Personalization on Portals

Et indgående kendskab til brugerne er altid en forudsætning for at implementere personalisering på et website - hvad enten det er personalisering af den ene eller den anden type. Herefter kan man afstemme brugernes krav og forventninger til virksomhedens strategi for portalen, så resultatet af arbejdet med at lave en brugbar portal kan blive så succesfuldt som muligt.

Personalisering er ikke altid relevant

Personalisering - når man "skubber" information til brugeren

Princippet for personalisering er, at man har mulighed for at "skubbe" information hen til brugeren, i stedet for at brugeren skal igennem et dybt hiearki af information for at finde lige netop det materiale, der er relevant for ham. Tanken i personalisering er grundlæggende den, at hvis man kender sine brugere godt nok og samtidig kan karakterisere dem ved hjælp af en form for profil, der påvirker websitets indhold, når den pågældende person besøger det - ja så vil man principielt vide, hvad brugeren leder efter, når han går ind på sitet. Helt så simpel er praksis selvfølgelig ikke, men kendskabet til brugerne er afgørende for at nærme sig den ideelle personalisering, hvor brugeren får præsenteret alt det, der er relevant for ham uden at skulle besvære sig med at lede efter det.
Peter Svarre karakteriserede fire former for personalisering, hvor den første er den mest ukomplicerede og den fjerde er den mest sofistikerede og ressourcekrævende. Den fjerde er ikke nødvendigvis den bedste personalisering. Karakteriseringen af de forskellige former for personalisering er netop med til at hjælpe webudvikleren til at forstå, hvilken en af formerne (eller hvilken kombination af de forskellige former), der er relevant for lige netop hans projekt.

Den mest basale form for personalisering kan kaldes "interaktive elementer". Der er dårligt tale om noget "personligt", udover at sidens indhold ændrer sig i forhold til den interaktion, brugeren og systemet indgår i. Det betyder, at en tjeneste, hvor man f.eks. kan beregne sit skattegrundlag eller et overslag over sin kommende boligstøtte kan kaldes en form for personalisering - en resultatside bliver genereret på grundlag af brugerens personlige input i en formular. Andre eksempler på interaktive elementer er f.eks. søgemaskiner med deres søgeresultater eller onlinespil, hvor den enkelte bruger ofte har stor indflydelse på spillets gang og udfald.

Tilpasning af en personlig side er måske den mest arketypiske form for personalisering, fordi man ser den så mange steder i en næsten konventionaliseret form. Vi kender tilpasninger af personlige sider fra nyhedsportaler og lignende, hvor det er muligt at sammensætte en side med netop de nyhedstemaer, der har ens personlige interesse. Siderne er ofte kombineret med ens personlige webmail, vejrudsigt for lokalområdet o.lign. som det f.eks. ses på "My Yahoo!". Genereringen af den personlige side sker ud fra et grundlag i en personlig profil, hvor folk har afkrydset interesser og andre oplysninger. Giver man f.eks. til kende, at man interesserer sig for fodbold og ikke teater, kan webudvikleren bestemme, at denne bruger kun skal have vist nyheder, der relaterer sig til fodbold og i mindre grad teater.
Det kan være en god ide at benytte denne form for personalisering på en portal, fordi folk får sorteret mange ting fra, som alligevel ikke ville interessere dem. Det er dog vigtigt holde sig for øje, at denne form forudsætter store mængder af data, der ofte bliver opdateret. Hvis ikke denne forudsætning er opfyldt, giver det ikke nogen mening at sortere i den relativt sparsomme information.

Kategorien regelbaseret personalisering er den mest omfattende af de fire. Den dækker over websider, der benytter sig af en teknik til at tilpasse sig brugernes adfærd på sitet. Afhængigt af, hvordan man undersøger og indsamler information om folks adfærd, kan man tale om 3 forskellige former (a, b, c) for regelbaseret personalisering.

a) Opdeling af målgruppen - ikke-teknisk

b) Simpel regelbaseret personalisering

c) Avanceret regelbaseret personalisering

Kollaborativ filtrering er den mest sofistikerede form for personalisering, som Peter Svarre kunne karakterisere. Den er samtidig meget teknisk kompliceret, men er tilgengæld kun i sjældne tilfælde relevant at benytte sig af.
Kollaborativ filtrering er en teknik, som er bedst kendt fra Amazon.com. Når Amazon kan præsentere købere af en bestemt bog for andre bøger, som folk normalt køber sammen med den pågældende bog, så er det, fordi de benytter sig af kollaborativ filtrering. Det kollaborative består i, at alle brugernes handlinger i form af køb og meningstilkendegivelser akkumuleres i en base. Ved at konstruere en indviklet algoritme kan man på grundlag af de opsamlede data forudsige, at en bestemt vare vil have interesse for en køber af en anden vare. Men det forudsætter, at man har et stort datagrundlag og ikke mindst, at man har produkter, der er af homogen karakter. Således er bøger, cd'er - eller internetressourcer, som det ses i Googles rangordnings-algoritme - oplagte emner at udsætte for kollaborativ filtrering.

1. Scenarier som udviklingsværktøj
2. Scenarier som udviklingsværktøj - 2
3. Se desuden resume af konferencen Usable Internet Portals