Quels sites web utilisent des algorithmes de recommandation ?

Les publications en ligne obtiennent une note à l’aide de formules appelées algorithmes de recommandation. En réalité, ils permettent aux programmeurs informatiques de recommander une publication à un utilisateur en fonction des données collectées sur le comportement en ligne de cet utilisateur. Ces algorithmes le font bouillir dans un mélange de données qu’il est censé trouver utiles. Voici comment certains sites Web les utilisent pour recommander du contenu aux visiteurs.

Parmi ces ressources en ligne, lesquelles utilisent des algorithmes de recommandation ?

Cette enquête fait partie de l’examen PIX de compétence numérique. Par souci de clarté, examinons maintenant quelques exemples concrets d’algorithmes de recommandation appliqués à diverses plateformes Web.

Youtube

L’algorithme de recommandation de contenu centré sur la vidéo utilise des méthodes éprouvées telles que :

  • systèmes de filtrage de contenu ;
  • filtres basés sur les informations de profil ;
  • matrice de factorisation ; la matrice de factorisation
  • des individus qui travaillent bien ensemble (la coopérative).

Ces nombreuses démarches de recommandation de livres aux abonnés lui permettent de toucher le plus large public possible. Plus précisément, il utilise toutes les ressources disponibles pour déterminer quels types de contenu intéressent les personnes qui se sont inscrites sur le site Web. Ils peuvent facilement rechercher et localiser la vidéo souhaitée parmi les millions qui ont déjà été enregistrées. Les dernières vidéos de leurs YouTubers préférés leur seront également montrées. Les commentaires des utilisateurs sont continuellement extraits et monétisés sur YouTube.

Facebook

Facebook est l’un des plus gros consommateurs d’algorithmes de recommandation. Celles-ci lui permettent de proposer aux abonnés des informations susceptibles de les intéresser. Pour encourager les utilisateurs de Facebook à se connecter avec d’autres personnes dont les profils sont similaires au leur, la plateforme de réseautage social utilise un algorithme de filtrage collaboratif.

Ce type de filtrage est utile car il dirige les visiteurs du site vers un contenu pertinent localement. Facebook vous recommandera de suivre une publication en fonction du nombre de personnes avec lesquelles vous êtes connecté qui l’ont aimée et du nombre de fois que vous l’avez vue. La plate-forme de réussit à satisfaire ses abonnés grâce à l’algorithme qu’elle utilise médias sociaux 

Amazon

Amazon, comme de nombreuses autres plates-formes de commerce électronique, utilise des algorithmes pour afficher les résultats les plus pertinents pour la recherche d’un client donné. C’est faisable grâce à une analyse de profil. En réalité, vous ne verrez que des éléments basés sur les données qui ont été collectées à votre sujet. Vous pouvez également obtenir des résultats utiles en examinant vos recherches passées ou les recherches d’autres personnes disposant des mêmes informations que vous. Amazon utilisera une variété de filtres à cette fin. Mais l’approche collaborative sera utilisée dans toute sa mesure.

Google Discover

Les robots de recommandation sont utilisés dans l’ensemble de l’écosystème Google, y compris dans Google Discover, pour améliorer les expériences de navigation des utilisateurs. En fait, de nombreuses entreprises ont relevé le défi d’accroître leur visibilité sur cette plateforme. Il vous sera demandé de mettre à jour certaines informations avant d’utiliser les services du géant. C’est grâce à eux que vous pourrez obtenir ce dont vous avez besoin rapidement et facilement.

Les composants de l’algorithme Discover sont basés sur les préférences et l’historique de navigation de l’utilisateur. Mais cela va beaucoup plus loin que cela, créant des groupes d’utilisateurs qui partagent des caractéristiques et des intérêts de recherche afin de pousser les articles qui fonctionnent le mieux dans le contexte de ce groupe. Ces méthodes de corrélation permettent de surprendre les lecteurs en leur donnant le contenu qu’ils souhaitent au bon moment.

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Netflix

Les algorithmes de recommandation de Netflix utilisent votre historique de visionnage pour recommander des jeux, des émissions de télévision et des films que vous pourriez aimer. Mais lors de votre première visite, il ne pourra pas utiliser le filtrage de contenu. Pour les recommandations de produits, il utilisera uniquement les informations incluses dans votre profil.

Avec seulement une deuxième session en ligne, le site disposera de toutes les données essentielles pour adapter ses recommandations de contenu à vos préférences. C’est le seul niveau où le filtrage basé sur le contenu peut être efficacement mis en œuvre. Il utilisera de nombreux ensembles de données liés au temps passé sur les pages, aux différentes sections explorées et aux références préférées que vous avez faites.

Twitter

Twitter est une autre plate-forme de médias sociaux populaire où les algorithmes de recommandation sont largement utilisés. S’il utilise le filtrage collaboratif comme ses concurrents, il pourra également concevoir des algorithmes qui incluent les données démographiques des lecteurs et les habitudes de lecture passées.

Grâce à ces deux classes de robots, les moteurs de recherche de réseaux sociaux pourront évaluer plus précisément la pertinence des résultats envoyés aux utilisateurs. Cela sera utilisé pour suggérer un contenu similaire aux abonnés ayant des profils similaires. Certains peuvent y voir une collecte de données agressive, alors que pour d’autres, il s’agit de véritables outils pour se repérer rapidement sur de telles plateformes.