Empfehlungs-Engine-Algorithmen und KI: Wie funktioniert es?

Hier sind einige Beispiele beliebter Websites und sozialer Netzwerke , die Recommendation Engine-Algorithmen verwenden , um ihre Benutzererfahrung zu verbessern : YouTube, Amazon, Netflix, LinkedIn … alle werden später in diesem Artikel behandelt . Lass uns gehen !

Empfehlungs-Engine-Algorithmen: Was ist das?

Beim Empfehlungsalgorithmus handelt es sich um eine Reihe von Regeln, die zur Auswahl von Inhalten verwendet werden, die den Benutzern auf der Grundlage ihrer persönlichen Informationen und der beim Surfen, beim Einkaufen, bei ihren Vorlieben oder sogar beim Online-Verhalten gesammelten Daten vorgeschlagen werden.

Ziel des Empfehlungsalgorithmus ist es, das Kundenerlebnis zu optimieren, indem relevante Inhalte vorgeschlagen werden, die auf deren Interessen, Bedürfnisse und Reifegrad zugeschnitten sind. Daher wird dieser Algorithmus häufig in Streaming-Plattformen, sozialen Netzwerken, E-Commerce-Seiten oder mobilen Anwendungen eingesetzt, um Benutzer zu ermutigen, länger auf der Plattform zu bleiben und ihnen ein personalisiertes Erlebnis zu bieten.

Die Funktionsweise des Empfehlungsalgorithmus basiert auf der Erfassung strukturierter und unstrukturierter Daten. Diese Daten können aus Suchanfragen , Klicks, Käufen, Nutzerkommentaren oder Bewertungen stammen. Anschließend verwendet der Algorithmus diese Daten, um ähnliche Profile zu identifizieren und relevante Inhalte basierend auf Benutzerpräferenzen zu empfehlen.

Es gibt verschiedene Techniken für Empfehlungsalgorithmen:

1. Inhaltsbasierte Filterung: Bei dieser Methode werden Inhalte empfohlen, die denen ähneln, die der Benutzer bereits konsultiert oder gekauft hat. Schlagen Sie beispielsweise Filme oder Serien vor, die denen ähneln, die Sie kürzlich auf einer „Streaming“-Plattform angesehen haben.

2. Kollaborativ: Diese Methode basiert auf der Analyse der Beziehungen zwischen Benutzern, um Inhalte zu empfehlen . Basierend auf Bewertungen, Rezensionen oder Käufen können Empfehlungs-Engine-Algorithmen Benutzer mit ähnlichen Präferenzen identifizieren.

3. Maschinelles Lernen : Diese Technik sagt die Präferenzen der Benutzer basierend auf ihrem vorherigen Verhalten voraus. Die Algorithmen lernen kontinuierlich aus den gesammelten Daten und können dann relevantere Empfehlungen geben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Empfehlungsalgorithmus ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verbesserung der Benutzererfahrung ist. Durch die Identifizierung von Benutzerpräferenzen und das Angebot relevanter Inhalte können Plattformen Benutzer dazu ermutigen, länger auf ihrer Website zu bleiben, mehr zu kaufen und die Kundenbindung zu verbessern.

Welche Websites verwenden Empfehlungsalgorithmen?

Empfehlungs-Engine-Algorithmen sind im Web allgegenwärtig geworden. Von E-Commerce- Websites bis hin zu Musik- und Video-Streaming-Plattformen zielen diese Algorithmen darauf ab, ein personalisiertes Benutzererlebnis zu bieten, indem sie Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte empfehlen, die ihre Benutzer wahrscheinlich interessieren.

In diesem Artikel besprechen wir einige der beliebtesten Websites , die Empfehlungsalgorithmen verwenden, wie z

• Amazon: ️ Der E-Commerce-Riese verwendet einen hochentwickelten Empfehlungsalgorithmus, der Produkte empfiehlt, die denen ähneln, die Sie gekauft oder durchsucht haben. Der Algorithmus berücksichtigt die Kauf- und Suchhistorie jedes Benutzers, analysiert sie mithilfe von Techniken des „maschinellen Lernens“ und erstellt ständig ein Profil der Benutzerpräferenzen.

• Netflix : Die Streaming-Plattform ist bekannt für ihre Fähigkeit, auf jeden Nutzer zugeschnittene Serien und Filme zu empfehlen. Der Empfehlungsalgorithmus von Netflix stützt sich auf frühere Anzeigedaten, Benutzerbewertungen und -rezensionen, Inhaltssuchen , Tageszeit, Sprache und andere Faktoren, um Titel zu empfehlen, die dem Geschmack jedes Benutzers entsprechen.

• Spotify- Empfehlungsalgorithmus : Die Musik-Streaming-Plattform Spotify verwendet außerdem einen Empfehlungsalgorithmus, um Wiedergabelisten und Songs vorzuschlagen, die denen ähneln, die der Benutzer gehört hat. Der Algorithmus berücksichtigt das bevorzugte Musikgenre des Nutzers, die meistgehörten Songs oder Interpreten sowie Empfehlungen von Freunden.

• YouTube : Video-Sharing-Seite YouTube nutzt ebenfalls Empfehlungsalgorithmen, um dem Nutzer ähnliche Videos vorzuschlagen wie die, die er sich angesehen hat. Der Algorithmus berücksichtigt zuvor angesehene Videos, vom Nutzer durchgeführte Suchanfragen, Kommentare und die Vorlieben anderer Nutzer mit ähnlichen Profilen .

• LinkedIn-Empfehlungsalgorithmus : Die professionelle Netzwerkplattform LinkedIn verwendet einen Empfehlungsalgorithmus, um Stellenangebote, relevante Kontakte und Artikel anzuzeigen, die für jeden Benutzer von Interesse sein könnten. Der Algorithmus nutzt Benutzerprofildaten, Surfgewohnheiten und Interaktionen auf der Plattform, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Tatsächlich werden Empfehlungs-Engine-Algorithmen von verschiedenen Arten von Websites verwendet, um das Benutzererlebnis zu personalisieren. Auch wenn dies für manche aufdringlich erscheinen mag, sollen diese Algorithmen das Leben der Benutzer vereinfachen, indem sie personalisierte Vorschläge anbieten, die auf ihre individuellen Vorlieben zugeschnitten sind.

Beispiele: Welche dieser Websites verwenden Empfehlungsalgorithmen?

• Dropbox-Empfehlungsalgorithmus:

Dropbox verwendet einen Empfehlungsalgorithmus, um Benutzern dabei zu helfen, für ihre Anforderungen relevante Dateien zu finden. Der Algorithmus empfiehlt Dateien basierend auf den vergangenen Aktionen des Benutzers und den Aktionen anderer ähnlicher Benutzer .

Die Funktionsweise des Empfehlungsalgorithmus von Dropbox ist relativ einfach. Die Datei jedes Benutzers wird auf Aktionen wie Öffnen, Ändern und Teilen überwacht. Mit diesen Informationen kann der Empfehlungsalgorithmus von Dropbox Techniken wie kollaborative Empfehlungen oder inhaltsbasierte Empfehlungen nutzen:

• Bei der kollaborativen Empfehlung nutzt der Empfehlungsalgorithmus von Dropbox die Aktionen von Benutzern mit ähnlichem Verhalten, um relevante Dateien zu empfehlen. Wenn beispielsweise zwei Benutzer dieselbe Datei geändert und in ihre letzte Arbeit eingefügt haben, empfiehlt der Algorithmus diesen Benutzern diese Datei.
• Bei der inhaltsbasierten Empfehlung identifiziert der Algorithmus ähnliche Dateien, indem er den Inhalt von Dateien analysiert, die vom Benutzer geöffnet oder geändert wurden. Wenn ein Benutzer beispielsweise hauptsächlich an Dokumenten mit Bezug zu Finanzen und Budgets arbeitet, empfiehlt der Empfehlungsalgorithmus dem Benutzer ähnliche Dateien (aus dem Bereich Finanzen und Rechnungswesen).

Darüber hinaus ist der Empfehlungsalgorithmus von Dropbox in der Lage, weitere Faktoren wie Nutzungshäufigkeit , Beliebtheit und Dateigröße zu berücksichtigen, bevor er einem Benutzer eine Datei empfiehlt.

Letztendlich verwendet der Empfehlungsalgorithmus von Dropbox mehrere Techniken, um einem Benutzer die relevantesten Dateien zu empfehlen . Mithilfe dieses Empfehlungsalgorithmus können Dropbox-Benutzer neue Dateien entdecken, ihre Produktivität steigern und problemlos auf die Dateien zugreifen, die ihnen am wichtigsten sind.

• Amazon-Empfehlungsalgorithmus:

Amazon nutzt den Empfehlungsalgorithmus, um jedem Benutzer ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Dieser Algorithmus sammelt eine beträchtliche Menge an Daten (bekannt als zuverlässige Quellen), wie z. B. Einkaufsgewohnheiten, aktuelle Suchanfragen und angesehene Produkte, um ähnliche oder ergänzende Produkte vorzuschlagen.

Der Empfehlungsalgorithmus von Amazon nutzt außerdem kollaborative Filterung, um die Kauftendenzen ähnlicher Nutzer zu bewerten und diese Produkte dann anderen Nutzern mit ähnlichem Kaufverhalten zu empfehlen.

Darüber hinaus hat Amazon einen speziellen Algorithmus namens „Item-to-Item Collaborative Filtering“ entwickelt, bei dem es sich um einen produktbasierten kollaborativen Filteralgorithmus handelt. Dieser Empfehlungsalgorithmus nutzt die Kaufhistoriendaten der Benutzer, um gekaufte Produkte zu korrelieren und empfiehlt dann ergänzende Produkte.

Wenn ein Benutzer beispielsweise ein Buch über die Sprache Python kauft, empfiehlt Amazon andere Bücher über Python oder Bücher über Programmierung.

Parallel dazu hat Amazon ein System „wöchentlicher Kaufempfehlungen“ eingeführt, das dem Nutzer basierend auf dem Geschmack Produkte vorschlägt. Dies wird durch das Sammeln von Informationen zu Wunschzetteln, Bewertungen und Rezensionen von Kunden erreicht.

Darüber hinaus schlägt der Empfehlungsalgorithmus von Amazon auch Produkte vor, die auf häufigen Käufen oder am besten bewerteten Produkten basieren.

Die Wirkung dieses Empfehlungsalgorithmus ist unbestreitbar: Er ermöglicht es Benutzern, neue Produkte zu entdecken und bietet gleichzeitig ein personalisiertes Einkaufserlebnis . Tatsächlich ist der KI-basierte Empfehlungsalgorithmus einer der großen technologischen Erfolge von Amazon und hat dazu beigetragen, das Unternehmen zu einem der einflussreichsten Player in der Welt des Online-Verkaufs zu machen.

Verwendet Wikipedia einen Empfehlungsalgorithmus?

• Wikipedia-Empfehlungsalgorithmus:

Wikipedia verwendet den Empfehlungsalgorithmus, um Benutzer auf Seiten zu leiten, die für sie von Interesse sein könnten, in der Hoffnung, ihre Verweildauer auf der Website und damit ihre Interaktionsrate zu erhöhen. Wikipedia verwendet verschiedene Arten von Empfehlungsalgorithmen, von denen jeder seinen eigenen Zweck und seine eigene Methode zur Auswahl der zu empfehlenden Inhalte hat.

Einer der beliebtesten Algorithmen, die Wikipedia verwendet, heißt „Collaborative Filtering“. Dieser Empfehlungsalgorithmus analysiert die vergangenen Aktivitäten jedes Benutzers auf der Website, um Inhalte zu empfehlen, die seinem Geschmack entsprechen.

Wenn ein Benutzer beispielsweise viel Zeit damit verbracht hat, Artikel zum Thema Philosophie zu lesen, schlägt der Empfehlungsalgorithmus wahrscheinlich ähnliche Artikel zu verwandten Themen vor. Mit dieser Methode trägt Wikipedia dazu bei, die Bindung seiner Nutzer aufrechtzuerhalten, indem personalisierte Inhalte angeboten werden, die auf ihre Interessen zugeschnitten sind.

Wikipedia verwendet auch Empfehlungsalgorithmen, die auf Faktoren wie den meistgelesenen Artikeln, den aktuellsten Artikeln, den Artikeln, die für das Suchthema am relevantesten sind, und den Artikeln mit den höchsten Bewertungen basieren. Diese Algorithmen sind in der Lage, die verschiedenen Wikipedia-Artikel in verschiedene Kategorien zu sortieren und sie basierend auf Suchrelevanz oder Benutzerinteresse zu empfehlen.

Schließlich verwendet Wikipedia einen Empfehlungsalgorithmus basierend auf der Seitenpopularität. Dieser Algorithmus untersucht die Anzahl der Aufrufe, die Konversionsrate von einem passiven Besucher zu einem aktiven Leser des Artikels sowie die Interaktionen zwischen dem Benutzer und den besuchten Seiten und ermöglicht es Wikipedia, neuen Besuchern die Seiten zu empfehlen, die das meiste Engagement erzeugt haben.

Im Allgemeinen kann der Empfehlungsalgorithmus von Wikipedia mithilfe kollaborativer Filter-, Relevanz- und Beliebtheitstechniken Artikel zu ähnlichen Themen empfehlen. Diese Techniken ermöglichen es Wikipedia, Benutzern relevante Artikel anzubieten, die für sie nützlich sein könnten, ihr Erlebnis auf der Website zu verbessern und sie zu ermutigen, mehr Zeit dort zu verbringen.

Wie nutzt Spotify künstliche Intelligenz?

• Spotify verwendet Empfehlungsalgorithmen:

Spotify hat die Art und Weise, wie Menschen online Musik hören, revolutioniert, und einer der Hauptgründe für ihren Erfolg ist ihr Empfehlungsalgorithmus. Dieser Algorithmus ermöglicht es Spotify, Songs und Künstler zu empfehlen, die denen ähneln, die der Benutzer normalerweise hört. So funktioniert das:

• Erstens sammelt Spotify eine riesige Menge an Benutzerdaten, Aufnahmen, Wiedergabelisten und Millionen Stunden aufgezeichneter Musik. Anschließend nutzen sie diese Daten, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, die in der Lage sind, die Musikpräferenzen der Benutzer vorherzusagen.
• Der Empfehlungsalgorithmus von Spotify verwendet diese Modelle dann, um die musikalischen Eigenschaften verschiedener Songs und Künstler zu vergleichen. Sie nutzen Merkmale wie Tempo, Tonart, Melodie, Instrumente, Texte und andere Attribute der Musik.
• Anhand dieser Merkmale ordnet der Empfehlungsalgorithmus Songs nach ihrer „Ähnlichkeit“ mit anderen Songs und Künstlern. Für diesen Vergleich können mehrere Faktoren berücksichtigt werden, z. B. Popularität des Liedes oder Künstlers, geografische Nähe, Übereinstimmung mit Playlists oder Musikgenres usw.
• Basierend auf diesen Klassifizierungen kann Spotify Lieder und Künstler empfehlen, die denen ähneln, die der Nutzer bereits hört. Wenn der Nutzer einen Song anhört, analysiert Spotify dessen Songverlauf und schlägt dementsprechend Playlists und Alben vor.

Mithilfe des Empfehlungsalgorithmus von Spotify können Benutzer neue Künstler und Sounds entdecken, die sie sonst vielleicht nie gefunden hätten. Der Algorithmus untermauert die Expertise von Spotify als Playlist-Ersteller, egal ob es sich um personalisierte Playlists, schnelle Übungs-Playlists oder Songpakete für bestimmte Musikgenres handelt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Empfehlungsalgorithmus von Spotify ein Schlüsselelement ihrer Marketingstrategie und Kundengewinnungskanäle ist. ️ Es ermöglicht dem Unternehmen, die Loyalität der Benutzer zu stärken, indem es ihnen Inhalte anbietet, die ihnen gefallen, und ihnen dabei hilft, neue Künstler und Songs zu entdecken. Dies ist ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zur Verbesserung des Benutzererlebnisses.

• Waalaxy verwendet denselben Empfehlungsalgorithmus wie Spotify:

Wie bereits erläutert , verwendet die Empfehlungs -KI von Spotify fortschrittliche Algorithmen , um Ihre Sehgewohnheiten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen . Ebenso berücksichtigt Waalaxy 10 Lead- Suchen und empfiehlt bis zu 1.000 ähnliche Profile .

Hier sind die Maßnahmen, die Sie mit unserem KI-„Prospect Finder“ ergreifen können :

• Sammeln Sie Daten über die Gewohnheiten Ihrer Gewohnheiten .
• Analysieren Sie die Eigenschaften potenzieller Kunden .
• Verarbeiten und bereinigen Sie die Daten vor, dann können Sie sie organisieren.
• Erstellen Sie Ihre Modelle mithilfe maschineller Techniken . _ _
• Die Empfehlungen basieren auf Kriterien und Verhaltensweisen der ausgewählten Interessenten . _ _
• Sammeln Sie Feedback , um das Modell zu verfeinern und die Empfehlungen zu verbessern .

(Genau wie Spotify es für die Musik macht , die Sie hören )

Hier ist ein kleines Erklärvideo für weitere Informationen:

Fazit: Recommendation Engine-Algorithmen und KI

FAQ: Empfehlungsalgorithmen

Wie funktioniert der Empfehlungsalgorithmus?

Der Empfehlungsalgorithmus verwendet typischerweise eine Kombination aus Datenverarbeitungs- und maschinellen Lerntechniken, um Benutzerdaten zu analysieren und daraus relevante Elemente vorzuschlagen.

• Datenerfassung: Der Algorithmus sammelt Benutzerdaten wie Kaufhistorie, Produktbewertungen und Surfgewohnheiten.

• Datenanalyse: Die gesammelten Daten werden analysiert, um Muster, Trends und Benutzerpräferenzen zu identifizieren.

• Erstellung von Benutzerprofilen: Der Algorithmus erstellt Benutzerprofile basierend auf den gesammelten Daten. Diese Profile werden verwendet, um Benutzerpräferenzen, Bedürfnisse und Gewohnheiten zu verstehen.

• Empfehlung: Mit diesen Benutzerprofilen kann der Algorithmus Produkte oder Inhalte empfehlen, die auf die Vorlieben des Benutzers zugeschnitten sind. Darüber hinaus verwendet der Algorithmus kollaborative Filtertechniken, um Artikel zu empfehlen, die denen ähneln, die dem Benutzer in der Vergangenheit gefallen haben.

• Empfehlungsbewertung: Der Algorithmus bewertet Empfehlungen kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie wirksam und angemessen sind.

Grundsätzlich nutzt der Empfehlungsalgorithmus die Daten der Nutzer, um deren Bedürfnisse oder Vorlieben zu antizipieren und passende Vorschläge anzubieten. Dies trägt zur Verbesserung des Benutzererlebnisses bei und kann den Umsatz oder den Website-Verkehr steigern.

Welche Aufgaben können KIs übernehmen?

Künstliche Intelligenzen haben das Potenzial, alle Arten von Aufgaben zu erfüllen, von der Datenmanipulation über Stimmungsanalysen bis hin zur Sprachübersetzung. Hier sind nur einige Beispiele dafür, was KI leisten kann:

• Datenanalyse: KIs können große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten und dabei Muster und Trends erkennen. Dies macht sie zur idealen Wahl für Marketing- und Finanzdatenanalysen.

• Virtuelle Assistenz: KIs können interaktive Benutzer in Anwendungen automatisch unterstützen. Chatbots beispielsweise sind Programme der künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, mit Benutzern auf konversationelle Weise zu interagieren.

• Bild- und Spracherkennung: KIs sind sehr gut in der Bild- und Spracherkennung, ebenso wie bei Fotoanwendungen, Gesichtserkennung, Zeichenerkennung oder Spracherkennung.

• Sprachübersetzung: KIs sind in der Lage, Sprachen sofort und mit zunehmender Genauigkeit zu übersetzen, was sie für Unternehmen nützlich macht, die sich auf den internationalen Handel konzentrieren.

• Stimmungsanalyse: KIs können auch zur Analyse von Stimmungen eingesetzt werden, die online in sozialen Netzwerken zum Ausdruck gebracht werden, beispielsweise mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen, um positive oder negative Emotionen der Nutzer zu identifizieren.

Tatsächlich sind künstliche Intelligenzen in der Lage, ein breites Spektrum an Aufgaben zu erfüllen, was ihre Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit in den Bereichen Wirtschaft, Forschung und technologische Entwicklung widerspiegelt.

Wie kann man mit KI Geld verdienen?

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) kann Ertragschancen für Investoren und Unternehmer eröffnen. Erstens werden Unternehmen KI nutzen, um die Effizienz zu verbessern, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und menschliche Fehler reduzieren.

Dadurch können Kosten gesenkt und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessert werden. Darüber hinaus werden zunehmend KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten eingesetzt, um rund um die Uhr auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und so die Kundenzufriedenheit und -treue zu erhöhen.

• Zweitens wird KI in der Online-Werbung eingesetzt, um Anzeigen basierend auf Verbraucherpräferenzen auszurichten , was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass diese Anzeigen effektiv sind. Unternehmen können KI-Systeme auch zur Analyse großer Datenmengen nutzen, um neue Marketing- oder Vertriebsstrategien zu entwickeln.
• Geld lässt sich auch mit der Entwicklung spezialisierter Anwendungen verdienen, etwa mit Sprachassistenten für das Smart Home, Spracherkennungssoftware für Transkriptionen oder Anlageberatung auf Basis von Datenverarbeitungsalgorithmen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI eine schnell wachsende Technologie ist, die viele Umsatzmöglichkeiten für Unternehmen und Unternehmer bietet, und es besteht kein Zweifel daran, dass in Zukunft neue Anwendungsfälle entstehen werden.

Das ist es! Jetzt wissen Sie alles über die Algorithmen der Empfehlungsmaschine.