先週のプレスリリースをした新バージョンについてですが、大変多くのプレスで取り上げていただきました。
今回のポイントは、
＊サイト内のユーザーの行動を『追跡』することによって、各々のユーザーが次に見たいと予測される最適のコンテンツを表示することができるようになるということです。
これによって何ができるかというと、
＊転換率のさらなるアップ
＊これまでのレコメンド技術でなかなか効果が表れにくかったPVの少ないサイトやコンテンツサイトでも十分に納得いくレコメンドができる。
→サイトへの信頼度があがり、リピーターが増え、回遊率があがってPVも上がる。
といえます。
ルールで設定している人為的なレコメンド（国際的にはいわゆるレコメンデーションの範疇には入らないですが）でない、その他のレコメンデーション技術で、ユーザーの行動をベースにしているものは、個別の会社がどのような呼び方をしていようとも、協調フィルタリング技術と大別されます。それぐらい協調フィルタリングというのは、大まかな呼び方です。
今回は、ユーザーの行動履歴を点がためていくのではなく、「線」で、しかもリアルタイムでとらえていけるため、個別ユーザーの嗜好にマッチしたベターなレコメンドができることになります。
サイトユーザーの動きは、単純な分析ではわからないほど複雑になっています。現代人の複雑な嗜好の動きにマッチしたコンテンツを表示できること、それを今回の、パス・ディペンデンシー（導線追跡型）技術で実現していきます。
