passo é o algoritmo procurar padrões nos dados armazenados. Existem três tipos principais de análise de conteúdo.

• Análise em tempo real – É quando os dados são processados à medida que são gerados, permitindo recomendações imediatas.
• Análise em lote – Envolve grandes volumes de dados processados periodicamente, geralmente diariamente.
• Análise quase em tempo real – Este tipo de análise combina os dois métodos discutidos acima. Os dados são processados em minutos, em vez de segundos, se não precisar dos dados imediatamente.

Filtragem de dados: Existem três tipos principais de filtragem de dados para refinar e selecionar dados relevantes para o cliente.

• Filtragem colaborativa – Este tipo de filtragem recolhe e analisa uma grande variedade de dados para fazer previsões sobre as preferências de um cliente.
• Filtragem baseada em conteúdo – Este tipo de mecanismo recomenda itens aos utilizadores com base nos atributos dos próprios itens. O mecanismo analisa características como género, palavras-chave, tags ou descrições e as combina com as preferências do utilizador.
• Recomendação híbrida – Este modelo combina os modelos colaborativo e baseado em conteúdo. Além disso, produz recomendações mais precisas do que os métodos individuais isoladamente.

Por que as recomendações de conteúdo são importantes?

As recomendações de conteúdo são importantes porque proporcionam experiências personalizadas e envolventes aos clientes. Isso resulta em maior satisfação e envolvimento do cliente, gerando mais conversões, aumento do tamanho do carrinho de compras e maior fidelidade. Quando utilizadas além do seu site ou aplicação, as recomendações de conteúdo podem direcionar tráfego para esses locais.

Quais são os benefícios dos motores de recomendação de conteúdo?

Os benefícios dos motores de recomendação de conteúdo incluem:

• Aumento das vendas e receitas: as recomendações podem ser aproveitadas para promover conteúdo ou direcionar anúncios para vender produtos específicos.

• Oferecimento de uma experiência de marca consistente: as recomendações de conteúdo permitem otimizar a experiência do cliente, combinando todas as interações com um site, para que o cliente não precise começar do zero.

• Exposição de conteúdo: as recomendações de conteúdo expõem os utilizadores a conteúdos que eles talvez não tivessem descoberto de outra forma.

• Personalização da experiência do cliente: o conteúdo é adaptado a cada utilizador individualmente.

• Promoção da fidelidade à marca: recomendações personalizadas podem influenciar os compradores a adquirir o produto que estavam de olho e a retornar ao site no futuro.

Quais são alguns exemplos de modelos de recomendação de conteúdo?

• "Recomendado para si": este modelo de recomendação mostra conteúdo semelhante a itens que já comprou ou visualizou. Por exemplo, a Amazon utiliza este modelo para sugerir opções alternativas com base no seu comportamento de compra anterior, incentivando-o a descobrir produtos relacionados.
• "Os seus favoritos": este modelo sugere itens ou conteúdo com base nas preferências e padrões de envolvimento do utilizador. Isso é utilizado por sites de comércio eletrónico para recomendar conteúdos que correspondam aos itens que os clientes frequentemente curtiram, ouviram ou com os quais interagiram.
• "Novo produto": sugere itens lançados recentemente ou recém-disponíveis que provavelmente serão do interesse dos clientes com base nas suas interações anteriores.
• "As pessoas também compraram": este modelo sugere itens que são frequentemente comprados junto com o item que está a ser visualizado ou comprado no momento.
• “Mais populares”: este modelo classifica os itens com base em métricas de popularidade ou envolvimento e apresenta os itens numa lista ordenada. Isso é visto em serviços de streaming de música como o Spotify, para que os utilizadores possam ver as músicas ou álbuns mais populares.
• “Tendências atuais”: este modelo de recomendação mostra itens em alta entre um segmento específico de utilizadores. É frequentemente usado por redes sociais para destacar conteúdos que são populares no momento ou que estão a ganhar atenção. Por exemplo, a página de exploração do Instagram usa esse modelo.

Saiba como a solução de mecanismo de recomendação de conteúdo da Optimove pode ajudar a expandir os seus negócios

A Plataforma de Experiência Digital (DXP) da Optimove ajuda a fornecer recomendações de conteúdo personalizadas e instantâneas no seu site, aplicativo e canais de marketing, sem suposições ou complexidade. Ao utilizar testes flexíveis para determinar o que funciona e o que não funciona, pode oferecer com confiança experiências excepcionais e personalizadas aos seus clientes.

A nossa tecnologia inclui 20 sofisticados modelos de recomendação de aprendizagem automática para fornecer conteúdo personalizado imediato, incluindo: Itens semelhantes, Popular perto de si, Tendências e Compra recente. Isso permite-lhe oferecer recomendações de conteúdo personalizadas desde o primeiro momento em que um visitante acede à sua plataforma, durante a sessão e após o seu término. 

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