Personalisatie: wat je als redactie kan met data, technologie en algoritmes

Voetbal International maakt er gebruik van. NU.nl ook. Net als de Groene Amsterdammer. Personalisatietechnologie. Daarmee dringen data en algoritmes de media- en uitgeefwereld binnen. Technische thema’s dus, waar de meeste alfa’s niet snel warm voor lopen. En dat is onterecht.

Voetbal International past personalisatie als volgt toe: ‘Als je een Feyenoord-fan bent, dan is de kans best groot dat wij je artikelen of video’s aanbieden die bij jou passen. Bijvoorbeeld content die met Feyenoord te maken heeft of content die andere Feyenoord-fans ook interessant vonden’, vertelt oud-adjunct-hoofdredacteur Dennis van Luling in de podcast ‘Komt een blad bij de dokter‘. (per 1 september is hij overgestapt naar RTL).

Ook NU.nl heeft personalisatie tot speerpunt van 2018 gebombardeerd en wil gebruikers nieuws voorschotelen dat voor hén interessant is. ‘Klik je nooit op sport, dan hoeven we bij jou ook niet aan te komen met de laatste Ajax-transfer’, aldus NU.nl-hoofdredacteur Gert-Jaap Hoekman, in een interview met Villamedia.

De Groene Amsterdammer gebruikt personalisatie om meer abonnees te werven. Bijvoorbeeld door incidentele bezoekers een proefabonnement aan te bieden en trouwe bezoekers een vast abonnement. Al kan het persoonlijke ‘m ook zitten in hoe een aanbod wordt verwoord. ‘Iemand die vooral op onderzoeksjournalistieke stukken klikt’, legt uitgever Pieter Elshout uit in een artikel op svjd.nl, ‘kun je een bericht tonen waarin je benadrukt dat dat een van onze speerpunten is’.

Personalisatie komt in de media- en uitgeefwereld dus steeds vaker voor. Hoe werkt het? En welke technologie zit daarachter?

Opkomst van personalisatietools

Het aantal personalisatietools is de afgelopen jaren enorm gegroeid. Voorbeelden zijn Thunderhead, VWO, Relay42 en Tealium, om er maar een paar te noemen. De lijst is lang. Zo maakt Voetbal International gebruik van BlueConic en koos De Groene Amsterdammer voor Deep.BI.

Wat al deze tools gemeenschappelijk hebben, is dat ze bezoekers volgen op je eigen (mobiele) online kanalen, zoals je website of apps. Met toestemming van de bezoeker (vaak via de coockie-melding), houden deze tools allerlei data bij: hoe komt een bezoeker op je kanaal terecht, wat leest hij, waar klikt hij op, wat klikt hij weg, welke zoekopdrachten voert hij in, en ga zo maar door.

Zo verzamelen de tools een enorme bak aan data, opgeslagen in unieke bezoekersprofielen. Sommige tools vullen deze profielen ook nog aan met data uit je eigen back-office-systemen, voor een nog accurater klantbeeld. Denk bijvoorbeeld aan een e-mailadres dat in je CRM-systeem staat.

Met een rijk bezoekersprofiel in de ene hand en een grote bak content in de andere hand, wegen de tools realtime af welke content het meest relevant is voor elke unieke bezoeker. Personaliseren dus.

2 soorten personalisatie

Personaliseren gebeurt op allerlei manieren, maar grofweg zijn er twee varianten te onderscheiden:

Bij commerciële personalisatie is het doel om meer producten of diensten te verkopen. Bijvoorbeeld door het tonen van een banner met een abonnementsvorm die aansluit bij het leesgedrag van de betreffende bezoeker, zoals De Groene Amsterdammer doet.
Bij redactionele personalisatie is het doel om de leeservaring van de bezoeker beter te maken door artikelen te tonen die inhoudelijk aansluiten bij het profiel van de lezer. Hiermee werkt een site aan een groetere relevantie voor de lezer. Het resultaat is een hogere klanttevredenheid en langere time on site.

Een vraag die de tweede variant bijna altijd oproept, is: kan technologie beter bepalen welke content relevant is dan een daarvoor opgeleide vakman? Daarvoor moeten we kijken naar het beslismechanisme in de technologie.

Iene, miene, mutte…

De meeste tools bevatten allerlei beslisregels (algoritmes), waarmee ze beoordelen welke content er getoond moet worden. Bijvoorbeeld:

Laat artikelen zien die de afgelopen 24 uur het vaakst zijn bekeken
Laat artikelen zien die het meest gedeeld zijn op social
Laat artikelen zien die het afgelopen uur nieuw zijn gepubliceerd

Dit zijn allemaal voorbeelden van content-gedreven algoritmes. Er zijn ook profiel-gedreven algortimes, die veel dichter op de huid zitten van een bezoeker, zoals:

Laat artikelen die deze bezoeker al heeft gelezen, niet meer zien
Laat artikelen zien over hetzelfde onderwerp waarover deze bezoeker nu een artikel leest

Je bepaalt zelf welke algoritmes je aanzet en kunt dat bovendien per pagina laten verschillen. Zo kun je op je homepage geen enkele personalisatie toepassen, omdat je uitsluitend door de redactie geselecteerde content wilt tonen. Aan een bezoeker die via een tweet uitkomt op een artikel, kun je gerelateerde artikelen tonen die door content-gedreven algoritmes worden bepaald. En een bezoeker die minimaal 5 keer je site heeft bezocht in een maand tijd, kun je content aanbevelen met profiel-gedreven algoritmes.

Beste contentmix

Dankzij deze flexibiliteit is personalisatietechnologie een aanvulling op het journalistieke vak. Want door de combinatie van redactionele keuzes, content-gedreven algoritmes en profiel-gedreven algoritmes, kom je tot het beste contentaanbod voor elke bezoeker.

Beeld: rawpixel on Unsplash
Tekst: Rogier de Moel, GX software