川崎裕一 / マネタイズおじさん

元起業家でスタートアップのコーチやってます。スマートニュース株式会社執行役員。

おすすめについて考えた

愚痴を書いているだけ*1ではいまいちなので、意外性を持ったおすすめをするための方法は無いものかと考えた。

まずおすすめを考えてみます。概念としては購買履歴を始めとした人の行動履歴に基づいて関連する製品やサービスを表示する仕組みがおすすめということができます。

おすすめにおいてどう関連づけるかという点ですが、これについて二つに分けてみます。一つは梅田さんの本を買った人には梅田さんがこれまで書いた本をおすすめするという『モノ』に関連づける場合。もう一つは梅田さんの本を買った人が良く買っている本をおすすめするという『人』に関連づける場合です。

おすすめが意外性を持ちにくいのは『モノ』に関連づけるおすすめを採用している場合が多く、加えて最近の行動履歴に基づいて行われるためなのではないかと考えました。この二つの組み合わせに工夫をすることで意外性を発揮させることができそうです。

例えば『モノ』に関連づけるところは変えないとして、『モノ』を買った期間を幾つかに分けておすすめをする方法があります。

ここ一ヶ月に買ったものから五割、三ヶ月以内に買ったものから二割、半年前に買ったものから一割、一年以上前に買ったものから一割のおすすめ各々出して、それらを合わせたものをおすすめとして表示します。シンプルな方法ですがだいぶ意外性を持ったおすすめが実現できる気がします。

一年前に買ったものを覚えているかと言われればよほどの大物(テレビやパソコンなど)でない限り覚えていない人は多い。Amazonで購買頻度が高い本やDVDという商品は覚えていない傾向が強そう。

完全にランダムで商品をおすすめするのではなく、忘れているけど記憶にはあるというとこからおすすめをしてくると意外性というものが気持ちよくすっと受け入れられるのではないでしょうか。

更に意外性を求めるなら『人』に関連づけ、更に上記のような期間でのおすすめ構成比を変えたおすすめをしていくといいかもしれません。人に関連づけていくとsocial ads的になってきますね。

はてなブックマークでも同じようなことが言えるかもしれません。

お気に入りに入れているあるブックマーカーのはてなブックマークのタグの推移を見ていてあることに気がつきました。一ヶ月や二ヶ月では分からないのですが、半年くらい見てみると人の興味は結構変わっていくのです。付けているタグが一番変化を感じ取れる要素なのですが、地道にブックマークされている記事の傾向を見ていくだけでも感じることができます。ですので、こちらも最近、ちょっと前、相当前でタグやキーワードでおすすめをしていくと偶然おもしろい記事にであった感じを味わうことができるかもしれません。