Wir alle haben ein Bedürfnis nach Information: ob tagesaktuelle Nachrichten, Facebook-Posts der Freunde oder die aktuellen Angebote auf Zalando. Für jede Informationsquelle gibt es zu viele Alternativen, als dass sie je in der verfügbaren Zeit erfahrbar sein werden. Suchmaschinen helfen vermutlich Relevantes zwischen diesem Überangebot zu finden. Doch was bedeutet Relevanz?

Personenbezogene Daten werden gesammelt: Welche IP-Adresse hat wann auf welche Ressource zugegriffen und wie lange? Über welche andere Ressource wurde der Inhalt gefunden, welches Betriebssystem, welcher Browser etc. wurde verwendet? Diese grundlegenden Informationen werden von fast jedem Server gespeichert. Ob Google oder die Webseite eines Newsportals: Man ist auf diese rudimentären Daten angewiesen. Doch dann zieht der Besucher weiter, dabei gäbe es noch viele weitere tolle Produkte oder Infos, die man ihm auf der eigenen Plattform anbieten könnte.

Empfehlungssysteme sind dafür zuständig, einzelnen Besuchern einer Webseite, die Produkte in der ein oder anderen Form anbietet – sei es ein e-Commerce-Portal wie Amazon oder eine Nachrichtenseite wie Spiegel Online – mehr Anreize zu geben, länger zu verweilen. Schließlich geht es meist um Geld: Egal ob Werbeanzeigen, die eventuell angeklickt werden oder um den virtuellen Einkaufswagen, der sich noch um ein Produkt mehr füllen könnte. Solche Empfehlungssysteme sind inzwischen Alltag, genauso wie ihre Verwendung durch den Nutzer. Schließlich ist diese Art individuell Interessantes zu finden ansatzweise aus realen Situation gewohnt, z.B. durch Werbekataloge.
Der Einsatz digitaler Empfehlungssysteme beschränkt sich nicht nur auf die Webseiten selbst, sondern findet auch im E-Mail-Marketing Anwendung. Was früher der teure Versand von Katalogen erledigt hat, geht heute mit automatisierten Systemen, die Mails an ihre Kunden verschicken, in denen nach dem letzten Kaufverhalten auf die Person zugeschnittene Produkte empfohlen werden.

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