3 つのゴールデン グース レコメンデーション システムと次のフロンティア

友人や家族との良好な関係は、相互理解にかかっています。これは、今日のインターネット上のアプリにも当てはまります。彼らは今では私たちのことをよく理解しており、私たちの毎日の仲間になっています。

特にパーソナライズされた Web サイト レコメンデーション システムを使用するアプリは、長い道のりを歩んできました。このシステムは、アルゴリズムと機械学習技術を使用して、個々のユーザーに合わせた Web サイトとコンテンツを提案します。それらは現代のインターネットの不可欠な部分になり、多くの Web サイトやアプリがそれらを組み込んでユーザー エクスペリエンスを向上させています。

最初のパーソナライズされたレコメンデーション システムは、1990 年代後半に登場し、

Amazonの「この商品を購入したお客様は、この商品も購入しています」機能。このシステムは、過去の購入履歴や閲覧履歴などのデータをもとに、お客様に商品をレコメンドするシステムです。それ以来、パーソナライズされたレコメンデーション システムはますます洗練されており、幅広いデータ ソースと機械学習技術を使用してレコメンデーションを作成しています。

協調フィルタリング

パーソナライズされたレコメンデーション システムの重要な開発の 1 つは、協調フィルタリングの使用です。このアプローチでは、ユーザー グループの好みや行動を分析し、そのデータを使用して個々のユーザーに推奨事項を作成します。たとえば、同じような興味や好みを持つユーザーのグループがすべて特定の Web サイトを気に入った場合、レコメンデーション システムは、同様の行動を示す新しいユーザーにその Web サイトを提案する可能性があります。

コンテンツベースのレコメンデーション システム

もう 1 つの重要な開発は、コンテンツ ベースのレコメンデーション システムの使用です。これらのシステムは、Web サイトまたはコンテンツの一部を分析し、その情報を使用してユーザーに推奨事項を作成します。たとえば、コンテンツ ベースのレコメンデーション システムは、記事のテキストを分析し、キーワードを使用して類似の記事を読者にレコメンドする場合があります。

近年、パーソナライズされたレコメンデーション システムには、ソーシャル メディアのアクティビティや位置データなど、より多くのデータ ソースが組み込まれ始めています。これにより、ユーザーの好みに影響を与える可能性のある幅広い要因を考慮できるため、さらにパーソナライズされた推奨事項を作成できるようになりました.

全体として、パーソナライズされた Web サイトのレコメンデーション システムは、短期間で大きな進歩を遂げました。それらは、インターネット上でのユーザー エクスペリエンスを向上させるための不可欠なツールとなっており、今後も進化を続け、さらに高度化する可能性があります。

パーソナライゼーション システムの黄金のガチョウ

従来、Web サイトは、高価なコーディングの専門知識を必要とする社内のレコメンデーション システムを使用して、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズしてきました。ただし、より手頃な価格の SaaS ソリューションは、インストールが簡単な Web サイト プラグインとして利用できるようになり、多かれ少なかれ同じ種類の推奨事項を提供します。

ルールベースのセグメンテーションは、今日でも使用されているオリジナルのオンサイト パーソナライゼーション ソリューションの 1 つです。たとえば、非常に一般的なセグメントは、ユーザーがカートを放棄するかどうかのルールに基づいています。カートが放棄された場合、推奨または割引を提供するようにルールを設定できます。

次に、行動に関する推奨事項がありましたが、これも引き続き強力です。 Amazon のようなマーケットプレイスは、ユーザーの行動 (ユーザーが何を表示または購入するか) を追跡し、ユーザーが製品をクリックすると、Web サイトは他の「関連商品」や「このカテゴリのベストセラー」を推奨します。

今日パーソナライゼーションを使用しているほとんどの Web サイトは、Amazon を含め、これらのユーザー行動の推奨事項を引き続き使用しています。

予測レコメンデーションは最近の開発であり、Amazon (および他の大企業) が近年アルゴリズムを改良した結果です。現在、機械学習は、サイトへのほんの数回の訪問の後、個々の訪問者が何を望んでいるのかを予測できるようになりました。

個人の閲覧履歴にリアルタイムで注意を払うことで、AI を活用したレコメンデーション システムを備えた企業は、真に1 対 1 のレコメンデーションを買い物客にリアルタイムで行うことができます。 Nike の Web サイトでは、「あなたも好きかもしれません」レコメンデーション ボックスに、訪問者がサイトに頻繁にアクセスし続けるにつれて、よりパーソナライズされたアイテムが表示されます。

訪問者が閲覧、カートへの追加、または購入を行うほど、レコメンデーション エンジンは訪問者が見たいものをより正確に予測できるようになります。推奨されている製品が個々の買い物客の心に響くため、この時点で Web サイトがより多くのクロスセルを行い始めます。

次のフロンティア: 特定のニッチに特化したクロスセリング ツール

仕事をより良くするために最適化されたツールを使用して、特定のニッチにドリルダウンすることが次のステップです.ファッション業界の Web サイトや e コマース プラットフォームでは、パーソナライズされたレコメンデーション システムを使用して、製品やスタイルをユーザーに提案しています。これらのシステムは、ファッションに特化したデータ ソースと機械学習技術を使用して、ファッション業界に合わせて調整できます。

たとえば、ファッション レコメンデーション システムでは、ユーザーの過去の購入や閲覧履歴に関するデータを使用することがあります。また、ユーザーのソーシャル メディア活動と位置データを分析して、ユーザーの個人的なスタイルと、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品の種類をよりよく理解することもできます。

コラボレーション フィルタリングやコンテンツ ベースのレコメンデーションなどの従来のレコメンデーション システム技術を使用することに加えて、ファッション レコメンデーション システムは、Visual AI 画像認識と自然言語処理を使用して、ユーザーと Web サイトとのやり取りを分析し、より正確なレコメンデーションをより正確に行うことができます。買い物客。

結論

全体として、パーソナライズされた Web サイトのレコメンデーション システムは、短期間で大きな進歩を遂げました。それらは、インターネット上でのユーザー エクスペリエンスを向上させるための不可欠なツールとなっており、今後も進化を続け、さらに高度化する可能性があります。

さらに、ファッションに特化したレコメンデーション システムは、ファッション Web サイトや e コマース プラットフォームでのユーザー エクスペリエンスを向上させるための強力なツールとなり、ユーザーが興味を持つ可能性が高い商品やスタイルを提案することで売上を促進するのに役立ちます。

Rosetta AI にも掲載されています。