たまたま Wired 見てたら見つけたインターフェイス。
アメーバの再検索システムに発想としては似ているのですが、そこから一歩踏み込んでいます。
検索経由でメディアを訪問した人に対して「同じクエリで検索された記事」を
提案するというリコメンドのタイプです。
基本的には回遊性施策だと思うのですが、記事のタイトルまでついているので
さらに効果がありそうですね。
実際、ジョブズの記事探すのに便利でしたし。
ここらのシステムが私が好きな理由は、ユースケースから必要な機能が
実装されているからです。
自然流入においては、「どこから来たのか?」というのはユーザーの動機を
ある程度は説明してくれます。
例えば Twitter から来たのであればフォローしてる人が紹介しているからで、
その場合は「その人はこんな記事も勧めているよ」という方がよさそうですよね。
もしくは単に暇な人かも知れないので「皆はこの記事の後にこれ読んだよ」も
良いかもしれません。
クリックポイントを増やせばクリックが増えるのは当たり前なのですが、
中身をブラックボックス化したリコメンドよりも、リファラに従って
出し方を変えてくれてる方が便利だなと感じる今日この頃です。
アメーバの再検索システムに発想としては似ているのですが、そこから一歩踏み込んでいます。
検索経由でメディアを訪問した人に対して「同じクエリで検索された記事」を
提案するというリコメンドのタイプです。
基本的には回遊性施策だと思うのですが、記事のタイトルまでついているので
さらに効果がありそうですね。
実際、ジョブズの記事探すのに便利でしたし。
ここらのシステムが私が好きな理由は、ユースケースから必要な機能が
実装されているからです。
自然流入においては、「どこから来たのか?」というのはユーザーの動機を
ある程度は説明してくれます。
例えば Twitter から来たのであればフォローしてる人が紹介しているからで、
その場合は「その人はこんな記事も勧めているよ」という方がよさそうですよね。
もしくは単に暇な人かも知れないので「皆はこの記事の後にこれ読んだよ」も
良いかもしれません。
クリックポイントを増やせばクリックが増えるのは当たり前なのですが、
中身をブラックボックス化したリコメンドよりも、リファラに従って
出し方を変えてくれてる方が便利だなと感じる今日この頃です。