Reinforcement learning with multi-armed bandits for dynamic content optimization of web performance

Web performansı optimizasyonu alanı, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve katılımı en üst düzeye çıkarmak için web içeriğini dinamik olarak optimize etme zorluğuyla karşı karşıyadır. Statik A/B testi veya kural tabanlı algoritmalar gibi içerik optimizasyonuna yönelik geleneksel yaklaşımlar, genellikle web içeriğinin dinamik doğasına uyum sağlamada yetersiz kalır ve kullanıcı tercihleriyle uyumlu kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamada başarısız olur. Sonuç olarak kuruluşlar optimum web performansını elde etmekte zorlanır, bu da daha düşük kullanıcı memnuniyetine, elde tutma oranlarının düşmesine ve dönüşüm fırsatlarının kaçırılmasına yol açar. Ayrıca internet kullanımının hızla büyümesi ve hızlı ve verimli web deneyimlerine olan talebin artması, etkili içerik optimizasyon stratejilerine olan ihtiyacı daha da artırıyor. Web sitelerinin, kullanıcı beklentilerini karşılayan ilgi çekici deneyimler sunmak için içerik yapılandırmalarını sürekli olarak değerlendirmeleri ve ayarlamaları gerekir. Ancak, en ödüllendirici içerik çeşitlerini gerçek zamanlı olarak manuel olarak belirlemek, potansiyel kombinasyonların sayısı arttıkça göz korkutucu bir görev haline geliyor. Bu nedenle, kullanıcı katılımını en üst düzeye çıkarmak ve web performansını artırmak için web içeriğini dinamik olarak optimize edebilecek akıllı ve veri odaklı bir yaklaşıma acil bir ihtiyaç vardır. Bu araştırma, web performansının dinamik içerik optimizasyonu için çok kollu bantlarla takviyeli öğrenme tekniklerinin uygulanmasını araştırmayı amaçlamaktadır.