Rekommendationsmotor för innehåll

Vad är en rekommendationsmotor för innehåll?

En rekommendationsmotor för innehåll är ett verktyg som använder data och algoritmer för att föreslå innehåll till användare baserat på deras preferenser, beteende och intressen. Det är ett system som lär sig av din målgrupps interaktioner och anpassar innehållet efter deras behov. Det fungerar bakom kulisserna, lär sig vad dina besökare gillar och serverar innehåll som är skräddarsytt för dem. Du har förmodligen sett rekommendationsmotorer för innehåll i aktion utan att ens inse det – från sektionen «Du kanske också gillar» på en blogg till produktrekommendationer vid näthandel. 

Ett annat exempel är Netflixs rekommendationssystem. Efter att ha sett en serie eller film föreslår Netflix liknande innehåll baserat på vad du redan har sett. På liknande sätt använder nätbutiker som Amazon rekommendationsmotorer för att föreslå produkter baserat på din surfhistorik och köphistorik.

För marknadsförare kan rekommendationsmotorer för innehåll hjälpa dig att leverera rätt innehåll till rätt personer vid rätt tidpunkt, vilket ökar engagemang och konverteringar.

Viktiga insikter

• En rekommendationsmotor för innehåll ger webbplatsbesökare personaliserat innehåll och förslag för att optimera deras upplevelse

• Det finns fyra steg i innehållsrekommendation: datainsamling, datalagring, dataanalys och datafiltrering

• Kollaborativ filtrering ger rekommendationer baserat på hur lik en användare är andra användare

• Innehållsbaserad filtrering ger rekommendationer baserat på en användares gillanden och ogillandnar

• Den hybrida rekommendationsmodellen använder en kombination av kollaborativ och innehållsbaserad filtrering för att ge de mest exakta rekommendationerna

Vad gör en rekommendationsmotor för innehåll?

En rekommendationsmotor för innehåll är en programvarulösning som skapar personaliserade användarupplevelser genom att analysera användar- och produktdata. Motorn tittar på en användares tidigare onlinebeteende, vad de gillar och ogillar, och annan viktig information, och använder dessa data för att leverera personaliserat innehåll eller ge köp- eller tittrekommendationer specifika för den användaren.

Det är genom användning av rekommendationsmotorer för innehåll som Amazon kan rekommendera produkter till dig när du handlar online, eller som Netflix kan föreslå nya serier och filmer du kanske vill titta på. Om du är helt ny på webbplatsen kanske du inte hittar många rekommendationer – eller de rekommendationer du har kanske inte är användbara. Men ju mer du fortsätter att använda webbplatsen och webbplatsen lär känna vad du gillar och ogillar, desto mer träffsäkra förslag hittar du.

Vissa rekommendationsmotorer för innehåll matar dynamiskt innehåll till de webbsidor du besöker. Baserat på ditt tidigare surfbeteende – och surfbeteendet hos andra användare som liknar dig – kan rekommendationsmotorn för innehåll automatiskt generera personaliserat innehåll när du scrollar ner på sidan.

Användare gillar innehållsrekommendationer eftersom det ger dem en mer personlig upplevelse. Företag gillar rekommendationsmotorer eftersom en mer personaliserad användarupplevelse leder till ökat tittarantal och fler köp. Det är en win-win för alla inblandade.

Varför innehållsrekommendationer är viktiga

Innehållsrekommendationer hjälper till att guida användare till mer innehåll de kommer att älska. Istället för att lämna din webbplats efter att ha läst ett blogginlägg eller sett en video kan välplacerade rekommendationer hålla din publik engagerad längre. Genom att föreslå relaterat innehåll visar du besökare att du «förstår» dem, vilket gör dem mer benägna att stanna kvar och utforska mer av ditt innehåll. 

När du konsekvent erbjuder relevant innehåll till dina användare bygger det förtroende, stärker relationer och ökar i slutändan konverteringsgraden. Föreställ dig till exempel en användare som läser ett blogginlägg om Instagram-marknadsföring. Om du sedan rekommenderar en artikel om att skapa en slagkraftig Instagram-bio eller optimera annonser kommer de troligtvis att klicka sig vidare och spendera mer tid på din webbplats. Mer tid innebär fler chanser att omvandla besökare till lojala kunder.

Fördelarna med rekommendationsmotorer för innehåll

Rekommendationsmotorer för innehåll erbjuder flera fördelar för marknadsförare som vill förbättra sina strategier för kundengagemang och kundlojalitet: 

• Ökat engagemang: När användare ser innehåll som resonerar med dem är de mer benägna att stanna kvar. Ta YouTubes autoplay-funktion som exempel. Du avslutar en video och en annan spelas upp som är lika relevant.
• Bättre konverteringsgrad: Genom att personalisera innehållsrekommendationer för din målgrupp är de betydligt mer benägna att konvertera. Om du försöker få dina webbplatsbesökare att prenumerera eller göra ett köp gör skräddarsydda innehållsförslag stor skillnad. E-handelswebbplatser som Amazon använder den här strategin effektivt för att föreslå produkter och driva mer försäljning. 
• Förbättrad användarupplevelse: Rekommendationsmotorer för innehåll skapar en mer sömlös användarresa. Att slippa vada igenom ett hav av innehåll innebär mindre friktion och en mer njutbar användarupplevelse.
• Förbättrad personalisering: Rekommendationsmotorer för innehåll använder individuella användardata för att leverera skräddarsydda innehållsförslag, vilket gör personaliseringen av innehåll till en mindre manuell uppgift för ditt marknadsföringsteam.
• Ökad lojalitet: Genom att konsekvent leverera relevant innehåll till din målgrupp gör du det betydligt mer sannolikt att de återvänder och, vid något tillfälle, konverterar till betalande kunder.

Hur fungerar en rekommendationsmotor för innehåll?

Innehållsrekommendation är vanligtvis en fyrastegsprocess. Det handlar om att samla in data, lagra dessa data, analysera data och sedan filtrera data för att generera rekommendationer. 

1. Datainsamling

   Alla rekommendationsmotorer för innehåll behöver data att basera sina rekommendationer på. Dessa parametrar kan handla om användaren (demografisk information, köp-/surfvanor osv.) eller om produkterna (nyckelord, beskrivning osv.). Vissa data är explicita (insamlade från kundinput); vissa är implicita (hämtade från kundbeteende, såsom orderhistorik). 

2. Datalagring

   Datamängden som samlas in måste lagras i någon form av databas, till exempel en SQL-databas, så att rekommendationsalgoritmen kan köras.

3. Dataanalys

   Innehållsrekommendationssystemet analyserar sedan de lagrade data och letar efter samband mellan datapunkter. Detta kan ske i realtid eller via en icke-dynamisk batchanalys.

4. Datafiltrering

   Det sista steget i innehållsrekommendationsprocessen filtrerar data för att erhålla den relevanta information som krävs för att ge en korrekt rekommendation till användaren. Detta görs vanligtvis via någon form av algoritm – kollaborativ, innehållsbaserad eller en hybrid av de två tillvägagångssätten.

Typer av filtreringsmotorer

Det finns tre primära typer av filtrering som används för innehållsrekommendation. Vissa modeller använder kollaborativ filtrering, vissa använder innehållsbaserad filtrering och vissa använder en hybrid av dessa två metoder. 

1. Kollaborativ filtrering

   Kollaborativ filtrering samlar och analyserar en mängd olika data för att förutsäga vad användare kommer att gilla, baserat på hur lik en användare är andra användare. En kollaborativ filtreringsmotor använder information om användares aktiviteter, beteenden och preferenser, till exempel om de gillar viss mat, filmer eller kläder. Förutsägelser görs med hjälp av olika maskininlärningstekniker.
   
   Fördelen med kollaborativ filtrering är att den faktiskt inte analyserar eller förstår det underliggande innehållet. Den väljer helt enkelt innehåll baserat på vad som är känt om användaren. Det är också en nackdel, eftersom rekommendationerna ofta bara har ytliga likheter med vad användaren faktiskt gillar.
   
   Om till exempel användare A gillar samma TV-serier som användare B, och användare A också gillar pikétröjor, kan en kollaborativ filtreringsmotor dra slutsatsen att användare B också skulle gilla pikétröjor och rekommendera pikétröjerelaterat innehåll till den personen. Om rekommendationer baseras på tillräckligt många datapunkter kan de vara förvånansvärt träffsäkra. Rekommendationer baserade på färre datapunkter kan dock resultera i bara ytliga rekommendationer.
   
   Amazon använder kollaborativ filtrering för sin rekommendationsmotor. Amazon använder sofistikerade algoritmer för att rekommendera liknande produkter baserat på vad kunder nyligen har köpt för att upprätthålla lojalitet. Webbplatsen visar sedan dessa rekommendationer i sektionen «Varor du kanske gillar» på varje produktsida. 

2. Innehållsbaserad filtrering

   Innehållsbaserad filtrering tar ett annorlunda tillvägagångssätt. Den här typen av motor utnyttjar artificiell intelligens för att rekommendera artiklar som liknar dem användaren tidigare har sett eller köpt i ett försök att förbättra kundupplevelsen.
   
   Tanken är att om en person gillar artikel A, och artikel B liknar artikel A, så kommer personen också att gilla artikel B. Om till exempel en användare har sett eller köpt en eller flera Marvel-filmer kan den innehållsbaserade filtreringsmotorn rekommendera en Marvel-TV-serie till den användaren, eftersom de uppenbarligen är liknande till sitt innehåll.
   
   Effektiviteten hos innehållsbaserad filtrering är begränsad till att rekommendera liknande typer av innehåll eller artiklar till liknande användare. Till exempel skulle kunskap om en användares filmpreferenser vara till liten hjälp för att avgöra vilka typer av mat den personen skulle gilla.
   
   För ett bra exempel på innehållsbaserad filtrering behöver du inte leta längre än till Facebook. När Facebook rekommenderar potentiella vänner för dig gör det det baserat på ditt personliga innehåll – var du bor, var du har arbetat, var du gick i skolan. Det är nästan ren innehållsbaserad filtrering. 

3. Hybrid rekommendation

   Den hybrida rekommendationsmodellen blandar kollaborativa och innehållsbaserade filtreringsmodeller. Den tittar på både kundanvändningsdata och innehållsbeskrivningar, och producerar därmed mer korrekta rekommendationer än någon av de enskilda metoderna.
   
   Netflix representerar ett verkligt exempel på användning av den hybrida rekommendationsmodellen. För att ge rekommendationer till sina tittare tittar Netflix på serier som liknande tittare har sett, samt innehållet i serier du har sett. De resulterande rekommendationerna är mer personaliserade än vad som annars vore möjligt – och står för 75 % av vad tittare ser på tjänsten.

Exempel på innehållsrekommendationer

Rekommendationsmotorer för innehåll har en mängd olika praktiska tillämpningar, inklusive:

• Bloggrekommendationer: Efter att en användare har läst ett blogginlägg kan du rekommendera tematiskt relaterade artiklar. Säg att de har läst ett blogginlägg om populära e-postmarknadsföringsstrategier. Du kan föreslå ett inlägg om A/B-testning av ämnesrader eller emojis som genererar flest klick – och leda folk djupare in i ditt innehållsekosystem.
• Produktrekommendationer: Det ser man mycket av på e-handelswebbplatser. Efter att du har tittat på ett par träningsskor kan webbplatsen rekommendera matchande tillbehör eller liknande stilar och uppmuntra dig att lägga fler produkter i kundvagnen. 
• Videorekommendationer: YouTube gör detta utmärkt genom att föreslå relevanta videor baserat på vad du redan har sett. För marknadsförare kan detta vara ett kraftfullt sätt att hålla folk på att titta på dina videor och fördjupa deras engagemang med ditt varumärke.
• Innehållsförslag för e-post: Personaliserade e-postkampanjer använder rekommendationsmotorer för att föreslå blogginlägg, produkter eller erbjudanden baserat på en prenumerants aktivitet.

Användningsfall för plattformar för innehållsrekommendation

Marknadsförare i olika branscher kan dra nytta av plattformar för innehållsrekommendation på flera sätt. Några viktiga användningsfall inkluderar:

• E-handelspersonalisering: Rekommendationsmotorer för innehåll kan användas för att korsförsälja nära relaterade produkter eller merförsälja besökare på en mer premiumversion av produkten. Shopify rekommenderar till exempel ofta komplementära produkter för att öka det genomsnittliga ordervärdet.
• Innehållsmarknadsföring: För bloggar hjälper rekommendationsmotorer för innehåll till att hålla läsarna engagerade genom att föreslå mer innehåll som matchar deras intressen, vilket resulterar i längre sessionstider och (helst) fler konverteringar.
• Videomarknadsföring: Om du använder videoinnehåll för att engagera din målgrupp kan en rekommendationsmotor hjälpa till att visa upp relaterade videor för att hålla tittare på din webbplats längre och fördjupa deras engagemang med ditt varumärke. Tänk på hur Netflix håller dig tittandes längre än planerat med sina «eftersom du tittade på…»-förslag. 
• E-postmarknadsföring: Personaliserade erbjudanden eller innehållsrekommendationer i e-postkampanjer kan öka klickfrekvenserna och driva mer trafik till din webbplats.  
• Prenumerationstjänster: Prenumerationsbaserade appar som Spotify, eller streamingtjänster som Netflix, gör ett riktigt bra jobb med att använda innehållsrekommendationer för att hålla sina kunder engagerade och hindra dem från att avsluta sina prenumerationer. Det är också en vinst för kunden – inget mer ändlöst scrollande för att hitta något de gillar.

Framtiden för rekommendationsmotorer för innehåll

Med tiden kommer rekommendationsmotorer för innehåll bara att bli smartare – och kraftfullare. Ju mer du kan leverera hyperpersonaliserat innehåll, desto mer kommer din målgrupp att engagera sig med ditt varumärke, vilket hjälper dig att bygga djupare kundrelationer och öka konverteringsgraden.