推荐引擎市场规模、份额、增长和行业分析，按部署（基于云、本地）、按类型（协作过滤、基于内容的过滤、混合推荐系统）、按组织（中小企业、大型企业）、按最终用户行业和区域分析， 2024-2031

市场定义

该市场涉及创建和实施分析消费者行为和偏好以提供个性化产品或内容建议的系统。它包括电子商务、媒体和娱乐等各个领域使用的软件和解决方案，以改善用户体验。

该市场包括协作过滤、基于内容的过滤和混合模型等技术，帮助企业提高参与度和销售。该报告在对行业趋势和监管框架的深入评估的支持下，深入了解了市场增长的核心驱动因素。

推荐引擎市场概述

2023年全球推荐引擎市场规模为54.3亿美元，预计将从2024年的75.2亿美元增长到2031年的742.4亿美元，预测期内复合年增长率为38.70%。

由于各行业对个性化用户体验的需求不断增长，该市场正在经历显着增长电子商务、娱乐和在线服务。大数据和高级分析的激增使企业能够利用消费者洞察来提供量身定制的建议。

推荐引擎行业的主要公司包括 Amazon.com, Inc.、Alphabet Inc.、Microsoft、Salesforce, Inc.、Algolia、Stitch Fix、BigCommerce Pty. Ltd.、Mastercard、Adobe、Coveo Solutions Inc.、Intel Corporation、Oracle、SAP SE、Bloomreach, Inc. 和 Recombee。

此外，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在使推荐系统更加准确和有效。随着越来越多的人在线购物和使用数字平台，企业正在使用这些系统来提高客户参与度、促进销售并提供符合个人兴趣的内容。

• 2024 年 1 月，Arthur 推出了推荐系统支持，这是其 AI 性能平台的新增功能。该技术增强了人工智能驱动的推荐系统的监控和管理，解决数据漂移和性能问题，从而提高在线业务的准确性、相关性和客户满意度。

主要亮点

1. 2023年推荐引擎市场规模达54.3亿美元。
2. 预计2024年至2031年该市场将以38.70%的复合年增长率增长。
3. 2023年北美市场份额为34.09%，估值为18.5亿美元。
4. 2023 年，基于云的细分市场收入达到 33.7 亿美元。
5. 到 2031 年，协同过滤领域预计将达到 309.8 亿美元。
6. 到 2031 年，大型企业部门预计将达到 454.9 亿美元。
7. 到 2031 年，IT 和电信领域预计将达到 222.3 亿美元。
8. 预计亚太地区市场在预测期内将以 39.99% 的复合年增长率增长。

市场驱动力

对人工智能解决方案提高业务效率的需求不断增长

由于对人工智能驱动的解决方案的需求不断增长，这些解决方案可以帮助企业简化运营并提高效率，因此市场正在快速增长。公司正在采用这些系统来自动执行诸如提供个性化内容、推荐产品和与客户互动等任务。

通过利用人工智能，公司可以改进决策、提供更相关的建议并增强客户体验。降低运营成本、优化工作流程和保持竞争力的需求推动了对人工智能的日益依赖，从而推动了市场的增长。

• 2024 年 9 月，ezCater 推出了智能订购，这是一种基于人工智能的订单推荐引擎，旨在简化工作场所的食品订购。该功能使用超过 17 年的专有数据，根据团体规模、预算和偏好提供量身定制的菜单建议，帮助客户节省时间并更有效地管理订单。

市场挑战

管理推荐引擎中的数据隐私问题

推荐引擎市场的一个关键挑战是保持用户数据的私密性。这些系统依靠收集和分析大量用户数据（例如浏览行为、购买历史记录和偏好）来生成个性化建议。

然而，人们越来越担心这些数据的收集、存储和使用方式，引发了消费者的隐私问题。此外，《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等法规对个人数据的使用提出了严格的合规要求。

为此，公司正在采用隐私保护技术，包括数据匿名化、差异隐私和联邦学习。这些方法可以实现有效的个性化，同时确保数据保护和法规遵从性。

市场趋势

利用生成式 AI 增强推荐引擎以实现个性化

市场正在见证由生成人工智能驱动的更加个性化和数据驱动的推荐趋势。企业越来越多地使用这种先进技术来分析大量用户数据并生成高度定制的内容、产品建议或服务。

生成式人工智能可以更准确地理解用户偏好、行为模式和背景，从而使公司能够提供更相关的体验。与传统模型不同，生成式人工智能可以实时动态调整推荐并解释复杂的输入，例如用户意图和视觉信号。

这一趋势是由消费者对高度相关和个性化互动的期望不断提高所推动的。因此，生成式人工智能正在使推荐引擎更加智能、反应灵敏，并且能够大规模提供精细的个性化服务。

• 2024 年 6 月，AnyMind Group 在其影响者营销平台 AnyTag 上推出了新的生成人工智能 (GenAI) 功能。该功能旨在通过利用超过 750,000 个影响者的数据（包括受众人口统计、内容参与度和过去的活动表现）来增强影响者搜索和推荐，以优化营销活动的影响者选择。

推荐引擎市场报告快照

市场细分

• 按部署（基于云、本地）：基于云的细分市场因其对各种规模企业的灵​​活性、可扩展性和成本效益而在 2023 年赚取了 33.7 亿美元。
• 按类型（协同过滤、基于内容的过滤和混合推荐系统）：协同过滤领域由于能够根据用户行为和偏好提供个性化推荐，因此到 2023 年将占据 42.17% 的市场份额。
• 按组织（中小企业、大型企业）：由于大型企业拥有庞大的客户数据和实施高级推荐系统的预算较大，预计到 2031 年，大型企业的市场规模将达到 454.9 亿美元。
• 按最终用户行业（IT 和电信、BFSI、零售、媒体和娱乐、医疗保健、其他）：由于该行业对个性化服务和客户参与的需求不断增长，预计到 2031 年，IT 和电信领域的收入将达到 222.3 亿美元。

推荐引擎市场区域分析

按地区划分，市场分为北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美。

2023年，北美地区推荐引擎市场份额为34.09%，估值为18.5亿美元。这种主导地位归因于该地区谷歌、亚马逊和 Netflix 等大型科技公司的强大影响力，这些公司已将先进的推荐系统集成到其平台中，以增强用户体验和参与度。

该地区还受益于强大的数字基础设施、高互联网普及率和完善的电子商务行业，使其成为推荐引擎发展的理想环境。此外，该地区的企业越来越多地采用人工智能和机器学习推荐引擎中的技术可提供个性化内容、增强客户参与度并提高运营效率。

亚太地区的推荐引擎行业预计将成为市场上增长最快的市场，预计在预测期内复合年增长率为 39.99%。这一增长是由中国、印度和日本等国家数字平台的快速扩张以及电子商务和移动应用程序使用的兴起推动的。

对个性化购物、娱乐和内容服务不断增长的需求进一步推动亚太地区的市场扩张。此外，该地区庞大的消费者基础提供了宝贵的数据，使公司能够根据广泛的偏好微调推荐系统，从而推动该地区的快速采用。

• 2025 年 4 月，CleverTap 收购了 Y Combinator 支持的初创公司 rehook.ai。此次收购旨在通过将 rehook.ai 的促销自动化解决方案与 CleverTap 的互动和分析平台相集成，增强 CleverTap 的人工智能驱动的促销和客户保留能力，从而扩大其在东南亚的影响力和能力。

 监管框架

• 在美国，推荐引擎受《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等数据隐私法规的约束，该法案管辖加州居民个人数据的收集、使用和共享。
• 在欧洲，推荐引擎必须遵守《通用数据保护条例》(GDPR)，该条例规定了收集、存储和处理个人数据的准则。该法规要求企业在处理用户数据以进行个性化推荐之前必须获得用户的明确同意，并确保个人访问、更正或删除其数据的权利。

竞争格局

推荐引擎市场的特点是主要参与者采用各种策略来加强其市场地位。领先的公司专注于通过整合先进的机器学习算法、提高数据分析能力和利用深度学习技术来提高推荐系统的准确性和效率。

随着公司寻求扩展其技术专长并将尖端解决方案集成到其平台中，战略合作伙伴关系和收购也很常见。公司还越来越多地投资基于云的解决方案，提供可扩展性和灵活性，以满足数字平台和电子商务领域不断增长的需求。

为了进一步脱颖而出，一些参与者专注于提供特定行业的推荐解决方案，为医疗保健、零售和娱乐等行业定制其技术。

• 2024 年 8 月，CleverTap 与 Eatigo 合作实施其基于人工智能的推荐引擎，实现超个性化的用户参与和活动自动化。此次合作通过提供及时、相关的餐饮建议、提高转化率以及通过多渠道策略增强客户重新参与度，帮助 Eatigo 实现了 100% 的预订增长。

推荐引擎市场主要公司名单：

• 亚马逊公司
• 字母表公司
• 微软
• Salesforce 公司
• 阿尔戈利亚
• 缝合修复
• BigCommerce 有限公司
• 万事达
• 土坯
• 科维奥解决方案公司
• 英特尔公司
• 甲骨文
• SAP系统公司
• 布卢姆里奇公司
• 雷科姆比

最新进展（产品发布）

• 2025年1月，Sovrn 推出了 AI Shopping Galleries，这是一种新的推荐引擎，它使用 AI 和检索增强生成 (RAG) 技术来提供上下文相关的产品建议。该解决方案使发布商能够自动生成联属链接，优化产品展示以提高参与度和收入，并通过简单的集成流程简化内容货币化。
• 2024年6月Uber AI 推出了其应用程序外 (OOA) 推荐系统，旨在通过电子邮件、推送和短信通信扩大个性化营销。该系统利用 Uber 的知识图、基于 CEL 的规则引擎和学习排名模型来提供本地化的、上下文相关的建议。增强功能包括基于机器学习的用户位置预测、基于美食的用户偏好建模以及高效的重新排名策略，使 Uber 能够每年在全球市场发送超过 40 亿条定制消息，同时平衡成本、可扩展性和参与度。