Il Content Recommendation System di Neodata integra tecnologie di analisi semantica per la classificazione dei contenuti e ti consente d’intervenire inserendo la tua tassonomia e assegnando le tue priorità editoriali. Il motore di ottimizzazione integrato invece seleziona i contenuti che hanno maggior probabilità di generare engagement. In alcuni casi ha portato il CTR dall’1,5% al 14%.
Il classificatore analizza il tuo catalogo di contenuti e lo aggiorna quotidianamente. I contenuti sono classificati sulla base dei metadati inseriti in pagina, delle ricorrenze nel testo, e delle entità estratte e organizzate gerarchicamente in base ad una tassonomia automatica o definita da te.
Hai a disposizione un ricco catalogo di widget, disponibili in diversi formati, e puoi richiedere design personalizzati.
Una volta individuato il catalogo dei contenuti dal quale attingere, puoi personalizzare l’algoritmo di raccomandazione assegnando pesi e priorità ai contenuti da visualizzare.
Mostriamo ad ogni utente i contenuti che hanno più probabilità di attirarne l’attenzione. Offriamo combinazioni di contenuti editoriali e/o pubblicitari selezionati in base al potenziale di click-through. L’algoritmo apprende e si modifica nel tempo in base ai risultati ottenuti dalla campagna.
Il nostro Content Recommendation System è stato selezionato dall’università di Stanford per Sacramento Bee.