Küçük işletmeler için yapay zeka öneri sistemleri

Öneri sistemi (recommender system), bir kullanıcının ilgisini çekme ihtimali en yüksek içeriği, ürünü veya aksiyonu tahmin eden yazılımdır. Netflix'in sıradaki diziyi, Spotify'ın haftalık listeyi önermesinin arkasındaki mantık budur — ve aynı mantık çok daha küçük ölçekte de çalışır.

Üç temel yaklaşım

• İşbirlikçi filtreleme: 'Senin gibi davrananlar şunu da beğendi.' En yaygın yöntem.
• İçerik tabanlı filtreleme: 'Daha önce seçtiklerine benzer özellikte olanlar.'
• Hibrit: İkisini birleştirir; az veriyle bile daha isabetli sonuç verir.

Pratikte neye benziyor?

Bir restoran uygulamasında 'bu yemeğin yanına en çok şunu alıyorlar'; bir e-ticarette 'birlikte sık alınanlar'; bir fitness uygulamasında 'geçmiş tercihlerine göre bugünkü öğün planın'. Hepsi aynı altyapının farklı yüzleri.

Bu kişiselleştirmeler ortalama sepet tutarını, uygulamada geçirilen süreyi ve geri dönüş oranını ölçülebilir şekilde artırır.

Ne zaman başlanmalı?

Elinizde birkaç yüz işlem/etkileşim verisi biriktiği anda basit bir model bile fark yaratır. Sistem, veri büyüdükçe kendini iyileştirir. Önemli olan veriyi baştan doğru yapıda toplamak — bu yüzden öneri altyapısını ürün mimarisinin bir parçası olarak düşünmek gerekir.

Öneri sistemi bir 'ekstra özellik' değil; verinizi zamanla değer üreten bir varlığa dönüştüren altyapıdır.