二重構造のレコメンドNetflixのレコメンドは利用している側からすると、「そうそうこう言うの見たかったんだよね」から「へぇ、こういうのもあるんだ」といった発見もあったりします。この辺りは本当にうまい構造だなぁと思いました。Netflixのレコメンド構造は、だるま落としのような形で、帯を積み上げた構造が大上段としてあります。これはPC版、App版ともにそのような形になっています。実はこれがかなり重要で、先程のコンテンツの閲覧などの情報をもとに、紐づくタグを利用して、帯のレコメンドが決定しています。閲覧が浅い場合は「ジャンル」で管理される大枠のタグ情報が反映されます。これが閲覧が進むと「この作品は」に紐づくより詳細なタグ情報により、この帯情報が決まってくるわけです。帯の情報が決定するとあとはそのタグに紐づく「そのタグに絞ったこのジャンルの作品を見ている人はこれを見ている」を表示していくわえです。帯とその中という二重構造になっているわけです。NetflixのTOP画面を眺めていると、同じ作品が何回か表示されることがあると思いますが、これは帯のタグ情報は被らないように制御されているものの、帯の中で表示されるコンテンツは、その帯に紐づく情報として表示されているので、そうなるんですよね。表示される「帯」ですが下記のようなものがあります。特定の作品の閲覧に基づくもう一度見るこれらの帯をうまく組み合わせていくことで、「そうそうこう言うの見たかったんだよね」と「へぇ、こういうのもあるんだ」をうまく実現しているんですよね。ちなみに初回に聞くものについては、データが溜まってくれば破棄されていると思います。直近のデータなどを基に組み立てていく感じになっているわけです。固定で入っている帯の順番もたまに変わる(気がしている)ので、その辺りはランダム?で入れ替えてさらに新鮮さをだしていそうな気がします。まとめこれ以外にNetflixは様々なテストを絶えず行っています。今回はレコメンドに絞ったものにしたので、こちらは割愛しますが、各コンテンツのカバー画像などもテストしていたりもするようですね。今回のレコメンドの構造ですが、おおよそは恐らくそれほどズレていないと思いますが、とはいえ細かいパラメータ調整やテストなどは実施されているとも思います。考え方として外からあくまで想像したというところにご留意ください。ちなみにコンテンツごとに「マッチ度」が表示されますが、あれは恐らく、直近の興味のあるメタ情報からマッチ度を出しているだけで、あまりレコメンドには利用されていない感じがしました。(細かくは調査してません)そして基本構造の考え方はNetflixのようなエンターテインメントコンテンツだけではなく、メディアやECサイトでも十分に活用できます。コンテンツに紐づくメタデータ(いわゆるタグ情報)がきちんと整備されていれば、意外と実現できたりします。ロジックをベースにテストを繰り返していくことで、いわゆる個人情報なんてなくとも十分にその人に合った情報は出していくことは可能です。皆さんも良いレコメンドライフを!追記:2018/09/10ちなみに上記のエントリはあまり雑念を入れたくなかったので、事前情報収集はほどほどにしたのですが、改めて調べたところNetflixのABテストについてなど非常に良いエントリもありましたのでそちらも併せてぜひ。UK2つめのは英語ですがレコメンドとAIについて触れられています。基本構造としてのレコメンドは↑に書いている通りですが、最終的な「どのタグを優先するのか」といった部分はAIにより処理をするといった感じですね。Posts目的を達成するツールでしかないことサイトを提供する側に立つと、企業側の論理といったようなものでサイト構築がされていく場合があります。企業も売上をあげないと組織としてなりたたなくなってきてしまうので、有る程度はそういった「企業側の論理」を仕込む必要もあるわけです。「ユーザーにとってW...セカンドライフと企業と個人的には今更ですが、「セカンドライフ」がこぞって参入するほど企業にとってメリットの高いものになるとはあまり思っていないです。...行動追跡する意味を少し考えるネットで徘徊している行動履歴を追跡されること。聞くとそれ程気持ちの良いものではないのかもしれません。これにはユーザー側にもメリットもあり、なかなか難しいところではあります。今回は2つのポイントについて考えてみたいと思います。2019:イベント前にCXMについて考えるデジタルマーケティングの1/3ぐらいは仕組み化である。Hutagalung___。