Un motor de recomandare (recommendation engine) este un sistem de inteligență artificială care analizează automat preferințele, comportamentul istoric și caracteristicile unui utilizator pentru a sugera produse, conținut sau servicii relevante și personalizate, cu scopul de a crește implicarea, satisfacția și, adesea, valoarea comercială a interacțiunii utilizatorului cu o platformă.
Există două abordări tehnice principale, adesea combinate în practică: filtrarea colaborativă, care identifică tipare de similaritate între utilizatori sau între produse pe baza comportamentului istoric colectiv (dacă utilizatori cu preferințe similare Ție au apreciat un anumit produs, este probabil să-l apreciezi și tu), fără a necesita înțelegere explicită a conținutului produselor; și filtrarea bazată pe conținut, care analizează caracteristicile intrinseci ale produselor sau conținutului (genul unui film, categoriile unui produs, cuvintele cheie ale unui articol) și le compară cu profilul de preferințe cunoscut al utilizatorului, recomandând elemente similare cu cele apreciate anterior.
Sistemele moderne de recomandare, folosite de platforme precum Netflix, Amazon sau Spotify, combină aceste abordări cu tehnici avansate de deep learning, procesând simultan semnale multiple — istoricul de vizualizare sau achiziție, timpul petrecut interacționând cu un conținut, contextul temporal (ora zilei, ziua săptămânii), și chiar semnale implicite subtile precum viteza de derulare a unei liste de produse.
Impactul comercial al motoarelor de recomandare este substanțial documentat: o proporție semnificativă din veniturile platformelor mari de comerț electronic și streaming provine direct din conținut sau produse descoperite prin recomandări personalizate, mai degrabă decât prin căutare activă a utilizatorului, transformând aceste sisteme dintr-o simplă îmbunătățire a experienței utilizatorului într-un motor central de generare a veniturilor pentru multe modele de business digitale.
