La recommandation de contenu est une technique qui consiste à suggérer aux visiteurs du site des contenus supplémentaires qui pourraient les intéresser. Elle repose sur l'analyse des données de comportement utilisateur telles que les pages visitées, les clics effectués, le temps passé sur chaque page, etc. Les algorithmes utilisent ces données pour proposer des contenus pertinents, adaptés aux goûts et aux intérêts de chaque visiteur. Les exemples les plus courants de recommandation de contenu sont YouTube, Netflix, Spotify et TikTok.
Pour augmenter l'engagement sur un site, une bonne stratégie de recommandation de contenu doit être mise en place. Cette stratégie doit être adaptée au site, aux contenus et aux audiences, et doit être centrée sur l'utilisateur. Pour cela, il est important de connaître les différentes méthodes de recommandation, telles que les articles populaires sur le site, les articles populaires dans une catégorie spécifique, les articles lus par les visiteurs qui ont lu l'article actuel, les articles lus par des visiteurs ayant un historique de navigation similaire, etc.
Pour les visiteurs occasionnels, il est plus difficile de prédire leurs préférences, mais il est possible d'utiliser des données de cookie tiers, des données de l'en-tête HTTP ou des statistiques générales du site pour leur recommander du contenu pertinent. En revanche, pour les visiteurs réguliers, les recommandations peuvent être basées sur leur historique de navigation unique.
Il est également important de classer les contenus de manière appropriée pour les rendre plus facilement accessibles et pertinents. Les algorithmes de recommandation de contenu utilisent plusieurs critères pour classifier les contenus, tels que les mots-clés, les tags, les catégories, les auteurs, etc.
Il existe plusieurs types d'algorithmes de recommandation de contenu, notamment le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et la recommandation hybride. Le filtrage collaboratif recommande du contenu en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs similaires, tandis que le filtrage basé sur le contenu recommande du contenu similaire au contenu consommé précédemment par l'utilisateur. La recommandation hybride combine les deux méthodes pour fournir des recommandations plus précises et diversifiées.
La recommandation de contenu est un excellent moyen d'augmenter l'engagement des visiteurs sur un site web en leur proposant des contenus pertinents et adaptés à leurs intérêts. Une stratégie de recommandation efficace doit être centrée sur l'utilisateur, adaptée au site et aux audiences, et reposant sur une classification appropriée des contenus et une utilisation adéquate des algorithmes de recommandation.
