Personalisierte Empfehlungen für Artikel, Anleitungen und Videos in Ihrer nativen iOS- oder Android-App — dieselbe Engine wie hinter den Content-Empfehlungen auf Ihrer Website. Da das Profil geteilt ist, sieht ein Leser, der auf Ihrer Website ein Thema verfolgt, in der App verwandte Inhalte, und was er in der App liest, beeinflusst, was er im Web sieht.
Im Panel: Neue Kampagne › App / API › Inhaltsempfehlungen für Apps.
Dies nutzt dasselbe SDK wie die Produktempfehlungen für Apps. Ist dieses bereits integriert, fällt keine weitere Entwicklungsarbeit an — Sie erstellen eine Content-Empfehlung statt einer Produktempfehlung.
Bevor Sie beginnen
Das SDK muss zuerst installiert sein und Daten melden. Die Installation für beide Plattformen, der Initialisierungscode und wie Sie prüfen, ob Daten ankommen, stehen in Targeting und Personalisierung für Mobile-Apps. Wenn Ihr Gerät nicht unter Echtzeit-Besucher erscheint, halten Sie an und beheben Sie das zuerst — für einen Nutzer, den Personyze nicht sieht, lassen sich keine Empfehlungen erzeugen.
Außerdem brauchen Sie einen Content-Katalog: Ihre Artikel, Anleitungen oder Videos, jeweils mindestens mit interner ID, Titel, URL und Bild. Siehe das Objekt articles.
Die Kampagnenschritte
Sechs Schritte: Einrichten, Katalog, Interaktionen, Inhalte, Zielgruppe und Leistung. Wie bei allen App-Kampagnen gibt es keinen QA-Schritt, und Inhalte kommt vor Zielgruppe.
1. Einrichten
Bestätigt die SDK-Integration.
2. Katalog
Ihr Content-Katalog. Kategorien und Tags an jedem Element lohnen hier die Mühe — sie ermöglichen der Engine, entlang eines Themas statt nur nach Beliebtheit zu empfehlen.
3. Interaktionen
Melden Sie, was gelesen wird. In einer App muss das ausdrücklich geschehen: Ihre App ruft das SDK auf, wenn ein Artikel geöffnet wird, und optional, wenn er gemocht, kommentiert oder zu Ende gelesen wird.
Content-Interaktionen sind das Rohmaterial für die Ableitung von Interessen — daraus entsteht das Themenprofil, auf das sowohl App- als auch Website-Empfehlungen zurückgreifen. Eine App, die nichts meldet, erhält trotzdem Empfehlungen, aber sie sind allgemein.
4. Inhalte
Wählen Sie den Algorithmus — verwandt mit dem, was gerade gelesen wird, beliebt in einem Thema, Trends oder personalisiert nach den abgeleiteten Interessen — und wählen Sie die Darstellungsform:
- HTML (WebView) — ein gerendertes Widget für eine WebView.
- JSON — strukturierte Daten, die Ihre App nativ darstellt. Wählen Sie die Felder, die zurückgegeben werden sollen: Titel, Bild, URL, Kategorie, Veröffentlichungsdatum und beliebige eigene Felder.
5. Zielgruppe
Wer sie sieht, mit dem gesamten Standard-Targeting.
6. Leistung
Ergebnisse, sobald sie live ist.
Prüfen
- Prüfen Sie, ob das Gerät unter Echtzeit-Besucher erscheint.
- Öffnen Sie einige Artikel in der App und prüfen Sie, ob die Interaktionen erfasst werden.
- Erweitern Sie die Zielgruppe und prüfen Sie, ob Empfehlungen ankommen und gefüllt sind.
- Grenzen Sie die Regeln wieder ein und prüfen Sie, ob die Änderung greift.