Marktgröße für Content-Empfehlungs-Engines
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Basisjahr für die Schätzung | 2023 |
| CAGR | 25.00 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für Content-Empfehlungs-Engines
Es wird erwartet, dass der Markt für Content-Empfehlungsmaschinen im Prognosezeitraum 2020–2025 eine jährliche Wachstumsrate von 25 % erreichen wird. Content-Empfehlungs-Engines gibt es schon seit einiger Zeit und werden kontinuierlich verbessert und aktualisiert, um Dienste entsprechend den individuellen Benutzerpräferenzen bereitzustellen. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Inhalte nach Themen zu identifizieren und zu kategorisieren. Trotz der beträchtlichen Anzahl an Untersuchungen im Zusammenhang mit Empfehlungssystemen ist das spezifische Problem der Integration von Tags in Standardalgorithmen von Empfehlungssystemen, insbesondere in inhaltsbasierte, weniger erforscht als das Problem der Empfehlung von Tags. Folksonomies bieten neue Möglichkeiten im Bereich der Empfehlungssysteme, die dem erheblichen Wachstum Rechnung tragen können.
- Die fortschreitende Digitalisierung in den Schwellenländern treibt den Markt an. Die Zahl der Menschen weltweit, die das Internet nutzen, ist auf rund 4,54 Milliarden gestiegen, was einem Anstieg von 7 % (298 Millionen neue Nutzer) im Vergleich zu 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-E-Commerce-Kauf über mobile Geräte verzeichneten Indonesien, Thailand und die Philippinen im dritten Quartal 2019 mit 80 %, 69 % bzw. 66 % die meisten Nutzer. Solche Trends drängen 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 der kollaborativen 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 Erstbewerterproblem, das kollaborative Empfehlungsgeber betrifft, die sich bei der Abgabe von Empfehlungen nur auf die Präferenzen der Benutzer verlassen.
- Allerdings stellt die begrenzte Inhaltsanalyse eine große Herausforderung für das Marktwachstum dar. Inhaltsbasierte Techniken haben eine natürliche Grenze in der Anzahl und Art der Funktionen, die automatisch oder manuell mit den von ihnen empfohlenen Objekten verknüpft sind. Dafür ist das Domänenwissen erforderlich. Kein inhaltsbasiertes Empfehlungssystem kann die passenden Vorschläge liefern, wenn der analysierte Inhalt nicht genügend Daten enthält, um Elemente, die dem Benutzer gefallen, von Elementen zu unterscheiden, die dem Benutzer nicht gefallen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die automatische als auch die manuelle Zuweisung von Merkmalen zu Elementen möglicherweise nicht ausreichen, um Unterscheidungsaspekte von Elementen zu definieren, die sich als notwendig für die Weckung des Benutzerinteresses erweisen.
- Darüber hinaus hat sich der Markt während der COVID-19-Pandemie nicht verlangsamt, da die Kundenbindungsrate im E-Commerce-, Medien- und Unterhaltungssegment stark gestiegen ist, was der Einführung der Content-Recommendation-Engine-Plattform Rechnung trägt. Accenture geht davon aus, dass die Zahl der E-Commerce-Käufe von neuen und weniger häufigen Käufern um 160 % steigen wird. Auch die zunehmende Verbreitung der OTT-Plattform hat dem Markt Auftrieb gegeben. In Indien ist die Wahrscheinlichkeit, dass die meisten Benutzer nur dann auf ein kostenpflichtiges OTT-Audioabonnement umsteigen, höher, wenn die Gebühren etwa 25 Rupien pro Monat betragen. Außerdem sind 62 Prozent der befragten Verbraucher bereit, in der Pandemiezeit auf kostenpflichtige Abonnementmodelle umzusteigen.
Markttrends für Content-Empfehlungs-Engines
E-Commerce verzeichnet erhebliches Marktwachstum
- Die größte Herausforderung für E-Commerce-Unternehmen besteht darin, ihren Kunden einen erstklassigen Kundenservice zu bieten. Die massive Verbreitung des Internets als E-Commerce-Plattform hat zu einem grundlegenden Wandel in der Art und Weise geführt, wie Unternehmen jeder Größe mit ihren Kunden interagieren. Der Einsatz von Inhaltsempfehlungssystemen in einer E-Commerce-Umgebung kann sich durch die Steigerung des Cross-Sellings und den Aufbau von Loyalität sowohl auf die finanzielle Leistung als auch auf die Intensität des Dialogs mit Kunden auswirken.
- Laut Aspect Software Inc. lag die Abwanderungsrate im Einzelhandel in den USA im Jahr 2018 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 % aufwiesen.
- Mit zunehmender Abwanderungsrate konzentrieren sich E-Commerce-Akteure stärker auf die Kaufaktivität der Kunden und auf dieser Grundlage werden den Kunden die empfohlenen Produkte über ihre Content-Empfehlungsplattform angezeigt.
- Durch die Zuordnung bestimmter Schlüsselwörter 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 Empfehlungs-Engine auf mehr Benutzer zu skalieren und dadurch den RO zu steigern, indem sie neue Produkte vorschlagen Algorithmen mit selektiven Schlüsselwörtern und demografischen Details bestimmter Kunden.
- Diese Art von Empfehlungs-Engine wird häufig in Nischen-E-Commerce-Shops verwendet (Discogs und Artsy verwenden diesen Ansatz). Darüber hinaus kombiniert Amazon Personalize Benutzeraktivitätsdaten in Echtzeit 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 größtenteils durch seine Content-Empfehlungsplattform erzielt. Laut Amazon werden 35 % des Umsatzes durch die Empfehlungsmaschine des Unternehmens generiert.
- Darüber hinaus umfasst ein Player wie Episerver Commerce, Content Management, Suche, Personalisierung, A/B-Tests, Analysen und Marketingautomatisierung in einem Cloud-Abonnement, das den E-Commerce-Playern Lösungen bietet, die auf das Marktwachstum zugeschnitten sind.
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Nordamerika wird im Prognosezeitraum die höchste Wachstumsrate verzeichnen
- Es wird erwartet, dass Nordamerika eine bedeutende umsatzgenerierende Region sein wird, wobei der Schwerpunkt stark auf dem Wachstum von Innovationen in den Regionen USA und Kanada liegt. Diese Länder verfügen über den wettbewerbsintensivsten und sich am schnellsten verändernden Markt weltweit.
- Netflix bleibt mit Amazon Prime Video, Hulu und HBO Now die führende Streaming-Plattform der Vereinigten Staaten. Unternehmen wie Netflix sammeln Tausende von Datenpunkten an verschiedenen Stellen, um den Nutzern mithilfe des als Recommender Engine bekannten Tools Vorschläge zu unterbreiten.
- Bei über 7.000 Filmen und Serien im Netflix-Katalog ist es für Benutzer nahezu unmöglich, selbst Filme zu finden, die ihnen gefallen. Die große Plattform benötigt einen Empfehlungs-Engine-Algorithmus, um den Suchprozess für Benutzer zu automatisieren.
- Darüber hinaus ist YouTube mit rund 400 Stunden hochgeladenen Inhalten pro Minute die am zweithäufigsten besuchte Website in den Vereinigten Staaten, wobei neue Inhalte empfohlen werden. Google hat auf Deep Learning als allgemeines Framework zum Erlernen der Probleme umgestellt. Seit Google Brain Tensorflow veröffentlicht hat, ist es hinreichend einfach geworden, tiefe neuronale Netze verteilt zu trainieren, zu testen und bereitzustellen.
- Darüber hinaus beliefen sich die E-Commerce-Umsätze nach Angaben des US-Büros im Jahr 2018 auf 524 Milliarden US-Dollar, während sie im Jahr 2019 auf 602 Milliarden US-Dollar stiegen. Angesichts steigender Online-Verkäufe trägt die Einführung von Inhaltsempfehlungen in einem solchen Segment erheblich zum Marktwachstum bei.
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Überblick über die Content-Empfehlungs-Engine-Branche
Der Markt für Content-Empfehlungs-Engines ist mäßig wettbewerbsintensiv und besteht aus wenigen großen Akteuren. Gemessen am Marktanteil dominieren derzeit nur wenige dieser Akteure den Markt. Mit der Weiterentwicklung der Analyse auf KI-basierten Plattformen erhöhen jedoch neue Akteure ihre Marktpräsenz und erweitern dadurch ihre Geschäftspräsenz in den Schwellenländern. Hauptakteure sind Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.), Cxense ASA und andere. Aktuelle Entwicklungen auf dem Markt sind:.
- März 2020 – Aiclick vereint Tencent Text Travel hat offiziell ein neues Produkt eingeführt – das Text Travel Content Recommendation Management System. Das Produkt wurde gemeinsam von aiclick.com und Tencent Text Travel entwickelt und zielt darauf ab, inländischen Betreibern von Aussichtspunkten und relevanten Kunden von Tourismusunternehmen Beliebtheit von Aussichtspunkten, Zielgruppentrends, Zielgruppenporträts sowie regionale Vergleichs- und andere Markteinblicke, Analysekarten und professionelles Content-Marketing zu bieten Fähigkeit.
Marktführer für Content-Empfehlungs-Engines
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Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
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Cxense ASA
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Dynamic Yield Ltd
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Curata Inc.
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Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Marktbericht für Content-Empfehlungs-Engines – Inhaltsverzeichnis
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1. EINFÜHRUNG
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1.1 Studienergebnisse
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1.2 Studienannahmen
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1.3 Umfang der Studie
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2. FORSCHUNGSMETHODIK
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3. ZUSAMMENFASSUNG
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4. MARKTDYNAMIK
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4.1 Marktübersicht
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4.2 Marktführer
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4.2.1 Förderung der Digitalisierung in Schwellenländern
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4.2.2 Vorteil gegenüber kollaborativer Filterung
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4.3 Marktbeschränkungen
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4.3.1 Eingeschränkte Inhaltsanalyse über die Plattform
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4.4 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse
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4.4.1 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
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4.4.2 Verhandlungsmacht von Käufern/Verbrauchern
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4.4.3 Verhandlungsmacht der Lieferanten
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4.4.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte
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4.4.5 Wettberbsintensität
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4.5 Neue Anwendungsfälle (wichtige Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Nutzung der Content Recommendation Engine für mehrere Endbenutzer)
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4.6 Auswirkungen von COVID-19 auf die Branche
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5. MARKTSEGMENTIERUNG
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5.1 Nach Komponente
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5.1.1 Lösung
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5.1.2 Service
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5.2 Nach Unternehmensgröße
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5.2.1 Großes Unternehmen
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5.2.2 Kleine und mittlere Unternehmen
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5.3 Nach Endverbraucherbranche
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5.3.1 Medien, Unterhaltung und Gaming
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5.3.2 E-Commerce und Einzelhandel
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5.3.3 BFSI
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5.3.4 Gastfreundschaft
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5.3.5 IT und Telekommunikation
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5.3.6 Andere Endverbraucherbranchen
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5.4 Erdkunde
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5.4.1 Nordamerika
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5.4.2 Europa
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5.4.3 Asien-Pazifik
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5.4.4 Lateinamerika
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5.4.5 Naher Osten und Afrika
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6. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
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6.1 Firmenprofile
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6.1.1 Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
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6.1.2 Cxense ASA
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6.1.3 Dynamic Yield Ltd
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6.1.4 Curata Inc.
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6.1.5 Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
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6.1.6 Muvi LLC
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6.1.7 Piano Inc.
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6.1.8 ThinkAnalytics Ltd.
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6.1.9 Episerver Inc.
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6.1.10 Uberflip
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7. INVESTITIONSANALYSE
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8. MARKTCHANCEN UND ZUKÜNFTIGE TRENDS
Segmentierung der Content-Empfehlungs-Engine-Branche
Die Inhaltsempfehlungs-Engine sammelt und analysiert Daten, die auf dem Benutzerverhalten basieren, und hilft dabei, personalisierte und relevante Inhalte oder Produktempfehlungen anzubieten. Der Endverbraucher des Marktes ist Medien, Unterhaltung und Spiele, E-Commerce und Einzelhandel und andere.
| Nach Komponente | ||
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| Nach Unternehmensgröße | ||
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| Nach Endverbraucherbranche | ||
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| Erdkunde | ||
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Häufig gestellte Fragen zur Content-Empfehlungs-Engine-Marktforschung
Wie groß ist der Markt für Content-Empfehlungs-Engines aktuell?
Der Content Recommendation Engine-Markt wird im Prognosezeitraum (2024–2029) voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 25 % verzeichnen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Markt für Content-Empfehlungs-Engines?
Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Cxense ASA, Dynamic Yield Ltd, Curata Inc., Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.) sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Content Recommendation Engine-Markt tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Content Recommendation Engine-Markt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Content Recommendation Engine-Markt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil im Content Recommendation Engine-Markt.
Welche Jahre deckt dieser Content Recommendation Engine-Markt ab?
Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Marktes für Content-Empfehlungs-Engines für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Marktgröße für Content-Empfehlungs-Engines für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Branchenbericht für Content-Empfehlungs-Engines
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate der Content Recommendation Engine im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse der Content Recommendation Engine umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
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