Как работает система персонализированных рекомендаций в Google Chrome?

Система персонализированных рекомендаций в Google Chrome, известная как Google Discover, использует алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект для подбора контента с учётом интересов каждого пользователя. www.rush-analytics.ru wssmedia.ru

Некоторые источники данных для персонализации:

• История поиска и просмотров. www.rush-analytics.ru Система учитывает, что пользователь искал, какие страницы посещал. www.rush-analytics.ru Эти данные помогают определить текущие интересы пользователя. www.rush-analytics.ru
• Подписки на темы и сайты. www.rush-analytics.ru Если функция доступна, можно подписываться на интересующие темы. www.rush-analytics.ru
• Геолокация. www.rush-analytics.ru blog.click.ru Местоположение влияет на подборку локальных новостей и событий. www.rush-analytics.ru
• Актуальность и свежесть контента. www.rush-analytics.ru Алгоритм отдаёт предпочтение свежим публикациям, но также показывает качественный вечнозелёный контент. www.rush-analytics.ru
• Поведение в ленте Google Discover. www.rush-analytics.ru Система отслеживает, на что пользователь кликает, сколько времени проводит на странице. www.rush-analytics.ru

Персонализированная лента обновляется в реальном времени на основе анализа интересов каждого пользователя. www.rush-analytics.ru

Чтобы видеть ленту рекомендаций, пользователь должен быть зарегистрирован и авторизован в Google. wssmedia.ru