Empfehlen Sie das Richtige. Jedes Mal.
KI-gestützte Produkt- und Content-Empfehlungen, die lernen, was jeder Besucher will — und es über Web, E-Mail, Mobile und Anzeigen in Millisekunden ausspielen.
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Produkte empfehlen. Inhalte ausspielen. Beides konvertieren.
Ob Sie Produkte verkaufen oder Artikel publizieren — Personyze passt sich jedem Besucher in Echtzeit an und steigert den AOV für Händler und die Verweildauer für Publisher.
Produktempfehlungen
Zeigen Sie jedem Käufer die Produkte, die er mit höchster Wahrscheinlichkeit kauft — auf PDPs, Kategorieseiten, im Warenkorb, beim Checkout und nach dem Kauf.
- Bestseller, Neuheiten, verwandte, ähnliche Artikel
- Wird oft zusammen gekauft, Complete-the-Look
- KI-gerankt nach Kaufabsicht in Echtzeit
Content-Empfehlungen
Halten Sie Leser am Lesen. Spielen Sie den nächsten Artikel, das nächste Video oder den nächsten Guide aus, der zu ihren Interessen passt — basierend auf Thema, Verhalten und Absicht.
- Verwandte Artikel, beliebte Beiträge, Redaktionsempfehlungen
- Themen-Clustering & semantische Ähnlichkeit
- Format-übergreifende Empfehlungen (Artikel → Video → Podcast)
Empfehlungs-Badges
Legen Sie dynamische Badges über Empfehlungen, um Dringlichkeit und Vertrauen zu erzeugen — Trending, niedriger Bestand, Social Proof, Preissenkungen, Neuheiten.
- “Trending” · “Nur noch 3” · “Gerade hinzugefügt”
- Bestseller · Redaktionsempfehlung · Top bewertet
- Echtzeit-Bestand & Verhaltenssignale
Überall dieselben Empfehlungen
Eine Empfehlungs-Engine, jeder Kanal. Dieselben personalisierten Picks folgen Ihrem Besucher von Web über E-Mail bis Push-Benachrichtigung — kohärent, nie dupliziert.
- Web, E-Mail, Push, Mobile App aus einer Engine
- Open-Time-Rendering für E-Mails — nie veraltet
- Frequency Caps verhindern Ermüdung durch dasselbe Produkt
Eine Empfehlung für jedes Szenario.
Wählen Sie den richtigen Algorithmus für den richtigen Moment — ob Sie Site-Widgets, Open-Time-E-Mail-Empfehlungen, Mobile oder Ihre eigene API betreiben. Personyze übernimmt die Daten und die Mathematik, um jedem Besucher das richtige Produkt zu zeigen.
Vom Produkt-Feed zur Live- Empfehlung in fünf Schritten.
Einmal einrichten, dann lässt die Engine lernen und sich verbessern. Keine Data Engineers, kein ML-Team, keine Neuaufbauten — einfach messbarer Lift ab Tag eins.
Verbinden Sie Ihren Katalog
Synchronisieren Sie Produkt- oder Content-Daten via Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce oder eine beliebige REST-API. Wir übernehmen Bestands-Updates, Preise, Attribute und Lagerbestand in Echtzeit.
Kontext & Segment wählen
Wählen Sie die Seite (PDP, Kategorie, Warenkorb, Artikel, Startseite) und das Besucher-Segment (neu, wiederkehrend, hochwertig, mobil usw.). Oder lassen Sie es für alle laufen.
Algorithmus wählen oder die KI entscheiden lassen
Collaborative Filtering, content-basiert, wird-oft-zusammen-gekauft, Trending, kürzlich angesehen oder vollständiges KI-Auto-Blending. Jedes Szenario hat einen empfohlenen Standard.
Vorschau, Simulation, dann live gehen
Testen Sie Empfehlungen in unserem Sandbox-Simulator mit echten Besucherdaten. Teilen Sie Vorschau-Links mit Stakeholdern. Rollen Sie nach Traffic-Anteil aus, wenn Sie bereit sind.
Empfehlungen in Millisekunden ausgeliefert
Jeder Besucher erhält die für ihn richtigen Produkte, Artikel oder Inhalte — berechnet in unter 50 ms und auf den Umsatz zurückverfolgt. Die Engine lernt und verbessert sich automatisch.
Intelligenter testen. Automatisch gewinnen.
Testen Sie generische Empfehlungen direkt gegen KI-personalisierte Picks. Die Auto-Optimierung spielt den Gewinner aus, sobald er Signifikanz erreicht.








Lassen Sie jedes Widget lebendig wirken.
Legen Sie dynamische Badges und persönliche Tags über jede Empfehlung. Bauen Sie Vertrauen mit Social Proof, Dringlichkeit mit Knappheit und Wärme mit persönlichen Akzenten auf — alles angetrieben von Ihren bestehenden Daten.
Taggen Sie Artikel automatisch in den Top X% nach Verkäufen für ein beliebiges Zeitfenster. Kein manuelles Flaggen.
"#1 in Kameras"
Spielen Sie Artikel in den Top X% nach Aufrufen oder In-den-Warenkorb-Aktionen aus — bevor sie ihren Verkaufs-Peak erreichen.
"Trending in Ihrer Kategorie"
Taggen Sie Artikel, die in den letzten X Tagen hinzugefügt wurden. Schwelle pro Kategorie oder store-weit einstellbar.
"Gerade eingetroffen"
Spielen Sie Echtzeit-Interesse aus. Ziehen Sie Betrachterzahlen, kürzliche Käufer und Bewertungen live.
"1,247 diese Woche gekauft"
Ziehen Sie den Live-Bestand aus Ihrem Inventar-Feed. Zeigen Sie „nur noch X übrig“ ohne Hardcoding.
"Verkauft sich schnell in Ihrer Größe"
Flaggen Sie automatisch Preissenkungen bei Artikeln, die jeder Besucher zuvor angesehen hat. Fügen Sie Countdown-Timer hinzu.
"Endet in 02:14:33"
Setzen Sie dynamische Tokens in jeden Titel. Gezogen aus CRM, Geo-IP oder Verhaltensdaten.
"Beliebt in Visitor_City"
Verfolgen Sie jeden Klick. Belegen Sie jeden Euro.
Sehen Sie genau, welche Empfehlungen Umsatz treiben — nach Widget, Seite, Algorithmus und Segment. Attribution, die Empfehlungen mit tatsächlich abgeschlossenen Bestellungen verknüpft.
Alles, was Sie brauchen, um Empfehlungen zu betreiben.
Vom Schritt-für-Schritt-Onboarding bis zum ROI-Tracking lebt jedes Element des Empfehlungs-Workflows in einer Plattform — gestützt von einem Team, das das seit 2008 macht.
Strategie-Gespräch buchen →-
Schritt-für-Schritt-Onboarding
Katalog-Anbindung, Widget-Platzierung, Algorithmen-Auswahl und erstes Go-Live — alles begleitet von einem persönlichen Success Manager. Die meisten Teams gehen mit Empfehlungen innerhalb von 5 Tagen live.
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Anpassbare Widgets
Über 20 Widget-Typen — Karussells, Grids, Stripes, Popups, Banner — alle an Ihre Marke anpassbar. Kein Design- oder Entwicklungsaufwand.
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API & Integrationen
Native Connectoren für Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce, Salesforce, HubSpot — oder bauen Sie es selbst mit unserer API und Webhooks.
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Umsatz- & ROI-Tracking
Jeder Empfehlungs-Klick mit einer echten Bestellung verknüpft. Sehen Sie den Umsatz nach Widget, Seite, Algorithmus und Segment. Individuelle KPIs für alles, woran Ihr Team gemessen wird.
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Einrichten und vergessen
Algorithmen optimieren sich selbst basierend auf der Performance. Die Engine lernt aus Klicks, Conversions und Umsatz und verbessert sich kontinuierlich — ohne manuelles Retraining.
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Flexibles Billing
Stimmt Pay-as-you-go-. Der Preis skaliert mit monatlichen Besuchern und aktiven Kampagnen — nicht mit Katalog-Größe oder Empfehlungs-Impressions. 30 Tage Geld-zurück-Garantie.
Tiefer einsteigen.
Playbooks, Guides und Case Studies zum Aufbau von Empfehlungen, die den Umsatz wirklich bewegen — für E-Commerce und Publisher gleichermaßen.
Produktempfehlungs-Playbook
Der End-to-End-E-Commerce-Guide: welche Widgets wohin gehören, welche Algorithmen zu nutzen sind und wie man den Lift misst.
Playbook lesen →Content-Empfehlungs-Playbook
Für Publisher: wie Sie Leser mit verwandten, beliebten und personalisierten Artikel-Empfehlungen am Lesen halten.
Playbook lesen →Open-Time-E-Mail-Empfehlungen
Wie Sie Empfehlungen versenden, die beim Öffnen der E-Mail berechnet werden — nicht beim Versand. Der Unterschied kann die CTR verdoppeln.
Guide lesen →Live-Empfehlungsbeispiele
Echte Personyze-Kunden und die Empfehlungs-Widgets, die sie betreiben — mit Screenshots, Konfigurationen und Lift-Zahlen.
Beispiele ansehen →Direkte Antworten. Kein Bla.
Die Fragen, die Teams am häufigsten bei der Bewertung einer Empfehlungs-Engine stellen. Noch etwas? Bringen Sie es ins Gespräch mit.
Im Help Center stöbern →Welche Algorithmen unterstützen Sie?
Collaborative Filtering, content-basiert (semantische Ähnlichkeit), Trending/Bestseller, kürzlich angesehen, wird-oft-zusammen-gekauft, Complete-the-Look und vollständiges KI-Auto-Blending , das automatisch den besten Mix pro Besucher wählt. Jedes Szenario hat einen sinnvollen Standard; Sie können pro Widget überschreiben.
Mit welchen Plattformen funktioniert Personyze?
Personyze ist vollständig plattformunabhängig. Es funktioniert auf jedem CMS, jeder E-Commerce-Plattform oder jedem Web-Framework — einschließlich Shopify, Magento, BigCommerce, WooCommerce, Salesforce Commerce, WordPress, Webflow, individuellen React- oder Vue-Apps und Headless-Setups. Die Integration erfolgt über ein einziges JavaScript-Snippet, ohne Datenbank-Änderungen oder Re-Plattforming.
Für Daten bindet sich Personyze in Ihren bestehenden MarTech-Stack ein: Google Analytics 4, Mixpanel, Segment, Amplitude, HubSpot, Salesforce, Marketo, ActiveCampaign und jedes Tool mit einer REST-API oder Webhook-Unterstützung. Sie können Besuchersignale über Produkt-Feeds, CRM-Syncs, CDP-Integrationen oder individuelles JavaScript ziehen — je nach Architektur.
Wie lange dauert es, bis Empfehlungen Wirkung zeigen?
Die meisten Teams sehen einen spürbaren Lift in den ersten 7–14 Tagen. Trending- und Bestseller-Widgets funktionieren ab Tag eins. Personalisierte Algorithmen brauchen eine kleine Historie von Klicks & Conversions, um sich selbst zu optimieren — meist etwa eine Woche normalen Traffics.
Wie gehen Sie mit neuen Produkten ohne Historie um? (Cold-Start)
Neue Produkte werden über content-basierte Ähnlichkeit (Abgleich von Attributen, Kategorie, Preisband, Beschreibung) ausgespielt, bis sie genügend Verhaltensdaten gesammelt haben, um in das kollaborative Modell einzutreten. Sie können sie auch manuell boosten.
Wie hoch ist die Antwortzeit beim Ausspielen von Empfehlungen?
Unter 50 ms p95 von einem globalen Edge-CDN. Empfehlungen werden gerendert, bevor die Seite zeichnet — kein Flackern, keine Lazy-Load-Verzögerung. Architektur für Websites mit hohem Traffic und Millionen monatlicher Besucher.
Kann ich Empfehlungen einem A/B-Test unterziehen?
Ja. Integrierte A/B-Tests mit Traffic-Splits, Echtzeit-Statistiken und Auto-Promotion bei statistischer Signifikanz (standardmäßig 95% Konfidenz). Testen Sie Algorithmen, Widget-Platzierungen, Copy, Layouts oder Empfehlungsanzahl. Spielen Sie den Gewinner automatisch aus, sobald die Signifikanz erreicht ist.
Funktioniert es mit Headless Commerce?
Ja. Nutzen Sie unsere JS-SDK, REST-API, oder GraphQL-Endpoint um Empfehlungen serverseitig oder clientseitig abzurufen. Funktioniert mit Next.js, Remix, individuellen React/Vue/Svelte, nativen iOS-/Android-Apps und jedem Backend-Stack.
Wie verfolgen Sie den Umsatz aus Empfehlungen?
Jede Empfehlungs-Impression und jeder Klick wird über Warenkorb-Level-Tracking einer echten Bestellung zugeordnet. Wir verknüpfen mit tatsächlich abgeschlossenen Bestellungen, nicht nur Klicks — mit Last-Click- und Assisted-Revenue-Modellen. Individuelle KPIs werden unterstützt.
Funktionieren Sie für Content-Sites ohne Produkte?
Ja. Content-Empfehlungen sind ein erstklassiger Use Case — verwandte Artikel, beliebte Beiträge, Themen-Cluster, Redaktionsempfehlungen, „das könnte Ihnen auch gefallen“. Üblich für Publisher, Wissensdatenbanken, Lernplattformen und Medien-Sites.
Kann ich das Aussehen der Widgets anpassen?
Vollständig. Widgets kommen mit über 20 Vorlagen die Sie an Ihre Marke anpassen können, oder Sie schreiben individuelles HTML/CSS. Übernimmt automatisch Ihre Schriftarten, Farben und Abstände. Nutzen Sie unseren visuellen Editor oder Ihren eigenen Designer.
Was ist mit Open-Time-E-Mail-Empfehlungen?
Ja. Empfehlungen berechnen sich in dem Moment, in dem die E-Mail geöffnet wird — nicht beim Versand. Wenn Ihr Besucher also zwischen Versand und Öffnen etwas Neues angesehen hat, spiegelt die E-Mail das wider. Kompatibel mit Mailchimp, Klaviyo, HubSpot, Salesforce Marketing Cloud, und jedem SMTP-basierten ESP.
DSGVO, CCPA, Datenschutz?
Personyze ist DSGVO-konform, CCPA-konform und SOC 2 Type II zertifiziert. Cookie-lose Empfehlungen sind für Jurisdiktionen mit strengeren Anforderungen verfügbar. Empfehlungen für anonyme Besucher basieren auf dem Sitzungsverhalten; Empfehlungen für identifizierte Besucher respektieren jegliche Einwilligung, die Ihr CMP trackt.
Wie funktioniert die Preisgestaltung?
Pläne ab 149 $/Monat. Der Preis skaliert mit monatlichen Besuchern und aktiven Kampagnen — nicht mit Katalog-Größe oder Empfehlungs-Impressions. Enterprise-Pläne beinhalten einen dedizierten CSM und White-Glove-Onboarding. 30 Tage Geld-zurück-Garantie, keine Jahresbindung.
Empfehlen Sie das Richtige. Jedes Mal.
KI-gestützte Empfehlungen, die lernen, was jeder Besucher will — und es über Web, E-Mail, Mobile und Anzeigen in Millisekunden ausspielen.