Interessante und relevante Artikelempfehlungen statt random Content!

Die Ausspielung von personalisierten Inhalten ist der Schlüssel zur Verbesserung diverser KPI’s und einer positiven User Experience. Unsere auf Machine Learning basierende Recommendation Engine für Publisher zeigt dies eindrucksvoll!

Bereits 2018 haben wir mit Google den Grundstein für Artikel-Empfehlungen via Machine Learning mit TensorFlow gelegt (näheres dazu im Blogartikel: Recommendation Systems mit Google Analytics Rohdaten). Dieses Basis-System wurde weiterentwickelt und in einem konkreten Publisher Case individualisiert umgesetzt. Für k.at, ein News Portal des KURIER-Medienhauses gab es folgende Challenge: Ein Großteil der Publisher Kunden liest nur einen Artikel auf der Website und verlässt die Seite danach wieder. Dieses Problem wurde von uns mit einem eigens entwickelten Recommendation System in Angriff genommen.

Die Verbesserung der sogenannten User Recirculation Rate –  der Prozentsatz der User, die eine andere Seite der Website besuchen nachdem der erste Artikel gelesen wurde – steht demnach im Mittelpunkt. Des weiteren wurde die Verbesserung der User Experience und die Maximierung des Ad-Revenue angestrebt.