Cum să creșteți implicarea site-ului cu recomandări de conținut

Fiecare furnizor de conținut dorește mai multă implicare cu conținutul lor online. Recomandările eficiente de conținut sunt o modalitate de a realiza acest lucru. dar nu există o abordare universală.

Iată cum puteți dezvolta cea mai bună strategie de recomandare pentru site-ul, conținutul și publicul dvs. Majoritatea motoarelor de recomandare de conținut disponibile nu vor avea toate capabilitățile discutate aici, dar cunoașterea a ceea ce este posibil vă va ajuta să găsiți cea mai bună soluție pentru afacerea dvs.

Ce este recomandarea de conținut?

Sistemele de recomandare de conținut sugerează conținut suplimentar vizitatorilor în funcție de ceea ce vor fi probabil interesați. De exemplu:

• YouTube și Netflix folosesc recomandări de conținut pentru a sugera utilizatorilor videoclipuri și emisiuni TV suplimentare pe baza istoricului lor de vizionări.
• Spotify găsește modele în gusturile muzicale și recomandă melodii similare.
• Fiica mea spune că TikTok este uimitor de bun în a găsi conținut relevant pentru ea.

Scopul în toate aceste cazuri este de a menține vizitatorul implicat cu încă o bucată de conținut convingătoare pe platforma dvs. Dar acest lucru ridică două întrebări critice:

• Cum știe sistemul ce să recomande?
• Care este contextul recomandării?

Cum funcționează recomandarea de conținut

Recomandarea de conținut se bazează pe analiza datelor pentru a prezice cu exactitate conținutul cu care este probabil să interacționeze un utilizator. În general, colectează date despre comportamentul utilizatorilor, cum ar fi ce pagini au vizitat, pe ce au făcut clic și cât timp au petrecut pe fiecare pagină. Apoi poate genera diferite tipuri de recomandări, inclusiv:

• Articole populare pe site chiar acum.
• Articole populare dintr-o anumită categorie.
• Articole populare ale unui anumit autor.
• Articole citite de vizitatorii care citesc articolul curent.
• Articole pe care vizitatorii cu istoric similar de navigare le-au citit.
• Articole populare pentru persoanele cu un anumit titlu de post.
• Articole citite de oameni care sunt ca cititorul.
• Articole citite de oameni dintr-o anumită zonă geografică.

Fiecare opțiune poate avea o utilizare diferită pentru conținut diferit sau în zone distincte ale site-ului dvs. Veți observa că unele dintre ele (cum ar fi „cele mai populare de pe site în acest moment”) se bazează pe analize simple, în timp ce altele („oamenilor ca dvs. le plac aceste articole”) se bazează pe modelare asemănătoare.

Drive-by-uri vs. obișnuiți

Dacă site-ul tău este ca majoritatea, mulți vizitatori citesc un articol și apoi pleacă. Obținerea unora dintre acele „drive-by” pentru a rămâne pentru încă o vizualizare de pagină poate face o diferență enormă în traficul site-ului dvs. O recomandare bună de conținut este o modalitate de a rezolva această problemă.

Problema este că nu știi atât de multe despre drumuri. Nu au istoric pe site-ul dvs., așa că este mai greu să faceți modelare asemănătoare. Dar există câteva opțiuni.

• Puteți utiliza cookie-uri/date de audiență terță parte pentru cât timp sunt încă disponibile.
• Puteți utiliza date din antetul HTTP, cum ar fi localizarea geografică sau referitor.
• Vă puteți baza pe statisticile generale ale site-ului de la ceilalți cititori.

Ai mai multe opțiuni cu vizitatorii tăi obișnuiți. În plus față de tot ceea ce puteți face cu drumeții, puteți face predicții pe baza istoricului lor unic de navigare, de exemplu:

• Afișați conținut similar cu cel pe care l-au văzut deja (în aceeași categorie, de același autor, cu aceleași etichete sau cuvinte cheie etc.)
• Comparați istoricul lor de navigare cu cei cu istoric de navigare similar și afișați cele mai populare articole din acel grup mai mare.
• Dacă aveți date demografice despre persoanele obișnuite (adică, titlul postului), puteți afișa cele mai populare articole pentru persoanele cu acel titlu de post.

Publice multiple

Multe site-uri au două sau mai multe segmente de public distincte: utilizatori gratuiti versus utilizatori plătiți sau perspective B2B vs. B2C. Dacă acesta este cazul site-ului dvs., păstrarea lor separată vă asigură că faceți cele mai relevante recomandări de conținut.

Iata de ce. Luați în considerare un site despre medicamente cu conținut pentru consumatori și medici. Doriți să segregați acele statistici pentru a recomanda conținut pentru doctori și conținut pentru consumatori pentru consumatori.

Cum se clasifică conținutul

Magia din spatele recomandării de conținut se bazează pe clasificarea conținutului pentru a se potrivi cu obiectivele dvs. și ale cititorului. Conținutul poate fi clasificat în mai multe moduri diferite, cum ar fi:

• Cuvintele din titlu.
• Cuvinte cheie sau etichete.
• Densitatea cuvintelor în articol.
• Categorii.
• Autor.
• Articole lungi vs scurte.

Modul în care este clasificat conținutul poate afecta cazul dvs. de utilizare. De exemplu, dacă site-ul dvs. are articole și fragmente lungi, este posibil să nu doriți să recomandați articole lungi persoanelor care preferă să citească fragmente.

Tipuri de algoritmi de recomandare de conținut

Există diferite tipuri de algoritmi de recomandare de conținut bazați pe inteligență artificială pe care îi puteți folosi pentru a vă îmbunătăți site-ul. Iată câteva dintre cele mai comune.

Filtrarea colaborativă recomandă conținut pe baza comportamentului și preferințelor utilizatorilor similari. Analizează comportamentul istoric al utilizatorilor și recomandă conținut cu care au interacționat utilizatorii cu preferințe similare.

Filtrarea bazată pe conținut recomandă conținut similar cu conținutul consumat anterior de utilizator. Acesta analizează conținutul paginii pe care utilizatorul o vizualizează în prezent și recomandă conținut similar pe baza cuvintelor cheie, etichete și alte informații relevante.

Recomandarea hibridă combină filtrarea colaborativă și filtrarea bazată pe conținut pentru a oferi recomandări mai precise și mai diverse. Ia în considerare atât preferințele utilizatorilor, cât și caracteristicile conținutului vizualizat pentru a face recomandări mai bune.

Filtrarea bazată pe popularitate recomandă conținutul pe baza popularității conținutului. Acesta recomandă cel mai popular conținut vizualizat, partajat sau cu care interacționează mulți utilizatori. Combinarea filtrelor bazate pe popularitate cu alte tipuri – de exemplu, acest conținut este cel mai popular printre persoanele cu acest titlu de post – este un instrument foarte puternic.

Filtrarea bazată pe cunoștințe recomandă conținut pe baza profilurilor și preferințelor utilizatorilor. Se bazează pe datele și feedbackul utilizatorului pentru a oferi recomandări care se potrivesc cu interesele utilizatorului, cum ar fi achizițiile anterioare, evaluări și recenzii.

Învățarea prin consolidare recomandă conținut pe baza acțiunilor și feedback-ului utilizatorului. Învață din interacțiunile utilizatorilor și feedback pentru a-și îmbunătăți recomandările în timp.

Sapă mai profund: rentabilitatea investiției motoarelor de recomandare pentru marketing

Alegerea unui motor de recomandare de conținut

După cum am menționat mai sus, este puțin probabil ca un anumit furnizor să poată oferi toate aceste opțiuni. Gândiți-vă la modul în care doriți să implementați recomandări de conținut pe site-ul dvs., având în vedere publicul dvs., conținutul dvs. și gama de opțiuni posibile și decideți ce metode sunt cele mai probabil să funcționeze pentru situația dvs. unică. Duceți această listă potențialilor furnizori și încercați să găsiți cea mai bună potrivire.

Asigurați-vă că puneți cititorul pe primul loc

Una dintre provocările în crearea unei strategii de succes de recomandare de conținut este să vă asigurați că puneți pe primul loc obiectivele cititorului. Este prea ușor să cazi în capcana de a te gândi la ceea ce vrei să facă cititorul pentru a-ți promova modelul de afaceri.

În schimb, pune-te în pielea cititorului și proiectează-ți strategia de recomandare de conținut în jurul a ceea ce îl va ajuta pe cititor să găsească conținutul pe care dorește să-l găsească. Acesta va fi cel mai bun pentru afacerea dvs. pe termen lung. Abordarea nevoilor cititorului va crește implicarea, care este scopul principal.