Recomendaciones personalizadas de artículos, guías y vídeos entregadas dentro de su app nativa de iOS o Android — el mismo motor que hay detrás de las recomendaciones de contenido de su sitio web. Como el perfil se comparte, un lector que ha estado siguiendo un tema en su sitio ve contenido relacionado en la app, y lo que lee en la app influye en lo que ve de vuelta en la web.
En el panel: Nueva campaña › App / API › Recom. de contenido para apps.
Usa el mismo SDK que las recomendaciones de productos para apps. Si ya está integrado, no hace falta más trabajo de desarrollo — crea una recomendación de contenido en lugar de una de productos.
Antes de empezar
Primero hay que instalar el SDK y comprobar que notifica. La instalación en ambas plataformas, el código de inicialización y cómo confirmar que llegan datos están en Segmentación y personalización para apps móviles. Si su dispositivo no aparece en Visitas en vivo, deténgase y corríjalo primero — no se pueden generar recomendaciones para un usuario que Personyze no ve.
También necesita un catálogo de contenidos: sus artículos, guías o vídeos, cada uno con al menos un ID interno, un título, una URL y una imagen. Está en Configuración → Configuración de recomendaciones → Catálogo de artículos, o puede enviarlo por la API con el objeto articles.
Los pasos de la campaña
Siete pasos: Configurar, Catálogo, Interacciones, Contenido, Segmentar, Automatización y Rendimiento. Como en todas las campañas de apps, no hay paso QA, y Contenido va antes que Segmentar.
1. Configurar
Conecta el SDK, con una pestaña para Android, otra para iOS y otra para Servidor (REST). Tiene tres pasos: añadir la biblioteca, inicializarla con su clave de API y notificar cada pantalla. Si ya funcionan las recomendaciones de productos para apps, esto ya está hecho.
2. Catálogo
Su catálogo de contenidos. Aquí merece la pena el esfuerzo de poner categorías y etiquetas en cada elemento — son lo que permite al motor recomendar siguiendo un tema en lugar de solo por popularidad.
3. Interacciones
Notifique lo que la gente lee. En una app esto tiene que ser explícito: su app llama al SDK cuando se abre un artículo y, opcionalmente, cuando se marca con me gusta, se comenta o se termina.
Las interacciones con el contenido son la materia prima para deducir intereses — es lo que construye el perfil de temas del que beben tanto las recomendaciones de la app como las del sitio web. Una app que no notifica nada seguirá recibiendo recomendaciones, pero serán genéricas.
4. Contenido
Elija el algoritmo — relacionado con lo que está leyendo, popular en un tema, en tendencia o personalizado según sus intereses deducidos (consulte Algoritmos de recomendación) — y la forma de presentación:
- HTML (WebView) — un widget ya generado para un WebView.
- JSON — el Content Recommendations via JSON Feed devuelve datos estructurados que su app maqueta de forma nativa. Elija los campos que quiere recibir: título, imagen, URL, categoría, fecha de publicación y cualquier campo personalizado.
5. Segmentar
Quién lo ve, con toda la segmentación estándar.
6. Automatización
Este paso es opcional. Añada reglas que le avisen, o que actúen, cuando las cifras de esta campaña crucen un umbral. Consulte Automatización.
7. Rendimiento
El paso Rendimiento informa de mostrado, visto, interacción (un toque en un elemento recomendado) y su objetivo de contenido. La tasa de interacción se mide frente a las veces en que la recomendación estuvo realmente en pantalla, no frente a cada vez que se envió. Consulte Recomendaciones de contenido.
Cómo validarlo
- Confirme que el dispositivo aparece en Visitas en vivo.
- Abra unos cuantos artículos en la app y compruebe que se registran las interacciones.
- Amplíe la audiencia y confirme que llegan recomendaciones y que tienen contenido.
- Vuelva a acotar las reglas y confirme que el cambio surte efecto.