İçerik önerileriyle web sitesi etkileşimi nasıl artırılır?

Her içerik sağlayıcı, çevrimiçi içeriğiyle daha fazla etkileşim ister. Etkili içerik önerileri, bunu başarmanın bir yoludur. ancak herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur.

Siteniz, içeriğiniz ve hedef kitleniz için en iyi öneri stratejisini nasıl geliştireceğiniz aşağıda açıklanmıştır. Hazır içerik öneri motorlarının çoğu burada tartışılan tüm yeteneklere sahip olmayacaktır, ancak nelerin mümkün olduğunu bilmek işletmeniz için en iyi çözümü bulmanıza yardımcı olacaktır.

İçerik önerisi nedir?

İçerik öneri sistemleri, ziyaretçilere muhtemelen ilgilenecekleri şeylere göre ek içerik önerir. Örneğin:

• YouTube ve Netflix, kullanıcılarına görüntüleme geçmişlerine göre ek videolar ve TV şovları önermek için içerik önerilerini kullanır.
• Spotify, müzik zevklerindeki kalıpları bulur ve benzer şarkılar önerir.
• Kızım, TikTok'un kendisi için alakalı içerik bulma konusunda inanılmaz derecede iyi olduğunu söylüyor.

Tüm bu durumlarda amaç, ziyaretçiyi platformunuzdaki başka bir ilgi çekici içerikle meşgul tutmaktır. Ancak bu iki kritik soruyu gündeme getiriyor:

• Sistem neyi önereceğini nasıl biliyor?
• Tavsiyenin içeriği nedir?

İçerik önerisi nasıl çalışır?

İçerik önerisi, bir kullanıcının hangi içerikle etkileşime geçebileceğini doğru bir şekilde tahmin etmek için veri analizine dayanır. Genel olarak, hangi sayfaları ziyaret ettikleri, neleri tıkladıkları ve her sayfada ne kadar zaman geçirdikleri gibi kullanıcı davranışlarıyla ilgili verileri toplar. Daha sonra aşağıdakiler de dahil olmak üzere farklı türden öneriler üretebilir:

• Şu anda sitedeki popüler makaleler.
• Belirli bir kategorideki popüler makaleler.
• Belirli bir yazarın popüler makaleleri.
• Mevcut makaleyi okuyan ziyaretçiler tarafından okunan makaleler.
• Benzer göz atma geçmişlerine sahip ziyaretçilerin okuduğu makaleler.
• Belirli bir iş unvanına sahip kişiler için popüler makaleler.
• Okuyucu gibi olan insanlar tarafından okunan makaleler.
• Belirli bir coğrafi bölgedeki insanlar tarafından okunan makaleler.

Her seçeneğin çeşitli içerikler için veya web sitenizin farklı alanlarında farklı bir kullanımı olabilir. Bazılarının ("şu anda sitedeki en popülerler" gibi) basit analizlere dayandığını, diğerlerinin ("senin gibi insanlar bu makaleleri seviyor") benzer modellemeye dayandığını fark edeceksiniz.

Arabayla geçenler ve düzenli olanlar

Siteniz çoğu gibiyse, birçok ziyaretçi bir makaleyi okur ve sonra ayrılır. Bu "arabayla yanından geçenlerden" bazılarının bir sayfa daha görüntülemesi için kalmasını sağlamak, site trafiğinizde büyük bir fark yaratabilir. İyi içerik önerisi, bu sorunu çözmenin bir yoludur.

Sorun şu ki, arabayla geçenler hakkında pek bir şey bilmiyorsun. Sitenizde geçmişleri yok, bu yüzden benzer modelleme yapmak daha zor. Ama bazı seçenekler var.

• Üçüncü taraf çerez/kitle verilerini, ne kadar süreyle kullanılabilir olursa olsun kullanabilirsiniz.
• Coğrafi konum veya yönlendiren gibi HTTP başlığındaki verileri kullanabilirsiniz.
• Diğer okuyucularınızın genel site istatistiklerine güvenebilirsiniz.

Düzenli ziyaretçilerinizle daha birçok seçeneğiniz var. Arabayla geçenlerle yapabileceğiniz her şeye ek olarak, benzersiz göz atma geçmişlerine dayalı olarak tahminlerde bulunabilirsiniz, örneğin:

• Daha önce görüntüledikleri içeriğe benzer içerik gösterin (aynı kategoride, aynı yazar tarafından, aynı etiketler veya anahtar kelimelerle vb.)
• Tarama geçmişlerini benzer tarama geçmişi olanlarla karşılaştırın ve bu daha büyük gruptaki en popüler makaleleri gösterin.
• Müdavimlerinizle ilgili demografik verileriniz varsa (yani iş unvanı), o iş unvanına sahip kişiler için en popüler makaleleri gösterebilirsiniz.

Birden fazla kitle

Birçok sitenin iki veya daha fazla farklı kitlesi vardır: ücretsiz kullanıcılar ve ücretli kullanıcılar veya B2B ve B2C potansiyel müşterileri. Siteniz için durum buysa, onları ayrı tutmak en alakalı içerik önerilerini yapmanızı sağlar.

İşte nedeni. Tüketiciler ve doktorlar için içeriğe sahip ilaçlarla ilgili bir site düşünün. Doktorlara doktor içeriği ve tüketicilere tüketici içeriği önermek için bu istatistikleri ayırmak istiyorsunuz.

İçerik nasıl sınıflandırılır?

İçerik önerisinin ardındaki sihir, içeriği sizin ve okuyucunun hedeflerine uygun şekilde sınıflandırmaya dayanır. İçerik, aşağıdakiler gibi birkaç farklı şekilde sınıflandırılabilir:

• Başlıktaki kelimeler.
• Anahtar kelimeler veya etiketler.
• Makalede kelime yoğunluğu.
• Kategoriler.
• Yazar.
• Uzun ve kısa makaleler.

İçeriğin nasıl sınıflandırıldığı, kullanım durumunuzu etkileyebilir. Örneğin, sitenizde uzun makaleler ve alıntılar varsa, alıntıları okumayı tercih eden kişilere uzun makaleler önermek istemeyebilirsiniz.

İçerik önerisi algoritması türleri

Web sitenizi iyileştirmek için kullanabileceğiniz çeşitli AI tabanlı içerik önerme algoritmaları vardır. İşte en yaygın olanlardan bazıları.

İşbirlikçi filtreleme, benzer kullanıcıların davranışlarına ve tercihlerine göre içerik önerir. Kullanıcıların geçmişteki davranışlarını analiz eder ve benzer tercihlere sahip kullanıcıların etkileşimde bulunduğu içerikleri önerir.

İçerik tabanlı filtreleme, kullanıcının daha önce tükettiği içeriğe benzer içerik önerir. Kullanıcının o anda görüntülemekte olduğu sayfanın içeriğini analiz eder ve anahtar kelimelere, etiketlere ve diğer ilgili bilgilere dayalı olarak benzer içerik önerir.

Hibrit öneri, daha doğru ve çeşitli öneriler sağlamak için işbirliğine dayalı filtreleme ile içerik tabanlı filtrelemeyi birleştirir. Daha iyi önerilerde bulunmak için hem kullanıcı tercihlerini hem de görüntülenen içeriğin özelliklerini dikkate alır.

Popülerliğe dayalı filtreleme, içeriğin popülerliğine göre içerik önerir. Birçok kullanıcı tarafından görüntülenen, paylaşılan veya etkileşimde bulunulan en popüler içeriği önerir. Popülerliğe dayalı filtrelemeyi diğer türlerle birleştirmek - örneğin, bu içerik en çok bu iş unvanına sahip kişiler arasında popülerdir - çok güçlü bir araçtır.

Bilgiye dayalı filtreleme, kullanıcı profillerine ve tercihlerine göre içerik önerir. Önceki satın almalar, derecelendirmeler ve incelemeler gibi kullanıcının ilgi alanlarına uygun öneriler sağlamak için kullanıcı verilerine ve geri bildirimlere dayanır.

Takviyeli öğrenme, kullanıcının eylemlerine ve geri bildirimlerine dayalı olarak içerik önerir. Önerilerini zaman içinde iyileştirmek için kullanıcı etkileşimlerinden ve geri bildirimlerden öğrenir.

Daha derine inin: Pazarlama için öneri motorlarının yatırım getirisi

Bir içerik öneri motoru seçme

Yukarıda bahsedildiği gibi, herhangi bir satıcının bu seçeneklerin tümünü sağlaması olası değildir. Kitleniz, içeriğiniz ve olası seçenekler yelpazesi göz önüne alındığında, içerik önerilerini sitenize nasıl yerleştirmek istediğinizi düşünün ve benzersiz durumunuz için hangi yöntemlerin en çok işe yarayacağına karar verin. Bu listeyi potansiyel satıcılara götürün ve en iyi eşleşmeyi bulmaya çalışın.

Önceliği okuyucuya verdiğinizden emin olun.

Başarılı bir içerik tavsiyesi stratejisi oluşturmanın zorluklarından biri, okuyucunun hedeflerini ilk sıraya koyduğunuzdan emin olmaktır. İş modelinizi tanıtmak için okuyucunun ne yapmasını istediğinizi düşünme tuzağına düşmek çok kolaydır.

Bunun yerine, kendinizi okuyucunun yerine koyun ve içerik önerme stratejinizi, okuyucunun bulmak istediği içeriği bulmasına yardımcı olacak şekilde tasarlayın. Uzun vadede işletmeniz için en iyisi bu olacaktır. Okuyucunun ihtiyaçlarını ele almak, birincil hedef olan katılımı artıracaktır.