如何通过内容推荐提高网站参与度

已发表: 2023-04-04

每个内容提供商都希望更多地参与他们的在线内容。有效的内容推荐是实现这一目标的一种方式。但没有放之四海而皆准的方法。

以下是如何为您的网站、内容和受众制定最佳推荐策略。大多数现成的内容推荐引擎不具备此处讨论的所有功能，但了解可能的功能将帮助您找到适合您业务的最佳解决方案。

什么是内容推荐？

内容推荐系统根据访问者可能感兴趣的内容向访问者推荐其他内容。例如：

在所有这些情况下，目标都是让访问者与您平台上的另一段引人入胜的内容保持互动。但这提出了两个关键问题：

内容推荐依靠数据分析来准确预测用户可能参与的内容。一般来说，它会收集有关用户行为的数据，例如他们访问过哪些页面、他们点击了什么以及他们在每个页面上花费了多少时间。然后它可以生成不同类型的建议，包括：

每个选项可能对各种内容或您网站的不同区域有不同的用途。您会注意到其中一些（例如“目前网站上最流行”）依赖于简单的分析，而其他一些（“像您一样喜欢这些文章的人”）则基于相似的建模。

如果您的网站与大多数网站一样，很多访问者会阅读一篇文章然后离开。让一些“路过的人”留下来多浏览一次页面可以对您的网站流量产生巨大的影响。好的内容推荐是解决该问题的一种方法。

问题是你对路过的人了解不多。他们在您的站点上没有历史记录，因此很难进行相似的建模。但是有一些选择。

对于普通访客，您有更多选择。除了可以对驾车者进行的所有操作之外，您还可以根据他们独特的浏览历史进行预测，例如：

许多网站有两种或多种截然不同的受众：免费用户与付费用户，或 B2B 与 B2C 潜在客户。如果您的网站属于这种情况，将它们分开可确保您做出最相关的内容推荐。

这就是为什么。考虑一个关于药物的网站，其中包含面向消费者和医生的内容。您希望将这些统计数据分开，以便为医生推荐医生内容，为消费者推荐消费者内容。

内容推荐背后的魔力依赖于对内容进行分类以符合您和读者的目标。内容可以用几种不同的方式分类，例如：

内容的分类方式可能会影响您的用例。例如，如果您的站点有长篇文章和摘录，您可能不想向喜欢阅读摘录的人推荐长篇文章。

您可以使用各种类型的基于 AI 的内容推荐算法来改进您的网站。以下是一些最常见的。

协同过滤根据相似用户的行为和偏好推荐内容。它分析用户的历史行为，并推荐具有相似偏好的用户交互过的内容。

基于内容的过滤推荐与用户之前消费过的内容相似的内容。它分析用户当前浏览的页面内容，并根据关键词、标签等相关信息推荐相似的内容。

混合推荐结合了协同过滤和基于内容的过滤，以提供更准确和多样化的推荐。它同时考虑了用户偏好和正在查看的内容的特征，以做出更好的推荐。

基于流行度的过滤根据内容的流行度推荐内容。它推荐许多用户查看、共享或交互的最流行的内容。将基于流行度的过滤与其他类型相结合——例如，此内容在具有此职位的人中最受欢迎——是一个非常强大的工具。

基于知识的过滤根据用户配置文件和偏好推荐内容。它依靠用户数据和反馈来提供符合用户兴趣的推荐，例如以前的购买、评级和评论。

强化学习根据用户的操作和反馈推荐内容。它从用户交互和反馈中学习，以随着时间的推移改进其推荐。

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如上所述，任何给定的供应商都不可能提供所有这些选项。考虑一下您希望如何在您的网站上部署内容推荐，考虑到您的受众、您的内容和可能的选项范围，并确定哪些方法最有可能适用于您的独特情况。将该列表带给潜在的供应商，并尝试找到最佳匹配。

创建成功的内容推荐策略的挑战之一是确保将读者的目标放在首位。很容易陷入思考你希望读者做什么来推广你的商业模式的陷阱。

相反，设身处地为读者着想，围绕有助于读者找到他们想要查找的内容的内容设计内容推荐策略。从长远来看，这对您的业务是最好的。满足读者的需求将增加参与度，这是主要目标。

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