什么是预测性内容个性化,它是如何工作的?

MarTech平台,MarTech流程

什么是预测性内容个性化,它是如何工作的?

发布于2017年10月24日,更新于2020年11月10日

自1990年蒂姆•伯纳斯•李(Tim Berners-Lee)首次为一个可工作的网络奠定基础以来,互联网已经走过了漫长的道路。用户现在创造和互动的内容数量呈指数级增长,它对我们消费信息的方式的深远影响是不可忽视的。

人们的注意力持续时间越来越短,人们在网上变得非常挑剔和不耐烦。我们基本上已经训练我们的大脑扫描并立即拒绝与我们的需求无关的内容。为了解决这个问题,保持读者的注意力,我们使用内容个性化,使用户的网站体验更适合他们的兴趣。

什么是内容个性化?

内容个性化可以采取多种形式,但它通常旨在为用户提供更好的价值和更相关的内容,帮助他们找到他们需要的内容,并使他们快速转换。个性化策略可以基于规则或机器学习算法,或两者都有。

基于规则的内容个性化

作为一种基本的个性化方法,基于规则的内容个性化使用许多简单的、手动创建的、易于调整的规则,这些规则具有许多个人可识别的属性,将您的受众划分为更小的部分。这些细分市场可以被单独定位并出售。

将基于规则的个性化视为一系列if-then语句。丰富和/或运营商,他们允许我们根据用户之前与网站的互动期间收集的位置,语言和其他数据为每个用户组创建更适合的体验。

预测内容个性化

预测性内容个性化,也称为机器学习个性化,是一种更先进的人工智能驱动的方式,可以动态地向每个用户显示最相关的内容。

与基于规则的方法不同,它没有针对整个段;相反,用户以更粒度的级别识别,并为它们创建了更个性化的网站体验。它更加注重基于其意图向用户展示内容和消息,而不是仅仅是关于他们兴趣和以前行为的可用信息。

预测性内容个性化使用哪些数据?

机器学习个性化使用算法、过滤器和分析的组合。它“知道”或“预测”用户在网站上的典型行为、他们最喜欢的产品类别、分类方法等等。为此,机器学习个性化利用:

  • 基本算法动态地推荐不同的商品,而不使用任何关于用户的个人身份信息。这可以包括向他们展示新产品、商店当前的促销活动、热门帖子或产品,或其他人当前浏览的产品。
  • 高级算法通过可用的个人可识别数据或演示行为,进一步自定义每个用户的内容。

例如,根据演示的行为,算法将为每个用户分配一组具有相似偏好的用户(想想Spotify或Netflix等流媒体提供商)。该算法可以动态预测用户可能喜欢的其他产品或内容,省去了用户在所有不喜欢的东西中翻找的麻烦。

算法可用于为每个客户单独创建最有可能导致转换的决策树。

过滤器允许公司进一步调整算法的结果,并使它们排除或包含特定的元素。

数据管理平台如何实现预测性内容个性化

预测性内容个性化在很大程度上依赖于每个用户与网站互动的大量数据。为此,必须从数据管理平台(DMP)内的不同来源聚合数据。内容个性化平台可以利用这些数据来帮助网站提高转换率,使个性化更准确。

DMP一旦填充了来自桌面和移动设备的足够数量的数据,就可以处理这些信息,以提供每个用户的更详细的图像。这包括使用各种因素合并和分割数据集。

然而,在此之前,DMP必须同步第一方cookie(来自同一网站)和许多第二方cookie(来自其他网站),创建不断更新的数据段。通过这种方式,DMP为成功的内容个性化奠定了基础。

数据管理平台

此过程允许公司改进访问其网站的用户的细分。然后,取决于其他技术,如指纹识别设备而跨设备跟踪,是到位的,结果是一个无与伦比的细分,不可能实现的传统方法。

我们有数据。现在该做什么?

有了DMP数据,就需要一个内容个性化引擎来适当地利用这些信息并显示用户的相关内容——推荐、促销和消息传递,从而使体验更加个性化。

预测性内容个性化的例子

网络上有很多预言性内容个性化的例子。由于这些算法通常是在幕后工作的,普通用户可能完全忘记了它们的存在。

最突出的例子包括:

网飞公司

庞大的电影和节目目录几乎不可能为5700多万订阅者创造一个相同的主页体验。服务以其精心的内容定制算法为荣,其中填充了每个订阅者最相关内容的主页。

主页内容的生成首先是根据网站所了解的用户信息,找出用户最有可能喜欢的分组。这些建议是动态更新的,因为浏览者的品味(以及他们浏览网站的方式)可能会随着时间的变化而变化。除此之外,还有动态页面指标或成熟度评级过滤器可以阻止特定类型的内容。

Spotify

音乐流媒体服务Spotify的算法可以让人们通过使用一些个性化播放列表,比如Release Radar, Discover Weekly和Spotify Radio,利用以往的听音乐习惯来预测新音乐用户的喜好。

该网站最近的个性化努力是时间胶囊播放列表该网站汇集了30首怀旧歌曲,“让你回到青少年时期。”这对于每个用户来说自然是不同的。

亚马逊

考虑到亚马逊庞大的产品数据库,如果不是不可能的话,也很难让首页以任何方式与每个购物者相关,而且由于预见性个性化与电子商务密切相关,亚马逊对内容个性化的关注并非毫无根据其每年收入的35%来自推荐引擎。

最明显的个性化策略包括在商店的首页向客户展示定制的产品推荐。它可以用来显示折扣和独家促销给那些曾经在商店购买过的忠实顾客。

现场个性化正如亚马逊所宣称的那样,它还挖掘了定制电子邮件推荐的潜力更高效的现场。

内容个性化促销

预测内容个性化的挑战

另一方面,内容个性化可能并不适合所有人。在成功的道路上有很多挑战。执行一个对你的用户很有价值的推荐系统肯定需要你拥有大量a /B和多元测试方法的经验。Netflix在他们的一个节目中广泛探讨了这些挑战Medium上的博客

在考虑尝试预测性内容个性化之前,最好先从基于规则的方法入手。为什么?个性化存在一系列固有的挑战,比如无法获取足够的数据(典型的小公司),无法正确激活手头的数据,以及各种数据来源的不兼容性。

即将实施的一般资料保护规例而在2018年5月,也势必会在业内引起一些轰动。该指令完全重新定义了cookie,以及MarTech解决方案将使用它们的方式。这肯定会影响个性化的有效性。

概括

预测内容个性化允许营销人员利用机器学习的力量,并改善每个用户访问其网站的用户的体验。当然,它显着增加了转换的机会,但是超过了眼睛。实时建议还向用户提供帮助,简化他们的经验和减少时间以找到所需的东西。

与MarTech开发专家建立一个定制的个性化平台w88优德官网页

与我们提供全方位服务的MarTech开发团队合作,建立w88优德官网页个性化平台,帮助您的客户或内部团队提高转化率和推广内容

查看我们的发展服务优德88备用网

标记下

免费AdTech & MarTech资源w88优德中文

通过我们的双月刊时事通讯,成千上万的c级高管、软件工程师、营销人员和广告商都可以了解AdTech和MarTech的内部工作原理——你也可以!今天就订阅,获得最新最好的文章、视频和指南!