Content-Empfehlungs-Engine Marktgrößen- und Anteilsanalyse - Wachstumstrends und Prognosen (2023 - 2028)

Der Markt für Content-Empfehlungs-Engines ist nach Typ (Lösung, Dienstleistungen), Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), Endbenutzerbranche (Medien, Unterhaltung und Spiele, E-Commerce und Einzelhandel, BFSI, Gastgewerbe, IT und Telekommunikation) und Geografie unterteilt.

Marktgröße der Content-Empfehlungs-Engine

Content-Empfehlungs-Engine Marktübersicht
share button
Studienzeitraum 2018 - 2028
Basisjahr für die Schätzung 2022
CAGR 25.00 %
Schnellstwachsender Markt Asien-Pazifik
Größter Markt Nordamerika
Marktkonzentration Mittel

Hauptakteure

Die wichtigsten Akteure auf dem Markt für Content-Empfehlungs-Engines

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

Wie können wir helfen?

Content-Empfehlungs-Engine-Marktanalyse

Es wird erwartet, dass der Markt für Content-Empfehlungs-Engines im Prognosezeitraum 2020-2025 eine CAGR von 25 % erreichen wird. Content-Empfehlungs-Engines gibt es schon seit einiger Zeit und sie werden kontinuierlich verbessert und aktualisiert, um Dienste gemäß den individuellen Benutzerpräferenzen bereitzustellen. Es verwendet künstliche Intelligenz, um Inhalte nach Themen zu identifizieren und zu kategorisieren. Trotz der beträchtlichen Menge an Forschungen, die im Zusammenhang mit Empfehlungssystemen durchgeführt werden, ist das spezifische Problem der Integration von Tags in Standardalgorithmen von Empfehlungssystemen, insbesondere inhaltsbasierte, weniger erforscht als das Problem der Empfehlung von Tags. Folksonomien bieten neue Möglichkeiten im Bereich der Empfehlungssysteme, die dem signifikanten Wachstum gerecht werden können.

  • Die fortschreitende Digitalisierung in den Schwellenländern treibt den Markt an. Die Zahl der Menschen, die weltweit das Internet nutzen, ist auf rund 4,54 Milliarden gestiegen, was einem Anstieg von 7 % (298 Millionen neue Nutzer) im Vergleich zum Januar 2019 entspricht (Quelle Global Web Index). Darüber hinaus gibt es im Januar 2020 3,8 Milliarden Social-Media-Nutzer, und diese Zahl steigt jährlich um mehr als 9 % (321 Millionen neue Nutzer). Auch beim Online-Kauf über mobile Geräte im E-Commerce im dritten Quartal 2019 hatten Indonesien, Thailand und die Philippinen mit 80 %, 69 % bzw. 66 % die meisten Nutzer. Solche Trends konzentrieren die Akteure auf die Einführung einer Content-Empfehlungs-Engine, um den Umsatz, die Kundenbindung und den Traffic zu steigern.
  • Darüber hinaus treibt der Funktionsvorteil gegenüber kollaborativer Filterung den Markt an. Inhaltsbasierte Empfehlungsgeber nutzen nur die Bewertungen des aktiven Benutzers, um sein eigenes Profil zu erstellen. Stattdessen benötigen kollaborative Filtermethoden Bewertungen von anderen Benutzern, um die nächsten Nachbarn des aktiven Benutzers zu finden. Außerdem sind inhaltsbasierte Empfehlungsgeber in der Lage, Artikel zu empfehlen, die noch von keinem der Benutzer bewertet wurden. Infolgedessen leiden sie nicht unter dem First-Rater-Problem, das kollaborative Empfehlungsgeber betrifft, die sich nur auf die Präferenzen der Nutzer verlassen, um Empfehlungen abzugeben.
  • Die eingeschränkte Inhaltsanalyse ist jedoch eine große Herausforderung für das Marktwachstum. Inhaltsbasierte Techniken haben eine natürliche Grenze in der Anzahl und Art der Merkmale, die automatisch oder manuell mit den von ihnen empfohlenen Objekten verknüpft sind. Dafür wird das Domänenwissen benötigt. Kein inhaltsbasiertes Empfehlungssystem kann die passenden Vorschläge liefern, wenn der analysierte Inhalt nicht genügend Daten enthält, um zwischen Elementen zu unterscheiden, die dem Benutzer gefallen, und Elementen, die ihm nicht gefallen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die automatische als auch die manuelle Zuordnung von Merkmalen zu Elementen nicht ausreichen könnte, um Unterscheidungsmerkmale von Elementen zu definieren, die sich als notwendig für die Hervorrufung von Benutzerinteresse herausstellen.
  • Darüber hinaus hat sich der Markt während der COVID-19-Pandemie nicht verlangsamt, da die Bindungsrate für den E-Commerce-Sektor, das Medien- und Unterhaltungssegment stark gestiegen ist, was der Einführung von Content-Empfehlungs-Engine-Plattformen gerecht wird. Accenture rechnet mit einem Anstieg der E-Commerce-Käufe von neuen Käufern und Käufern mit geringer Frequenz um 160 %. Auch die zunehmende Durchdringung der OTT-Plattform hat den Markt angekurbelt. In Indien wechseln die meisten Nutzer eher zu einem kostenpflichtigen OTT-Audioabonnement, wenn die Gebühren etwa 25 Rupien pro Monat betragen, und fügen hinzu, dass 62 Prozent der befragten Verbraucher bereit sind, in der Pandemiezeit auf kostenpflichtige Abonnementmodelle umzusteigen.

E-Commerce wird ein deutliches Marktwachstum verzeichnen

  • Die größte Herausforderung für E-Commerce-Unternehmen besteht darin, den Käufern einen hervorragenden Kundenservice zu bieten. Die massive Einführung des Webs als E-Commerce-Plattform hat zu einer grundlegenden Veränderung der Art und Weise geführt, wie Unternehmen jeder Größe mit ihren Kunden interagieren. Der Einsatz von Content-Recommender-Systemen in einer E-Commerce-Umgebung kann sich sowohl auf die finanzielle Leistung als auch auf die Intensität des Dialogs mit Kunden auswirken, indem Cross-Selling und Loyalität erhöht werden.
  • Laut Aspect Software Inc. lag die Abwanderungsrate in den Vereinigten Staaten im Jahr 2018 im Einzelhandel bei 27 % und im Online-Handel bei 22 %. Darüber hinaus analysierte Recurly, dass mehr als 900 E-Commerce-Websites, die ihre Abonnementverwaltungsplattform in den 24 Monaten (Januar 2017 bis Dezember 2018) nutzten, eine Abwanderungsrate von 10,65 % feststellten.
  • Mit steigender Abwanderungsrate konzentrieren sich E-Commerce-Akteure mehr auf die Kaufaktivität der Kunden und auf dieser Grundlage werden den Kunden die empfohlenen Produkte über ihre Content-Empfehlungsplattform angezeigt.
  • Durch die Zuordnung bestimmter Keywords aus dem Produkttext ermöglicht die Content-Empfehlungs-Engine E-Commerce-Unternehmen, präzise und genaue Empfehlungen auf der Grundlage der Kaufhistorie eines einzelnen Kunden abzugeben, die Empfehlungsmaschine auf mehr Benutzer zu skalieren und dadurch die RO zu steigern, neue Produkte vorzuschlagen, indem die Algorithmen mit selektiven Schlüsselwörtern und demografischen Details bestimmter Kunden trainiert werden.
  • Diese Art von Empfehlungsmaschine wird häufig in Nischen-E-Commerce-Shops verwendet (Discogs und Artsy verwenden diesen Ansatz). Darüber hinaus kombiniert Amazon Personalize Echtzeit-Benutzeraktivitätsdaten mit Benutzerprofil- und Produktinformationen, um die optimalen Produkt- oder Inhaltsempfehlungen zu ermitteln. Im zweiten Quartal 2020 belief sich der Nettoumsatz von Amazon aus dem Online-Verkaufssegment auf fast 45,9 Milliarden US-Dollar, und dieser Umsatz wird hauptsächlich über seine Content-Empfehlungsplattform beigesteuert. Laut Amazon werden 35 % seiner Verkäufe von seiner Empfehlungsmaschine angetrieben.
  • Darüber hinaus umfasst ein Player wie Episerver Commerce, Content Management, Suche, Personalisierung, A/B-Tests, Analysen und Marketingautomatisierung in einem Cloud-Abonnement, das Lösungen für E-Commerce-Akteure bietet, die auf das Marktwachstum eingehen.
Markt für Content-Empfehlungs-Engines E-Commerce-Umsatz, in Billionen US-Dollar, weltweit, 2019-2021

Nordamerika wird im Prognosezeitraum die höchste Wachstumsrate verzeichnen

  • Es wird erwartet, dass Nordamerika eine bedeutende umsatzgenerierende Region sein wird, die sich stark auf das Wachstum von Innovationen in den Regionen USA und Kanada konzentriert. Diese Länder haben den wettbewerbsintensivsten und sich am schnellsten verändernden Markt auf der ganzen Welt.
  • Netflix bleibt mit Amazon Prime Video, Hulu und HBO Now die führende Streaming-Plattform der Vereinigten Staaten. Unternehmen wie Netflix sammeln Tausende von Datenpunkten von verschiedenen Orten, um den Nutzern mit Hilfe des als Empfehlungsmaschine bekannten Tools Vorschläge zu unterbreiten.
  • Mit über 7.000 Filmen und Serien im Netflix-Katalog ist es für Benutzer fast unmöglich, Filme zu finden, die ihnen selbst gefallen. Die große Plattform benötigt einen Empfehlungs-Engine-Algorithmus, um den Suchprozess für Benutzer zu automatisieren.
  • Darüber hinaus ist YouTube die am zweithäufigsten besuchte Website in den Vereinigten Staaten, mit rund 400 Stunden hochgeladenen Inhalten pro Minute, wobei neue Inhalte empfohlen werden. Google hat auf Deep Learning als allgemeinen Rahmen für das Erlernen der Probleme umgestellt. Seit der Veröffentlichung von Tensorflow durch Google Brain ist es ausreichend einfach geworden, tiefe neuronale Netze auf verteilte Weise zu trainieren, zu testen und bereitzustellen.
  • Darüber hinaus belief sich der E-Commerce-Umsatz nach Angaben des US Bureau im Jahr 2018 auf 524 Milliarden US-Dollar, während er 2019 auf 602 Milliarden US-Dollar stieg. Mit zunehmenden Online-Verkäufen trägt die Einführung von Inhaltsempfehlungen in einem solchen Segment erheblich zum Marktwachstum bei.
Markt für Content-Empfehlungs-Engines Wachstumsrate nach Region (2020-2025)

Überblick über die Content-Recommendation-Engine in der Branche

Der Markt für Content-Empfehlungs-Engines ist mäßig wettbewerbsintensiv, besteht aus wenigen großen Akteuren, und in Bezug auf den Marktanteil dominieren derzeit nur wenige der Akteure den Markt. Mit den Fortschritten in der Analytik auf KI-basierten Plattformen erhöhen jedoch neue Akteure ihre Marktpräsenz und erweitern damit ihre Geschäftspräsenz in den Schwellenländern. Hauptakteure sind Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.), Cxense ASA und andere. Die jüngsten Entwicklungen auf dem Markt sind:.

  • März 2020 - Aiclick united Tencent text travel hat offiziell ein neues Produkt auf den Markt gebracht - ein System zur Verwaltung von Textreiseinhalten. Das Produkt wurde gemeinsam von aiclick.com und Tencent Text Travel entwickelt und zielt darauf ab, inländischen Betreibern von Scenic Spots und relevanten Kunden von Tourismusunternehmen die Popularität von Scenic Spots, den Publikumstrend, das Publikumsporträt und den regionalen Vergleich sowie andere Markteinblicke, Analysekarten und professionelle Content-Marketing-Fähigkeiten zur Verfügung zu stellen.

Marktführer für Content-Empfehlungs-Engines

  1. Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)

  2. Cxense ASA

  3. Dynamic Yield Ltd

  4. Curata Inc.

  5. Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

Marktkonzentration für Content-Empfehlungs-Engine

Content-Recommendation-Engine-Marktbericht - Inhaltsverzeichnis

  1. 1. EINFÜHRUNG

    1. 1.1 Studienergebnisse

      1. 1.2 Studienannahmen

        1. 1.3 Umfang der Studie

        2. 2. FORSCHUNGSMETHODIK

          1. 3. ZUSAMMENFASSUNG

            1. 4. MARKTDYNAMIK

              1. 4.1 Marktübersicht

                1. 4.2 Marktführer

                  1. 4.2.1 Förderung der Digitalisierung in Schwellenländern

                    1. 4.2.2 Vorteil gegenüber kollaborativer Filterung

                    2. 4.3 Marktbeschränkungen

                      1. 4.3.1 Eingeschränkte Inhaltsanalyse über die Plattform

                      2. 4.4 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse

                        1. 4.4.1 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

                          1. 4.4.2 Verhandlungsmacht von Käufern/Verbrauchern

                            1. 4.4.3 Verhandlungsmacht der Lieferanten

                              1. 4.4.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte

                                1. 4.4.5 Wettberbsintensität

                                2. 4.5 Neue Anwendungsfälle (wichtige Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Nutzung der Content Recommendation Engine für mehrere Endbenutzer)

                                  1. 4.6 Auswirkungen von COVID-19 auf die Branche

                                  2. 5. MARKTSEGMENTIERUNG

                                    1. 5.1 Nach Komponente

                                      1. 5.1.1 Lösung

                                        1. 5.1.2 Service

                                        2. 5.2 Nach Unternehmensgröße

                                          1. 5.2.1 Großes Unternehmen

                                            1. 5.2.2 Kleine und mittlere Unternehmen

                                            2. 5.3 Nach Endverbraucherbranche

                                              1. 5.3.1 Medien, Unterhaltung und Gaming

                                                1. 5.3.2 E-Commerce und Einzelhandel

                                                  1. 5.3.3 BFSI

                                                    1. 5.3.4 Gastfreundschaft

                                                      1. 5.3.5 IT und Telekommunikation

                                                        1. 5.3.6 Andere Endverbraucherbranchen

                                                        2. 5.4 Erdkunde

                                                          1. 5.4.1 Nordamerika

                                                            1. 5.4.2 Europa

                                                              1. 5.4.3 Asien-Pazifik

                                                                1. 5.4.4 Lateinamerika

                                                                  1. 5.4.5 Naher Osten und Afrika

                                                                2. 6. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

                                                                  1. 6.1 Firmenprofile

                                                                    1. 6.1.1 Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)

                                                                      1. 6.1.2 Cxense ASA

                                                                        1. 6.1.3 Dynamic Yield Ltd

                                                                          1. 6.1.4 Curata Inc.

                                                                            1. 6.1.5 Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)

                                                                              1. 6.1.6 Muvi LLC

                                                                                1. 6.1.7 Piano Inc.

                                                                                  1. 6.1.8 ThinkAnalytics Ltd.

                                                                                    1. 6.1.9 Episerver Inc.

                                                                                      1. 6.1.10 Uberflip

                                                                                    2. 7. INVESTITIONSANALYSE

                                                                                      1. 8. MARKTCHANCEN UND ZUKÜNFTIGE TRENDS

                                                                                        Content-Empfehlungs-Engine Branchensegmentierung

                                                                                        Die Content-Empfehlungs-Engine sammelt und analysiert Daten, die auf dem Verhalten der Nutzer basieren, und hilft dabei, personalisierte und relevante Inhalte oder Produktempfehlungen anzubieten. Die Endverbraucher für den Markt sind Medien, Unterhaltung und Spiele, E-Commerce und Einzelhandel und andere.

                                                                                        Nach Komponente
                                                                                        Lösung
                                                                                        Service
                                                                                        Nach Unternehmensgröße
                                                                                        Großes Unternehmen
                                                                                        Kleine und mittlere Unternehmen
                                                                                        Nach Endverbraucherbranche
                                                                                        Medien, Unterhaltung und Gaming
                                                                                        E-Commerce und Einzelhandel
                                                                                        BFSI
                                                                                        Gastfreundschaft
                                                                                        IT und Telekommunikation
                                                                                        Andere Endverbraucherbranchen
                                                                                        Erdkunde
                                                                                        Nordamerika
                                                                                        Europa
                                                                                        Asien-Pazifik
                                                                                        Lateinamerika
                                                                                        Naher Osten und Afrika

                                                                                        Der Umfang des Berichts kann Ihren Anforderungen entsprechend angepasst werden. Klicken Sie hier.

                                                                                        Sie können Teile dieses Berichts auch käuflich erwerben. Möchten Sie sich eine abschnittsweise Preisliste ansehen?

                                                                                        Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für Content-Empfehlungs-Engine

                                                                                        Es wird prognostiziert, dass der Markt für Content Recommendation Engine im Prognosezeitraum (2023-2028) eine CAGR von 25 % verzeichnen wird.

                                                                                        Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Cxense ASA, Dynamic Yield Ltd, Curata Inc., Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.) sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für Content-Empfehlungs-Engines tätig sind.

                                                                                        Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2023-2028) mit der höchsten CAGR wachsen wird.

                                                                                        Im Jahr 2023 entfällt auf Nordamerika der größte Marktanteil auf dem Markt für Content-Empfehlungs-Engines.

                                                                                        Branchenbericht zur Content Recommendation Engine

                                                                                        Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate der Content Recommendation Engine im Jahr 2023, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse der Content Recommendation Engine umfasst eine Marktprognose bis 2028 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen Bericht als PDF-Download.

                                                                                        close-icon
                                                                                        80% unserer Kunden suchen maßgeschneiderte Berichte. Wie möchten Sie, dass wir Ihren anpassen?

                                                                                        Bitte geben Sie eine gültige E-Mail-ID ein

                                                                                        Bitte geben Sie eine gültige Nachricht ein!