私の重宝しているサイトにimdb.com というサイトがあります。これはinternational movie databaseというサイトで、古きから新しきにいたるまで映画の情報が網羅されているサイトです。映画が大好きな私には、とくに個別映画情報のページにあるtrivia(トリビア)情報がたまらないのですが、このサイトにもレコメンドがあります。
例えば、新しいベン・スティラーというコメディ俳優の映画で、Tropic Thunderという映画があります。本当に悪趣味のスラップスティックな映画ですが、(アメリカでは大変な批判もでたようですが)これにおすすめされていたのが、「ランボー」「スリーキング」「チーム・アメリカ」(ご存知ですか。すっごいお馬鹿な映画ですがフォーリーはめっちゃ笑ってました)など。
なるほどってうなずいていたんですが、おすすめの納得度というのはどう考えるべきかと考えさせられました。
導入前にサイト運営の企業から、どんなおすすめが出るかみたいとおっしゃられるパターンが
あります。確かにあきらかに、「これは・・・駄目!」っていうおすすめはあります。そういうおすすめは問題外ですし、サイトの信頼性を損なうので、絶対出すべきじゃありません。(SETの場合、きちんと相関をとって出しているので、そういうおすすめは出ませんよ。)
でも、おすすめがよいかどうかの判断は、商品を提供している企業側の論理ではなく、サイトのユーザーさんに軍配があがると思います。相関というのは恐ろしいもので、過去にも、相関度合いが高くておすすめがでている場合と、そうでない場合のおすすめからの転換率を見ましたが雲泥の差。ユーザーさんはやはり正直です。
事前にどんなおすすめが出るかによって判断できるのは、「×」なおすすめをエリミネート(排除)する、間違っていないおすすめを出せるかどうかの判断、というのが大きな役割としていえるかもしれません。(ただ、どんな商品にどんなおすすめが出るかを見るのは、企業側にとってはきわめておもしろいものだとは言えますが。)
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