Machine learning for web content personalization

Authors

  • M.R. Levchenko

Keywords:

personalization, web content, artificial intelligence, machine learning, web developers

Abstract

Modern web content demands maximum personalization, a task addressed by web developers using Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). AI enables computers to perform tasks characteristic of human intelligence, while ML allows systems to learn and improve results without explicit programming. AI-driven personalization involves adapting content to individual interests, enhancing positive user experiences. Platforms based on AI, including natural language generation, enable developers to scale personalized content creation. Personalization, facilitated by advanced technologies, transforms user interaction from generic to individualized experiences. The future of web content personalization relies on advancements in AI and ML, opening new possibilities for improved user engagement, loyalty, and conversion. The utilization of AI and ML already presents broad prospects for personalized web content.

References

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).

Published

2024-05-24

Issue

Section

Природничі та технічні науки