Retresco Content Recommendation

Unsere Technologien ermöglichen die vollautomatische Ausspielung von Content Recommendations, um Ihren Nutzern gezielt weiterführende Inhalte auszuspielen und dadurch Nutzungsintensität und Engagement auf Ihrem Portal zu steigern. Dabei kombinieren wir verschiedene Recommendationstrategien, um gezielt auf unterschiedliche Nutzungsszenarien einzugehen.

Basis für unsere Content Recommendations bildet die Retresco Semantik. Für alle vorhandenen Inhalte werden zugehörige Themen analysiert und gespeichert. Mit diesen Informationen werden passende Inhaltsempfehlungen automatisch in Echtzeit ausgespielt.

Einsatzziele von Content Recommendations

Steuerung von Nutzerströmen

Führen Sie Ihre User automatisiert zielsicher durch Ihr Angebot.

Steigern Sie das User Engagement

Steigern  Sie die Nutzungsintensität Ihrer Inhalte und erhöhen Sie die Click Through Rate auf Ihrer Seite.

Infinite Scrolling Recommendations

Inifinite Scrolling Recommendations steigern die Nutzungsdauer Ihrer mobilen Angebote um mehr als 25% durch fortlaufende Präsentation weiterführender Inhalte und Themen.

Titelübergreifende Vernetzung von Inhalten

Erzeugen Sie relevante Recommendations mit Inhalten externer Partner und Contentquellen.

Ich möchte mehr erfahren!

Content Recommendations – Strategien

Themennahe Empfehlungen

Zeigen Sie Ihren Usern themennahe, ähnliche Inhalte und bündeln Sie Ihren Content automatisch zu Themenschwerpunkten.

Personalisierte Empfehlungen

Mittels Content Targeting zeigen unsere Algorithmen automatisch dem Nutzerprofil entsprechend weiterführende Inhalte.

Empfehlungen nach Trend und Nachfrage

Auf Basis von Verhalten und Interessen der Nutzer und der aktuellen Themenlage berechnen wir Trending Topics. So sehen die User, was sie interessiert und was aktuell die Welt bewegt.

Mixed Recommendations

Kombinieren Sie verschiedene Strategien und Inhaltstypen, um die idealen Empfehlungen für die Nutzer Ihres Portals anzuzeigen (z.B. Kombinieren von Video- und Artikelempfehlungen).

Content Recommendation Referenzen

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