在当今互联网时代，个性化信息推荐系统已经成为许多网站和应用程序的重要组成部分。个性化推荐系统基于用户的兴趣、偏好和行为，为用户提供定制化的信息和服务，帮助他们更快速、更便捷地找到他们感兴趣的内容。

要让网站为你提供个性化信息，首先需要建立一个完善的用户画像。通过分析用户的浏览记录、搜索记录、点赞收藏等行为数据，系统可以更准确地了解用户的兴趣爱好。同时，用户也可以通过设置个人偏好和关注领域，帮助系统更好地为其推荐相关内容。

其次，网站可以采用协同过滤、内容过滤、基于标签的推荐等算法，根据用户的历史行为和兴趣特点，为其推荐相关内容。通过不断地优化算法和模型，提高推荐系统的准确性和个性化程度，从而提升用户体验。

另外，网站还可以通过与第三方数据提供商合作，获取更多的用户数据，实现跨平台的个性化推荐。同时，采用A/B测试等方法，不断地优化推荐策略，提高用户的点击率和转化率。

最后，网站还可以通过推送通知、个性化推荐模块等方式，向用户展示个性化的内容推荐，吸引用户的注意，提高用户粘性和留存率。

要让网站为你提供个性化信息，需要建立完善的用户画像，采用有效的推荐算法，不断地优化推荐策略，提高用户体验。只有这样，网站才能真正满足用户的个性化需求，提升竞争力。