Садржај
- Разумети корисника
- Закључана петља
- Сортирање знакова
- Техничка разматрања
- Интеграција и учење
- Перформансе и подршка
- Логика
- Закључак
Овај чланак се први пут појавио у броју 225 часописа .нет - најпродаванијег светског часописа за веб дизајнере и програмере.
Свакодневно се стварају и деле огромне количине садржаја. Ово масовно стварање представља један велики проблем: како можемо помоћи корисницима да лако пронађу релевантан садржај?
Из тог разлога, персонализација брзо постаје веб технологија о којој се највише говори у 2012. години.
Док индустријски бехемоти као што су Амазон, Фацебоок и Гоогле користе персонализацију да би потајно искривили наше мрежне животе, сада свако може приступити истој напредној, моћној и флексибилној технологији да би се укључио у нове и постојеће веб локације, платформе, апликације и услуге како би створио релевантно корисничко искуство. и води откривање садржаја. У овом чланку ћемо размотрити неке факторе на које треба размислити приликом стварања веб локација заснованих на садржају са технологијом персонализације и препорука, од начина дизајнирања за динамички садржај, техничких разматрања која треба имати на уму и неких од различитих врста алгоритама и филтери који чине логику која покреће персонализацију.
Али прво, на шта мислимо када говоримо о персонализацији?
Персонализација се најбоље објашњава као комбинација праћења понашања на лицу места, предвиђања алгоритама и прилагођавања садржаја и искуства на лицу места.
За разлику од бихевиоралног циљања, подаци о понашању се не продају компанијама ради циљања огласа, а корисници се не прате широм Веба, нити је персонализација облик поновног циљања понашања који има за циљ повећање конверзија враћањем прегледача у куповину.
Мотори за персонализацију / препоруке могу да користе експлицитне информације (ствари попут датума рођења, пола и локације које свесно делимо са веб локацијама) и имплицитне сигнале (подсвесне сигнале, као што су специфични атрибути садржаја који гледамо и ниво ангажовања имамо са делом садржаја). Стварају се јединствени кориснички профили који се континуирано ажурирају, учећи и прилагођавајући корисниковим интересима и укусима. На пример, на малопродајном месту одеће технологија персонализације може да разуме да је корисник човек који носи одећу средње величине и више воли плаву боју, а затим прилагођава продавницу овим информацијама.
Разумети корисника
Дизајнирање сајтова са персонализованим садржајем и релевантним препорукама не значи само стављање блока на бочну траку или на почетну страницу. „Важно је разумети шта корисник покушава да постигне“, каже Али Цармицхаел, директор УКС дизајнерске агенције Екпериенце Солутионс. „Разумевањем овога можемо да утврдимо критични садржај који је кориснику потребан да би испунио свој циљ, и стога пружамо персонализацију у тачкама свог путовања корисним за корисника“.
Технологија персонализације није магични одговор на лошу навигацију - то је један од многих алата потребних за успешно откривање садржаја. „Често виђамо сајтове који покушавају да прерано промовишу други садржај на путовању корисника, што на крају резултира тиме да корисник тај садржај игнорише и евентуално напусти“, каже Цармицхаел. „Ако корисник покушава да пронађе информације о одређеној Ксбок игри, нека је пронађе као приоритет. Једном када корисник пронађе информације које тражи, већа је вероватноћа да ће бити отворени за инспирацију. “
Закључана петља
Обезбеђивање одличне навигације такође помаже корисницима да побегну од онога што називамо „закључана петља“. Теорија је започела након расправе Мехур са филтером, књига Елија Парисер-а која поставља етичка питања о томе како медијским компанијама попут Фацебоок-а и Гоогле-а допуштамо да контролишу унос вести, што онда обликује наш поглед на свет. Дошли смо до закључка да „облачић филтера“ није толико екстреман за веб локације засноване на садржају, али закључана петља јесте.
Персонализација, посебно у е-трговини, може се користити за циљање посетилаца изузетно детаљним детаљима, који могу прилагодити целу веб страницу на основу профила посетиоца. Ако локација има лошу навигацију, корисници можда никада неће побећи од свог профилисаног идентитета, закључавајући их у бесконачну петљу истих предлога.
Замислите мајку која тражи рођендански поклон за свог трогодишњег сина, а два месеца касније се враћа да погледа божићне поклоне за своју мало старију ћерку. Од тренутка када се врати на место, могле би је прогонити лутке, скутери и бицикли Ацтион Ман - можда би било немогуће пронаћи лутку Барбие коју је тражила ако навигација на локацији не може да се огребе због лоше, неорганизоване навигације и исподстандардна функција претраживања.
То је такође алгоритамски проблем - систем мора бити у стању да учи и прилагоди се понашању посетилаца у реалном времену: мора да препозна нове изјаве о интересу и да у складу са тим замени алгоритме. Пружање довољно механизама откривања за ваше кориснике да избегну Лооп и пронађу нови, релевантан, занимљив и свеж садржај повећаће опсег њиховог профила и израдити релевантније предлоге.
Сортирање знакова
Почетна разматрања о персонализацији не заустављају се само на жичаним оквирима. Време је да постанете психолошки - одвојите мало времена да размислите о својим знаковима сортирања. Ово су наизглед насумични наслови блокова који указују на релевантан и персонализован садржај попут „Можда ће вам се свидети“, „Сматрамо да би вас могао занимати“ или чак само „препоручујем за вас“. Сви они имају различите ефекте на перформансе кликова на предлоге, па је вредно поделити тестирање различитих знакова сортирања да бисте видели који је најуспешнији код ваших посетилаца.
Техничка разматрања
Велико је питање да ли градите или купујете технологију персонализације? Постоји неколико бесплатних алгоритама отвореног кода, на пример Апацхе Махоут и Гоогле-ов АПИ за предвиђање, али они су поједностављени и додају малу вредност.
Постоји мноштво различитих комерцијалних избора од читавог низа различитих добављача - од механизама за вертикално предлагање са нишом до потпуно опремљених платформи за персонализацију, свих у различитим облицима и величинама и услуживању различитих пословних модела.
Постоје три велике тачке о којима треба размишљати: методе интеграције; како продавац управља садржајем; и перформансе и сигурност. Ово су основне ствари које бисте требали узети у обзир, јер могу имати директан утицај на успех ваше веб локације.
Интеграција и учење
Прво, све технологије интеграције ће се разликовати. Сви добављачи треба да имају приступачан АПИ у који се можете прикључити, док неки могу имати дубоко интегрисане додатке или проширења за одређене платформе и одвојите мало времена да размислите о својим назнакама сортирања, као што су „Можда вам се свиђа“ или „Мислимо да можда ће вас занимати ”, неки могу користити ЈаваСцрипт за приказ садржаја, што је уједно и најбоља опција ако користите кеширање пуне странице.
ЈаваСцрипт системи можда нису најбољи за пружање релевантних сугестија, јер су обично прилично поједностављени без пружања уноса података или слично. Сваки метод интеграције има предности и недостатке, па погледајте који најбоље одговара вашим циљевима.
Још једно питање које треба поставити је како добављачи уче и проналазе садржај. Методе уноса података захтеваће почетно подешавање и, осим ако се не покрећу пет или шест пута дневно, може значити да промовишете недоступан садржај, док су методе аутоматског откривања чистије и преносе детаље о садржају сваки пут када се део садржаја прегледа.
Перформансе и подршка
Перформансе и сигурност софтвера независних произвођача су пресудни. Сваки систем персонализације биће различито изграђен и подржан: неки ће се покретати у облаку, други на хостованим серверима. Потражите добављаче са сјајним стандардним уговорима о нивоу услуге (најбољи доступан је 99,95 процената) и замолите их да објасне своју подршку при преусмеравању, циклусе издања и архитектуру на високом нивоу.
Такође је вредно погледати доступну подршку, јер то такође може бити одлучујући фактор. Неке компаније имају тимове за подршку у Великој Британији, а већина је у САД-у, а неке своју подршку препуштају Источној Европи - постоји много различитих модела пословања и подршке, а наћи ће се и један који најбоље одговара вашим потребама.
Логика
Алгоритми и филтери су окосница система персонализације / препорука. Неки се продавци држе поузданих алгоритама „мудрости“ у виду система препорука за „црну кутију“, док други истражују алгоритме за предвиђање и засноване на намерама са отвореним, транспарентним и подесивим оквирима - заиста зависи од тога колико желите да укључите и како циљано желите да ваша логика буде.
У почетку су алгоритми за механизме за препоруке гледали на „кориснике“ и „ставке“ како би створили смислене односе између садржаја и посетилаца. Тада су убачени „догађаји“, омогућавајући моторима да сагледају везе између понашања, садржаја и посетилаца.
Ови концепти на високом нивоу су се задржали током последњих неколико година, све до недавно, када су се компаније почеле освртати на основе како би разумеле шта је садржај и ко су посетиоци. Постоји много различитих врста алгоритама, укључујући:
- Основно филтрирање у сарадњи - „људи који су ово гледали такође су гледали“.
- Профилисање - разумевање вашег понашања.
- Ток клика - посматрање вашег понашања.
- Атрибути сенчење - разумевање понашања.
- Анализа улаза - „људи који су овамо стигли погледали су“.
- Нејасна анализа садржаја - „ово је слична игра заснована на ономе што знамо о платформи, студију и дизајнеру игара“.
Оно што већина људи не разуме потпуно је да сви ови алгоритми морају бити у правом контексту. Не би било ефикасно користити колаборативно филтрирање на почетним страницама (где би профилисање било корисно), нити нејасна анализа садржаја на одјавној страници (док би заједничко филтрирање то учинило).
Неки добављачи су патентирали технологију за разумевање контекста посетилаца и динамичко прилагођавање коришћених алгоритама - неки вам уопште не дозвољавају да имате било какав приступ помоћу приступа „црне кутије“.
Такође је могуће максимизирати могућности доступне персонализацијом путем сетова филтера. Могуће је подесити филтере за искривљавање представљеног садржаја: на пример, можда ћете желети да искривите релевантан садржај оних који имају највећу цену - кликните да бисте максимизирали доступну прилику или тестирајте да ли сугеришете да ли је недавни релевантан садржај бољи од свих релевантних садржаја .
Тестирање је још једна подразумевана функција коју треба тражити. Требали бисте имати могућност сплит-тестирања најмање две различите логичке конфигурације, што вам помаже да научите шта најбоље одговара вашој веб локацији.
Такође је корисно за доказивање поврата улагања, јер вам омогућава да тестирате 90 процената сесија са добром, релевантном логиком и 10 процената са бескорисним „Најновијим садржајем“ или „Најчитанијим“.
Закључак
Надамо се да вам је овај чланак помогао да схватите да персонализација није само још једна веб технологија коју треба укључити и заборавити. Да би персонализација била добро изведена, мора бити вођена свеукупним разумевањем корисника.
Као што каже Али Цармицхаел из Екпериенце Солутионс, „Познавање ваших корисника је кључно. Прегледајте своје кориснике и њихове циљеве, дајте им приоритет у односу на потребе корисника и пословне циљеве, а затим мапирајте путовање корисника тако да укључују тачке релевантне персонализације. “
Разумевањем понашања корисника на вашој веб локацији, не само да ћете научити где да помогнете корисницима на њиховом путовању, већ ћете разумети и како да им помогнете на путовању. И то је велики корак од дизајнирања сајта око посетилаца до дизајнирања сајта за људе.
Пронађите 30 најбољих примера Јавасцрипта на нашој сестринској веб локацији Цреативе Блок.
