Des recommandations personnalisées d’articles, de guides et de vidéos, diffusées dans votre application native iOS ou Android — le même moteur que celui des recommandations de contenu de votre site web. Comme le profil est partagé, une personne qui suit un sujet sur votre site voit du contenu lié dans l’application, et ce qu’elle lit dans l’application influence ce qu’elle voit ensuite sur le web.
Dans le panneau : Nouvelle campagne › App / API › Recos de contenu pour apps.
Cela utilise le même SDK que les recommandations de produits pour les applications. S’il est déjà intégré, aucun travail de développement supplémentaire n’est nécessaire — vous créez une recommandation de contenu au lieu d’une recommandation de produits.
Avant de commencer
Le SDK doit d’abord être installé et remonter des données. L’installation pour les deux plateformes, le code d’initialisation et la façon de vérifier que les données arrivent sont décrits dans Ciblage et personnalisation pour les applications mobiles. Si votre appareil n’apparaît pas dans Visiteurs en temps réel, arrêtez-vous et corrigez cela d’abord — impossible de produire des recommandations pour un utilisateur que Personyze ne voit pas.
Il vous faut aussi un catalogue de contenu : vos articles, guides ou vidéos, chacun avec au minimum un ID interne, un titre, une URL et une image. Voir l’objet articles.
Les étapes de la campagne
Six étapes : Configurer, Catalogue, Interactions, Contenu, Cibler et Performance. Comme pour toutes les campagnes d’application, il n’y a pas d’étape QA, et le Contenu vient avant le Ciblage.
1. Configurer
Confirme l’intégration du SDK.
2. Catalogue
Votre catalogue de contenu. Les catégories et les tags de chaque élément méritent l’effort ici — ce sont eux qui permettent au moteur de recommander selon un sujet plutôt que simplement selon la popularité.
3. Interactions
Signalez ce que les gens lisent. Dans une application, cela doit être explicite : votre application appelle le SDK lorsqu’un article est ouvert, et éventuellement lorsqu’il est aimé, commenté ou lu jusqu’au bout.
Les interactions avec le contenu sont la matière première de l’inférence des centres d’intérêt — c’est ce qui construit le profil thématique sur lequel s’appuient les recommandations de l’application comme du site web. Une application qui ne signale rien recevra quand même des recommandations, mais elles seront génériques.
4. Contenu
Choisissez l’algorithme — lié à ce que la personne lit, populaire dans un sujet, tendance, ou personnalisé selon ses centres d’intérêt déduits — et la forme d’affichage :
- HTML (WebView) — un widget déjà rendu pour une WebView.
- JSON — des données structurées que votre application met en page de façon native. Choisissez les champs à renvoyer : titre, image, URL, catégorie, date de publication, et tous les champs personnalisés.
5. Cibler
Qui la voit, avec tout le ciblage standard.
6. Performance
Les résultats une fois en ligne.
La valider
- Vérifiez que l’appareil apparaît dans Visiteurs en temps réel.
- Ouvrez quelques articles dans l’application et vérifiez que les interactions sont enregistrées.
- Élargissez l’audience, puis vérifiez que les recommandations arrivent et sont remplies.
- Resserrez de nouveau les règles et vérifiez que le changement prend effet.