Les techniques de recommandation sont omniprésentes dans notre vie numérique et influencent notre quotidien sur le web. Que ce soit dans le domaine du commerce électronique, de la presse en ligne, des services de streaming vidéo et musical, ou même des réseaux sociaux, la recommandation de contenu est utilisée massivement. Dans cet article, nous allons nous concentrer principalement sur le secteur de la presse en ligne, mais il est important de noter que le fonctionnement des algorithmes est similaire d’un secteur à un autre. Seules les données analysées diffèrent. Par exemple, au lieu de recommander des actualités, un site de commerce électronique recommandera des produits.
Pourquoi utiliser des techniques de recommandation ?
Les acteurs majeurs de ces secteurs ont rapidement compris les opportunités offertes par les immenses quantités de données générées par les utilisateurs. En effet, les techniques de recommandation ont de nombreux avantages :
- Amélioration de l’expérience utilisateur
- Optimisation des performances clés (durée de visionnage, temps de lecture, panier moyen, etc.)
- Gestion efficace des volumes de données impossibles à traiter manuellement
- Analyse approfondie des données pour des recommandations personnalisées pertinentes
- Automatisation du filtrage des données
Les avantages sont aussi variés que les occasions d’utiliser un système de recommandation.
Cependant, il est important de souligner que l’utilisation d’une palette d’algorithmes de recommandation plutôt que d’un seul est essentielle. Cela permet de faire face aux différentes situations et enjeux marketing. Par exemple, si un algorithme se base uniquement sur les profils des utilisateurs pour proposer des recommandations personnalisées, il manquera de données pour les visiteurs inconnus. Dans ce cas, aucune recommandation ne sera proposée, ce qui risque de frustrer le lecteur.
Les principales techniques de recommandation
Filtrage collaboratif (collaborative filtering)
Le filtrage collaboratif est l’une des techniques les plus performantes pour recommander du contenu aux utilisateurs déjà connus. Le principe est simple : si deux personnes ont aimé les mêmes contenus par le passé, il y a de fortes chances qu’elles aiment les mêmes choses à l’avenir.
Le filtrage collaboratif peut être basé sur les profils des utilisateurs (user-based), sur les profils des contenus (item-based), ou encore sur une technique de factorisation de matrice. Ces algorithmes de filtrage collaboratif permettent de calculer des recommandations personnalisées en utilisant les similarités entre les utilisateurs ou les contenus.
Content-based
Contrairement au filtrage collaboratif, le content-based analyse uniquement le contenu sans prendre en compte les utilisateurs. Il détecte les similarités entre les contenus afin de recommander des articles pertinents aux lecteurs. Par exemple, il peut identifier les sujets d’un article en analysant les mots clés et recommander d’autres articles ayant des sujets similaires.
Algorithmes basiques : Populaire et Random
Les algorithmes basiques, tels que le Populaire et le Random, sont utiles lorsque l’on ne connaît pas encore suffisamment les lecteurs pour utiliser des techniques plus avancées.
Le Populaire recommande les contenus les plus consultés, tandis que le Random propose des recommandations aléatoires pour éviter les impasses.
Conclusion
Les techniques de recommandation sont essentielles pour améliorer l’expérience utilisateur et optimiser les performances des plateformes en ligne. Nous avons présenté les principales techniques de recommandation, mais il existe bien d’autres variantes et algorithmes. Les possibilités sont infinies ! N’hésitez pas à nous contacter pour découvrir comment nos algorithmes et notre expertise peuvent vous aider à proposer des recommandations personnalisées à vos utilisateurs.
