Les algorithmes de recommandation sont des formules mathématiques utilisées pour noter chaque contenu en ligne. Ils permettent en fait aux programmeurs informatiques de recommander un article à un utilisateur sur la base d’une analyse du comportement de cet utilisateur sur le site Web. Ces algorithmes le font bouillir dans un chaudron de données qu’il est censé trouver cruciales. Voici comment certains sites les utilisent pour suggérer du contenu aux visiteurs.
Youtube basé sur des méthodes éprouvées
Le site Web centré sur la vidéo dispose d’un système de recommandation basé sur des méthodes éprouvées telles que : filtres de contenu, filtres de profil, factorisation matricielle, méthodes collaboratives.
Ces nombreuses méthodes de recommandation de livres aux abonnés lui permettent de toucher le plus large public possible. Pour être plus précis, il utilise toutes les stratégies disponibles pour déterminer les fonctionnalités du site que les utilisateurs trouveront les plus attrayantes. Cela leur permet de trouver facilement la vidéo souhaitée parmi les millions qui ont déjà été enregistrées. Ils seront également mis à jour sur les dernières vidéos de leurs créateurs YouTube préférés. L’expérience utilisateur est continuellement exploitée à des fins lucratives sur YouTube.
Facebook, grand consommateur d’algorithmes
La plate-forme de médias sociaux Facebook est un grand consommateur d’algorithmes de recommandation. Ceux-ci lui permettent de proposer aux abonnés des contenus qu’il pense susceptibles de les intéresser. Le système de filtrage collaboratif de Facebook encourage les utilisateurs à suivre ceux dont les profils sont similaires au leur.
Ce type de filtrage permet de diriger les visiteurs du site vers un contenu pertinent et facilement disponible dans leur voisinage immédiat. Par conséquent, Facebook vous recommandera de suivre un magazine en fonction du nombre de personnes que vous connaissez qui l’ont aimé. La plate-forme de médias sociaux réussit à satisfaire ses abonnés grâce à l’algorithme qu’elle utilise.
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Amazone, plateformes de commerce électronique
Amazon, comme de nombreuses autres plateformes de commerce électronique, utilise des créations générées par ordinateur appelées algorithmes pour mettre en évidence les résultats les plus pertinents pour la recherche d’un utilisateur. L’examen de son profil rend cela envisageable.
Pour être plus précis, vous ne verrez que des éléments basés sur les données qui ont été collectées à votre sujet. Vous pouvez également obtenir des résultats utiles en consultant vos recherches passées ou les recherches d’autres personnes disposant des mêmes informations que vous. Amazon utilisera une variété de filtres à cette fin. Cependant, l’approche collaborative sera utilisée le plus souvent.
Vous l’avez trouvé sur Google : Google Discover
Afin de mieux servir ses utilisateurs, Google Discover emploie également des robots de recommandation. En fait, un certain nombre d’entreprises ont relevé le défi d’accroître leur visibilité sur cette plateforme. Il vous sera demandé de mettre à jour certaines informations avant d’utiliser les services du géant. En réalité, avec leur aide, vous pouvez obtenir ce dont vous avez besoin rapidement et avec moins d’effort.
Les composants de l’algorithme Discover sont fondés sur les goûts et les habitudes de navigation de l’utilisateur. Cependant, le système va au-delà en créant des groupes d’utilisateurs qui partagent des caractéristiques et des intérêts de recherche afin de pousser les articles qui fonctionnent bien dans ce groupe. Ces méthodes de corrélation permettent de surprendre les lecteurs en leur donnant le contenu qu’ils souhaitent au bon moment.
Netflix avec les habitudes de visionnage
Les algorithmes de recommandation de Netflix utilisent vos habitudes de visionnage passées pour suggérer des jeux, des séries et des films que vous pourriez aimer. Cependant, il ne pourra pas utiliser le filtrage de contenu lors de votre première visite. Il utilisera les informations de votre profil pour vous recommander des articles.
Il ne lui faut qu’une seconde de votre temps en ligne avant de disposer de toutes les données essentielles pour adapter ses suggestions à vos préférences. Le filtrage basé sur le contenu ne peut être utile que dans cette mesure. Des données telles que le temps que vous passez sur des sites individuels, les sections sur lesquelles vous cliquez et les mots et expressions auxquels vous faites fréquemment référence seront toutes utilisées de cette manière.
Twitter qui est très populaire
Twitter est une autre plate-forme de médias sociaux populaire où les algorithmes de recommandation sont largement utilisés. S’il utilise le filtrage collaboratif comme ses concurrents, il pourra également concevoir des algorithmes qui incluent les données démographiques des lecteurs et les habitudes de lecture passées.
Il existe deux types distincts de robots qui aideront les moteurs de recherche de médias sociaux à analyser plus en profondeur les requêtes des utilisateurs. Cela sera utilisé pour suggérer un contenu similaire aux abonnés ayant des profils similaires. Alors que certains peuvent considérer ces informations comme une atteinte à la vie privée, pour d’autres, il s’agit d’une ressource utile pour retrouver rapidement ces plateformes.