Baklib：一对一内容个性化指南

什么是内容个性化？它为什么如此重要？什么让智能内容推荐脱颖而出？Baklib 的行业专家为您提供了了解推荐引擎的指南，并展示了 Baklib 的合作如何让 AI 个性化集成变得简单。

什么是个性化？

通常，个性化是指根据用户的品味和偏好定制产品、内容、体验或沟通方式。随着网站和平台数量的增加以及在线内容池的不断增加，个性化已成为吸引客户和保持客户忠诚度的驱动力。Netflix 就是一个易于理解的个性化用户体验示例，它根据用户最近观看过的电影，向他们推荐他们喜欢的电影。

使用 AI 推荐引擎进行个性化

实现个性化的最高质量和精度的一种方法是使用人工智能推荐引擎。通过分析现场行为和项目属性，可以了解哪些内容或项目最有可能吸引用户。了解这些信息后，引擎可以“过滤掉”不需要的内容，并推送用户希望找到的相关内容。这样可以节省用户首次进入网站和找到引人入胜的娱乐内容之间的时间。

高级推荐引擎实时处理用户的现场行为以及给定的产品或内容特征。这意味着它们会立即对目录中的每次新点击或新更改做出反应。用户行为的示例包括点击、喜欢、购买或观看部分等互动，而分析的内容或产品属性包括类别、图像、价格或文本。

所有提供的数据都通过一系列智能算法进行分析，以便为每个用户提供最准确、最可靠的个性化服务。Baklib 的实时推荐引擎由数据科学家团队开发，利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的最新发现，使引擎能够处理图像相似性、80 多种语言的文本，甚至识别新兴的趋势内容或用户行为中的重复模式。

通过这种方式，使用人工智能和其他先进模型，Baklib 推荐引擎能够以高度定制的内容和产品推荐的形式为世界各地的客户提供个性化服务。内容推荐可以在整个客户旅程中使用，并应用于客户主页、下一步阅读和下一步观看部分或类别排序等地方，以及个性化内部搜索、推送通知或电子邮件。产品推荐可用于追加销售或交叉销售，以及其他用例，例如基于地理位置的优惠。

Baklib是新⼀代企业数字内容体验云平台，包括数字资产及知识库管理、数字应用构建和客户体验，助力企业数字化体验从 IA 扩展到 AI。

使用推荐引擎的好处

推荐引擎的主要目标是充分吸引您的访问者并创建成为忠实支持者的满意客户基础。

个性化的主要好处之一是提高用户参与度。通过向每个用户展示最有可能引起他们兴趣的内容，您可以让他们参与并消费更多内容，从而延长您在网站上的停留时间。Baklib 的一些客户甚至报告称其点击率提高了 50%，而其他客户则报告称转化率提高了 2-3 倍。

此外，个性化还能与每位用户建立独特的联系，使他们更加忠诚，并更愿意反复访问您的网站。这种联系有助于克服留住用户的常见挑战，并有助于降低跳出率（快速离开网站的用户百分比）。

手动个性化与预测个性化

在我们进一步解释 Baklib 集成如何工作之前，了解通过推荐引擎进行个性化与通过预设规则进行个性化的替代方式有何不同可能会有所帮助。

手动个性化（受固定、预设规则约束的个性化）曾经是、现在仍然是业内的常见做法。通常，手动个性化意味着在线营销人员手动创建角色（访问您网站的客户类型）。根据个人用户的现场行为，用户被归类到这些角色下，并被提供该群组下其他人喜欢的内容。

对于需要更复杂程度的个性化的大型客户来说，这种手动方法可能不再足够。这是客户转向人工智能引擎的常见原因，这些引擎可以处理更大的商品目录和网站上的更多用户。

手动流程可能会带来许多机会成本，而基于灵活的机器学习算法（推荐引擎）的预测个性化可以避免这些成本。虽然手动创建角色需要时间、资源和大量研究，但 Baklib 的解决方案非常高效，同时得益于 Baklib 的预先准备的集成，可以最大限度地缩短上市时间。

一旦集成，推荐引擎就会自动运行，从第一次点击开始，即可针对每个客户提供个性化服务。与预设规则不同，Baklib 还会实时调整用户的喜好和点击，并考虑偏好的变化。

如何通过 Baklib 数字体验平台整合？

得益于双方的合作，内容推荐目前可通过 Baklib 平台轻松集成。获得 AI 驱动的内容推荐（例如文章、博客文章或视频）主要有三个步骤。首先，发送项目目录；其次，发送交互（用户的观点）；第三，向最终用户展示推荐。所有这些都可通过 Baklib 模块实现。 

一旦完成集成，您就可以在 Baklib 管理 UI 中配置建议的许多方面，而无需进一步更改代码。

集成还允许您为每个场景设置不同的推荐行为（在您的网页上显示推荐的位置，同时应用不同的业务规则）以及用于过滤或提升所需内容的附加命令。例如，您可能希望推荐当前流行的项目、外观相似的项目，或推荐同一作者撰写的文章。

先进的人工智能正在使用

集成完成后，Baklib 的解决方案将利用专门设计的第二层 AI，自动适应每个特定平台和用例。这一内部 AI 层会进行持续的 AB 测试，以确保推荐器得到优化，以最大限度地提高您的主要 KPI，并考虑不断变化的用户行为和市场趋势。

值得注意的是，Baklib 直接集成的引擎能够处理更广泛的数据。除了浏览量，Baklib 还可以分析用户的购买、收藏、点赞、添加购物车或浏览部分，例如哪些文章被阅读到最后，哪些文章被快速浏览并放弃。这些信息提供了对用户行为的额外洞察，有助于更精确地定制内容，从而进一步改善用户体验。

由于引擎从多个渠道获得信息，Baklib 可以根据用户的偏好实时定制其推荐内容——考虑到用户兴趣可能随时间发生的变化。例如，读者之前可能会花更多时间阅读政治文章并跳过所有其他类别。一段时间后，读者可能会决定跳过之前阅读的政治文章并专注于时尚。由于考虑到在每篇文章上花费的时间，引擎可以识别偏好的变化并相应地调整其推荐内容。 

以准确和精确的方式推动卓越的业务成果

上传数据并根据具体用例进行调整后，您可以为每位用户提供完全个性化的体验。用户将参与符合其口味的内容，开发人员也将从以前的手动工作中解放出来，从而获得更好、更准确的结果！

Baklib新一代一体化数字体验管理平台，集成多点解决方案 让我们将您企业的数字化渠道打造为以数字资产为基础，深化客户体验、员工体验、数据体验的全体验之旅。