Aujourd’hui, sur Internet, l’expérience personnelle est au cœur des préoccupations. Finies les listes de contenus populaires sans considération pour les intérêts des utilisateurs. Les sites web peuvent maintenant offrir une expérience personnalisée grâce à l’utilisation d’algorithmes de recommandation puissants.
Qu’est-ce qu’un algorithme de recommandation ?
Avant de découvrir quels sites utilisent les algorithmes de recommandation, il est important de comprendre en quoi consistent réellement ces outils informatiques.
Algorithme de recommandation : prédire le comportement des utilisateurs
Un algorithme de recommandation est un outil informatique qui, en utilisant des données sur les utilisateurs, établit des critères et évaluations afin de regrouper les utilisateurs en fonction de leurs comportements et de prédire des recommandations qui pourraient intéresser d’autres utilisateurs du même groupe.
Ces systèmes de recommandation sont constamment améliorés grâce à des techniques d’apprentissage automatique. Chaque comportement utilisateur permet d’affiner les recommandations pour les rendre de plus en plus précises.
Quels sont les différents types d’algorithmes de recommandation ?
Les deux types d’algorithmes de recommandation les plus couramment utilisés concernent :
- Les recommandations d’achat : ces algorithmes recommandent à un utilisateur une liste d’articles à acheter en se basant sur plusieurs critères tels que les achats précédents, les achats d’autres clients ayant des profils similaires, etc.
- Les recommandations de contenu (musique, vidéo, articles, etc.).
Ces recommandations sont le résultat de la combinaison de trois méthodes d’algorithmie : la recommandation basée sur le contenu, le filtrage collaboratif ou une combinaison des deux.
Exemples de signes révélant l’utilisation d’un algorithme de recommandation
Vous vous demandez peut-être comment détecter si un site web utilise un algorithme de recommandation. Voici quelques indices qui pourraient vous aider :
- “Fréquemment achetés ensemble”
- “En rapport avec les articles que vous avez consultés”
- “Les clients qui ont acheté cet article ont également acheté”
- “Recommandé pour vous sur la base d’un achat précédent”
Sur certains sites de contenu, vous trouverez également une partie intitulée “Recommandations”. Celle-ci est souvent basée sur la popularité de certains contenus, mais peut également être le résultat d’un algorithme de recommandation pour vous offrir une expérience personnalisée.
Pourquoi certains sites utilisent des algorithmes de recommandation ?
L’utilisation d’algorithmes de recommandation présente plusieurs avantages pour les sites internet, en fonction de leurs objectifs principaux. Certains sites utilisent plusieurs algorithmes pour atteindre différents objectifs.
Voici quelques avantages recherchés par les propriétaires de sites web grâce à l’utilisation d’algorithmes de recommandation :
- Améliorer l’expérience utilisateur ;
- Augmenter les performances clés : en recommandant les bons contenus aux utilisateurs, un site web peut les garder plus longtemps ou les inciter à acheter davantage. Ainsi, la durée de visionnage, le temps de lecture et le panier moyen augmentent grâce à un algorithme de recommandation efficace ;
- Gérer et analyser de grandes quantités de données facilement et rapidement : traiter manuellement un grand nombre de données utilisateurs n’est plus une option pour obtenir des résultats rapidement et fiables. Un algorithme permet de filtrer, gérer et analyser les données de manière beaucoup plus efficace.
Les algorithmes de recommandation ont révolutionné le monde en ligne, remplaçant les simples classements et listes de popularité. Ils améliorent l’expérience pour les propriétaires de sites web et les utilisateurs.
Quels sites utilisent les algorithmes de recommandation ?
Il est évident que les algorithmes de recommandation sont aujourd’hui omniprésents sur de nombreux sites web. Voici quelques exemples de sites majeurs qui utilisent un ou plusieurs algorithmes de recommandation.
Les réseaux sociaux
Les réseaux sociaux utilisent des algorithmes de recommandation pour garder les utilisateurs plus longtemps sur leurs sites. Les fils d’actualité ne sont plus simplement présentés de manière chronologique, mais sont basés sur des recommandations personnalisées.
Youtube
L’algorithme de recommandation de Youtube se base sur plusieurs critères tels que le temps de visionnage, le nombre d’abonnés et les préférences de l’utilisateur. Ces critères permettent à Youtube de recommander un contenu pertinent qui évolue en fonction de votre comportement de consommation sur le site.
Remarque : Vous pouvez également influencer l’algorithme de recommandation de Youtube en indiquant si une vidéo recommandée ne vous intéresse pas. Il vous suffit de cliquer sur “Pas intéressé” ou “Ne pas recommander la chaîne”.
L’algorithme de recommandation de Twitter prend en compte plusieurs facteurs liés aux tweets et aux comptes utilisateurs. Visuellement, le fil d’actualité de Twitter peut mettre en avant des “Images populaires” ou des tweets aimés par des comptes que vous suivez. De plus, il peut également inclure des tweets provenant de comptes suivis par d’autres utilisateurs que vous suivez.
Facebook utilise un algorithme de recommandation pour décider quels contenus seront visibles pour chaque utilisateur. En fonction du succès initial d’une publication, l’algorithme décidera de recommander le contenu à une audience plus ou moins large.
Autres sites utilisant les algorithmes de recommandation
Les réseaux sociaux ne sont pas les seuls à utiliser des algorithmes de recommandation pour améliorer l’expérience utilisateur. Voici quelques autres sites web qui les utilisent :
- Amazon
- Google Discover
- Netflix
- Spotify
Il est fort probable que de plus en plus de sites web, en particulier les boutiques en ligne, utilisent des algorithmes de recommandation à l’avenir.
En conclusion, les algorithmes de recommandation sont devenus indispensables sur de nombreux sites web. Ils améliorent l’expérience utilisateur et permettent aux propriétaires de sites d’atteindre leurs objectifs.
