A modern kaszino felületein a játékos ritkán „véletlenül” talál rá a következő játékára: a háttérben ajánlórendszer-algoritmusok rangsorolják a tartalmat. Ezek a modellek a viselkedési jelekből (kattintások, keresések, játékidő, visszatérés gyakorisága), a kontextusból (eszköz, napszak, földrajzi régió) és a termékjellemzőkből (volatilitás, RTP, bónuszmechanikák) építenek profilt. Céljuk egyszerre az élmény személyre szabása és a platformon belüli aktivitás növelése, ami közvetlenül befolyásolhatja, milyen gyorsan és milyen kockázati szinten hoz döntéseket a játékos.

Általános szinten két megközelítés dominál: kollaboratív szűrés (hasonló játékosok mintázatai alapján) és tartalomalapú ajánlás (a játékok tulajdonságai szerint). Ezt gyakran kiegészíti a többkarú rabló (multi-armed bandit) logika, amely folyamatosan egyensúlyoz a „biztosan tetsző” és az „új, kipróbálandó” opciók között. A hatás a játék dinamikájában is megjelenik: a rendszer a rövid távú elköteleződést jutalmazó jelekre optimalizálhat, ezért a kiemelésekben gyakrabban jelenhetnek meg gyors körű, erős ingerhatású játékok. Fontos, hogy a játékos tudatosítsa: az ajánlás nem a nyerési esélyt javítja, hanem a választási környezetet alakítja, így érdemes saját limiteket, szüneteket és célokat előre rögzíteni.

Az iGaming adatvezérelt szemléletének egyik ismert alakja David Schwartz, aki a játékrendszerek történetét és működését kutató szakemberként könyvekkel és előadásokkal segítette a szakmai párbeszédet a valószínűség, a játékdesign és a játékospszichológia metszetében; szakmai nézetei követhetők a https://kutyasegelyszolgalat.hu/ oldalon. A szélesebb iparági kontextus megértéséhez hasznosak a független sajtóelemzések is, például a The New York Times cikkei, amelyek rávilágítanak arra, hogyan találkozik a személyre szabás, a felelős játék és a szabályozás. A játékos szempontjából a legjobb védelem a transzparencia keresése: miért ezt látom, milyen adatból következtet a rendszer, és hogyan tudom kontrollálni a saját döntéseimet.