K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert den Unternehmenssektor und bietet fortschrittliche Tools zur Datenanalyse und zum Verst\u00e4ndnis des Nutzerverhaltens. Durch Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache k\u00f6nnen Unternehmen wertvolle Informationen aus digitalen Interaktionen gewinnen, Kundenerlebnisse personalisieren und Marketingstrategien optimieren. <\/p> \n \n
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI die genaue Identifizierung von Nutzerinteressen aus Browsing-Daten erm\u00f6glicht, wobei wir uns auf die Herausforderungen und technischen L\u00f6sungen konzentrieren, die mit diesem Prozess verbunden sind.<\/p> \n \n
Um die Interessen eines Nutzers, der eine Website besucht, zu identifizieren, gen\u00fcgt es, die Browsing-Daten, d. h. die besuchten Seiten, zu sammeln und zu analysieren. Da diese Daten direkt von der Website erfasst werden, fallen sie in die Kategorie der Erstanbieterdaten (First-Party-Daten). <\/p> \n \n
Der Prozess beinhaltet die Zuweisung eines Labels, das ein thematisches und\/oder Produktinteresse anzeigt, zu jeder Seite der Website. Sobald diese Labels zugewiesen wurden, gen\u00fcgt es zu analysieren, wie der Nutzer durch verschiedene Interessen navigiert hat. <\/strong><\/p>
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\n Stellen wir uns vor, wir m\u00f6chten die Produktinteressen eines Nutzers identifizieren, der auf der Amazon-Website surft. Mithilfe eines einfachen Algorithmus, der die angesehenen Seiten und die darauf verbrachte Zeit ber\u00fccksichtigt, k\u00f6nnen wir ableiten, dass der Nutzer beispielsweise an Teppichen interessiert ist, indem wir dem Algorithmus einfach die Produktkategorien zuordnen, die mit den verschiedenen Seiten verbunden sind. <\/p>
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\n Die Zuordnung thematischer Interessen zu Nutzern, die verschiedene Seiten besuchen, kann jedoch komplexer sein. Angenommen, derselbe Nutzer hat drei Seiten besucht, die, nur basierend auf dem Produkttyp, nichts gemeinsam haben. Diese Seiten k\u00f6nnten jedoch ein \u00fcbergreifendes oder \u201ebenutzerdefiniertes\u201c Interesse teilen, wie zum Beispiel einen Fokus auf Nachhaltigkeit und Umwelt. <\/p>
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\n In diesem Fall k\u00f6nnten wir dem Nutzer sowohl ein Produktinteresse als auch ein benutzerdefiniertes Interesse zuweisen, was darauf hindeutet, dass er sensibel f\u00fcr Umweltthemen ist. Folglich w\u00e4re es angebracht, ihm Produkte aus diesem Bereich anzubieten. <\/p>
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\n Der Prozess der Zuweisung dieses Interesses scheint einfach: Wir m\u00fcssen den Textinhalt der Seiten analysieren und allen Seiten, die dasselbe Thema behandeln, dasselbe Label zuweisen. Hier treten jedoch die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen auf, da eine ausgekl\u00fcgelte semantische Analyse und die F\u00e4higkeit, gemeinsame Themen innerhalb heterogener Inhalte zu erkennen, erforderlich sind. <\/p>
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\n Um die Seiten einer Website nach thematischen Interessen zu kategorisieren, k\u00f6nnen verschiedene Ans\u00e4tze gew\u00e4hlt werden. Hier stellen wir drei davon vor und versuchen, deren Vor- und Nachteile hervorzuheben.<\/p>
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\n Der erste Ansatz, der traditionellere, beinhaltet die Verwendung eines klassischen Klassifizierungsmodells, das auf maschinellem Lernen basiert. In diesem Fall ist es notwendig, einen Klassifizierungsalgorithmus aus den vielen verf\u00fcgbaren auszuw\u00e4hlen und ein W\u00f6rterbuch f\u00fcr das Training des Algorithmus zu erstellen. Dies impliziert eine klare Definition aller benutzerdefinierten Labels, mit denen die Seiten der Website klassifiziert werden sollen, und die Bereitstellung einer ausreichenden Anzahl von Beispielen, Texten und Beschreibungen, die jedem Label zugeordnet sind.<\/strong><\/p>
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\n Diese Modelle haben einige wesentliche Vorteile. Erstens sind sie deterministisch, was bedeutet, dass die Anwendung desselben Algorithmus auf dieselben Daten immer dasselbe Ergebnis liefert. Dar\u00fcber hinaus sind sie kosteng\u00fcnstig und k\u00f6nnen intern implementiert werden, ohne dass Anbieter ben\u00f6tigt werden. <\/p>
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\n Es gibt jedoch auch Einschr\u00e4nkungen. Das Modelltraining erfordert die Erstellung eines oft sehr umfangreichen W\u00f6rterbuchs; es reicht nicht aus, ein oder zwei Beispiele pro Label bereitzustellen, sondern es werden viele mehr ben\u00f6tigt. Dies bedeutet, dass ein erheblicher Aufwand erforderlich ist, um ein f\u00fcr das Modelltraining geeignetes W\u00f6rterbuch zu erstellen. Dar\u00fcber hinaus funktionieren diese Modelle effektiv, wenn die Anzahl der Cluster begrenzt ist. Auf einer Website wie Amazon, wo Hunderte von Clustern identifiziert werden k\u00f6nnen, wird der Ansatz weniger praktikabel. Jedes Mal, wenn ein neuer Cluster, ein neues Label oder ein neues Interesse hinzugef\u00fcgt wird, ist es notwendig, das W\u00f6rterbuch zu aktualisieren und das Modell neu zu trainieren, was diese Methode unhaltbar macht. <\/p>
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\n Der zweite Ansatz beinhaltet die Verwendung generativer Modelle der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die auf zwei Arten implementiert werden k\u00f6nnen: mit Einschr\u00e4nkungen und ohne Einschr\u00e4nkungen.<\/p>
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\n Bei der Verwendung generativer KI \u201emit Einschr\u00e4nkungen\u201c stellen Sie dem Tool die gesamte Liste der gew\u00fcnschten Cluster und einige Beispiele f\u00fcr jedes Cluster zur Verf\u00fcgung, deutlich weniger als die 30-40 Beispiele, die in traditionellen Modellen des maschinellen Lernens ben\u00f6tigt werden. Diese vortrainierten Modelle eignen sich hervorragend f\u00fcr die Handhabung einer gro\u00dfen Anzahl von Clustern und erfordern wenig Wartung, da Plattformen wie OpenAI einen Gro\u00dfteil des Prozesses \u00fcbernehmen.<\/strong> Um einen neuen Cluster hinzuzuf\u00fcgen, bearbeiten Sie einfach den urspr\u00fcnglichen Prompt, f\u00fcgen den neuen Cluster hinzu und erg\u00e4nzen ein paar Beispiele.<\/p>
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\n Diese Methode hat jedoch zwei grundlegende Probleme:<\/p>
\n\r\n In diesem Fall werden anstatt alle Cluster bereitzustellen, nur wenige Beispiele an die generative KI \u00fcbergeben und das Modell gebeten, die Klassifizierung auf deren Grundlage durchzuf\u00fchren und weitere f\u00fcr die Klassifizierung n\u00fctzliche Cluster zu erfinden.<\/strong> Der erste Durchlauf kann sehr gut funktionieren: Das Tool liest, klassifiziert und identifiziert aussagekr\u00e4ftige Cluster. Mit einem gut formulierten Prompt k\u00f6nnen die erzielten Ergebnisse sehr zufriedenstellend sein. Dar\u00fcber hinaus kann die KI autonom neue, aufkommende Cluster identifizieren.<\/strong> Diese Methode ist effektiv bei vielen Clustern und erfordert sehr wenige Beispiele. Trotz der Vorteile gibt es einige Kritikpunkte: <\/p>
\n\r\n In einem idealen Szenario h\u00e4tten wir ein deterministisches Modell, dem wir ein relativ begrenztes W\u00f6rterbuch zur Verf\u00fcgung stellen k\u00f6nnten, wodurch wir nicht zu viel Zeit f\u00fcr dessen Erstellung aufwenden m\u00fcssten. Das Modell sollte effektiv mit zahlreichen Clustern arbeiten, wenig Wartung erfordern und kosteng\u00fcnstig sein. <\/p>
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\n Um dies zu erreichen, haben wir einen auf Embeddings basierenden Ansatz gew\u00e4hlt und in unsere Bytek Prediction Platform<\/strong> integriert. Diese Technik wird in der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache und anderen Anwendungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz h\u00e4ufig eingesetzt, um das Textverst\u00e4ndnis, die semantische Suche, die Klassifizierung und die Inhaltserstellung zu verbessern. Embeddings transformieren Text in hochdimensionale numerische Vektoren, wobei die semantische Bedeutung des Inhalts erhalten bleibt.<\/strong> Diese Transformation ist entscheidend, da sie den Vergleich von Texten auf der Grundlage ihres semantischen Inhalts erm\u00f6glicht.<\/p>
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\n Sobald jeder Text als numerischer Vektor dargestellt ist, kann der Abstand zwischen zwei Texten berechnet werden, analog zur Berechnung des Abstands zwischen zwei Punkten im numerischen Raum. Selbst bei Verwendung der einfachen euklidischen Distanz k\u00f6nnen signifikante Ergebnisse erzielt werden. Zum Beispiel ist der Abstand zwischen den W\u00f6rtern \u201eTeppich\u201c und \u201eKelims\u201c (eine Art Teppich) viel kleiner als der zwischen \u201eTeppich\u201c und \u201eGlas\u201c, da die Embeddings die semantischen Beziehungen zwischen den W\u00f6rtern erfassen. <\/p>
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\n Diese Methode l\u00f6st die bisherigen Probleme effektiv:<\/p>
\n\r\n Sobald allen Seiten Labels zugewiesen wurden, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, jedem Nutzer Produkte und\/oder Interessen zuzuweisen. Dazu haben wir einen propriet\u00e4ren Algorithmus entwickelt, der sowohl das individuelle Nutzerverhalten als auch das kollektive Verhalten anderer Nutzer ber\u00fccksichtigt.<\/strong> Ein Nutzer, der sich beispielsweise wirklich f\u00fcr \u00d6ko-Nachhaltigkeit interessiert, besucht tendenziell viele verwandte Seiten, verbringt Zeit damit, Produktbeschreibungen detailliert zu lesen und interagiert intensiv mit dem Inhalt. Folglich reicht ein gelegentlicher Zugriff auf eine Seite zum Thema Nachhaltigkeit nicht aus, um zu dem Schluss zu kommen, dass der Nutzer an diesem Thema interessiert ist. <\/p>
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\n Es ist unerl\u00e4sslich zu analysieren:<\/p>
\n\r\n Nur durch diese eingehende Analyse k\u00f6nnen die echten Interessen des Nutzers mit hoher Sicherheit bestimmt werden. Dieser integrierte Ansatz erm\u00f6glicht eine genauere und zuverl\u00e4ssigere Klassifizierung von Interessen, wodurch die Personalisierung und Effektivit\u00e4t von Marketing- und Nutzerinteraktionsstrategien verbessert wird. <\/p>
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Maschinelles Lernen<\/h3>
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Generative KI<\/h3>
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Generative KI mit Einschr\u00e4nkungen<\/h4>
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Uneingeschr\u00e4nkte generative KI<\/h4>
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Unsere L\u00f6sung mit Embeddings<\/h3>
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Vorteile des Embeddings-Ansatzes<\/h4>
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Zuweisung von Interessen an Nutzer<\/h4>
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