Como aumentar o engajamento do site com recomendações de conteúdo

Todo provedor de conteúdo deseja mais engajamento com seu conteúdo online. Recomendações de conteúdo eficazes são uma maneira de conseguir isso. mas não há uma abordagem única para todos.

Veja como desenvolver a melhor estratégia de recomendação para seu site, conteúdo e público. A maioria dos mecanismos de recomendação de conteúdo disponíveis no mercado não terá todos os recursos discutidos aqui, mas saber o que é possível ajudará você a encontrar a melhor solução para o seu negócio.

O que é recomendação de conteúdo?

Os sistemas de recomendação de conteúdo sugerem conteúdo adicional aos visitantes com base no que eles provavelmente estarão interessados. Por exemplo:

• YouTube e Netflix usam recomendações de conteúdo para sugerir vídeos e programas de TV adicionais para seus usuários com base em seu histórico de exibição.
• O Spotify encontra padrões nos gostos musicais e recomenda músicas semelhantes.
• Minha filha diz que o TikTok é incrivelmente bom em encontrar conteúdo relevante para ela.

O objetivo em todos esses casos é manter o visitante envolvido com outro conteúdo atraente em sua plataforma. Mas isso levanta duas questões críticas:

• Como o sistema sabe o que recomendar?
• Qual é o contexto da recomendação?

Como funciona a recomendação de conteúdo

A recomendação de conteúdo depende da análise de dados para prever com precisão com qual conteúdo um usuário provavelmente se envolverá. Em geral, ele coleta dados sobre o comportamento do usuário, como quais páginas ele visitou, em que clicou e quanto tempo passou em cada página. Ele pode então gerar diferentes tipos de recomendações, incluindo:

• Artigos populares no site agora.
• Artigos populares em uma categoria específica.
• Artigos populares de um autor específico.
• Artigos lidos por visitantes que leram o artigo atual.
• Artigos que os visitantes com históricos de navegação semelhantes leram.
• Artigos populares para pessoas com um cargo específico.
• Artigos lidos por pessoas que são como o leitor.
• Artigos lidos por pessoas em uma área geográfica específica.

Cada opção pode ter um uso diferente para vários conteúdos ou em áreas distintas do seu site. Você notará que alguns deles (como “mais populares no site no momento”) dependem de análises simples, enquanto outros (“pessoas como você gostam desses artigos”) são baseados em modelos parecidos.

Drive-bys vs. regulares

Se o seu site for como a maioria, muitos visitantes leem um artigo e depois saem. Conseguir que alguns desses “drive-bys” permaneçam por mais uma visualização de página pode fazer uma grande diferença no tráfego do seu site. Uma boa recomendação de conteúdo é uma maneira de resolver esse problema.

O problema é que você não sabe muito sobre os drive-bys. Eles não têm histórico em seu site, por isso é mais difícil fazer uma modelagem parecida. Mas existem algumas opções.

• Você pode usar dados de cookies/audiência de terceiros pelo tempo que ainda estiver disponível.
• Você pode usar dados do cabeçalho HTTP, como geolocalização ou referenciador.
• Você pode confiar nas estatísticas gerais do site de seus outros leitores.

Você tem muito mais opções com seus visitantes regulares. Além de tudo o que você pode fazer com os drive-bys, você pode fazer previsões com base no histórico de navegação exclusivo deles, por exemplo:

• Mostrar conteúdo semelhante ao conteúdo que eles já visualizaram (na mesma categoria, do mesmo autor, com as mesmas tags ou palavras-chave, etc.)
• Compare seu histórico de navegação com aqueles com histórico de navegação semelhante e mostre os artigos mais populares desse grupo maior.
• Se você tiver dados demográficos sobre seus usuários regulares (por exemplo, cargo), poderá mostrar os artigos mais populares para pessoas com esse cargo.

Múltiplos públicos

Muitos sites têm dois ou mais públicos distintos: usuários gratuitos x usuários pagos ou clientes em potencial B2B x B2C. Se for esse o caso do seu site, mantê-los separados garante que você faça as recomendações de conteúdo mais relevantes.

Aqui está o porquê. Considere um site sobre medicamentos com conteúdo para consumidores e médicos. Você deseja segregar essas estatísticas para recomendar conteúdo médico para médicos e conteúdo de consumidor para consumidores.

Como classificar o conteúdo

A mágica por trás da recomendação de conteúdo depende da classificação do conteúdo para corresponder aos seus objetivos e aos do leitor. O conteúdo pode ser classificado de várias maneiras diferentes, como:

• Palavras no título.
• Palavras-chave ou tags.
• Densidade de palavras no artigo.
• Categorias.
• Autor.
• Artigos longos vs. curtos.

A forma como o conteúdo é classificado pode afetar seu caso de uso. Por exemplo, se seu site tiver artigos e trechos longos, talvez você não queira recomendar artigos longos para pessoas que preferem ler trechos.

Tipos de algoritmos de recomendação de conteúdo

Existem vários tipos de algoritmos de recomendação de conteúdo baseados em IA que você pode usar para melhorar seu site. Aqui estão alguns dos mais comuns.

A filtragem colaborativa recomenda o conteúdo com base no comportamento e nas preferências de usuários semelhantes. Ele analisa o comportamento histórico dos usuários e recomenda o conteúdo com o qual usuários com preferências semelhantes interagiram.

A filtragem baseada em conteúdo recomenda conteúdo semelhante ao conteúdo consumido anteriormente pelo usuário. Ele analisa o conteúdo da página que o usuário está visualizando no momento e recomenda conteúdo semelhante com base em palavras-chave, tags e outras informações relevantes.

A recomendação híbrida combina filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para fornecer recomendações mais precisas e diversificadas. Ele considera tanto as preferências do usuário quanto as características do conteúdo que está sendo visualizado para fazer melhores recomendações.

A filtragem baseada em popularidade recomenda o conteúdo com base na popularidade do conteúdo. Ele recomenda o conteúdo mais popular visualizado, compartilhado ou com o qual muitos usuários interagiram. Combinar filtragem baseada em popularidade com outros tipos – por exemplo, este conteúdo é mais popular entre as pessoas com este cargo – é uma ferramenta muito poderosa.

A filtragem baseada em conhecimento recomenda o conteúdo com base nos perfis e preferências do usuário. Ele se baseia nos dados e no feedback do usuário para fornecer recomendações que correspondam aos interesses do usuário, como compras anteriores, classificações e análises.

O aprendizado por reforço recomenda o conteúdo com base nas ações e feedback do usuário. Ele aprende com as interações e feedback do usuário para melhorar suas recomendações ao longo do tempo.

Vá mais fundo: o ROI dos mecanismos de recomendação para marketing

Escolhendo um mecanismo de recomendação de conteúdo

Conforme mencionado acima, é improvável que um determinado fornecedor possa fornecer todas essas opções. Pense em como você deseja implantar recomendações de conteúdo em seu site, considerando seu público, seu conteúdo e a variedade de opções possíveis e decida quais métodos têm mais probabilidade de funcionar para sua situação específica. Leve essa lista para fornecedores em potencial e tente encontrar a melhor correspondência.

Certifique-se de colocar o leitor em primeiro lugar

Um dos desafios na criação de uma estratégia de recomendação de conteúdo bem-sucedida é garantir que você coloque os objetivos do leitor em primeiro lugar. É muito fácil cair na armadilha de pensar no que você quer que o leitor faça para promover seu modelo de negócios.

Em vez disso, coloque-se no lugar do leitor e crie sua estratégia de recomendação de conteúdo em torno do que ajudará o leitor a encontrar o conteúdo que deseja encontrar. Isso será o melhor para o seu negócio a longo prazo. Atender às necessidades do leitor aumentará o engajamento, que é o objetivo principal.