推奨事項: 内容とその理由

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

最適化案とは

YouTube は次に視聴する動画をどのように判断しているのですか?Google Play ストアでは、あなたのアプリはどのように選ばれるのでしょうか。便利ですか?いいえ。どちらの場合も、ML ベースのレコメンデーション モデルは、好みの動画とアプリの類似度を判定し、レコメンデーションを提供します。一般的に、次の 2 種類の推奨事項が使用されます。

  • ホームページのおすすめ
  • 関連商品のおすすめ

ホームページのおすすめコンテンツ

ホームページのおすすめは、既知の関心に基づいてユーザーに合わせてカスタマイズされています。表示される推奨事項はユーザーによって異なります。

Google Play アプリのホームページにアクセスすると、次のように表示されます。

新しいゲームや更新されたゲーム、おすすめのアプリが表示されている Google Play ストアのホームページの画像

その名のとおり、関連アイテムとは、特定のアイテムに類似したレコメンデーションのことです。Google Play アプリの例では、数学アプリのページを表示すると、他の数学アプリや科学アプリなどの関連するアプリのパネルもユーザーに表示されます。

おすすめを使用する理由

レコメンデーション システムは、ユーザーが大規模なコーパスで魅力的なコンテンツを見つけるのに役立ちます。たとえば、Google Play ストアには何百万ものアプリがあり、YouTube には数十億本の動画が用意されています。さらに多くのアプリや動画が日々追加されています。新しい魅力的なコンテンツを見つけるにはどうすればよいか。はい。検索を使用してコンテンツにアクセスできます。しかし、レコメンデーション エンジンは、ユーザーが自分で検索だとは考えていないアイテムを表示することもできます。