Personalização tem tido um buzz considerável já faz algum tempo, e principalmente pelo excesso crescente de informações na web, a personalização vem para fornecer filtros e recomendações efetivas. Ela aparece de tal maneira que sites e serviços web cada vez mais saberão o que você quer e quando o quer.

Com a chegada de dados estruturados e recomendação, as empresas reconhecem o que realmente é relevante para cada indivíduo e graças a web em tempo real essa informação chega quase de imediato, sendo fornecida pelo próprio usuário.

A personalização também acontece com a disponibilização de dados na web pelas empresas por APIs e serviços e possibilitando a troca desses mesmos dados entre os APIs. Se você usa TweetDeck, Seesmic ou Peoplebrowsr com o Twitter, então pode reunir pessoas e tópicos e fazer sua própria personalização.

A lógica é de que quanto mais dados você disponibiliza, melhor será o conteúdo oferecido a você.

São muitos players que hospedam de dados abertos. Algumas das tecnologias que possibilitam a personalização são:

• Data Portability – Portabilidade de dados; que permite que o usuário mova seus dados e contatos de um serviço web para o outro.
• OpenID – Identidade portável; autenticação única como por exemplo OpenIDs e OAuths.
• OpenSocial – Aplicativos sociais, construídos sobre uma mesma plataforma. A tecnologia foi desenvolvida pelo Google e é open source, sendo usada no Orkut e Myspace, além de várias outras redes sociais.
• APML ( Attention Profiling Markup Language ) – Informação baseada em tudo que você lê, escreve, compartilha e consome, seus interesses e hábitos de navegação. O interessante aqui é que a tecnologia é completamente Opt-in. As pessoas escolhem disponibilizar seus APMLs em troca de sites cada mais personalizados para elas.

Mecanismos de recomendação

Analisando os principais mecanismos de recomendação, percebemos que existem hoje 4 tipos de recomendação:

• Recomendação personalizada – baseia-se no comportamento da pessoa. Se ela já comprou uma bicicleta pode gostar de uma nova pedaleira que lançaram.
• Recomendação social – baseia-se no comportamento de pessoas com gostos similares. Ela comprou uma bicicleta, a nova pedaleira, um capacete e óculos, mas outra pessoa comprou somente a bicicleta e o capacete, então recomenda-se o óculos e a pedaleira.
• Recomendação por item – baseia-se na similaridade de um item com os demais intens. Se eu já comprei um filme do James Bond, irão me recomendar outros títulos da mesma série.
• Uma combinação dos modelos de recomendações anteriores.

O melhor exemplo de recomendação na web é a Amazon, o maior player de ecommerce do mundo. Mais recentemente temos o Netflix que lançou novas ferramentas de recomendação e promoveu um desafio oferecendo um milhão de dollares pela melhoria de seu algoritmo de recomendação em 10%. O Netflix permite que seus usuários escolham e misturem gêneros de qualquer segmento, e até mesmo que criem uma página personalizada.

Conclusão

A Personalização fez pequenos e constantes avanços em 2009, mas será imprescindível para o futuro da Web. A tendência agora é o crescimento cada vez mais acelerado com a continuidade da evolução dos dados estruturados e da real-time Web.

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