Recomendaciones de contenido que hacen que cada visitante siga leyendo.

Un software que elige el próximo artículo, vídeo o guía que mostrar a cada lector, a partir de lo que han leído él y los lectores como él — y que sigue aprendiendo de cada lectura y cada clic. Un lector que vuelve recibe recomendaciones de su propio historial; uno nuevo, lo que más se lee allí donde está. Personyze lo hace en su sitio, en sus emails y en sus apps.

Uno para cada tipo de página, con respaldos detrás: en la portada, «Contenido recomendado para ti» y, después, «Populares en el país del visitante» y «Tendencia ahora»; en un artículo, «Leído a continuación» y, después, «Los visitantes que leyeron esto también leyeron» y «Contenido similar (IA)»; dentro de una sección, «Más populares»; en los resultados de búsqueda, «Coincide con su búsqueda». O deje un widget en Automático — los widgets nuevos empiezan ahí — y un solo widget elige por sí mismo en cada página. Vea todos los algoritmos.

Ambas funcionan con el mismo motor, cada una con su propio catálogo. Las recomendaciones de productos eligen entre sus productos y se miden por las compras; las recomendaciones de contenido eligen entre sus artículos, vídeos o guías y se miden por los clics y los objetivos de contenido que alcanzan los lectores. Personyze hace ambas, así que los medios, las tiendas online y los sitios híbridos pueden recomendar lo que mejor encaje en cada página.

Sí — Personyze funciona en cualquier sitio web, sea cual sea su tecnología: una etiqueta va en cualquier CMS, creador de sitios o código propio. Los plugins de WordPress y de Joomla la instalan con un clic — en WordPress, el plugin además mantiene su catálogo actualizado a diario — y con Google Tag Manager y Webflow también basta un clic.

Sí. El widget traduce por sí solo sus propios textos — botones, títulos, etiquetas —, y su feed puede incluir más de un idioma: defina un idioma y asigne qué campos del feed le corresponden, para que cada lector reciba artículos en el suyo.

Instale la etiqueta, indíquenos dónde están sus artículos y Personyze hace el resto: ve lo que abre cada lector y lo conecta todo. Instale la etiqueta: funciona en cualquier sitio, sea cual sea su tecnología: pegue una etiqueta en cualquier CMS o desarrollo a medida — o deje que el plugin de WordPress o de Joomla, Google Tag Manager o Webflow la instalen con un clic. Es lo que permite a Personyze ver lo que lee cada lector. Incorpore sus artículos: rastreamos su sitio: Personyze encuentra sus páginas de artículos a través de su sitemap y sus enlaces, lee el título, la imagen, la fecha, el autor y la sección de cada una, y vuelve a leerlas por sí solo, para que los artículos nuevos también entren. O envíe un feed o archivos — RSS o Atom, un archivo CSV, Excel, XML o JSON en su dirección, por SFTP o mediante la API REST — y en WordPress los feeds del plugin mantienen el catálogo actualizado a diario. Vemos lo que lee cada lector: la etiqueta reconoce una página de artículo por su dirección o por el ID de la página — un clic, nada que cambiar en su sitio — y registra la lectura en ese artículo. Lo conectamos: los temas de cada artículo — sus propias categorías o palabras clave que Personyze extrae de su texto — se convierten en intereses del lector a medida que lee. «Contenido similar (IA)» lee cada artículo y encuentra sus afines por significado, de modo que una pieza nueva tiene lecturas relacionadas antes de que nadie la haya abierto. Cada artículo se guarda con su ID interno. «Contenido similar (IA)» se activa en Ajustes del catálogo y usa créditos de IA.

Un lector nuevo recibe recomendaciones desde su primera página: «Populares en el país del visitante» solo necesita su ubicación. Un artículo nuevo puede recomendarse desde el primer momento con «Publicados recientemente», y con «Contenido similar (IA)», que relaciona artículos por significado a partir de sus títulos, temas y descripciones; se activa en Ajustes del catálogo y usa créditos de IA.

Sí. Un bloque de recomendaciones en los emails que ya envía elige los artículos de cada lector cuando abre el email, no cuando se envió — lo publicado desde su última visita, por ejemplo. Un pop-up de suscripción que solo ven los lectores de un autor o de un tema hace crecer la lista correspondiente. Consulte la guía del email en el momento de apertura.

Sí. En las apps de iOS y Android, el SDK — Recom. de contenido para apps — lleva el mismo motor que su sitio. Para todo lo demás, el feed JSON devuelve la selección de un lector, localizada por su email o por su propio ID de usuario, para que su front end o su plataforma de email la muestre con su propio diseño; cada elemento lleva un enlace que cuenta el clic.

Pida al asistente de su panel que lo cree, señale el lugar en su propia página en el editor o empiece con uno de los seis formatos de artículo de la galería — en el texto, seguir leyendo, paginación, lo más leído, revista o superposición —, bajo el artículo o dentro de él, en una barra lateral o como pop-up. Después, cambie su maquetación y su estilo en el diseñador, pídaselo a «Editar con IA» o edite usted mismo el HTML.

Sí. Ponga dos widgets — dos algoritmos, diseños o ubicaciones — en un test A/B. Los tests nuevos declaran un ganador con un 98% de confianza y al menos 1.000 sesiones, y pueden dar al ganador todo el tráfico del test.

Para cada widget y cada artículo: veces mostrado (solo cuando estuvo de verdad en pantalla), clics, tasa de clics y los objetivos de contenido que los lectores alcanzan en 7 días, con lo que está en alza o en baja. Los conjuntos de recomendación muestran lo que aprendió el motor — las lecturas, comentarios, me gusta y objetivos de cada artículo, y los artículos que más a menudo se leen juntos.