レスポンシブウェブサイト

• 協調フィルタリング方式：収集されたユーザーデータは、機械学習技術を用いて（複数のユーザーにわたって）集計的に評価され、インタラクションパターンをユーザーモデルにクラスタリングし、特定のユーザーパターンをこれらのモデルに分類します。その後、ウェブサイトはターゲットとなるユーザーグループに合わせて調整されます。このアプローチでは、モデルは過去のユーザー情報から明示的に作成され、新規ユーザーは既存のモデルに分類され、既存のコンテンツとコンテンツ構成には事前定義されたマッピングが使用されます。
• 統計的仮説検定法：A/Bテストまたは類似の手法は、ウェブサイトへの変更案ライブラリ、または変更生成手法（ランダムな変動など）と組み合わせて使用​​されます。これにより、ウェブサイトの変更、影響評価、および変更の採用プロセスが自動化されます。例としては、genetifyウェブサイトの外観や操作性、オンライン広告snap adsなどが挙げられます。このアプローチ（特に）では、モデルは可能なサイトの母集団に暗黙的に表現され、サイトを訪問するすべてのユーザーに合わせて調整されます。genetify

ユーザーが表示するコンテンツをカスタマイズできるユーザーランディングページ（ iGoogleなど）は、ウェブサイトに表示されるウェブウィジェットの選択と表示が自動化されるのではなく、ユーザーが選択することに依存しているため、アダプティブウェブサイトではありません。

ウェブサイト上で使用されるレコメンデーションシステムなどの協調フィルタリング、A/Bテストなどの生成・テスト手法、クラスタリングや分類などの機械学習技術は、それ自体が適応型ウェブサイトを作るわけではありません。これらはすべて、適応型ウェブサイトを構築するために使用できるツールや技術です。