Персонализированные рекомендации могут быть полезны по нескольким причинам:

• Улучшение пользовательского опыта. 12 Рекомендации помогают находить контент, который соответствует интересам пользователя, что делает взаимодействие с платформой более удобным и приятным. 12
• Повышение конверсии и вовлечённости. 2 Предложения, основанные на интересах пользователя, могут увеличить вероятность покупки и поддерживать интерес к контенту. 2
• Увеличение времени на платформе. 2 Системы рекомендаций способны удерживать пользователей на платформе дольше, предлагая им контент, который они, возможно, пропустили. 2
• Снижение возвратов. 5 Благодаря персонализированным рекомендациям пользователи получают более точные предложения, что снижает вероятность того, что они купят неподходящий товар. 5

Некоторые персонализированные рекомендации могут быть вредны, например:

• Конфиденциальность данных. 24 Сбор и анализ пользовательских данных вызывают вопросы о конфиденциальности и защите личной информации. 2
• Зависимость от алгоритмов. 12 Слишком полагаться на алгоритмы может привести к узким рекомендациям и потере разнообразия контента. 2
• «Эффект пузыря фильтров». 4 Персонализированные рекомендации могут создавать ситуацию, когда пользователи видят только информацию, которая подтверждает их существующие убеждения. 4
• Чрезмерная персонализация. 4 Слишком навязчивая персонализация может вызывать раздражение у пользователей. 4

Таким образом, влияние персонализированных рекомендаций на пользователей и сервисы зависит от их правильного использования и учёта возможных рисков.