レコメンデーションエンジンがロングテールを阻む？
多くのオンラインショッピングサイトで、レコメンデーションエンジンが使われていることはご存じだと思います。
有名なのは、Amazonなどでしょうか？
よく、この本を買った方はこのような本も買っています！みたいなお薦めが提示されますよね？それから、XXさんへのお薦めなどの表示もよく目にしますね。
こうしたレコメンデーションは、その人のプロフィールや購買履歴などの情報から、いくつかのルールに基づいてお薦めコンテンツが表示される仕組みになっています。
一方、ロングテールとは、従来ならば日の目をみない呼ばれたニッチ商品をロングテール（長い尻尾）に見立てた考え方です。オンラインなら、膨大な商品数を低コストで取り扱うことができるために、ヒット商品の大量販売に依存することなく、ニッチ商品の多品種少量販売によって大きな売り上げ、利益を得ることができるという考え方です。
しかし、近年いろいろな論文などで、レコメンデーションエンジンによって、ロングテールは拡大しないという説が登場しています。
一般的なレコメンデーションエンジンは、販売実績と消費者の評価に基づいて推薦を行うため、限られた履歴情報しか持たない商品は、仮によい評価を持っていても推薦することはできません。これにより、商品情報が多いものは、より推奨されやすく、商品の多様性は狭まるという論文などもあります。つまり、個人としては多様性が増えているように見えても、結果としてレコメンデーションエンジンに依存していては、ロングテールは拡大しないというのです。
確かに、オンラインといえどもやはり、商品や情報への接触機会が多くないと難しいということなのでしょうか。レコメンデーションエンジンについては、いろいろ調べなければならない機会がありまして、昨今いろいろな記事を見ています。
また、新しい情報がありましたらUpしたいと思います。
最終更新時間 2008年09月01日 13:34
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