Algoritma Mesin Rekomendasi dan AI: Bagaimana cara kerjanya?

Berikut adalah beberapa contoh situs web populer dan jejaring sosial yang menggunakan Algoritma Mesin Rekomendasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna mereka : YouTube, Amazon, Netflix, LinkedIn … semua akan dibahas nanti di artikel ini . Ayo pergi !

Algoritma Mesin Rekomendasi: Apa itu?

Algoritme rekomendasi adalah seperangkat aturan yang digunakan untuk memilih konten yang akan disarankan kepada pengguna berdasarkan informasi pribadi dan data yang dikumpulkan pada penjelajahan, pembelian, preferensi, atau bahkan perilaku online mereka .

Tujuan dari algoritme rekomendasi adalah untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan dengan mengusulkan konten yang relevan yang disesuaikan dengan minat, kebutuhan, dan tingkat kematangan mereka. Akibatnya, algoritme ini banyak digunakan di platform streaming, jejaring sosial, situs e-niaga, atau aplikasi seluler untuk mendorong pengguna bertahan lebih lama di platform dan menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi kepada mereka.

Pengoperasian algoritma rekomendasi bergantung pada pengumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur. Data ini dapat berasal dari kueri penelusuran , klik, pembelian, komentar atau peringkat pengguna. Kemudian, algoritme menggunakan data ini untuk mengidentifikasi profil serupa dan merekomendasikan konten yang relevan berdasarkan preferensi pengguna.

Ada beberapa teknik algoritma rekomendasi :

1. Pemfilteran berbasis konten: metode ini melibatkan rekomendasi konten yang serupa dengan yang telah dikonsultasikan atau dibeli pengguna. Misalnya, menyarankan film atau serial yang mirip dengan yang baru-baru ini ditonton di platform “streaming”.

2. Kolaboratif: metode ini mengandalkan analisis hubungan antar pengguna untuk merekomendasikan konten . Berdasarkan peringkat, ulasan, atau pembelian, algoritme mesin rekomendasi dapat mengidentifikasi pengguna dengan preferensi serupa.

3. Pembelajaran mesin : teknik ini memprediksi preferensi pengguna berdasarkan perilaku mereka sebelumnya. Algoritme terus belajar dari data yang dikumpulkan, dan kemudian akan dapat memberikan rekomendasi yang lebih relevan.

Kesimpulannya, algoritme rekomendasi adalah alat yang ampuh untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan mengidentifikasi preferensi pengguna dan menawarkan konten yang relevan, platform dapat mendorong pengguna untuk tinggal lebih lama di situs mereka, membeli lebih banyak, dan meningkatkan loyalitas pelanggan.

Situs Web mana yang menggunakan Algoritma Rekomendasi?

Algoritme mesin rekomendasi telah ada di mana-mana di web. Dari situs e-niaga hingga platform streaming musik dan video, algoritme ini bertujuan untuk memberikan pengalaman pengguna yang dipersonalisasi dengan merekomendasikan produk, layanan, atau konten yang mungkin menarik bagi pengguna mereka.

Dalam artikel ini, kami akan mengulas beberapa situs web paling populer yang menggunakan algoritme rekomendasi, seperti

• Amazon: ️ Raksasa e-niaga menggunakan algoritme rekomendasi yang sangat canggih yang merekomendasikan produk serupa dengan yang Anda beli atau jelajahi. Algoritme memperhitungkan riwayat pembelian dan pencarian setiap pengguna , menganalisisnya menggunakan teknik "pembelajaran mesin", dan terus mempertahankan profil preferensi pengguna.

• Netflix : Platform streaming terkenal karena kemampuannya merekomendasikan serial dan film yang disesuaikan untuk setiap pengguna. Algoritme rekomendasi Netflix mengacu pada data tontonan sebelumnya, peringkat dan ulasan pengguna, pencarian konten , waktu, bahasa, dan faktor lain untuk merekomendasikan judul yang sesuai dengan selera setiap pengguna.

• Algoritme Rekomendasi Spotify : Platform streaming musik Spotify juga menggunakan algoritme rekomendasi untuk menyarankan daftar putar dan lagu yang mirip dengan yang didengarkan oleh pengguna. Algoritme memperhitungkan genre musik pilihan pengguna, lagu atau artis yang paling banyak didengarkan, dan rekomendasi dari teman.

• YouTube : Situs berbagi video YouTube juga menggunakan algoritme rekomendasi untuk menyarankan video yang serupa dengan yang ditonton oleh pengguna. Algoritme memperhitungkan video yang dilihat sebelumnya, pencarian yang dilakukan oleh pengguna, komentar, dan preferensi pengguna lain dengan profil serupa .

• Algoritme Rekomendasi LinkedIn : Platform jaringan profesional LinkedIn menggunakan algoritme rekomendasi untuk menampilkan tawaran pekerjaan, koneksi yang relevan, dan artikel yang mungkin menarik bagi setiap pengguna. Algoritme menggunakan data profil pengguna, kebiasaan menjelajah, dan interaksi di platform untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Memang, algoritme mesin rekomendasi digunakan oleh berbagai jenis situs web untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna. Meskipun ini mungkin tampak mengganggu bagi sebagian orang, algoritme ini dirancang untuk menyederhanakan kehidupan pengguna dengan menawarkan saran yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan preferensi masing-masing.

Contoh: Manakah dari situs web berikut yang menggunakan algoritme rekomendasi?

• Algoritme rekomendasi Dropbox:

Dropbox menggunakan algoritme rekomendasi untuk membantu pengguna menemukan file yang relevan dengan kebutuhan mereka. Algoritme merekomendasikan file berdasarkan tindakan pengguna di masa lalu dan tindakan pengguna serupa lainnya .

Cara kerja algoritme rekomendasi Dropbox relatif mudah. Setiap file pengguna dipantau untuk tindakan seperti membuka, memodifikasi, dan berbagi. Dengan informasi ini, algoritme rekomendasi Dropbox dapat menggunakan teknik seperti rekomendasi kolaboratif atau rekomendasi berbasis konten :

• Dalam hal rekomendasi kolaboratif, algoritme rekomendasi Dropbox menggunakan tindakan pengguna dengan perilaku serupa untuk merekomendasikan file yang relevan . Misalnya, jika dua pengguna telah memodifikasi dan menyertakan file yang sama dalam karya terbaru mereka, algoritme akan merekomendasikan file ini kepada pengguna tersebut.
• Dalam kasus rekomendasi berbasis konten, algoritme mengidentifikasi file serupa dengan menganalisis konten file yang telah dibuka atau diubah oleh pengguna. Misalnya, jika pengguna bekerja terutama pada dokumen yang berkaitan dengan keuangan dan anggaran, algoritme rekomendasi merekomendasikan file serupa (di bidang keuangan dan akuntansi) kepada pengguna.

Selain itu, algoritme rekomendasi Dropbox juga dapat mempertimbangkan faktor lain seperti frekuensi penggunaan , popularitas, dan ukuran file sebelum merekomendasikan file kepada pengguna.

Pada akhirnya, algoritme rekomendasi Dropbox menggunakan berbagai teknik untuk merekomendasikan file yang paling relevan kepada pengguna. Menggunakan algoritme rekomendasi ini memungkinkan pengguna Dropbox menemukan file baru, meningkatkan produktivitas mereka, dan dengan mudah mengakses file yang paling penting bagi mereka.

• Algoritme Rekomendasi Amazon:

Amazon menggunakan algoritme rekomendasi untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna. Algoritme ini mengumpulkan sejumlah besar data (dikenal sebagai sumber terpercaya), seperti kebiasaan berbelanja, pencarian terkini, dan produk yang dilihat untuk menyarankan produk serupa atau pelengkap.

Algoritme rekomendasi Amazon juga menggunakan pemfilteran kolaboratif untuk menilai kecenderungan pembelian pengguna serupa, lalu merekomendasikan produk ini kepada pengguna lain dengan perilaku pembelian serupa.

Selain itu, Amazon telah mengembangkan algoritme khusus yang disebut "Penyaringan Kolaboratif Item-ke-Item", yang merupakan algoritme pemfilteran kolaboratif berbasis produk. Algoritme rekomendasi ini menggunakan data histori pembelian pengguna untuk mengkorelasikan produk yang dibeli dan kemudian merekomendasikan produk pelengkap.

Misalnya, jika pengguna membeli buku tentang bahasa Python, Amazon akan merekomendasikan buku lain tentang Python atau buku tentang pemrograman.

Bersamaan dengan ini, Amazon telah memperkenalkan sistem "rekomendasi pembelian mingguan" yang menyarankan produk berdasarkan selera pengguna. Ini dicapai dengan mengumpulkan informasi tentang daftar keinginan, peringkat, dan ulasan yang ditinggalkan oleh pelanggan.

Selain itu, algoritme rekomendasi Amazon juga menyarankan produk berdasarkan pembelian yang sering atau produk dengan peringkat teratas.

Efek dari algoritme rekomendasi ini tidak dapat disangkal, memungkinkan pengguna menemukan produk baru sambil menawarkan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi . Memang, algoritme rekomendasi berbasis AI adalah salah satu keberhasilan teknologi hebat Amazon dan telah membantu menjadikan perusahaan ini salah satu pemain paling berpengaruh di dunia penjualan online .

Apakah Wikipedia menggunakan algoritme rekomendasi?

• Algoritme rekomendasi Wikipedia :

Wikipedia menggunakan algoritme rekomendasi untuk mengarahkan pengguna ke halaman yang mungkin menarik bagi mereka, dengan harapan meningkatkan waktu yang mereka habiskan di situs dan karenanya meningkatkan tingkat keterlibatan mereka. Wikipedia menggunakan beberapa jenis algoritme rekomendasi, masing-masing dengan tujuan dan metode pemilihan konten yang akan direkomendasikan .

Salah satu algoritma populer yang digunakan oleh Wikipedia disebut "Collaborative Filtering". Algoritme rekomendasi ini menganalisis aktivitas masa lalu setiap pengguna di situs untuk merekomendasikan konten yang sesuai dengan selera mereka.

Misalnya, jika pengguna menghabiskan banyak waktu membaca artikel tentang filsafat, algoritme rekomendasi mungkin akan menyarankan artikel serupa tentang topik terkait. Dengan menggunakan metode ini, Wikipedia membantu penggunanya tetap terlibat dengan menawarkan konten hasil personalisasi yang sesuai dengan minat mereka.

Wikipedia juga menggunakan algoritme mesin rekomendasi berdasarkan faktor-faktor seperti artikel yang paling banyak dibaca, artikel terbaru, yang paling relevan dengan topik pencarian, dan yang memiliki peringkat tertinggi. Algoritme ini mampu mengurutkan berbagai artikel Wikipedia ke dalam berbagai kategori dan merekomendasikannya berdasarkan relevansi pencarian atau minat pengguna .

Terakhir, Wikipedia menggunakan algoritme rekomendasi berdasarkan popularitas halaman. Algoritme ini memeriksa jumlah tampilan, tingkat konversi dari pengunjung pasif menjadi pembaca aktif artikel, serta interaksi antara pengguna dan halaman yang dikunjungi, memungkinkan Wikipedia untuk merekomendasikan halaman yang menghasilkan keterlibatan paling banyak untuk pengunjung baru.

Secara umum, algoritme rekomendasi Wikipedia dapat merekomendasikan artikel tentang topik serupa menggunakan teknik pemfilteran kolaboratif, relevansi, dan popularitas. Teknik-teknik ini memungkinkan Wikipedia untuk menawarkan artikel yang relevan kepada pengguna yang mungkin berguna bagi mereka, meningkatkan pengalaman mereka di situs, dan mendorong mereka menghabiskan lebih banyak waktu di sana.

Bagaimana Spotify menggunakan Kecerdasan Buatan?

• Spotify menggunakan algoritme rekomendasi:

Spotify telah merevolusi cara orang mendengarkan musik online, dan salah satu pendorong utama kesuksesan mereka adalah algoritme rekomendasi mereka. Algoritme ini memungkinkan Spotify merekomendasikan lagu dan artis yang mirip dengan yang biasa didengarkan pengguna. Begini cara kerjanya:

• Pertama, Spotify mengumpulkan sejumlah besar data pengguna, rekaman, daftar putar, jutaan jam rekaman musik. Mereka kemudian menggunakan data ini untuk melatih model pembelajaran mesin yang mampu memprediksi preferensi musik pengguna.
• Algoritme rekomendasi Spotify kemudian menggunakan model ini untuk membandingkan karakteristik musik dari berbagai lagu dan artis. Mereka menggunakan fitur-fitur seperti tempo, kunci, melodi, instrumen, lirik, dan atribut musik lainnya.
• Dengan menggunakan karakteristik ini , algoritme rekomendasi mengurutkan lagu berdasarkan “kemiripannya” dengan lagu dan artis lain. Beberapa faktor dapat diperhitungkan untuk perbandingan ini, misalnya popularitas lagu atau artis, kedekatan geografis, korespondensi dengan playlist atau genre musik, dll.
• Berdasarkan klasifikasi tersebut, Spotify dapat merekomendasikan lagu dan artis yang mirip dengan yang sudah didengarkan pengguna. Saat pengguna mendengarkan lagu, Spotify menganalisis riwayat lagunya dan menyarankan daftar putar dan album yang sesuai.

Dengan menggunakan algoritme rekomendasi Spotify, pengguna dapat menemukan artis dan suara baru yang mungkin tidak pernah mereka temukan sebelumnya. Algoritme tersebut mendasari keahlian Spotify sebagai pembuat daftar putar, baik itu daftar putar yang dipersonalisasi, daftar putar olahraga cepat, atau paket lagu untuk genre musik tertentu.

Kesimpulannya, algoritme rekomendasi Spotify adalah elemen kunci dari strategi pemasaran dan saluran akuisisi pelanggan mereka. ️ Ini memungkinkan perusahaan untuk membangun loyalitas pengguna dengan menawarkan konten yang mereka sukai dan membantu mereka menemukan artis dan lagu baru. Ini adalah contoh keberhasilan penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

• Waalaxy menggunakan algoritme rekomendasi yang sama dengan Spotify:

Seperti yang dijelaskan sebelumnya , AI rekomendasi Spotify menggunakan algoritme canggih untuk menganalisis kebiasaan menonton Anda dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi . Demikian pula , Waalaxy mempertimbangkan 10 pencarian prospek dan merekomendasikan hingga 1.000 profil serupa .

Berikut adalah tindakan yang dapat Anda lakukan dengan AI "Prospect Finder" kami :

• Kumpulkan dari data tentang kebiasaan kebiasaan Anda . _
• Menganalisis karakteristik pelanggan potensial . _
• Pra-proses dan bersihkan data , lalu Anda dapat mengaturnya.
• Buat model model Anda menggunakan teknik teknik mesin . _
• Rekomendasi didasarkan pada kriteria dan kriteria dan perilaku prospek yang dipilih . _
• Kumpulkan dari umpan balik untuk menyempurnakan model dan menyempurnakan rekomendasi .

( Sama seperti Spotify untuk musik yang Anda dengarkan )

Ini sedikit video penjelasan untuk info lebih lanjut:

Kesimpulan: Algoritma Mesin Rekomendasi dan AI

FAQ : Algoritma rekomendasi

Bagaimana cara kerja algoritme rekomendasi?

Algoritme rekomendasi biasanya menggunakan kombinasi pemrosesan data dan teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis data pengguna dan menggunakannya untuk menyarankan item yang relevan.

• Pengumpulan data: algoritme mengumpulkan data pengguna seperti riwayat pembelian, ulasan produk, dan kebiasaan menjelajah.

• Analisis data: Data yang terkumpul dianalisis untuk mengidentifikasi pola, tren, dan preferensi pengguna.

• Pembuatan profil pengguna: Algoritme membuat profil pengguna berdasarkan data yang dikumpulkan. Profil ini digunakan untuk memahami preferensi, kebutuhan, dan kebiasaan pengguna.

• Rekomendasi: Dengan profil pengguna ini, algoritme dapat merekomendasikan produk atau konten yang disesuaikan dengan preferensi pengguna. Selain itu, algoritme menggunakan teknik pemfilteran kolaboratif untuk merekomendasikan item yang serupa dengan yang pernah dinikmati pengguna di masa lalu.

• Evaluasi rekomendasi: Algoritma terus mengevaluasi rekomendasi untuk memastikan mereka efektif dan sesuai.

Pada dasarnya, algoritme rekomendasi menggunakan data pengguna untuk mengantisipasi kebutuhan atau preferensi mereka dan menawarkan saran yang sesuai. Ini membantu meningkatkan pengalaman pengguna dan dapat meningkatkan penjualan atau lalu lintas situs.

Tugas apa yang dapat dilakukan oleh AI?

Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk melakukan semua jenis tugas, mulai dari manipulasi data hingga analisis sentimen hingga penerjemahan bahasa. Berikut adalah beberapa contoh dari apa yang AI dapat lakukan:

• Analisis data: AI dapat memproses data dalam jumlah besar dalam waktu singkat, mengidentifikasi pola dan tren. Ini menjadikannya pilihan ideal untuk pemasaran dan analisis data keuangan.

• Bantuan virtual: AI dapat memberikan dukungan otomatis untuk pengguna interaktif dalam aplikasi. Chatbots, misalnya, adalah program kecerdasan buatan yang dirancang untuk berinteraksi dengan pengguna secara percakapan.

• Pengenalan gambar dan suara: AI sangat bagus dalam pengenalan gambar dan suara, seperti halnya aplikasi foto, pengenalan wajah, pengenalan karakter, atau pengenalan suara.

• Terjemahan bahasa: AI mampu menerjemahkan bahasa secara instan, dan dengan akurasi yang meningkat, menjadikannya berguna bagi perusahaan yang berfokus pada perdagangan internasional.

• Analisis sentimen: AI juga dapat digunakan untuk menganalisis sentimen yang diekspresikan secara online di jejaring sosial, misalnya, menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi emosi positif atau negatif pengguna.

Faktanya, kecerdasan buatan mampu melakukan berbagai tugas, yang mencerminkan kemampuan beradaptasi dan keserbagunaannya di bidang bisnis, penelitian, dan pengembangan teknologi .

Bagaimana Anda bisa menghasilkan uang dengan AI?

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dapat membuka peluang pendapatan bagi investor dan pengusaha. Pertama, perusahaan akan menggunakan AI untuk meningkatkan efisiensi dengan mengotomatiskan tugas berulang dan mengurangi kesalahan manusia.

Ini dapat mengurangi biaya dan meningkatkan kualitas produk dan layanan. Terlebih lagi, chatbots bertenaga AI dan asisten virtual semakin banyak digunakan untuk menanggapi kebutuhan pelanggan 24/7, meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan .

• Kedua, AI digunakan dalam periklanan online untuk menargetkan iklan berdasarkan preferensi konsumen, meningkatkan kemungkinan bahwa iklan ini akan efektif. Perusahaan juga dapat menggunakan sistem AI untuk menganalisis kumpulan data besar guna mengembangkan strategi pemasaran atau penjualan baru.
• Uang juga dapat dihasilkan dengan membuat aplikasi khusus, seperti asisten suara untuk rumah pintar, perangkat lunak pengenalan suara untuk transkripsi, atau saran investasi berdasarkan algoritme pemrosesan data.

Kesimpulannya, AI adalah teknologi yang berkembang pesat yang menawarkan banyak peluang pendapatan bagi bisnis dan pengusaha, dan tidak ada keraguan bahwa kasus penggunaan baru akan muncul di masa mendatang.

Itu dia! Sekarang Anda mengetahui semua tentang algoritme mesin Rekomendasi.