{"id":6073,"date":"2017-07-20T17:16:50","date_gmt":"2017-07-20T17:16:50","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/de\/?p=6073"},"modified":"2024-08-07T20:35:03","modified_gmt":"2024-08-07T20:35:03","slug":"im-maschinenraum-der-criteo-engine-product-recommendations","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/im-maschinenraum-der-criteo-engine-product-recommendations\/","title":{"rendered":"Im Maschinenraum der Criteo AI Engine: Product Recommendations"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Werbetreibende in der Online-Welt stehen vor einer konstanten Herausforderung: Sie m\u00fcssen K\u00e4ufer, die ihre Website verlassen haben, zur\u00fcckbringen, um einen Kauf abzuschlie\u00dfen. Die L\u00f6sung? Ma\u00dfgeschneiderte Produktempfehlungen, die wirklich die Aufmerksamkeit der einzelnen K\u00e4ufer gewinnen. Aber wie? Welche Tools und Technologien stehen zur Verf\u00fcgung, um eure Angebote und damit auch eure Sales zu optimieren?<\/p>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/technology\/ai-engine\/\">Criteo AI Engine<\/a> ist eine elegante, genau abgestimmte L\u00f6sung, die euren K\u00e4ufern genau den kleinen Schubs geben kann, den sie brauchen, um etwas zu kaufen. In dieser dreiteiligen Serie besuchen wir den Maschinenraum der Criteo AI Engine und betrachten die zentralen Komponenten: <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/technology\/predictive-bidding\/\">Predictive Bidding<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/technology\/product-recommendations\/\">Product Recommendations<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/im-maschinenraum-der-criteo-engine-dynamic-creative-optimization\/\">Dynamic Creative Optimization+<\/a>.<\/p>\n<p>Produktempfehlungen geh\u00f6ren heute zu den wichtigsten Werkzeugen f\u00fcr Brands und Retailer; doch die Criteo AI Engine geht noch einen entscheidenden Schritt weiter. Criteo Product Recommendations nutzt die F\u00e4higkeit von Predictive Bidding, genau die Artikel zu bestimmen, die am ehesten die Aufmerksamkeit eurer K\u00e4ufer wecken und sie so zum Kauf motivieren.<\/p>\n<h4>Warum sind die meisten \u201eProduktempfehlungen\u201c nur von begrenztem Wert?<\/h4>\n<p>Produktempfehlungen sind ein Standard-Feature der meisten Retargeting-L\u00f6sungen \u2013 allerdings in der Mehrzahl der F\u00e4lle sehr begrenzt in dem, was sie tats\u00e4chlich leisten.<\/p>\n<p>Eine Standardl\u00f6sung mag in der Lage sein, eine Ad f\u00fcr ein Produkt zu erzeugen, das sich der User auf eurer Site angesehen hat, oder sogar Bestseller \u201eempfiehlt\u201c. Diese \u201eEmpfehlungen\u201c sind jedoch alles andere als optimal, denn sie fu\u00dfen nicht auf den Absichten und W\u00fcnschen des K\u00e4ufers. Es ist zwar richtig und wichtig, potentielle K\u00e4ufer an das Produkt zu erinnern, das sie sich angesehen haben. Doch vielleicht haben sie weitergeklickt, weil das Produkt letztlich doch nicht ihren Vorstellungen entsprach oder sie in dem Moment nicht kaufbereit waren. Au\u00dferdem ist es nat\u00fcrlich m\u00f6glich, dass sie sich f\u00fcr eure Bestseller tats\u00e4chlich interessieren \u2013 aber diese Produkte vielleicht doch nicht so ganz das sind, was sie suchen. Man kann zwar nie zweifelsfrei sagen, warum eine Conversion letztlich ausbleibt; doch wenn ihr das mit einbezieht, was ihr aufgrund der fr\u00fcheren K\u00e4ufe des Kunden \u00fcber seine W\u00fcnsche und Bed\u00fcrfnisse wisst, k\u00f6nnt ihr dennoch bessere Produktempfehlungen abgeben und so die Wahrscheinlichkeit einer Conversion erh\u00f6hen.<\/p>\n<h4>Was macht Criteo anders?<\/h4>\n<p>Bereits zuvor angesehene Produkte zu empfehlen, ist sicher ein Schritt in die richtige Richtung, aber l\u00e4ngst nicht ausreichend. Criteo Product Recommendations erweitert dieses Wissen um intuitivere, auf maschinellem Lernen basierende Analysen. Anhand der Daten von mehr als 1,2 Milliarden K\u00e4ufern pro Monat kann die Criteo AI Engine sehr viel genauer vorhersagen, welche Produkte eure K\u00e4ufer interessieren k\u00f6nnten \u2013 darunter auch solche, die sie sich noch nicht angesehen haben.<\/p>\n<p>Criteo Product Recommendations ermittelt die aktuellen W\u00fcnsche und Bed\u00fcrfnisse eures K\u00e4ufers auf Basis von Informationen zu dessen fr\u00fcheren Interaktionen, euren popul\u00e4rsten Produkten und den Interaktionen von K\u00e4ufern mit \u00e4hnlichen Interessen. Die AI Engine empfiehlt dann ma\u00dfgeschneidert auf den jeweiligen K\u00e4ufer weitere f\u00fcr ihn wahrscheinlich attraktive Produkte. Diese Produktempfehlungen beziehen euer gesamtes Sortiment mit ein; zudem k\u00f6nnt ihr so die Sales von neuen Artikeln deutlich steigern.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" id=\"__mcenew\" class=\"aligncenter\" src=\"http:\/\/staging.criteo.com\/media\/7694\/gif-product-recos.gif\" alt=\"\" \/><\/p>\n<p><em>Product Recommendations nutzt die Analyse von K\u00e4uferabsichten, um die Produkte mit der h\u00f6chsten Conversion-Wahrscheinlichkeit zu ermitteln.<\/em><\/p>\n<p>Die M\u00f6glichkeit, auch Produkte mit einzubeziehen, die sich die K\u00e4ufer zuvor noch nicht angesehen haben, ist ein einmaliges Feature von Criteo Product Recommendations: Keine andere L\u00f6sung kann so zuverl\u00e4ssig das ideale Produkt f\u00fcr jeden individuellen K\u00e4ufer ermitteln. F\u00fcr euch bedeutet das, dass ihr euren Kunden ein bisher unerreichtes Niveau von personalisiertem Service bieten k\u00f6nnt.<\/p>\n<p>Im n\u00e4chsten Teil dieser Serie sprechen wir \u00fcber Dynamic Creative Optimization+ (DCO+) \u2013 das Feature, dass ma\u00dfgeschneiderte, optimierte und automatisierte Ad-Gestaltung m\u00f6glich macht.<\/p>\n<h3>Im Maschinenraum der Criteo AI Engine \u2013 die Serie:<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/im-maschinenraum-der-criteo-engine-predictive-bidding\/\">Predictive Bidding<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/im-maschinenraum-der-criteo-engine-product-recommendations\/\">Product Recommendations<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/im-maschinenraum-der-criteo-engine-kinetic-design\/\">Dynamic Creative Optimization+<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; Werbetreibende in der Online-Welt stehen vor einer konstanten Herausforderung: Sie m\u00fcssen K\u00e4ufer, die ihre Website verlassen haben, zur\u00fcckbringen, um einen Kauf abzuschlie\u00dfen. 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