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Das Amazon-Prinzip für Nachrichten

Je Visit sammeln wir 850 Teilinformationen über das Leseverhalten eines einzelnen Users ein. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ermitteln wir mit diesen Teilinformationen Nähen zwischen individuellen Lesern mit Blick auf Interesse, Relevanzempfinden und soziodemografische Merkmale („User Profiling“). Dadurch wissen wir nicht nur, was ein individueller User in einem bestimmten Augenblick gerade liest, sondern auch, welche weiteren Themen für ihn mit einer hohen Wahrscheinlichkeit – aufgrund seines User Profils und seiner Nähe zu anderen Lesern – besonders relevant sind.

Unser User Profiling informiert unser intelligentes Auslieferungsmanagement so über die Interessensgebiete und das subjektive Relevanzempfinden jedes einzelnen Lesers. Zudem erlaubt es Rückschlüsse auf Metadaten wie Alter, Geschlecht, Einkommen und politische Neigung, und zwar auch, wenn ein Leser nicht bei Merkurist registriert ist. Hierdurch wird einerseits die nutzen-optimierte Auslieferung von Content und Werbung ermöglicht. Andererseits kann das Performance-Reporting auch Daten nicht-registrierter Leser berücksichtigen.

Wie man sich die lernende Leser-Cluster-Bildung vorstellen muss, haben wir nachstehend einmal in einer User-Wolke visualisiert.

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