خوارزميات محرك التوصية والذكاء الاصطناعي: كيف تعمل؟

فيما يلي بعض الأمثلة على مواقع الويب والشبكات الاجتماعية الشهيرة التي تستخدم خوارزميات محرك التوصيات لتحسين تجربة المستخدم : YouTube و Amazon و Netflix و LinkedIn ... سيتم تناولها جميعًا لاحقًا في هذه المقالة. دعنا نذهب !

خوارزميات محرك التوصية: ما هي؟

خوارزمية التوصية عبارة عن مجموعة من القواعد المستخدمة لتحديد المحتوى لاقتراحه على المستخدمين بناءً على معلوماتهم الشخصية والبيانات التي تم جمعها عن تصفحهم أو مشترياتهم أو تفضيلاتهم أو حتى سلوكهم عبر الإنترنت .

الهدف من خوارزمية التوصية هو تحسين تجربة العملاء من خلال اقتراح المحتوى ذي الصلة المصمم حسب اهتماماتهم واحتياجاتهم ومستوى نضجهم. وبالتالي ، تُستخدم هذه الخوارزمية على نطاق واسع في منصات البث أو الشبكات الاجتماعية أو مواقع التجارة الإلكترونية أو تطبيقات الهاتف المحمول لتشجيع المستخدمين على البقاء لفترة أطول على النظام الأساسي وتقديم تجربة مخصصة لهم.

يعتمد تشغيل خوارزمية التوصية على جمع البيانات المنظمة وغير المهيكلة. يمكن أن تأتي هذه البيانات من استعلامات البحث أو النقرات أو المشتريات أو تعليقات المستخدمين أو التقييمات. بعد ذلك ، تستخدم الخوارزمية هذه البيانات لتحديد ملفات التعريف المتشابهة والتوصية بالمحتوى ذي الصلة بناءً على تفضيلات المستخدم.

هناك العديد من تقنيات خوارزمية التوصية:

1. التصفية القائمة على المحتوى: تتضمن هذه الطريقة التوصية بمحتوى مشابه للمحتوى الذي استشاره المستخدم بالفعل أو اشتراه. على سبيل المثال ، اقتراح أفلام أو مسلسلات مشابهة لتلك التي تمت مشاهدتها مؤخرًا على منصة "بث".

2. التعاونية: تعتمد هذه الطريقة على تحليل العلاقات بين المستخدمين للتوصية بالمحتوى . بناءً على التقييمات أو المراجعات أو المشتريات ، يمكن لخوارزميات محرك التوصية تحديد المستخدمين الذين لديهم تفضيلات مماثلة.

3. التعلم الآلي : تتوقع هذه التقنية تفضيلات المستخدمين بناءً على سلوكهم السابق. تتعلم الخوارزميات باستمرار من البيانات التي تم جمعها ، وستكون بعد ذلك قادرة على تقديم توصيات أكثر صلة.

في الختام ، تعد خوارزمية التوصية أداة قوية لتحسين تجربة المستخدم. من خلال تحديد تفضيلات المستخدم وتقديم محتوى ذي صلة ، يمكن للمنصات تشجيع المستخدمين على البقاء لفترة أطول على مواقعهم وشراء المزيد وتحسين ولاء العملاء.

ما هي مواقع الويب التي تستخدم خوارزميات التوصيات؟

أصبحت خوارزميات محرك التوصية موجودة في كل مكان على الويب. من مواقع التجارة الإلكترونية إلى منصات دفق الموسيقى والفيديو ، تهدف هذه الخوارزميات إلى تقديم تجربة مستخدم مخصصة من خلال التوصية بالمنتجات أو الخدمات أو المحتوى الذي يحتمل أن يثير اهتمام مستخدميها.

في هذه المقالة ، سنراجع بعضًا من أشهر مواقع الويب التي تستخدم خوارزميات التوصية ، مثل

• أمازون: ️ يستخدم عملاق التجارة الإلكترونية خوارزمية توصية متطورة للغاية توصي بمنتجات مشابهة لتلك التي اشتريتها أو تصفحتها. تأخذ الخوارزمية في الحسبان عمليات الشراء وسجل البحث لكل مستخدم ، وتحللها باستخدام تقنيات "التعلم الآلي" وتحافظ باستمرار على ملف تعريف تفضيلات المستخدم.

• Netflix : تشتهر منصة البث بقدرتها على التوصية بمسلسلات وأفلام مخصصة لكل مستخدم. تعتمد خوارزمية توصية Netflix على بيانات العرض السابقة ، وتقييمات المستخدمين ومراجعاتهم ، وعمليات البحث عن المحتوى ، والوقت من اليوم ، واللغة ، وعوامل أخرى للتوصية بالعناوين المناسبة لأذواق كل مستخدم.

• خوارزمية توصية Spotify : تستخدم منصة دفق الموسيقى Spotify أيضًا خوارزمية توصية لاقتراح قوائم التشغيل والأغاني المشابهة لتلك التي يستمع إليها المستخدم. تأخذ الخوارزمية في الاعتبار نوع الموسيقى المفضل لدى المستخدم والأغاني أو الفنانين الأكثر استماعًا والتوصيات من الأصدقاء.

• YouTube : يستخدم موقع مشاركة الفيديو YouTube أيضًا خوارزميات التوصية لاقتراح مقاطع فيديو مشابهة لتلك التي يشاهدها المستخدم. تأخذ الخوارزمية في الاعتبار مقاطع الفيديو التي تم عرضها مسبقًا وعمليات البحث التي أجراها المستخدم والتعليقات وتفضيلات المستخدمين الآخرين الذين لديهم ملفات تعريف مماثلة .

• خوارزمية توصية LinkedIn : تستخدم منصة الشبكات الاحترافية LinkedIn خوارزمية توصية لعرض عروض العمل والاتصالات ذات الصلة والمقالات التي يحتمل أن تكون ذات فائدة لكل مستخدم. تستخدم الخوارزمية بيانات ملف تعريف المستخدم وعادات التصفح والتفاعلات على النظام الأساسي لإنشاء توصيات مخصصة.

في الواقع ، يتم استخدام خوارزميات محرك التوصية بواسطة أنواع مختلفة من مواقع الويب لتخصيص تجربة المستخدم. في حين أن هذا قد يبدو تدخليًا للبعض ، فقد تم تصميم هذه الخوارزميات لتبسيط حياة المستخدمين من خلال تقديم اقتراحات مخصصة مصممة وفقًا لتفضيلاتهم الفردية.

أمثلة: أي من مواقع الويب التالية يستخدم خوارزميات التوصية؟

• خوارزمية توصية Dropbox:

يستخدم Dropbox خوارزمية توصية لمساعدة المستخدمين في العثور على الملفات ذات الصلة باحتياجاتهم. توصي الخوارزمية بالملفات بناءً على الإجراءات السابقة للمستخدم وإجراءات المستخدمين المماثلين الآخرين.

كيف تعمل خوارزمية توصية Dropbox واضحة نسبيًا. تتم مراقبة ملف كل مستخدم بحثًا عن إجراءات مثل الفتح والتعديل والمشاركة. باستخدام هذه المعلومات ، يمكن لخوارزمية توصية Dropbox استخدام تقنيات مثل التوصية التعاونية أو التوصية القائمة على المحتوى:

• في حالة التوصية التعاونية ، تستخدم خوارزمية توصية Dropbox إجراءات المستخدمين بسلوك مماثل للتوصية بالملفات ذات الصلة . على سبيل المثال ، إذا قام مستخدمان بتعديل الملف نفسه وتضمينه في عملهما الأخير ، فإن الخوارزمية توصي بهذا الملف لهؤلاء المستخدمين.
• في حالة التوصية القائمة على المحتوى ، تحدد الخوارزمية الملفات المتشابهة من خلال تحليل محتوى الملفات التي تم فتحها أو تعديلها من قبل المستخدم. على سبيل المثال ، إذا كان المستخدم يعمل بشكل أساسي على المستندات المتعلقة بالتمويل والميزانيات ، فإن خوارزمية التوصية توصي المستخدم بملفات مماثلة (في مجال المالية والمحاسبة).

بالإضافة إلى ذلك ، فإن خوارزمية توصية Dropbox قادرة أيضًا على مراعاة عوامل أخرى مثل تكرار الاستخدام والشهرة وحجم الملف قبل التوصية بملف للمستخدم.

في النهاية ، تستخدم خوارزمية توصية Dropbox تقنيات متعددة للتوصية بالملفات الأكثر صلة للمستخدم. يتيح استخدام خوارزمية التوصية هذه لمستخدمي Dropbox اكتشاف ملفات جديدة وتحسين إنتاجيتهم والوصول بسهولة إلى الملفات الأكثر أهمية بالنسبة لهم.

• خوارزمية توصية Amazon:

تستخدم أمازون خوارزمية التوصية لتقديم تجربة مخصصة لكل مستخدم. تجمع هذه الخوارزمية قدرًا كبيرًا من البيانات (المعروفة باسم المصادر الموثوقة) ، مثل عادات التسوق وعمليات البحث الأخيرة والمنتجات التي يُنظر إليها على أنها تقترح منتجات مماثلة أو تكميلية.

تستخدم خوارزمية توصية Amazon أيضًا التصفية التعاونية لتقييم اتجاهات الشراء للمستخدمين المماثلين ، ثم التوصية بهذه المنتجات للمستخدمين الآخرين بسلوكيات شراء مماثلة.

بالإضافة إلى ذلك ، طورت أمازون خوارزمية محددة تسمى "التصفية التعاونية من عنصر إلى عنصر" ، وهي عبارة عن خوارزمية تصفية تعاونية قائمة على المنتج. تستخدم خوارزمية التوصية هذه بيانات سجل شراء المستخدمين لربط المنتجات المشتراة ثم توصي بمنتجات تكميلية.

على سبيل المثال ، إذا اشترى مستخدم كتابًا بلغة Python ، فستوصي Amazon بكتب أخرى عن Python أو كتبًا عن البرمجة.

إلى جانب ذلك ، قدمت أمازون نظام "توصيات الشراء الأسبوعية" الذي يقترح المنتجات بناءً على أذواق المستخدم. يتم تحقيق ذلك من خلال جمع المعلومات حول قوائم الرغبات والتقييمات والمراجعات التي تركها العملاء.

أيضًا ، تقترح خوارزمية توصية Amazon أيضًا المنتجات بناءً على عمليات الشراء المتكررة أو المنتجات الأعلى تصنيفًا.

لا يمكن إنكار تأثير خوارزمية التوصية هذه ، مما يسمح للمستخدمين باكتشاف منتجات جديدة مع تقديم تجربة تسوق مخصصة. في الواقع ، تعد خوارزمية التوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي واحدة من النجاحات التكنولوجية العظيمة لشركة أمازون وساعدت في جعل الشركة واحدة من أكثر اللاعبين تأثيرًا في عالم المبيعات عبر الإنترنت .

هل تستخدم ويكيبيديا خوارزمية توصية؟

• خوارزمية توصية Wikipedia:

تستخدم ويكيبيديا خوارزمية التوصية لتوجيه المستخدمين إلى الصفحات التي قد تهمهم ، على أمل زيادة الوقت الذي يقضونه على الموقع وبالتالي معدل مشاركتهم. تستخدم ويكيبيديا عدة أنواع مختلفة من خوارزمية التوصية ، ولكل منها غرضه الخاص وطريقة اختيار المحتوى للتوصية به .

يُطلق على إحدى الخوارزميات الشائعة التي تستخدمها ويكيبيديا اسم "التصفية التعاونية". تحلل خوارزمية التوصية هذه الأنشطة السابقة لكل مستخدم على الموقع للتوصية بالمحتوى الذي يناسب أذواقهم.

على سبيل المثال ، إذا أمضى المستخدم وقتًا طويلاً في قراءة مقالات عن الفلسفة ، فمن المحتمل أن تقترح خوارزمية التوصية مقالات مماثلة حول الموضوعات ذات الصلة. باستخدام هذه الطريقة ، تساعد ويكيبيديا في الحفاظ على تفاعل مستخدميها من خلال تقديم محتوى مخصص يلبي اهتماماتهم.

تستخدم ويكيبيديا أيضًا خوارزميات محرك التوصية استنادًا إلى عوامل مثل المقالات الأكثر قراءة وأحدث المقالات والأكثر صلة بموضوع البحث وتلك ذات أعلى التقييمات. هذه الخوارزميات قادرة على فرز مقالات ويكيبيديا المتنوعة إلى فئات مختلفة والتوصية بها بناءً على صلة البحث أو اهتمام المستخدم .

أخيرًا ، تستخدم ويكيبيديا خوارزمية توصية بناءً على شعبية الصفحة. تفحص هذه الخوارزمية عدد المشاهدات ، ومعدل التحويل من زائر سلبي إلى قارئ نشط للمقالة ، بالإضافة إلى التفاعلات بين المستخدم والصفحات التي تمت زيارتها ، مما يمكّن ويكيبيديا من التوصية بالصفحات التي حققت أكبر قدر من التفاعل للزوار الجدد.

بشكل عام ، يمكن لخوارزمية توصية Wikipedia أن توصي بمقالات حول مواضيع مماثلة باستخدام تقنيات التصفية التعاونية والأهمية والشعبية. تمكن هذه التقنيات ويكيبيديا من تقديم مقالات ذات صلة للمستخدمين والتي قد تكون مفيدة لهم ، وتعزز تجربتهم على الموقع وتشجعهم على قضاء المزيد من الوقت هناك.

كيف يستخدم Spotify الذكاء الاصطناعي؟

• يستخدم Spotify خوارزميات التوصية:

أحدثت Spotify ثورة في الطريقة التي يستمع بها الأشخاص إلى الموسيقى عبر الإنترنت ، وأحد العوامل الرئيسية لنجاحهم هو خوارزمية توصياتهم. تسمح هذه الخوارزمية لـ Spotify باقتراح الأغاني والفنانين المشابهين لتلك التي يستمع إليها المستخدم عادةً. وإليك كيف يعمل:

• أولاً ، يجمع Spotify قدرًا هائلاً من بيانات المستخدم والتسجيلات وقوائم التشغيل وملايين الساعات من الموسيقى المسجلة. ثم يستخدمون هذه البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي القادرة على توقع تفضيلات المستخدمين الموسيقية.
• ثم تستخدم خوارزمية توصية Spotify هذه النماذج لمقارنة الخصائص الموسيقية لمختلف الأغاني والفنانين. يستخدمون ميزات مثل الإيقاع والمفتاح واللحن والآلات وكلمات الأغاني والسمات الأخرى للموسيقى.
• باستخدام هذه الخصائص ، تصنف خوارزمية التوصية الأغاني حسب "تشابهها" مع الأغاني والفنانين الآخرين. يمكن أخذ عدة عوامل في الاعتبار عند إجراء هذه المقارنة ، مثل شعبية الأغنية أو الفنان ، والقرب الجغرافي ، والمراسلات مع قوائم التشغيل أو الأنواع الموسيقية ، إلخ.
• بناءً على هذه التصنيفات ، يمكن لـ Spotify أن توصي بأغاني وفنانين مشابهين لتلك التي يستمع إليها المستخدم بالفعل. عندما يستمع المستخدم إلى أغنية ، يقوم Spotify بتحليل سجل الأغاني الخاص بها ويقترح قوائم التشغيل والألبومات وفقًا لذلك.

باستخدام خوارزمية توصية Spotify ، يمكن للمستخدمين اكتشاف فنانين جدد وأصوات ربما لم يجدوها بخلاف ذلك. تدعم الخوارزمية خبرة Spotify كمنشئ لقائمة تشغيل ، سواء كانت قوائم تشغيل مخصصة أو قوائم تشغيل تمارين سريعة أو حزم أغاني لأنواع موسيقى معينة.

في الختام ، تعد خوارزمية توصية Spotify عنصرًا أساسيًا في استراتيجية التسويق وقنوات اكتساب العملاء. ️ يمكّن الشركة من بناء ولاء المستخدمين من خلال تقديم المحتوى الذي يعجبهم ومساعدتهم على اكتشاف فنانين وأغاني جديدة. هذا مثال على الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين تجربة المستخدم.

• يستخدم Waalaxy نفس خوارزمية التوصية مثل Spotify:

كما تم توضيحه من قبل ، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوصية Spotify خوارزميات متقدمة لتحليل عادات المشاهدة وتقديم توصيات مخصصة . وبالمثل ، ينظر Waalaxy في 10 عمليات بحث عن الرصاص ويوصي بما يصل إلى 1000 ملف تعريف مشابه .

في ما يلي الإجراءات التي يمكنك اتخاذها باستخدام "الباحث عن التوقعات" الذي نقدمه للذكاء الاصطناعي:

• اجمع البيانات من عادات عاداتك . _ _ _
• تحليل خصائص العملاء المحتملين . _
• قم بمعالجة البيانات وتنظيفها مسبقًا ، ثم يمكنك تنظيمها.
• قم بإنشاء نماذجك باستخدام تقنيات تقنيات الماكينة . _ _
• تستند التوصيات إلى معايير ومعايير وسلوك العملاء المحتملين المختارين . _ _ _
• اجمع من التعليقات لتحسين النموذج وتحسين التوصيات . _ _ _

(تمامًا كما يفعل Spotify مع الموسيقى التي تستمع إليها )

إليك مقطع فيديو توضيحي صغير لمزيد من المعلومات:

الخلاصة: خوارزميات محرك التوصية والذكاء الاصطناعي

التعليمات: خوارزميات التوصية

كيف تعمل خوارزمية التوصية؟

تستخدم خوارزمية التوصية عادةً مزيجًا من معالجة البيانات وتقنيات التعلم الآلي لتحليل بيانات المستخدم واستخدامها لاقتراح العناصر ذات الصلة.

• جمع البيانات: تجمع الخوارزمية بيانات المستخدم مثل سجل الشراء ومراجعات المنتج وعادات التصفح.

• تحليل البيانات: يتم تحليل البيانات المجمعة لتحديد الأنماط والاتجاهات وتفضيلات المستخدم.

• إنشاء ملفات تعريف المستخدمين: تنشئ الخوارزمية ملفات تعريف المستخدمين بناءً على البيانات التي تم جمعها. تُستخدم ملفات التعريف هذه لفهم تفضيلات المستخدم واحتياجاته وعاداته.

• توصية: مع وجود ملفات تعريف المستخدمين هذه ، يمكن للخوارزمية أن توصي بمنتجات أو محتوى مخصص لتفضيلات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم الخوارزمية تقنيات تصفية تعاونية للتوصية بعناصر مشابهة لتلك التي استمتع بها المستخدم في الماضي.

• تقييم التوصيات: تقوم الخوارزمية بتقييم التوصيات باستمرار للتأكد من أنها فعالة ومناسبة.

في الأساس ، تستخدم خوارزمية التوصية بيانات المستخدمين لتوقع احتياجاتهم أو تفضيلاتهم وتقديم اقتراحات مناسبة. يساعد هذا في تحسين تجربة المستخدم ويمكن أن يزيد المبيعات أو حركة المرور على الموقع.

ما المهام التي يمكن أن يؤديها الذكاء الاصطناعي؟

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على أداء جميع أنواع المهام ، من معالجة البيانات إلى تحليل المشاعر إلى ترجمة اللغة. فيما يلي بعض الأمثلة على ما يمكن أن تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي:

• تحليل البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات في فترة زمنية قصيرة ، وتحديد الأنماط والاتجاهات. هذا يجعلها خيارات مثالية للتسويق وتحليل البيانات المالية.

• المساعدة الافتراضية: يمكن للذكاء الاصطناعي توفير الدعم التلقائي للمستخدمين التفاعليين في التطبيقات. روبوتات الدردشة ، على سبيل المثال ، هي برامج ذكاء اصطناعي مصممة للتفاعل مع المستخدمين بطريقة محادثة.

• التعرف على الصور والصوت: تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة جدًا في التعرف على الصور والصوت ، كما هو الحال بالنسبة لتطبيقات الصور أو التعرف على الوجه أو التعرف على الأحرف أو التعرف على الصوت.

• ترجمة اللغة: يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمة اللغات على الفور وبدقة متزايدة ، مما يجعلها مفيدة للشركات التي تركز على التجارة الدولية.

• تحليل المشاعر: يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر التي يتم التعبير عنها عبر الإنترنت على الشبكات الاجتماعية ، على سبيل المثال ، استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد المشاعر الإيجابية أو السلبية للمستخدمين.

في الواقع ، الذكاء الاصطناعي قادر على أداء مجموعة واسعة من المهام ، مما يعكس قدرته على التكيف والتنوع في مجالات الأعمال والبحث والتطوير التكنولوجي .

كيف يمكنك كسب المال باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يفتح استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) فرصًا لتحقيق الأرباح للمستثمرين ورجال الأعمال. أولاً ، ستستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة عن طريق أتمتة المهام المتكررة وتقليل الخطأ البشري.

يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل التكاليف وتحسين جودة المنتجات والخدمات. علاوة على ذلك ، يتم استخدام روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد للاستجابة لاحتياجات العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، مما يزيد من رضا العملاء وولائهم .

• ثانيًا ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الإعلان عبر الإنترنت لاستهداف الإعلانات بناءً على تفضيلات المستهلك ، مما يزيد من احتمالية أن تكون هذه الإعلانات فعالة. يمكن للشركات أيضًا استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتطوير استراتيجيات تسويق أو مبيعات جديدة.
• يمكن أيضًا جني الأموال عن طريق إنشاء تطبيقات متخصصة ، مثل المساعدين الصوتيين للمنزل الذكي أو برنامج التعرف على الكلام للنسخ أو المشورة الاستثمارية بناءً على خوارزميات معالجة البيانات.

في الختام ، يعد الذكاء الاصطناعي تقنية سريعة النمو توفر العديد من فرص الإيرادات للشركات ورواد الأعمال ، ولا شك في أن حالات استخدام جديدة ستظهر في المستقبل.

هذا كل شيء! الآن أنت تعرف كل شيء عن خوارزميات محرك التوصية.