Algoritmos do mecanismo de recomendação e IA: como funciona?

Aqui estão alguns exemplos de sites populares e redes sociais que usam Algoritmos do Mecanismo de Recomendação para aprimorar a experiência do usuário : YouTube, Amazon, Netflix, LinkedIn … todos serão abordados posteriormente neste artigo . Vamos !

Algoritmos do mecanismo de recomendação: o que é?

O algoritmo de recomendação é um conjunto de regras utilizadas para selecionar conteúdos a sugerir aos utilizadores com base nas suas informações pessoais e dados recolhidos na sua navegação, compras, preferências ou mesmo comportamento online .

O objetivo do algoritmo de recomendação é otimizar a experiência do cliente, propondo conteúdos relevantes e adequados aos seus interesses, necessidades e nível de maturidade. Consequentemente, esse algoritmo é amplamente utilizado em plataformas de streaming, redes sociais, sites de comércio eletrônico ou aplicativos móveis para incentivar os usuários a permanecer mais tempo na plataforma e oferecer uma experiência personalizada.

A operação do algoritmo de recomendação depende da coleta de dados estruturados e não estruturados. Esses dados podem vir de consultas de pesquisa , cliques, compras, comentários ou avaliações de usuários. Em seguida, o algoritmo usa esses dados para identificar perfis semelhantes e recomendar conteúdo relevante com base nas preferências do usuário.

Existem várias técnicas de algoritmo de recomendação:

1. Filtragem baseada em conteúdo: este método envolve a recomendação de conteúdo semelhante ao que o usuário já consultou ou comprou. Por exemplo, sugerir filmes ou séries semelhantes às assistidas recentemente em uma plataforma de “streaming”.

2. Colaborativo: este método se baseia na análise das relações entre os usuários para recomendar o conteúdo . Com base em classificações, análises ou compras, os algoritmos do mecanismo de recomendação podem identificar usuários com preferências semelhantes.

3. Aprendizado de máquina : esta técnica prevê as preferências dos usuários com base em seu comportamento anterior. Os algoritmos aprendem continuamente com os dados coletados e poderão fornecer recomendações mais relevantes.

Em conclusão, o algoritmo de recomendação é uma ferramenta poderosa para melhorar a experiência do usuário. Ao identificar as preferências do usuário e oferecer conteúdo relevante, as plataformas podem incentivar os usuários a permanecer mais tempo em seu site, comprar mais e melhorar a fidelidade do cliente.

Quais sites usam algoritmos de recomendação?

Os algoritmos do mecanismo de recomendação tornaram-se onipresentes na web. De sites de comércio eletrônico a plataformas de streaming de música e vídeo, esses algoritmos visam oferecer uma experiência personalizada ao usuário, recomendando produtos, serviços ou conteúdos que possam interessar aos seus usuários.

Neste artigo, analisaremos alguns dos sites mais populares que usam algoritmos de recomendação, como

• Amazon: ️ A gigante do e-commerce usa um algoritmo de recomendação altamente sofisticado que recomenda produtos semelhantes aos que você comprou ou navegou. O algoritmo leva em consideração o histórico de compras e buscas de cada usuário, analisa-o por meio de técnicas de “aprendizado de máquina” e mantém constantemente um perfil das preferências do usuário.

• Netflix : A plataforma de streaming é conhecida por sua capacidade de recomendar séries e filmes sob medida para cada usuário. O algoritmo de recomendação da Netflix baseia-se em dados de exibição anteriores, avaliações e críticas de usuários, pesquisas de conteúdo , hora do dia, idioma e outros fatores para recomendar títulos adequados ao gosto de cada usuário.

• Algoritmo de recomendação do Spotify : a plataforma de streaming de música Spotify também utiliza um algoritmo de recomendação para sugerir playlists e músicas semelhantes às ouvidas pelo usuário. O algoritmo leva em consideração o gênero musical preferido do usuário, as músicas ou artistas mais ouvidos e as recomendações de amigos.

• YouTube : O site de compartilhamento de vídeos YouTube também usa algoritmos de recomendação para sugerir vídeos semelhantes aos assistidos pelo usuário. O algoritmo leva em consideração os vídeos visualizados anteriormente, as pesquisas realizadas pelo usuário, os comentários e as preferências de outros usuários com perfis semelhantes .

• Algoritmo de recomendação do LinkedIn : a plataforma de rede profissional LinkedIn usa um algoritmo de recomendação para exibir ofertas de emprego, conexões relevantes e artigos que podem ser de interesse de cada usuário. O algoritmo usa dados de perfil do usuário, hábitos de navegação e interações na plataforma para gerar recomendações personalizadas.

De fato, os algoritmos do mecanismo de recomendação são usados ​​por diferentes tipos de sites para personalizar a experiência do usuário. Embora isso possa parecer intrusivo para alguns, esses algoritmos são projetados para simplificar a vida dos usuários, oferecendo sugestões personalizadas de acordo com suas preferências individuais.

Exemplos: quais destes sites usam algoritmos de recomendação?

• Algoritmo de recomendação do Dropbox:

O Dropbox usa um algoritmo de recomendação para ajudar os usuários a encontrar arquivos relevantes para suas necessidades. O algoritmo recomenda arquivos com base nas ações anteriores do usuário e nas ações de outros usuários semelhantes.

O funcionamento do algoritmo de recomendação do Dropbox é relativamente simples. O arquivo de cada usuário monitorado para ações como abertura, modificação e compartilhamento. Com essas informações, o algoritmo de recomendação do Dropbox pode usar técnicas como recomendação colaborativa ou recomendação baseada em conteúdo:

• No caso de recomendação colaborativa, o algoritmo de recomendação do Dropbox usa as ações de usuários com comportamento semelhante para recomendar arquivos relevantes . Por exemplo, se dois usuários modificaram e incluíram o mesmo arquivo em seu trabalho recente, o algoritmo recomenda esse arquivo a esses usuários.
• No caso da recomendação baseada em conteúdo, o algoritmo identifica arquivos semelhantes analisando o conteúdo de arquivos que foram abertos ou modificados pelo usuário. Por exemplo, se um usuário trabalha principalmente com documentos relacionados a finanças e orçamentos, o algoritmo de recomendação recomenda arquivos semelhantes (na área de finanças e contabilidade) ao usuário.

Além disso, o algoritmo de recomendação do Dropbox também é capaz de levar em consideração outros fatores, como frequência de uso , popularidade e tamanho do arquivo antes de recomendar um arquivo a um usuário.

Por fim, o algoritmo de recomendação do Dropbox usa várias técnicas para recomendar os arquivos mais relevantes para um usuário. O uso desse algoritmo de recomendação permite que os usuários do Dropbox descubram novos arquivos, melhorem sua produtividade e acessem facilmente os arquivos que mais importam para eles.

• Algoritmo de recomendação da Amazon:

A Amazon usa o algoritmo de recomendação para oferecer uma experiência personalizada para cada usuário. Esse algoritmo coleta uma quantidade considerável de dados (conhecidos como fontes confiáveis), como hábitos de compra, pesquisas recentes e produtos visualizados para sugerir produtos semelhantes ou complementares.

O algoritmo de recomendação da Amazon também usa filtragem colaborativa para avaliar as tendências de compra de usuários semelhantes e, em seguida, recomendar esses produtos a outros usuários com comportamentos de compra semelhantes.

Além disso, a Amazon desenvolveu um algoritmo específico chamado “Filtragem colaborativa item a item”, que é um algoritmo de filtragem colaborativa baseado em produto. Esse algoritmo de recomendação usa os dados do histórico de compras dos usuários para correlacionar os produtos adquiridos e, em seguida, recomenda produtos complementares.

Por exemplo, se um usuário comprar um livro sobre a linguagem Python, a Amazon recomendará outros livros sobre Python ou sobre programação.

Paralelamente, a Amazon introduziu um sistema de “recomendações de compra semanais” que sugere produtos com base no gosto do usuário. Isso é obtido coletando informações sobre listas de desejos, avaliações e comentários deixados pelos clientes.

Além disso, o algoritmo de recomendação da Amazon também sugere produtos com base em compras frequentes ou produtos com a melhor classificação.

O efeito desse algoritmo de recomendação é inegável, permitindo que os usuários descubram novos produtos enquanto oferecem uma experiência de compra personalizada. De fato, o algoritmo de recomendação baseado em IA é um dos grandes sucessos tecnológicos da Amazon e ajudou a tornar a empresa um dos players mais influentes no mundo das vendas online .

A Wikipédia usa um algoritmo de recomendação?

• Algoritmo de recomendação da Wikipédia:

A Wikipédia usa o algoritmo de recomendação para direcionar os usuários para páginas que possam ser de seu interesse, na esperança de aumentar o tempo gasto no site e, portanto, a taxa de engajamento. A Wikipédia usa vários tipos diferentes de algoritmo de recomendação, cada um com seu próprio propósito e método de seleção de conteúdo para recomendar .

Um dos algoritmos populares usados ​​pela Wikipedia é chamado de “Filtragem Colaborativa”. Este algoritmo de recomendação analisa as atividades anteriores de cada usuário no site para recomendar conteúdo que se adeque a seus gostos.

Por exemplo, se um usuário passou muito tempo lendo artigos sobre filosofia, o algoritmo de recomendação provavelmente sugerirá artigos semelhantes sobre tópicos relacionados. Ao usar esse método, a Wikipedia ajuda a manter seus usuários envolvidos, oferecendo conteúdo personalizado que atende aos seus interesses.

A Wikipedia também usa algoritmos de mecanismo de recomendação com base em fatores como artigos mais lidos, artigos mais recentes, aqueles mais relevantes para o tópico de pesquisa e aqueles com as classificações mais altas. Esses algoritmos são capazes de classificar os vários artigos da Wikipédia em várias categorias e recomendá-los com base na relevância da pesquisa ou no interesse do usuário .

Finalmente, a Wikipédia usa um algoritmo de recomendação baseado na popularidade da página. Esse algoritmo examina o número de visualizações, a taxa de conversão de um visitante passivo para um leitor ativo do artigo, bem como as interações entre o usuário e as páginas visitadas, permitindo que a Wikipédia recomende as páginas que geraram mais engajamento para novos visitantes.

Em geral, o algoritmo de recomendação da Wikipédia pode recomendar artigos sobre tópicos semelhantes usando filtragem colaborativa, técnicas de relevância e popularidade. Essas técnicas permitem que a Wikipédia ofereça aos usuários artigos relevantes que possam ser úteis para eles, melhorem sua experiência no site e os encorajem a passar mais tempo lá.

Como o Spotify usa Inteligência Artificial?

• O Spotify usa algoritmos de recomendação:

Spotify revolucionou a forma como as pessoas ouvem música online, e um dos principais impulsionadores de seu sucesso é seu algoritmo de recomendação. Esse algoritmo permite que o Spotify recomende músicas e artistas semelhantes aos que o usuário costuma ouvir. Veja como funciona:

• Primeiro, o Spotify coleta uma enorme quantidade de dados do usuário, gravações, listas de reprodução, milhões de horas de música gravada. Eles então usam esses dados para treinar modelos de aprendizado de máquina capazes de prever as preferências musicais dos usuários.
• O algoritmo de recomendação do Spotify usa esses modelos para comparar as características musicais de diferentes músicas e artistas. Eles usam recursos como andamento, tom, melodia, instrumentos, letras e outros atributos da música.
• Usando essas características , o algoritmo de recomendação classifica as músicas de acordo com sua “semelhança” com outras músicas e artistas. Vários fatores podem ser levados em conta para esta comparação, por exemplo, popularidade da música ou artista, proximidade geográfica, correspondência com listas de reprodução ou gêneros musicais, etc.
• Com base nessas classificações, o Spotify pode recomendar músicas e artistas semelhantes aos que o usuário já ouve. Quando o usuário ouve uma música, o Spotify analisa seu histórico de músicas e sugere listas de reprodução e álbuns de acordo.

Usando o algoritmo de recomendação do Spotify, os usuários podem descobrir novos artistas e sons que nunca teriam encontrado de outra forma. O algoritmo sustenta a experiência do Spotify como criador de listas de reprodução, sejam listas de reprodução personalizadas, listas de reprodução de exercícios rápidos ou pacotes de músicas para gêneros musicais específicos.

Em conclusão, o algoritmo de recomendação do Spotify é um elemento-chave de sua estratégia de marketing e canais de aquisição de clientes. ️ Ele permite que a empresa fidelize os usuários, oferecendo-lhes conteúdo de que gostam e ajudando-os a descobrir novos artistas e músicas. Este é um exemplo do uso bem-sucedido de inteligência artificial e aprendizado de máquina para aprimorar a experiência do usuário.

• O Waalaxy usa o mesmo algoritmo de recomendação do Spotify:

Conforme explicado anteriormente , a IA de recomendação do Spotify usa algoritmos avançados para analisar seus hábitos de visualização e fornecer recomendações personalizadas . Da mesma forma , o Waalaxy considera 10 pesquisas de leads e recomenda até 1.000 perfis semelhantes .

Aqui estão as ações que você pode realizar com nosso AI “Prospect Finder”:

• Colete dados sobre os hábitos de seus hábitos .
• Analisar as características de potenciais clientes .
• Pré-processe e limpe os dados, então você pode organizá-los.
• Crie seus modelos usando técnicas de máquinas técnicas . _
• As recomendações são baseadas em critérios e critérios e comportamento dos prospects selecionados .
• Colete feedback para refinar o modelo e melhorar as recomendações .

(Assim como o Spotify faz com a música que você ouve )

Aqui está um pequeno vídeo explicativo para mais informações:

Conclusão: algoritmos do mecanismo de recomendação e IA

Perguntas frequentes: algoritmos de recomendação

Como funciona o algoritmo de recomendação?

O algoritmo de recomendação normalmente usa uma combinação de processamento de dados e técnicas de aprendizado de máquina para analisar os dados do usuário e usá-los para sugerir itens relevantes.

• Coleta de dados: o algoritmo coleta dados do usuário, como histórico de compras, avaliações de produtos e hábitos de navegação.

• Análise de dados: os dados coletados são analisados ​​para identificar padrões, tendências e preferências do usuário.

• Construção de perfis de usuário: O algoritmo cria perfis de usuário com base nos dados coletados. Esses perfis são usados ​​para entender as preferências, necessidades e hábitos do usuário.

• Recomendação: com esses perfis de usuário definidos, o algoritmo pode recomendar produtos ou conteúdo adaptado às preferências do usuário. Além disso, o algoritmo usa técnicas de filtragem colaborativa para recomendar itens semelhantes aos que o usuário gostou no passado.

• Avaliação de recomendações: o algoritmo avalia continuamente as recomendações para garantir que sejam eficazes e apropriadas.

Basicamente, o algoritmo de recomendação utiliza os dados dos usuários para antecipar suas necessidades ou preferências e oferecer sugestões adequadas. Isso ajuda a melhorar a experiência do usuário e pode aumentar as vendas ou o tráfego do site.

Quais tarefas as IAs podem executar?

As inteligências artificiais têm potencial para realizar todos os tipos de tarefas, desde a manipulação de dados até a análise de sentimentos e a tradução de idiomas. Aqui estão apenas alguns exemplos do que as IAs podem fazer:

• Análise de dados: IAs podem processar grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo, identificando padrões e tendências. Isso os torna escolhas ideais para marketing e análise de dados financeiros.

• Assistência virtual: AIs podem fornecer suporte automático para usuários interativos em aplicativos. Os chatbots, por exemplo, são programas de inteligência artificial projetados para interagir com os usuários de maneira conversacional.

• Reconhecimento de imagem e voz: IAs são muito bons em reconhecimento de imagem e voz, como é o caso de aplicativos de fotos, reconhecimento facial, reconhecimento de caracteres ou reconhecimento de voz.

• Tradução de idiomas: IAs são capazes de traduzir idiomas instantaneamente e com precisão cada vez maior, tornando-os úteis para empresas focadas no comércio internacional.

• Análise de sentimento: AIs também podem ser usadas para analisar sentimentos expressos online em redes sociais, por exemplo, usando algoritmos de aprendizado de máquina para identificar emoções positivas ou negativas dos usuários.

De fato, as inteligências artificiais são capazes de realizar uma ampla gama de tarefas, refletindo sua adaptabilidade e versatilidade nos campos de negócios, pesquisa e desenvolvimento tecnológico .

Como você pode ganhar dinheiro com IA?

O uso de inteligência artificial (IA) pode abrir oportunidades de receita para investidores e empreendedores. Em primeiro lugar, as empresas usarão IA para melhorar a eficiência, automatizando tarefas repetitivas e reduzindo o erro humano.

Isso pode reduzir custos e melhorar a qualidade dos produtos e serviços. Além disso, chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA estão sendo cada vez mais usados ​​para responder às necessidades do cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente .

• Em segundo lugar, a IA está sendo usada na publicidade online para segmentar anúncios com base nas preferências do consumidor, aumentando a probabilidade de que esses anúncios sejam eficazes. As empresas também podem usar sistemas de IA para analisar grandes conjuntos de dados para desenvolver novas estratégias de marketing ou vendas.
• Também é possível ganhar dinheiro criando aplicativos especializados, como assistentes de voz para casa inteligente, software de reconhecimento de fala para transcrições ou consultoria de investimento com base em algoritmos de processamento de dados.

Concluindo, a IA é uma tecnologia em rápido crescimento que oferece muitas oportunidades de receita para empresas e empreendedores, e não há dúvida de que novos casos de uso surgirão no futuro.

É isso! Agora você sabe tudo sobre os algoritmos do mecanismo de recomendação.