كيفية زيادة مشاركة الموقع مع توصيات المحتوى

يريد كل مزود محتوى مزيدًا من التفاعل مع المحتوى الخاص به على الإنترنت. تعتبر توصيات المحتوى الفعالة إحدى الطرق لتحقيق ذلك. ولكن لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع.

فيما يلي كيفية تطوير أفضل استراتيجية توصية لموقعك ومحتواك وجمهورك. لن تحتوي معظم محركات التوصية بالمحتوى الجاهز على جميع الإمكانات التي تمت مناقشتها هنا ، ولكن معرفة ما هو ممكن سيساعدك في العثور على أفضل حل لعملك.

ما هي توصية المحتوى؟

تقترح أنظمة توصية المحتوى محتوى إضافيًا للزائرين بناءً على ما قد يثير اهتمامهم على الأرجح. على سبيل المثال:

• يستخدم YouTube و Netflix توصيات المحتوى لاقتراح مقاطع فيديو وعروض تلفزيونية إضافية لمستخدميهما بناءً على سجل المشاهدة.
• يعثر Spotify على أنماط في الأذواق الموسيقية ويوصي بأغاني مماثلة.
• تقول ابنتي إن TikTok جيدة بشكل مثير للدهشة في العثور على المحتوى ذي الصلة لها.

الهدف في كل هذه الحالات هو الحفاظ على تفاعل الزائر مع جزء مقنع آخر من المحتوى على النظام الأساسي الخاص بك. لكن هذا يثير سؤالين مهمين:

• كيف يعرف النظام ما ينصح به؟
• ما هو سياق التوصية؟

كيف تعمل توصية المحتوى

تعتمد توصية المحتوى على تحليل البيانات للتنبؤ بدقة بالمحتوى الذي يحتمل أن يتفاعل معه المستخدم. بشكل عام ، يقوم بجمع بيانات حول سلوك المستخدم ، مثل الصفحات التي قاموا بزيارتها ، وما قاموا بالنقر فوقه ، ومقدار الوقت الذي أمضوه في كل صفحة. يمكنه بعد ذلك إنشاء أنواع مختلفة من التوصيات ، بما في ذلك:

• مقالات شعبية على الموقع الآن.
• مقالات شعبية في فئة معينة.
• مقالات شعبية من قبل مؤلف معين.
• المقالات التي قرأها الزوار الذين قرأوا المقال الحالي.
• المقالات التي قرأها الزوار الذين لديهم تاريخ تصفح مشابه.
• مقالات شائعة للأشخاص الذين لديهم مسمى وظيفي محدد.
• مقالات قرأها أشخاص مثل القارئ.
• مقالات قرأها أشخاص في منطقة جغرافية محددة.

قد يكون لكل خيار استخدام مختلف لمحتوى مختلف أو في مناطق مميزة من موقع الويب الخاص بك. ستلاحظ أن بعضها (مثل "الأكثر شيوعًا على الموقع في الوقت الحالي") يعتمد على تحليلات بسيطة ، بينما يعتمد البعض الآخر ("الأشخاص مثلك مثل هذه المقالات") على نموذج يشبه الشكل.

بالسيارة مقابل النظاميين

إذا كان موقعك يشبه معظمه ، فالكثير من الزوار يقرؤون مقالًا واحدًا ثم يغادرون. يمكن أن يؤدي الحصول على بعض هذه "الزيارات السريعة" للبقاء لمشاهدة صفحة أخرى إلى إحداث فرق كبير في حركة المرور على موقعك. التوصية الجيدة بالمحتوى هي إحدى طرق معالجة هذه المشكلة.

المشكلة هي أنك لا تعرف الكثير عن السيارات المجاورة. ليس لديهم سجل على موقعك ، لذلك من الصعب القيام بنمذجة شبيهة. لكن هناك بعض الخيارات.

• يمكنك استخدام ملفات تعريف الارتباط / بيانات الجمهور التابعة لجهة خارجية مهما كانت المدة التي تظل متاحة.
• يمكنك استخدام البيانات من رأس HTTP ، مثل الموقع الجغرافي أو المُحيل.
• يمكنك الاعتماد على إحصائيات الموقع العامة من القراء الآخرين.

لديك العديد من الخيارات مع زوار موقعك العاديين. بالإضافة إلى كل ما يمكنك القيام به في حالة المرور بالسيارة ، يمكنك عمل تنبؤات بناءً على سجل التصفح الفريد الخاص بهم ، على سبيل المثال:

• إظهار محتوى مشابه للمحتوى الذي شاهدوه بالفعل (في نفس الفئة ، بواسطة نفس المؤلف ، بنفس العلامات أو الكلمات الرئيسية ، إلخ.)
• قارن محفوظات الاستعراض مع تلك التي لها سجل تصفح مماثل وقم بإظهار المقالات الأكثر شيوعًا بين تلك المجموعة الأكبر.
• إذا كانت لديك بيانات ديموغرافية عن الموظفين الدائمين لديك (مثل المسمى الوظيفي) ، فيمكنك عرض المقالات الأكثر شيوعًا للأشخاص الذين يحملون هذا المسمى الوظيفي.

جماهير متعددة

العديد من المواقع لديها جمهوران مميزان أو أكثر: المستخدمون المجانيين مقابل المستخدمين المدفوعين ، أو B2B مقابل المستخدمين المستقلين. إذا كان هذا هو الحال بالنسبة لموقعك ، فإن إبقائهم منفصلين يضمن لك تقديم توصيات المحتوى الأكثر صلة.

إليكم السبب. ضع في اعتبارك موقعًا عن الأدوية يحتوي على محتوى للمستهلكين والأطباء. تريد فصل هذه الإحصائيات للتوصية بمحتوى الطبيب للأطباء ومحتوى المستهلك للمستهلكين.

كيفية تصنيف المحتوى

يعتمد السحر وراء توصية المحتوى على تصنيف المحتوى ليتناسب مع أهدافك وأهداف القارئ. يمكن تصنيف المحتوى بعدة طرق مختلفة ، مثل:

• كلمات في العنوان.
• الكلمات الرئيسية أو العلامات.
• كثافة الكلمة في المقال.
• فئات.
• مؤلف.
• المقالات الطويلة في مقابل المقالات القصيرة.

قد تؤثر طريقة تصنيف المحتوى على حالة الاستخدام الخاصة بك. على سبيل المثال ، إذا كان موقعك يحتوي على مقالات ومقتطفات طويلة ، فقد لا ترغب في التوصية بمقالات طويلة للأشخاص الذين يفضلون قراءة المقتطفات.

أنواع خوارزميات توصية المحتوى

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات توصية المحتوى القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي يمكنك استخدامها لتحسين موقع الويب الخاص بك. فيما يلي بعض أكثرها شيوعًا.

يوصي التصفية التعاونية بالمحتوى بناءً على سلوك وتفضيلات المستخدمين المماثلين. يحلل السلوك التاريخي للمستخدمين ويوصي بالمحتوى الذي تفاعل معه المستخدمون الذين لديهم تفضيلات مماثلة.

توصي التصفية القائمة على المحتوى بمحتوى مشابه لمحتوى المستخدم المستهلك سابقًا. يقوم بتحليل محتوى الصفحة التي يشاهدها المستخدم حاليًا ويوصي بمحتوى مشابه بناءً على الكلمات الرئيسية والعلامات والمعلومات الأخرى ذات الصلة.

تجمع التوصية المختلطة بين التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى لتقديم توصيات أكثر دقة وتنوعًا. إنه يأخذ في الاعتبار تفضيلات المستخدم وخصائص المحتوى الذي يتم عرضه لتقديم توصيات أفضل.

توصي التصفية القائمة على الشعبية بالمحتوى بناءً على شعبية المحتوى. ويوصي بالمحتوى الأكثر شيوعًا الذي يتم عرضه أو مشاركته أو التفاعل معه بواسطة العديد من المستخدمين. يعد الجمع بين التصفية المستندة إلى الشعبية والأنواع الأخرى - على سبيل المثال ، هذا المحتوى الأكثر شيوعًا بين الأشخاص الذين يحملون هذا المسمى الوظيفي - أداة قوية للغاية.

يوصي التصفية القائمة على المعرفة بالمحتوى بناءً على ملفات تعريف المستخدمين وتفضيلاتهم. يعتمد على بيانات المستخدم وردود الفعل لتقديم توصيات تتوافق مع اهتمامات المستخدم ، مثل عمليات الشراء السابقة والتقييمات والمراجعات.

يقترح التعلم المعزز المحتوى بناءً على تصرفات المستخدم وتعليقاته. يتعلم من تفاعلات المستخدم وردود الفعل لتحسين توصياته بمرور الوقت.

حفر أعمق: عائد الاستثمار لمحركات التوصية للتسويق

اختيار محرك توصية المحتوى

كما هو مذكور أعلاه ، من غير المحتمل أن يتمكن أي مورد معين من توفير كل هذه الخيارات. فكر في الطريقة التي تريد بها نشر توصيات المحتوى على موقعك ، بالنظر إلى جمهورك والمحتوى الخاص بك ومجموعة الخيارات الممكنة وحدد الطرق التي من المرجح أن تعمل وفقًا لموقفك الفريد. خذ هذه القائمة إلى البائعين المحتملين وحاول العثور على أفضل تطابق.

تأكد من وضع القارئ أولاً

يتمثل أحد التحديات في إنشاء إستراتيجية ناجحة لتوصية المحتوى في التأكد من أنك تضع أهداف القارئ أولاً. من السهل جدًا الوقوع في فخ التفكير فيما تريد أن يفعله القارئ للترويج لنموذج عملك.

بدلاً من ذلك ، ضع نفسك مكان القارئ وصمم إستراتيجية توصية المحتوى الخاصة بك حول ما سيساعد القارئ في العثور على المحتوى الذي يريد العثور عليه. سيكون هذا هو الأفضل لعملك على المدى الطويل. ستؤدي تلبية احتياجات القارئ إلى زيادة المشاركة ، وهو الهدف الأساسي.