Работа системы персонализированных рекомендаций в браузерах устроена следующим образом: алгоритмы анализируют профиль пользователя и его предпочтения, учитывая историю просмотров, покупок или оценок. 2

Лента рекомендаций формируется с учётом следующих данных: 1

• Информация, которую человек указывает при регистрации аккаунта. 1 Если при создании аккаунта пользователь оставил личную информацию, система может подобрать подходящий контент с учётом пола, возраста и места проживания. 1
• История поисковых запросов и действий в приложениях. 1 На основании этих данных алгоритм может определить интересы пользователя, цели, покупательские намерения и предпочтения, вкусы и увлечения. 1
• Настройка геотаргетинга и местоположения. 1 Эти сведения используются для того, чтобы показывать человеку всегда актуальные новости не только его страны, но и региона, в котором он находится. 1
• Настройка демонстрации контента. 1 Учитывается, включён ли безопасный поиск у пользователя, на какой контент он жаловался, какие каналы удалял в YouTube и т. д.. 1

Для создания персонализированных рекомендаций используются огромные объёмы данных, машинное обучение помогает анализировать их и выявлять закономерности. 2