Почему стриминговые платформы выбирают систему рекомендаций для персонализированного контента?

Стриминговые платформы выбирают системы рекомендаций для персонализированного контента по нескольким причинам:

• Улучшение пользовательского опыта. rugpt.io Зрители получают контент, который соответствует их интересам и предпочтениям, что увеличивает удовлетворённость и время, проведённое на платформе. dzen.ru
• Удержание аудитории и увеличение времени взаимодействия с контентом. rugpt.io Рекомендательные системы помогают платформам привлекать новых пользователей и увеличивать время просмотра, а также платежи от продажи контента. telesputnik.ru
• Анализ аудитории. dzen.ru Искусственный интеллект (ИИ) анализирует данные о зрителях, чтобы лучше понимать их демографические характеристики, предпочтения и поведение. dzen.ru Это помогает создателям контента и маркетологам разрабатывать более эффективные стратегии. dzen.ru

Системы рекомендаций в стриминговых платформах могут использовать разные подходы, например:

• Фильтрация на основе контента. rugpt.io Анализирует характеристики контента (жанр, режиссёр, актёры и т. д.) и предлагает похожие элементы. rugpt.io
• Коллаборативная фильтрация. rugpt.io vk.com Анализирует поведение пользователей, находит схожие паттерны среди них и рекомендует контент на основе предпочтений похожих пользователей. rugpt.io
• Гибридные модели. rugpt.io Объединяют оба подхода для достижения более точных результатов. rugpt.io