Машинне навчання для персоналізації вебконтенту
Ключові слова:
персоналізація, вебконтент, штучний інтелект, машинне навчання, веброзробникиАнотація
Сучасний вебконтент вимагає максимальної персоналізації даних, яка вирішується веброзробниками за допомогою штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН). ШІ дає змогу комп’ютерам виконувати завдання, характерні для людського інтелекту, а МН допомагає системам вчитися та покращувати результати без явного програмування. Персоналізація контенту, стимульована ШІ, передбачає адаптацію контенту до індивідуальних інтересів, сприяючи позитивному користувацькому досвіду. Платформи, що базуються на ШІ, включно з генерацією природної мови, дають змогу розробникам масштабувати створення персоналізованого контенту. Персоналізація завдяки передовим технологіям перетворює взаємодію з користувачем із загальної на індивідуалізований досвід. Майбутнє персоналізації вебконтенту залежить від прогресу в розвитку ШІ та МН, що відкриває нові можливості для покращення залученості, лояльності та конверсії користувачів. Використання ШІ та МН вже зараз відкриває широкі перспективи для персоналізованого вебконтенту.
Посилання
RankTracker: Майбутнє персоналізації: Як штучний інтелект і машинне навчання трансформують цифровий маркетинг. URL: https://alternativescience.net/programming/242-sql-chy-nosql-os-v-chomu-pytannya/ (дата звернення 27.02.2024).
RankTracker: Чому маркетологи покладаються на машинне навчання при створенні рекламних кампаній? URL: https://dou.ua/lenta/articles/types-of-databases/ (дата звернення 27.02.2024).
Incrypted: Що таке машинне навчання? Усе, що вам потрібно знати: Що таке SQL. URL: https://uk.myservername.com/sql-vs-nosql-exact-differences#What_is_SQL (дата звернення 27.02.2024).
Speka: Як персоналізація врятує ваш контент. URL: https://www.mongodb.com/nosql-explained/nosql-vs-sql (дата звернення 27.02.2024).
Зелінська О. В., Колосова К. К. Огляд методів UX-досліджень під час створення ІТ-продуктів. Вісник студентського наукового товариства Донецького національного університету імені Василя Стуса. 2022. Вип. 14, т. 1. С. 267–270. URL: https://jvestnik-sss.donnu.edu.ua/article/view/12827 (дата звернення 27.02.2024).