Публикации по теме 'personalization'
Влияние машинного обучения на оптимизацию и персонализацию
Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix удается так правильно выбирать фильмы? Каждый раз, когда вы заходите на Netflix, вам показывают разные комбинации фильмов и телешоу. И если подумать, то, что они вам предлагают, обычно хорошо соответствует вашим вкусам.
Точно так же подумайте о своих посещениях Amazon. Каждый раз, когда вы возвращаетесь на сайт, они предлагают товары, которые, по их мнению, вы хотели бы купить. В большинстве случаев их прогнозы соответствуют вашим вкусам, и..
Использование vidBoard.ai для создания персонализированных видеороликов
Персонализация полностью изменила основу маркетинга, улучшив качество обслуживания клиентов и в конечном итоге приведя к увеличению прибыли. Он нацелен на отдельных потенциальных клиентов, доставляя сообщения бренда один на один. Кроме того, с точки зрения потребителя цифровой видеоконтент привлекает больше, чем обычный текст. Хотя персонализация выглядит очень многообещающе для бизнеса, она требует дополнительных затрат на запись персонализированных сообщений хорошего качества в..
Базовые модели для индивидуальных рекомендаций
В этой серии статей я расскажу об эволюции персонализированных поисковых и рекомендательных систем. Адаптация поиска и рекомендаций к пользователю и контексту стала основным фактором роста во многих отраслях потребительских технологий. Для контекста «поиск» означает результаты, которые вы получаете при вводе поискового запроса, а «рекомендации» здесь относятся к результатам, которые вы получаете на домашней странице без какого-либо поиска.
Изначально рекомендации не были..
AI - двигатель персонализации на стероидах
Маркетинг прошел долгий путь со времен Джона Ванамакера и его знаменитой жалобы на то, что он не знал, какая половина его маркетинговых расходов была полезной, а какая - нет. Однако, как утверждает старший автор Forbes Джордж Брэдт в своей статье Ванамакер ошибался - огромное количество рекламы тратится впустую , атрибуцию чрезвычайно трудно измерить, и бренды будут разумнее пытаться распознать своих самых лояльных клиентов, вместо того, чтобы пытаться выяснить точные шаги, которые..
Решение проблемы обнаружения контента: как автоматизация и персонализация могут помочь издателям…
В наши дни механизмы рекомендаций по контенту используются издателями в надежде решить постоянно растущую проблему обнаружения контента. Поскольку кажется, что каждый день публикуется бесконечное количество контента, как потребители узнают, где искать в первую очередь? Поисковые системы изменили мир, позволив людям находить любую информацию. Но как кто-то может открыть для себя что-то новое, если он еще не знает, как это искать?
Слова рекомендация и персонализация могут..
Рекомендательные системы: использование мульти-категориальных функций с использованием глубокого интереса
Как ваша модель глубокого обучения может максимально использовать возможности массивов различной длины?
Первоначально опубликовано в Taboola Engineering Blog 4 сентября 2019 г.
В Taboola наша цель - предсказать, будут ли пользователи нажимать на рекламу, которую мы им показываем. В наших моделях используются всевозможные функции, но наиболее важные из них, как правило, связаны с историей пользователей. Понимание того, как правильно использовать эти функции, может иметь..
Основные выводы Shoptalk 2019 - Competera
Все, кто есть в Shoptalk. Так говорят о конференции в Лас-Вегасе. Я был там впервые и признаю: это абсолютно верно. Если вы хотите узнать все, что нужно знать о настоящем и будущем розничной торговли, менее чем за неделю - вы туда.
В этой статье я расскажу об основных выводах о глобальной розничной торговле, ориентированной на клиента, из мероприятия, на которое собрались более 8000 розничных продавцов, поставщиков, брендов, технологических компаний и журналистов.
1...
