Социальные сети применяют персонализированные рекомендации контента по нескольким причинам:

• Повышение вовлечённости аудитории. 14 Когда контент соответствует интересам и потребностям пользователей, они чаще взаимодействуют с брендом: лайкают, комментируют, делятся публикациями. 4 Это увеличивает органический охват и помогает привлекать новых клиентов. 4
• Увеличение времени пребывания пользователей на платформе. 1 Системы рекомендаций предлагают контент, который пользователи, возможно, пропустили. 1 Например, на стриминговых платформах, таких как Netflix или YouTube, персонализированные рекомендации помогают находить новые шоу или видео сразу после завершения предыдущего. 1
• Повышение вероятности конверсии. 1 Когда пользователям предлагаются продукты или услуги, которые соответствуют их интересам и поведению, они более склонны совершать покупку. 1 Это особенно актуально для e-commerce сайтов, где рекомендации могут напрямую влиять на продажи. 1
• Оптимизация рекламных кампаний. 4 Таргетирование на основе поведения пользователей и их интересов делает рекламные кампании более эффективными, снижая стоимость привлечения клиента и повышая возврат на инвестиции (ROI). 4
• Создание эмоциональной связи с клиентами. 4 Когда клиенты видят, что компания заботится о них и предлагает решения, отвечающие их потребностям, это укрепляет их отношения с брендом. 4