網站建設中的網站用戶推薦與個性化推薦策略是一個關鍵的話題，旨在提高用戶體驗和滿意度。下面是一些不使用特定詞匯的回答，探討該主題。

在網站建設中，網站用戶推薦和個性化推薦策略是提高用戶參與度和留存率的重要手段。為了實現這一目標，以下是一些可行的策略：

1. 數據收集和分析：網站應收集用戶行為數據，如點擊、搜索和購買記錄等。通過對這些數據進行分析，可以了解用戶的興趣、偏好和需求。這為個性化推薦提供了基礎。

2. 用戶畫像構建：基于數據分析，可以構建用戶畫像，即對用戶特征和行為的描述。通過了解用戶的性別、年齡、地理位置、購買習慣等信息，可以更好地理解他們的需求和喜好。

3. 協同過濾推薦：協同過濾是一種常用的推薦算法，可以根據用戶的行為和興趣，找到與其相似的其他用戶，并向其推薦相似用戶喜歡的內容。這種方法利用了用戶之間的相似性，提供了個性化的推薦。

4. 內容推薦：除了協同過濾，還可以根據用戶的興趣和需求，向其推薦相關的內容。這些內容可以是文章、視頻、商品等，可以根據用戶的歷史行為和畫像進行匹配。

5. 實時推薦：隨著用戶行為的變化，推薦策略也應實時調整。通過監測用戶的實時行為，比如瀏覽、點擊和購買，可以及時更新推薦內容，提高推薦的準確性和效果。

6. A/B測試和優化：為了評估推薦策略的效果，可以進行A/B測試。將用戶分為不同的群體，采用不同的推薦策略，并比較其表現。根據測試結果，可以優化和調整推薦策略，提高用戶的滿意度。

7. 用戶反饋和互動：用戶的反饋是改進推薦策略的重要依據。網站可以鼓勵用戶提供反饋和評價，了解他們對推薦內容的滿意度和建議。這樣可以不斷改進推薦算法，更好地滿足用戶的需求。

總之，網站用戶推薦和個性化推薦策略在網站建設中起著重要作用。通過數據分析、用戶畫像構建、協同過濾、內容推薦等手段，可以提供個性化的推薦內容，提高用戶的參與度和滿意度。同時，實時調整和用戶反饋也是優化推薦策略的關鍵。這些策略的綜合應用將使網站能夠更好地滿足用戶需求，提升用戶體驗。