IBM® Interact 可与 IBM® Digital Recommendations 集成以提供 Interact 驱动的产品推荐。这两个产品都可以提供针对商品的产品推荐，但是使用的方法不同。Digital Recommendations 会通过访问者的 Web 行为（协作过滤）来构建访问者与推荐商品之间的相关性。Interact 会基于客户过去的行为、特性、历史记录（而较少基于视图级别的商品），并了解哪些商品与客户的行为概要信息最匹配（基于人口统计学和其他有关该客户的信息）。商品验收率可帮助构建经过自我学习后的预测性模型。利用这两个产品的优点，Interact 可使用个人概要信息来定义会将类别标识传递到 Digital Recommendations 中的商品并检索基于受欢迎程度（群体的智慧）的推荐产品以作为选定商品的一部分显示给访问者。这样可以为会导致更多点击链接的客户提供更好的产品推荐并产生比其中任一产品独自操作更好的效果。