KI-Personalisierung auf Websites
KI-Personalisierung zeigt jeder Besuchergruppe die für sie relevanten Inhalte und verkürzt so den Weg zur Anfrage.
Ausgangslage
Bestandskunden sehen andere Inhalte als Erstbesuche, der Einkauf andere als die Technik. Das lohnt sich, wenn Zielgruppen klar unterschiedliche Fragen haben und die Website genug Besuche für Messungen hat.
Regeln und Modelle
Oft reichen klare Regeln, etwa nach Kampagnenquelle, Region, Branche aus dem Login oder zuletzt besuchten Themen. Maschinelles Lernen lohnt sich erst bei vielen Inhalten und Daten. Es erkennt Muster, die Regeln nicht abbilden, z. B. Signale für eine Kaufabsicht.
Beispiele
Startseite passend zur Branche oder zur Kampagne des Besuchs
Themenvorschläge nach zuletzt gelesenen Artikeln
Angebote für angemeldete Kunden passend zu Vertrag oder Produkt
Hinweise im Shop je nach Warenkorb und Lagerbestand
Im B2B-Umfeld verrät oft schon der Kampagnenlink Branche oder Interesse, ganz ohne Nutzungsprofil. Inhalte, die zu viel über das eigene Verhalten verraten, schaden dem Vertrauen.
Einwilligung und Technik
Personalisierung auf Basis von Nutzungsprofilen braucht in der Regel eine Einwilligung. Jedes Konzept enthält deshalb eine Variante ohne Einwilligung.
Ausspielung am Edge oder nachgeladene Bausteine sichern Caching und Ladezeiten. In Statamic pflegt deine Redaktion Varianten blockweise. Jede Variante kostet Pflegeaufwand, deshalb empfehlen wir wenige, gut begründete.
Wirkung nachweisen
Jede Personalisierung wird gegen eine Kontrollgruppe ohne Anpassung getestet. Aktiv bleibt nur, was messbar besser wirkt.