Öneri Motoru Algoritmaları ve Yapay Zeka: Nasıl çalışır?

Kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için Öneri Motoru Algoritmalarını kullanan popüler web sitelerine ve sosyal ağlara birkaç örnek : YouTube , Amazon , Netflix, LinkedIn … hepsi bu makalenin ilerleyen kısımlarında ele alınacaktır . Hadi gidelim !

Öneri Motoru Algoritmaları: Nedir?

Öneri algoritması, kullanıcılara kişisel bilgilerine ve göz atma, satın alma, tercih ve hatta çevrimiçi davranışlarına ilişkin toplanan verilere dayalı olarak önerilecek içeriği seçmek için kullanılan bir dizi kuraldır.

Tavsiye algoritmasının amacı, ilgi alanlarına, ihtiyaçlarına ve olgunluk seviyelerine uygun içerik önererek müşteri deneyimini optimize etmektir. Sonuç olarak bu algoritma, kullanıcıları platformda daha uzun süre kalmaya teşvik etmek ve onlara kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak için akış platformlarında, sosyal ağlarda, e-ticaret sitelerinde veya mobil uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Öneri algoritmasının çalışması, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanmasına dayanır. Bu veriler, arama sorgularından , tıklamalardan, satın almalardan, kullanıcı yorumlarından veya derecelendirmelerden gelebilir. Daha sonra algoritma, benzer profilleri belirlemek ve kullanıcı tercihlerine göre ilgili içeriği önermek için bu verileri kullanır.

Birkaç öneri algoritması tekniği vardır:

1. İçerik tabanlı filtreleme: Bu yöntem, kullanıcının zaten başvurduğu veya satın aldığı içeriğe benzer içerik önermeyi içerir. Örneğin, yakın zamanda bir "akış" platformunda izlenenlere benzer filmler veya diziler önermek.

2. İşbirlikçi: Bu yöntem, içerik önermek için kullanıcılar arasındaki ilişkilerin analizine dayanır. Oylamalara, incelemelere veya satın almalara dayalı olarak öneri motoru algoritmaları, benzer tercihlere sahip kullanıcıları belirleyebilir.

3. Makine öğrenimi : Bu teknik, kullanıcıların önceki davranışlarına göre tercihlerini tahmin eder. Algoritmalar sürekli olarak toplanan verilerden öğrenir ve daha sonra daha alakalı öneriler sunabilir.

Sonuç olarak, öneri algoritması, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için güçlü bir araçtır. Platformlar, kullanıcı tercihlerini belirleyerek ve alakalı içerik sunarak kullanıcıları sitelerinde daha uzun süre kalmaya, daha fazla satın almaya ve müşteri sadakatini artırmaya teşvik edebilir.

Hangi Web Siteleri Öneri Algoritmalarını kullanır?

Öneri motoru algoritmaları web'de her yerde bulunur hale geldi. E-ticaret sitelerinden müzik ve video akış platformlarına kadar bu algoritmalar, kullanıcılarının ilgisini çekebilecek ürün, hizmet veya içerik önererek kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sunmayı hedefliyor.

Bu makalede, öneri algoritmaları kullanan en popüler web sitelerinden bazılarını inceleyeceğiz.

• Amazon: ️ E-ticaret devi, satın aldığınız veya göz attığınız ürünlere benzer ürünler öneren oldukça gelişmiş bir öneri algoritması kullanır. Algoritma, her kullanıcının satın alma ve arama geçmişini hesaba katar, "makine öğrenimi" tekniklerini kullanarak analiz eder ve sürekli olarak kullanıcı tercihlerinin bir profilini tutar.

• Netflix : Akış platformu, her kullanıcıya özel diziler ve filmler önermesiyle ünlüdür. Netflix'in öneri algoritması, her kullanıcının zevkine uygun içerikler önermek için önceki görüntüleme verilerini, kullanıcı derecelendirmelerini ve incelemelerini, içerik aramalarını , günün saatini, dili ve diğer faktörleri kullanır.

• Spotify Öneri Algoritması : Spotify müzik akışı platformu, kullanıcı tarafından dinlenenlere benzer çalma listeleri ve şarkılar önermek için bir öneri algoritması da kullanır. Algoritma, kullanıcının tercih ettiği müzik türünü, en çok dinlenen şarkı veya sanatçıları ve arkadaş tavsiyelerini dikkate alır.

• YouTube : Video paylaşım sitesi YouTube da kullanıcının izlediği videolara benzer videolar önermek için öneri algoritmaları kullanır. Algoritma daha önce izlenen videoları, kullanıcı tarafından gerçekleştirilen aramaları, yorumları ve benzer profillere sahip diğer kullanıcıların tercihlerini dikkate alır.

• LinkedIn Öneri algoritması : Profesyonel ağ platformu LinkedIn, iş tekliflerini, ilgili bağlantıları ve her kullanıcının ilgisini çekebilecek makaleleri görüntülemek için bir öneri algoritması kullanır. Algoritma, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için kullanıcı profili verilerini, gezinme alışkanlıklarını ve platformdaki etkileşimleri kullanır.

Aslında, öneri motoru algoritmaları, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek için farklı türde web siteleri tarafından kullanılır. Bu, bazılarına müdahaleci görünse de, bu algoritmalar, bireysel tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunarak kullanıcıların hayatlarını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.

Örnekler: Bu web sitelerinden hangileri öneri algoritmaları kullanıyor?

• Dropbox öneri algoritması:

Dropbox, kullanıcıların ihtiyaçlarına uygun dosyaları bulmalarına yardımcı olmak için bir öneri algoritması kullanır. Algoritma, kullanıcının geçmiş eylemlerine ve diğer benzer kullanıcıların eylemlerine dayalı olarak dosyalar önerir.

Dropbox'ın öneri algoritmasının nasıl çalıştığı nispeten basittir. Her kullanıcının dosyası açma, değiştirme ve paylaşma gibi işlemler için izlenir. Bu bilgilerle Dropbox'ın öneri algoritması, işbirlikçi öneri veya içerik tabanlı öneri gibi teknikleri kullanabilir:

• İşbirlikçi öneri durumunda, Dropbox'ın öneri algoritması, ilgili dosyaları önermek için benzer davranışlara sahip kullanıcıların eylemlerini kullanır. Örneğin, iki kullanıcı son çalışmalarına aynı dosyayı değiştirip dahil ettiyse, algoritma bu dosyayı bu kullanıcılara önerir.
• İçeriğe dayalı öneri durumunda, algoritma, kullanıcı tarafından açılmış veya değiştirilmiş dosyaların içeriğini analiz ederek benzer dosyaları tanımlar. Örneğin, bir kullanıcı ağırlıklı olarak finans ve bütçelerle ilgili belgeler üzerinde çalışıyorsa, öneri algoritması kullanıcıya benzer dosyaları (finans ve muhasebe alanında) önerir.

Buna ek olarak, Dropbox'ın öneri algoritması, bir kullanıcıya bir dosya önermeden önce kullanım sıklığı , popülerlik ve dosya boyutu gibi diğer faktörleri de hesaba katabilir.

Sonuç olarak, Dropbox'ın öneri algoritması, bir kullanıcıya en alakalı dosyaları önermek için birden fazla teknik kullanır. Bu öneri algoritmasını kullanmak, Dropbox kullanıcılarının yeni dosyalar keşfetmesine, üretkenliklerini artırmasına ve onlar için en önemli dosyalara kolayca erişmesine olanak tanır.

• Amazon Öneri Algoritması:

Amazon, her kullanıcıya kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak için öneri algoritmasını kullanır. Bu algoritma, benzer veya tamamlayıcı ürünleri önermek için alışveriş alışkanlıkları, son aramalar ve görüntülenen ürünler gibi önemli miktarda veri (güvenilir kaynaklar olarak bilinir) toplar.

Amazon'un öneri algoritması, benzer kullanıcıların satın alma eğilimlerini değerlendirmek ve ardından bu ürünleri benzer satın alma davranışlarına sahip diğer kullanıcılara önermek için işbirlikçi filtrelemeyi de kullanır.

Ayrıca Amazon, ürün tabanlı işbirliğine dayalı bir filtreleme algoritması olan "Öğeden Öğeye İşbirliğine Dayalı Filtreleme" adlı özel bir algoritma geliştirmiştir. Bu öneri algoritması, satın alınan ürünleri ilişkilendirmek için kullanıcıların satın alma geçmişi verilerini kullanır ve ardından tamamlayıcı ürünler önerir.

Örneğin, bir kullanıcı Python diliyle ilgili bir kitap satın alırsa Amazon, Python'la ilgili başka kitaplar veya programlamayla ilgili kitaplar önerecektir.

Bunun yanı sıra Amazon, kullanıcının zevklerine göre ürünler öneren bir "haftalık satın alma önerileri" sistemi başlattı. Bu, müşterilerin bıraktığı dilek listeleri, derecelendirmeler ve incelemeler hakkında bilgi toplayarak elde edilir.

Ayrıca, Amazon'un öneri algoritması, sık satın alınan veya en yüksek puan alan ürünlere dayalı ürünler de önerir.

Kullanıcıların kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunarken yeni ürünler keşfetmesine olanak tanıyan bu öneri algoritmasının etkisi yadsınamaz. Gerçekten de yapay zeka tabanlı öneri algoritması, Amazon'un en büyük teknolojik başarılarından biridir ve şirketin çevrimiçi satış dünyasının en etkili oyuncularından biri olmasına yardımcı olmuştur.

Wikipedia bir öneri algoritması kullanıyor mu?

• Vikipedi öneri algoritması :

Vikipedi, sitede geçirilen süreyi ve dolayısıyla katılım oranlarını artırmak umuduyla, kullanıcıları ilgilerini çekebilecek sayfalara yönlendirmek için öneri algoritmasını kullanır. Vikipedi, her biri kendi amacına ve önerilecek içeriği seçme yöntemine sahip birkaç farklı türde öneri algoritması kullanır.

Wikipedia tarafından kullanılan popüler algoritmalardan biri "İşbirlikçi Filtreleme" olarak adlandırılır. Bu öneri algoritması, her kullanıcının sitedeki geçmiş aktivitelerini analiz ederek zevklerine uygun içerik önerir.

Örneğin, bir kullanıcı felsefe üzerine makaleler okuyarak çok zaman harcadıysa, öneri algoritması muhtemelen ilgili konularda benzer makaleler önerecektir. Bu yöntemi kullanarak Wikipedia, ilgi alanlarına hitap eden kişiselleştirilmiş içerik sunarak kullanıcılarının etkileşimde kalmasına yardımcı olur.

Vikipedi ayrıca en çok okunan makaleler, en son makaleler, arama konusuyla en alakalı olanlar ve en yüksek puan alanlar gibi faktörlere dayanan öneri motoru algoritmaları kullanır. Bu algoritmalar, Vikipedi'nin çeşitli makalelerini çeşitli kategorilerde sıralayabilir ve bunları arama alaka düzeyine veya kullanıcı ilgisine göre önerebilir.

Son olarak Wikipedia, sayfa popülerliğine dayalı bir öneri algoritması kullanır. Bu algoritma, görüntüleme sayısını, pasif bir ziyaretçiden makalenin aktif bir okuyucusuna dönüşüm oranını ve ayrıca kullanıcı ile ziyaret edilen sayfalar arasındaki etkileşimleri inceler ve Wikipedia'nın yeni ziyaretçiler için en fazla etkileşim oluşturan sayfaları önermesini sağlar.

Genel olarak, Wikipedia'nın öneri algoritması, işbirlikçi filtreleme, alaka düzeyi ve popülerlik tekniklerini kullanarak benzer konularda makaleler önerebilir. Bu teknikler, Vikipedi'nin kullanıcılara kendileri için faydalı olabilecek ilgili makaleler sunmasını, sitedeki deneyimlerini geliştirmesini ve onları orada daha fazla zaman geçirmeye teşvik etmesini sağlar.

Spotify Yapay Zekayı nasıl kullanır?

• Spotify, öneri algoritmalarını kullanır:

Spotify , insanların çevrimiçi müzik dinleme biçiminde devrim yarattı ve başarılarının ana itici güçlerinden biri tavsiye algoritmalarıdır. Bu algoritma, Spotify'ın kullanıcının genellikle dinlediği şarkılara ve sanatçılara benzer şarkılar ve sanatçılar önermesine olanak tanır. İşte nasıl çalıştığı:

• Birincisi, Spotify çok büyük miktarda kullanıcı verisi, kayıt, çalma listesi ve milyonlarca saatlik kayıtlı müzik toplar. Daha sonra bu verileri, kullanıcıların müzik tercihlerini tahmin edebilen makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanıyorlar.
• Spotify'ın öneri algoritması daha sonra farklı şarkıların ve sanatçıların müzikal özelliklerini karşılaştırmak için bu modelleri kullanır. Müziğin tempo, ton, melodi, enstrümanlar, sözler ve diğer nitelikleri gibi özelliklerini kullanırlar.
• Bu özellikleri kullanan öneri algoritması, şarkıları diğer şarkılara ve sanatçılara "benzerliklerine" göre sıralar. Bu karşılaştırma için, örneğin şarkının veya sanatçının popülaritesi, coğrafi yakınlık, çalma listeleri veya müzik türleri ile yazışmalar gibi çeşitli faktörler dikkate alınabilir.
• Spotify, bu sınıflandırmalara dayanarak, kullanıcının zaten dinlediklerine benzer şarkılar ve sanatçılar önerebilir. Kullanıcı bir şarkıyı dinlediğinde, Spotify şarkı geçmişini analiz eder ve buna göre çalma listeleri ve albümler önerir.

Spotify'ın öneri algoritmasını kullanan kullanıcılar, başka türlü bulamayacakları yeni sanatçıları ve sesleri keşfedebilirler. Algoritma, ister kişiselleştirilmiş çalma listeleri, ister hızlı egzersiz çalma listeleri veya belirli müzik türleri için şarkı paketleri olsun , Spotify'ın bir çalma listesi yaratıcısı olarak uzmanlığının temelini oluşturur.

Sonuç olarak, Spotify'ın öneri algoritması, pazarlama stratejilerinin ve müşteri edinme kanallarının önemli bir unsurudur. ▪️ Beğendikleri içerikleri sunarak ve yeni sanatçıları ve şarkıları keşfetmelerine yardımcı olarak şirketin kullanıcı sadakati oluşturmasını sağlar. Bu, kullanıcı deneyimini geliştirmek için yapay zeka ve makine öğreniminin başarılı kullanımına bir örnektir.

• Waalaxy, Spotify ile aynı öneri algoritmasını kullanır:

Daha önce açıklandığı gibi , Spotify'ın öneri yapay zekası , izleme alışkanlıklarınızı analiz etmek ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için gelişmiş algoritmalar kullanır . Benzer şekilde , Waalaxy 10 potansiyel müşteri aramasını dikkate alır ve 1.000'e kadar benzer profil önerir .

Yapay zekamız "Olasılık Bulucu" ile yapabileceğiniz işlemler şunlardır :

• Alışkanlıklarınızın alışkanlıklarına ilişkin verilerden toplayın . _ _ _
• Potansiyel müşterilerin özelliklerini analiz edin .
• Verileri önceden işleyin ve temizleyin , ardından düzenleyebilirsiniz .
• Modellerinizi , makine tekniklerini kullanarak oluşturun . _ _ _
• Öneriler , kriterlere ve seçilen potansiyel müşterilerin kriterlerine ve davranışlarına dayanmaktadır . _
• Modeli hassaslaştırmak ve önerileri iyileştirmek için geri bildirimlerden toplayın . _

( Tıpkı Spotify'ın dinlediğiniz müzik için yaptığı gibi ) _

Daha fazla bilgi için küçük bir açıklayıcı videoyu burada bulabilirsiniz:

Sonuç: Öneri Motoru Algoritmaları ve Yapay Zeka

SSS : Öneri algoritmaları

Öneri algoritması nasıl çalışır?

Öneri algoritması, kullanıcı verilerini analiz etmek ve ilgili öğeleri önermek için kullanmak için tipik olarak veri işleme ve makine öğrenimi tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır.

• Veri toplama: Algoritma, satın alma geçmişi, ürün incelemeleri ve tarama alışkanlıkları gibi kullanıcı verilerini toplar.

• Veri analizi: Toplanan veriler kalıpları, eğilimleri ve kullanıcı tercihlerini belirlemek için analiz edilir.

• Kullanıcı profillerinin oluşturulması: Algoritma, toplanan verilere dayalı olarak kullanıcı profilleri oluşturur. Bu profiller, kullanıcı tercihlerini, ihtiyaçlarını ve alışkanlıklarını anlamak için kullanılır.

• Öneri: Bu kullanıcı profilleri yerinde olduğunda, algoritma, kullanıcının tercihlerine göre uyarlanmış ürünler veya içerik önerebilir. Buna ek olarak, algoritma, kullanıcının geçmişte keyif aldığı öğelere benzer öğeler önermek için işbirliğine dayalı filtreleme teknikleri kullanır.

• Öneri değerlendirmesi: Algoritma, etkili ve uygun olduklarından emin olmak için önerileri sürekli olarak değerlendirir.

Temel olarak öneri algoritması, ihtiyaçlarını veya tercihlerini tahmin etmek ve uygun öneriler sunmak için kullanıcıların verilerini kullanır. Bu, kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olur ve satışları veya site trafiğini artırabilir.

AI'lar hangi görevleri gerçekleştirebilir?

Yapay zekalar , veri manipülasyonundan duygu analizine ve dil çevirisine kadar her türlü görevi yerine getirme potansiyeline sahiptir. İşte yapay zekaların neler yapabileceğine dair birkaç örnek:

• Veri analizi: AI'lar, kalıpları ve eğilimleri belirleyerek büyük miktarda veriyi kısa bir süre içinde işleyebilir. Bu, onları pazarlama ve finansal veri analizi için ideal seçimler yapar.

• Sanal yardım: AI'lar, uygulamalarda etkileşimli kullanıcılar için otomatik destek sağlayabilir. Örneğin, sohbet robotları, kullanıcılarla sohbet şeklinde etkileşim kurmak için tasarlanmış yapay zeka programlarıdır.

• Görüntü ve ses tanıma: AI'lar, fotoğraf uygulamaları, yüz tanıma, karakter tanıma veya ses tanımada olduğu gibi görüntü ve ses tanımada çok iyidir.

• Dil çevirisi: Yapay zekalar, dilleri anında ve artan doğrulukla çevirebilir, bu da onları uluslararası ticarete odaklanan şirketler için kullanışlı hale getirir.

• Duyarlılık analizi: AI'lar, sosyal ağlarda çevrimiçi olarak ifade edilen duyguları analiz etmek için de kullanılabilir; örneğin, kullanıcıların olumlu veya olumsuz duygularını belirlemek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır.

Aslında, yapay zekalar, iş, araştırma ve teknolojik geliştirme alanlarındaki uyarlanabilirliklerini ve çok yönlülüklerini yansıtan çok çeşitli görevleri yerine getirme yeteneğine sahiptir.

AI ile nasıl para kazanabilirsiniz?

Yapay zekanın (AI) kullanımı, yatırımcılar ve girişimciler için gelir fırsatları yaratabilir. İlk olarak şirketler, tekrar eden görevleri otomatikleştirerek ve insan hatasını azaltarak verimliliği artırmak için yapay zekayı kullanacak.

Bu, maliyetleri azaltabilir ve ürün ve hizmetlerin kalitesini artırabilir. Dahası, yapay zeka destekli sohbet botları ve sanal asistanlar, müşteri ihtiyaçlarına 7/24 yanıt vermek için giderek daha fazla kullanılıyor ve müşteri memnuniyeti ve sadakati artıyor.

• İkinci olarak, yapay zeka, tüketici tercihlerine göre reklamları hedeflemek için çevrimiçi reklamcılıkta kullanılıyor ve bu reklamların etkili olma olasılığını artırıyor. Şirketler, yeni pazarlama veya satış stratejileri geliştirmek için büyük veri kümelerini analiz etmek için AI sistemlerini de kullanabilir.
• Akıllı ev için sesli asistanlar, transkripsiyon için konuşma tanıma yazılımı veya veri işleme algoritmalarına dayalı yatırım tavsiyesi gibi özel uygulamalar oluşturarak da para kazanılabilir.

Sonuç olarak AI, işletmeler ve girişimciler için birçok gelir fırsatı sunan, hızla büyüyen bir teknolojidir ve gelecekte yeni kullanım durumlarının ortaya çıkacağına şüphe yoktur.

Bu kadar! Artık Öneri motoru algoritmaları hakkında her şeyi biliyorsunuz.