تعتمد هذه المحركات على خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتطورة في تغيير طريقة اكتشاف المستخدم للمحتوى والمنتجات الرقمية، وآلية تفاعله معها، واستهلاكها.
يبحث المقال في تعريف محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وآلية عملها، وكيفية الاستفادة منها في تحسين تجربة المستخدم وتعزيز تفاعله مع العلامة التجارية.
تعريف نظام التوصية باستخدام الذكاء الاصطناعي
يُعرَّف نظام التوصية المدعوم بالذكاء الاصطناعي على أنه أداة متطورة تحلل بيانات المستخدمين لكي تقترح عليهم نتائج تهمُّهم، ويُذكَر من تطبيقات هذا النظام قسم “قد يعجبك أيضاً” الموجود في المنصات الرقمية مثل مواقع التسوق الإلكتروني، وخدمات البث، ووسائل التواصل الاجتماعي.
من الناحية التقنية، تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات تعلم الآلة لمعالجة كميات ضخمة من البيانات، ورصد أنماط المستخدمين، وخياراتهم المفضلة، وسلوكاتهم بهدف توقُّع اهتماماتهم المستقبلية.
ثمة محركات تعتمد على قواعد بسيطة، وأنظمة تستخدم خوارزميات متطورة تتعلم وتتكيف مع تفاعلات المستخدمين، وتحلل سلوكاتهم السابقة، وتقارن ملفات المستخدمين المتشابهة، وتجمع في بعض الحالات بيانات خارجية لزيادة دقة توصياتها.
بالتالي، يُعَد محرك التوصية المدعوم بالذكاء الاصطناعي وسيط رقمي يعرض على المستخدم محتوى ومنتجات تتوافق مع اهتماماته وخياراته المفضلة، بهدف تحسين تجربته الرقمية.
أنواع أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
في ما يلي، 4 أنواع رئيسة لمحركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
1. أنظمة الترشيح التعاوني
يشير مصطلح “الترشيح” إلى عملية فرز البيانات من أجل تقديم التوصيات، بينما تدل كلمة “التعاوني” على اعتماد النظام على تجميع بيانات سلوكات المستخدمين.
تعتمد آلية عمل نظام الترشيح التعاوني على تحليل بيانات أنماط سلوكيات المستخدمين وخياراتهم المفضلة بناءً على تفاعلاتهم السابقة، ويُذكَر من تطبيقاته تحليل سجلات مشاهدات وتقييمات الأفلام، ومقارنة بيانات المستخدمين الذين يظهرون اهتمامات متشابهة. يقترح النظام على المستخدم أفلام أعجبت أشخاص لديهم نمط مشاهدة وسجل تقييم مشابه لبياناته.
يفترض النظام أنَّ تشابه أذواق المستخدمين في الماضي، يعني أنَّ خياراتهم يمكن أن تتشابه في المستقبل، وهو يعتمد على تجميع بيانات المستخدمين من أجل تقديم توصيات مخصصة، وتحسين تجربتهم من خلال اقتراح منتجات تتوافق مع اهتماماتهم.
2. أنظمة التوصية القائمة على المحتوى
تركز هذه الأنظمة على خصائص المنتجات والمحتوى لتقديم اقتراحات تتوافق مع اهتمامات المستخدم وخياراته المفضلة من خلال تحليل تفاصيل وبيانات هذه العناصر. يحلل النظام بيانات مثل عمر المستخدم، وأنواع الأفلام أو الأطعمة التي يفضلها، ويتوقع احتمال تفاعله مع عناصر مشابهة في المستقبل.
فعلى سبيل المثال، إذا أبدى المستخدم اهتمام بنوع معيَّن من الأفلام، فإنَّ النظام سيقترح عليه أفلام مشابهة، أو أعمال تضم الممثلين المشاركين في الأفلام التي شاهدها سابقاً. تضمن هذه الآلية توافق التوصيات مع اهتمامات المستخدم بناءً على خصائص المحتوى أو المنتجات التي تفاعل معها.
تتميز الأنظمة القائمة على المحتوى بفعاليتها في تقديم توصيات دقيقة تتوافق مع اهتمامات المستخدم وخياراته المفضلة من خلال تحليل خصائص المنتجات والمحتوى الذي تفاعل معه سابقاً.
3. أنظمة التوصية القائمة على المعرفة
تختلف الأنظمة القائمة على المعرفة كلياً عن النوعين السابقين، وهي تعتمد اعتماداً رئيساً على المعلومات المتوفرة عن المستخدمين والعناصر، بدل استنتاج الخيارات المفضلة من تحليل سلوك المستخدم أو خصائص المحتوى والمنتجات.
تقدم هذه الأنظمة توصياتها بناءً على مجموعة من المعلومات الدقيقة والمفصلة مثل المتطلبات أو الشروط التي يحددها المستخدم بدل توقُّع خياراته المفضلة واحتياجاته بناءً على سلوكاته السابقة.
يعتمد النظام على المعايير الدقيقة التي يقدمها المستخدم مثل الميزانية المتوفرة، والتواريخ المناسبة، والفنادق التي يفضلها لتقديم اقتراحات دقيقة في مجال السفر والسياحة على سبيل المثال. تُستخدَم هذه الأنظمة في المجالات التي لا تجري فيها عمليات شراء متكررة، أو لا تتوفر فيها بيانات كافية عن المستخدمين وسلوكاتهم.
4. أنظمة التوصية الهجينة
تقدم محركات التوصية الهجينة نهج متطور يدمج ميزات عدة أنظمة لتقديم اقتراحات مخصصة ودقيقة، وهي مرنة وسريعة التكيف بفضل تصميميها المتوازي والتسلسلي، ففي التصميم المتوازي تعمل عدة محركات توصية في الوقت نفسه، ويقدم كل منها نتائج مستقلة يجمعها النظام في توصية نهائية شاملة. بالمقابل، يعمل التصميم التسلسلي على مراحل متتالية تنتقل فيها النتائج من نظام إلى آخر على التوالي لتحسين التوصيات تدريجياً.
تكمن الميزة الأساسية للأنظمة الهجينة في فعاليتها في دمج وموازنة مجموعة إستراتيجيات توصية مختلفة، ويُذكَر من أبرزها محرك التوصية في منصة “نتفليكس” (Netflix) الذي يدمج التصفية التعاونية مع النظام القائم على المحتوى، من أجل تقديم مقترحات تتوافق مع سجل المشاهدة وخصائص الأفلام بحد ذاتها.
آلية عمل أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
في ما يلي، 4 خطوات تتبعها أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
1. جمع البيانات
تعمل أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال جمع بيانات المستخدمين وتحليلها، باستخدام طرائق جمع البيانات الصريحة والضمنية.
تُجمَع البيانات الصريحة من المستخدمين مباشرةً، من خلال تقييماتهم، وتصنيفاتهم، واختياراتهم، بينما تنتج البيانات الضمنية عن رصد سلوكات المستخدم على شبكة الإنترنت وتحليلها، وهذا يشمل سجل التصفح والمشاهدة في المتاجر الإلكترونية، والمحتوى الموجود في حاسوبه الشخصي، ومتابعة نشاطه على منصات التواصل الاجتماعي وتحديد أنماط تفاعلاته وسلوكاته ضمن كل منصة.
يستخدم النظام قاعدة بياناته الشاملة في تقديم توصيات دقيقة تعزز تفاعل المستخدم واهتمامه، وهذه العملية حيوية أي تتحسن دقة التوصيات ويرتفع مستوى تخصيصها كلما جمع النظام مزيد من البيانات عن المستخدمين.
2. تخزين البيانات
يستخدم نظام التوصية المدعوم بالذكاء الاصطناعي البيانات لإنتاج الاقتراحات وتخمين الخيارات المفضلة بالنسبة للمستخدمين، وتتحسن جودة التوصيات مع زيادة البيانات الواردة إلى النظام، وغالباً ما تتحول هذه العمليات إلى مشاريع تشمل مجموعات ضخمة من البيانات.
يعتمد اختيار قاعدة التخزين على مجموعة من العوامل مثل نوع البيانات، وسهولة الوصول إليها، وسعة التخزين المطلوبة، وقدرة النظام على التكامل مع المكونات الخارجية، وسهولة نقل البيانات ويُذكَر من أبرز أنواعها “قواعد البيانات غير العلائقية” (NoSQL)، و”قواعد البيانات العلائقية التقليدية” (SQL)، وأنظمة تخزين الكائنات على سبيل المثال.
يُنصَح باستخدام نظام قاعدة بيانات قابل للتوسع وسهل الإدارة لتخزين المحتوى الذي ينتجه المستخدمون مثل التقييمات والتعليقات من أجل تقليل المهام الإدارية والتركيز على تحسين آلية التوصية.
تُعَد “قواعد البيانات العلائقية السحابية” (Cloud SQL) الحل الأمثل في هذه الحالة لأنها تبسط إجراءات استيراد البيانات من أدوات التحليل مثل “أباتشي سبارك” (Apache Spark)، وتوفر مرونة كبيرة في اختيار محرك قاعدة البيانات الأنسب مثل “بوستجري إس كيو إل” (PostgreSQL)، أو “ماي إس كيو إل” (MySQL)، أو “إس كيو إل سيرفر” (SQL Server). هذه المرونة ضرورية لتلبية المتطلبات الخاصة بمعالجة البيانات وتعزيز فعالية نظام التوصية.
3. تحليل البيانات
يتحكم زمن الاستجابة وطريقة إجراء التحليل بتصميم نظام التوصية المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتجربة المستخدم. في ما يلي، 3 أنواع لخوارزميات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بناءً على زمن استجابتها:
3.1. التحليل الفوري
يُستخدَم هذا النوع من الخوارزميات عند الحاجة إلى تقديم التوصيات فور إنتاج البيانات أي في لحظة تفاعل المستخدم مع النظام.
3.2. التحليل شبه الفوري
هذه الأنظمة مصممة خصيصاً للحالات التي تقبل تأخيرات طفيفة، ويُذكَر من أبرز أمثلتها محرك التوصية في شركة “نتفليكس” الذي يقدم اقتراحات مخصصة شبه فورية للمشاهدين، وهذا ضروري لأنَّ بياناته تزداد باستمرار مع إصدار الأفلام والأعمال الجديدة ويجب أن يوفر للمستخدمين تجارب مخصصة وممتعة.
3.3. التحليل الدفعي
يعتمد هذا النهج وتيرة أبطأ، وقد يستغرق تحليل البيانات عدة ساعات أو أيام، وهو مناسب في الحالات التي تتطلب تجميع كمية كبيرة من البيانات قبل تقديم التوصيات، فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام التحليل الدفعي لإنشاء نشرات إعلامية بريدية يومية مخصصة، أي ينتظر النظام جمع قدر كافٍ من بيانات تفاعل المستخدمين قبل إرسال الاقتراحات.
يؤدي كل نموذج من هذه الأنظمة وظيفة مختلفة، ويعتمد الاختيار الأمثل على احتياجات التطبيق والمستخدمين، ومتطلبات التوازن بين سرعة تقديم التوصيات ومستوى التحليل المطلوب لتقديم اقتراحات دقيقة وفعالة.
4. تصفية البيانات
في ما يلي، 3 خطوات لتصفية البيانات:
4.1. اختيار الخوارزمية المناسبة
يجب اختيار خوارزمية تتوافق مع أهداف محرك التوصية، سواءٌ كانت تعتمد على المحتوى، أو التجميع، أو التصفية التعاونية، فإنَّ لكل منها أسلوبه الخاص في تقديم التوصيات.
تركز التصفية المعتمدة على المحتوى على العناصر المشابهة للخيارات التي فضلها المستخدم سابقاً، بينما تجمع خوارزميات التجميع المنتجات المتكاملة معاً، أما التصفية التعاونية، فتعتمد على أوجه التشابه بين المستخدمين، انطلاقاً من مبدأ أنَّ من لديهم اهتمامات مشتركة في الماضي، يُرجَّح أن تتشابه خياراتهم المفضلة في المستقبل
4.2. تمثيل التقييمات والتفاعلات باستخدام المصفوفات
تُستخدَم المصفوفات لتمثيل العلاقة بين المستخدمين والمنتجات وإدارة البيانات بفعالية، وهي تتيح إمكانية تطبيق خوارزميات متقدمة مثل “خوارزمية الجار الأقرب” (K-Nearest Neighbors)، و”معامل جاكارد” (Jaccard’s coefficient)، و”تشابه جيب التمام” (cosine similarity)، و”خوارزمية ديكسترا” (Dijkstra’s algorithm). تساعد هذه الخوارزميات في إيجاد القواسم المشتركة بين المستخدمين استناداً إلى تفاعلاتهم وتقييماتهم، وتقدم نهج منظم وتحليلي لفهم سلوكاتهم.
4.3. تقديم التوصيات في الوقت المناسب
تقتضي الخطوة الأخيرة تحديد توقيت وطريقة تقديم التوصيات المخصصة، فقد يظهر الاقتراح أثناء تصفح المستخدم، أو يُرسَل لاحقاً في رسالة بريد إلكتروني مخصص. لا يقل توقيت الإرسال أهمية عن محتوى التوصية، أي يجب أن يتلقى المستخدم هذه المعلومات عندما يكون مستعد للتجاوب معها.
تتطلب تصفية البيانات تحقيق التوازن بين الدقة، والتوقيت، وفهم سلوك المستخدم من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد المعلومات التي تلفت انتباه كل مستخدم، وتحسِّن تجربته، وتؤثر في قراراته.
فوائد محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
لقد أحدثت أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في طبيعة تفاعل المستخدمين مع المنصات الرقمية، وساهمت في تحسين تجربتهم، وزيادة إيرادات الشركات في آنٍ معاً.
في ما يلي، 7 فوائد تقدمها محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
1. تقديم محتوى مخصص
تحلل محركات التوصية كميات هائلة من البيانات وتقدم محتوى دقيق ومتوافق مع اهتمامات المستخدمين، وهو ما يضمن الحفاظ على تفاعلهم مع العلامة التجارية واهتمامهم بها على الأمد الطويل.
2. تحقيق النتائج المتوقعة من تجربة العملاء
يطالب المستخدمون الشركات بتصميم تجارب مخصصة لاحتياجاتهم، وهنا يبرز دور أنظمة التوصية في تلبية هذه التوقعات من خلال جمع المعلومات عن سلوكات المستخدمين وخياراتهم المفضلة، وتقديم تجربة مخصصة في كل عملية تفاعل.
3. تحسين تجربة المستخدم
تعرض محركات التوصية على المستخدمين محتوى جديد بناءً على خياراتهم المفضلة، وذلك بهدف تخصيص التفاعلات وزيارات المواقع الإلكترونية للاحتياجات الفردية.
4. مساعدة العميل المتردد
تساعد محركات التوصية المستخدمين المترددين في حسم قرارهم من خلال اقتراح خيارات تناسبهم، وتبسيط عمليات التصفح واتخاذ القرار.
5. زيادة ظهور المنتجات الجذابة
ترفع محركات التوصية احتمال ظهور محتوى أو منتجات تهم المستخدم أثناء تصفحه.
6. تعزيز قيمة الطلب وهامش الربح
لا يقتصر دور محركات التوصية على تعزيز تفاعل المستخدمين؛ بل إنها تزيد إيرادات الشركة من خلال اقتراح منتجات إضافية تهم المستخدم، فترتفع قيمة الطلب وتزداد الأرباح.
7. توفير أدوات تسويق مخصصة
تقدم هذه المحركات رسائل إعلامية، وإعلانات، وإشعارات فورية مخصصة تسترجع تفاعل المستخدمين، وتزيد عدد الزيارات المتكررة، وتقلل معدل فقدان العملاء، وهي تحول الزوار العابرين إلى زبائن مخلصين للعلامة التجارية.
تُحدِث محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في العالم الرقمي، وتفيد كل من الشركات والمستخدمين على حدٍّ سواء، وتسهم في تقديم تجربة سهلة، ومرنة، ومخصصة، وتشكل علامة فارقة في مسيرة الابتكار الرقمي.
شاهد بالفيديو: وظائف لا يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بها
أبرز تطبيقات أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
أصبحت أنظمة التوصية أساسية في عدد من مجالات العمل، فهي تساعد في تحسين تجربة المستخدم وإجراءات العمل في الشركة على حدٍّ سواء. في ما يلي، 7 قطاعات رئيسة تستفيد من أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
1. إدارة سلسلة التوريد
تساعد أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب، وإدارة مستويات المخزون، مما يؤدي إلى زيادة فعالية العمليات وتقليل التكاليف.
2. التجارة الإلكترونية
تخصص أنظمة التوصية تجارب التسوق، وتقترح المنتجات بناءً على سجل تصفح المستخدم ومشترياته السابقة، مما يسهم في زيادة المبيعات وتعزيز ولاء العملاء.
3. الإعلام والترفيه
بالنسبة للمنصات الإعلامية، تقترح أنظمة التوصية أفلام، وبرامج، وموسيقى تحافظ على تفاعل المستخدمين وتعزز تعلقهم بالمنصة.
4. وسائل التواصل الاجتماعي
تعرض أنظمة التوصية محتوى يتوافق مع اهتمامات المستخدم وتفاعلاته، وهوما يعزز تعلقه بالمنصة.
5. الرعاية الصحية
تساعد توصيات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض، واقتراح خطط علاجية، وتغييرات في نمط الحياة لتحسين الصحة.
6. الخدمات المالية
تقدم أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي نصائح مالية مخصصة، وتقترح منتجات، وتساعد في اكتشاف حالات الاحتيال وإدارة المخاطر المالية.
7. السفر والضيافة
تخصص الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي توصيات السفر، وحجوزات الفنادق، وبرامج الرحلات بناءً على الخيارات التي يفضلها المستخدم، مما يسهم في تحسين تجربته.
تُحدِث أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في طريقة تفاعل الشركات مع عملائها وإدارة عملياتها الداخلية، وهي تساعد في تحسين تجارب المستخدمين، وتعزيز الابتكار والفعالية في العمليات الجارية ضمن الشركة.
في الختام
تُحدِث أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في عدد من القطاعات من التجارة الإلكترونية إلى الرعاية الصحية من خلال تقديم تجارب مخصصة للمستخدمين والتأثير في قراراتهم. تحلل هذه الأنظمة كميات هائلة من البيانات وتستنتج الأنماط من أجل تقديم محتوى وخدمات تتناسب مع الخيارات المفضلة والاحتياجات الفردية.
تقود محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي المنصات الرقمية من خلال توقُّع المنتجات، والأفلام، ووجهات السفر التي يُرجَّح أن يختارها المستخدم في المستقبل. تبرز هذه العمليات فعالية الذكاء الاصطناعي في تحسين العمليات التجارية وتخصيص التجارب اليومية للمستهلكين حول العالم.
