Как работает персонализация контента на онлайн-платформах

Персонализация контента на онлайн-платформах работает на основе анализа данных, сегментации аудитории и использования алгоритмов машинного обучения. 1

Основные элементы персонализации: 1

1. Сбор данных. 1 Анализ поведения пользователя, его интересов и истории взаимодействия. 1 Чаще всего информация собирается на основе cookies, которые оставил гость, или с помощью форм на сайте. 3
2. Сегментация аудитории. 1 Разделение пользователей на группы по определённым характеристикам. 1
3. Адаптация контента. 1 Изменение текстов, изображений, предложений и рекламных сообщений для каждой группы. 1

Пример работы персонализации: если пользователь часто просматривает статьи о путешествиях, ему будут показываться материалы о туристических предложениях, интересных маршрутах и советах для отдыха. 1

Некоторые платформы, где используется персонализация контента:

• «Яндекс Музыка». 5 Алгоритмы анализируют предпочтения пользователя и подбирают треки. 5 Если человек регулярно слушает определённые жанры или исполнителей, алгоритмы предлагают что-то новое. 5
• «Кинопоиск». 5 Система рекомендаций анализирует историю просмотров и на этой основе предлагает фильмы и сериалы, которые могут понравиться пользователю. 5
• Маркетплейсы. 5 Собирают данные о товарах, которые просматривали, но не купили, и затем предлагают релевантные подборки. 5