Content-Empfehlungen in E-Mails von Drittanbietern

Was diese Funktion leistet

Ihr ESP ist gut im Versenden. Was er nicht ohne Weiteres kann: pro Empfänger entscheiden, welche Artikel angezeigt werden — und diese Entscheidung aktuell halten zwischen dem Moment, in dem Sie auf Senden klicken, und dem Moment, in dem jemand die E-Mail tatsächlich öffnet.

Content-Empfehlungen beim Öffnen lösen genau das. Sie betten ein einziges HTML-Snippet in Ihre Kampagnenvorlage ein. Jedes Mal, wenn ein Empfänger die E-Mail öffnet, ruft das Snippet Personyze live auf, identifiziert die Person und rendert die Artikel, die sie genau dann am wahrscheinlichsten lesen wird — basierend auf dem, was sie auf Ihrer Website gelesen hat.

Das ist derselbe Mechanismus beim Öffnen wie bei Produktempfehlungen in E-Mails von Drittanbietern. Wenn Sie das bereits eingerichtet haben, wird Ihnen dies vertraut vorkommen: Der Unterschied ist der Katalog dahinter (Inhalte statt Produkte) und die verfügbaren Algorithmen.

Warum der Zeitpunkt des Öffnens bei Inhalten wichtiger ist

Redaktionelle Inhalte veralten schnell. Ein Newsletter, der am Montag erstellt und am Donnerstag geöffnet wird, empfiehlt womöglich einen Artikel, den der Leser schon gesehen hat, oder verpasst den Beitrag vom Dienstag, der jetzt die naheliegende Wahl wäre.

Da das Snippet beim Öffnen aufgelöst wird, spiegeln die Empfehlungen Folgendes wider:

was der Empfänger seit dem Versand der E-Mail gelesen hat;
Inhalte, die nach dem Versand veröffentlicht wurden;
was gerade in Ihrem gesamten Publikum im Trend liegt.

Voraussetzungen

Ein Content-Katalog in Personyze — Ihre Artikel, Leitfäden oder Videos, mit mindestens einer URL pro Element. Siehe Feeds & Datendateien hochladen und Den Produkt- / Content-Feed einrichten.
Tracking von Content-Interaktionen auf Ihrer Website, damit Personyze weiß, was jeder Besucher liest.
Eine Möglichkeit, den Empfänger zu identifizieren — die E-Mail-Adresse, die über das Merge-Tag Ihres ESP an das Snippet übergeben wird. Dadurch wird die E-Mail mit dem Verhalten des Lesers auf der Website verknüpft.

So richten Sie es ein

Laden Sie Ihren Content-Katalog und prüfen Sie, ob die Elemente getrackt werden.
Erstellen Sie das Widget in Personyze — wählen Sie einen Algorithmus für Content-Empfehlungen (am beliebtesten, kürzlich veröffentlicht, für Sie empfohlen, andere, die dies angesehen haben, sahen auch) und gestalten Sie das Layout. Die Algorithmen werden unter Typen von Content-Empfehlungsalgorithmen behandelt.
Kopieren Sie den Einbettungscode, den Personyze erzeugt.
Fügen Sie ihn in Ihre ESP-Vorlage ein und ersetzen Sie dabei den Platzhalter für den Empfänger durch das Merge-Tag Ihres ESP für die E-Mail-Adresse.
Vorschau und QA vor dem Versand an die gesamte Liste.

Beim Merge-Tag passieren die meisten Fehler. Wird die E-Mail-Adresse des Empfängers nicht korrekt übergeben, kann Personyze nicht erkennen, wer die Nachricht geöffnet hat — und statt personalisierter Empfehlungen sehen alle denselben Fallback-Inhalt. Senden Sie sich immer einen Test und prüfen Sie, dass sich die Empfehlungen zwischen zwei bekannten Empfängern unterscheiden.

Merge-Tags nach ESP

Das Snippet braucht die E-Mail-Adresse des Empfängers, die beim Versand eingesetzt wird. Das Tag Ihres ESP kommt dorthin, wo der Platzhalter steht — Mailchimp, Klaviyo, HubSpot, ActiveCampaign, Brevo und Constant Contact werden alle unterstützt. Die vollständige Tag-Referenz finden Sie auf der Seite zum Einbetten von Produktempfehlungen; die Tags sind hier identisch, da es derselbe Snippet-Mechanismus ist.

Fallbacks

Manche Empfänger haben nicht genug Surfverlauf, um danach zu personalisieren — ein ganz neuer Abonnent oder jemand, der immer nur E-Mails öffnet. Legen Sie einen Fallback fest, damit auch diese Leser etwas Sinnvolles erhalten: die beliebtesten oder neuesten Inhalte statt eines leeren Blocks.