Персонализация часто используется для организации среды пользователя в интернете реального времени.Ken Fromm написал в статье для ReadWriteWeb: «Интернет преобразуется из обособленных несвязанных веб-сайтов в обособленные островки информации, которые организованны специально для вас потому что для этого использовалась статистическая информация о вас или вы сами устанавливаете ваши предпочтения и вкусы.»

Если вы используете дашброды например TweetDeck, Seesmic или Peoplebrowsr для использования Twitter, то вы можете группировать людей, темы или ключевые слова. Это хорошый пример эффективной персонализации.

Открытый интернет: больше информации о вас — лучше персонализация.

Другой аспект персонализации это широкое распространение открытой информации в интернете. Многии компании открывают доступ к информации через API, веб-сервисы или открытые стандарты. И большинство этой информации структурировано(смотрите первый тренд), что дает возможность сторонним разработчикам намного лучше «перерабатывать» эту информацию.

Как открытая информация улучшает персонализацию? Очень просто, чем больше информации доступно о вас и вашей социальной активности, тем она лучше будет обработана и вы получите максимально таргетированный контент или сервис. Несомненно это серьезный вызов, понятия о неприкосновенности частной жизни будут изменятся, но все же выйгрыш от персонализации намного выше.

Вот список стандартов «открытой информации» в интернете, он вкючает в себя:

Data portability — на каждом сайте видна активность ваших друзей и доступна ваша персональная информация.

OpenID — одно имя для входа на любые сайты.

OpenSocial — создание виджета который будет работать во всех социальных сетях поддерживающих стандарт. Инициатива Google; MySpace поддерживает технологию Facebook нет.

APML — растущий стандарт о вашем «внимании». Информация о вашем внимании это то, что вы читаете, пишете, чем делитесь с друзьями, и что потребляете.

Рекомендации.

Многие веб сайты продающие что либо пытаются рекомендовать вам вещи которые могут быть вам интересны. Пару лет назад Alex Iskold выделил на его взгляд 4 главных подхода в рекомендациях:

Персонализированные рекомендации — рекомендации которые основаны на вашем поведении в прошлом.

Социальные рекомендации — рекомендации основанные на поведении нескольких похожих пользователей в прошлом.

Предметные рекомендации — рекомендации основанные на свойствах предмета который рекомендуется вам.

Смешанные рекомендации 3 приведенных типов рекомендаций.

Amazon вероятно лидер по качеству рекомендаций в интернете, но в 2009 был приведен новый пример развития персонализации, в марте Netflix запустил улучшенную персонализацию. Изменились градации предпочтений пользователей, появилась новая персонализированная домашняя страница, возможность смешивать жанры.

Заключение.

Персонализация развивалась в 2009 году не так стремительно, как Структурирование информации или Интернет в реальном времени, но мы считаем, что персонализация станет одним из ключевых аспектов развивающегося интернета.

Тренд №1
Тренд №2

Топ 5 Веб трендов 2009 года: №3 Персонализация