yamadacomma | Shared With: Everyone - Feb 29 2008 | コミュニティ, 検索, 広告, BM
Quoted: インターネットをキーワードのクラウドで検索するサービスのQuinturaが、同じ方式で個別サイトに設置してサイト内検索ができるウィジェットをリースした。
サイト運営者がこのウィジェットを設置すると、検索結果はサイト内、あるいは設定によって、サイトのネットワーク内から収集される。検索結果には広告を含めることが可能で、閲覧者がクリックした場合、広告収入はサイト運営者とQuinturaの間で折半される。
Quinturaはサイト自体、あるいはそれに加えてRSSフィードを対象としてインデクシングを行う。作成されるキーワードの「クラウド」はカスタマイズ可能で、エンベッドも簡単なのでサイトの訪問者がウィジェットを持ち帰って自分のサイトに設置することも期待できる。
このウィジェットがTechCrunchを検索する様子はあまり効率的とはいえない感じだ。検索は実際の記事よりも記事のタグを頼っているようで、これではあまり有効な結果が得られない。
- yamadacomma | Shared With: Everyone - Mar 11 2008 | 検索, コミュニティ, ソーシャル検索
Quoted: Googleでプロダクトマネージャーを務めていたSteffen Mueller氏は、コミュニティーの要素を少しだけ加えた独自の検索エンジンを導入した。「Topicle」という検索エンジンを公開した。
Topicleのサイトでは、誰でも任意のトピックについて（レシピから、住宅ローンのニュース、ニューヨーク市、果てはピーナツバターに至るまで）自分の検索エンジンを作成または編集できる。ユーザーは検索トピックを作成し、次にTopicleに検索させるウェブのアドレスを選択する（Topicleは検索結果の生成にGoogleの検索APIを使用している）。そして、すでに存在するトピックの検索エンジンの1つから検索したり、独自の検索エンジンを構築したり、既存のトピック内でドメインに優先順位を付けたりすることができる。
垂直検索エンジン自体は何ら新しいものではない。「Rollyo」のようなサイトは、数年にわたってドメインを指定した検索を簡易化しようと試みており、大手の検索エンジンも技術に詳しいユーザーに対して同様のサービスを提供している。例えば、Googleは自分のウェブサイトを対象とした専用のサイト内検索エンジンを作成できる「Google Coop」というサービスを運用している。しかし、こうしたサービスの大半はまだ軌道に乗っていない。
Mueller氏は、「Wikipedia」が百科事典の項目に影響を与えているのと同じように究極的には検索の質を向上させるのは人間的な要素だと指摘している。「Topicleでは、人間が推薦する情報源を使用することによって精度と利便性の高い検索結果を生成している」 - yamadacomma | Shared With: Everyone - Jan 31 2008 | SNS, コミュニティ, 検索
Quoted: Reduxは「探し出して推薦する」機能を、ますます拡大しているオンラインのコミュニティーに当てはめようと試みている。
このサイトは半分SNSで、半分はアンケート・サイトだ。目的はユーザーの人となりをよく知って、どんな人間なのか、どんな好みなのかを把握することにある。ユーザーは質問に答えながら普通のSNSにあるようなプロフィール（音楽、年齢、性別、本etc）を作成する。加えてMyers-Briggs 人格テストも受けることができる。さらにユーザーはこのサイトに写真をアップロードしたり、住所を掲示したり、お互いにチャットしたりできる。
これらはすべて、このサイトの主な目的、「あなたはどんな人が好きか？」という問題に答えるためにアルゴリズムを学習させることに役立てられる。ユーザーの回答はプロフィールと併せてReduxシステムがそのユーザーに似たプロフィールの別のユーザーを友達として推薦するための情報となる。
しかし推薦アルゴリズムは質問に同じ回答をしたユーザー同士を単に結びつけるような単純なものではない。システムはユーザーのサイトの利用法をモニタして、友達推薦のために特徴的な属性を学習する。また、ある特定のニッチに興味を持つ人々同士を結びつけることに特に注意を払っている。（これを変異フィルタと呼んでいる）。たとえば、スポーツをする人々はスポーツを観戦する人々とも話が合う可能性が高い。しかしそれに留まらず、このシステムは「スポーツをする人々はアクション映画のファンとも話が合う」など、次々に話が合いそうな人々の属性を学習していく。
最後にReduxは話の合いそうな人々にUpcomingのような情報サイトに掲載されている何千というイベントから抽出したイベントに参加するよう勧めて交友を深めさせようとする。
ウェブサイト上での偶発的なコミュニケーションから友達を作る人々は大勢いるに違いない。Reduxのようなサービスはユーザーの人となりをベースにして組み合わせを決めるので、こうした友達紹介にも十分な説得力をもたせることができる。
ウェブの個人化が進む傾向がある中で、ユーザーが本当に信用する推薦は現実の人間から来るものだ。そこで Reduxでは、このサービスをプラットフォームとして公開し、他のサイトで広く使ってもらおうとしている。ウェブサイトはReduxの「友達推薦機能」をフルに利用することができ、これをベースにして現実の人間によるさまざまな推薦活動を提供することができるようになる。これは頭のいい戦略だ。というのも、普通のユーザーは単に誰かとチャットしたり質問に答えたりするためだけでに毎日〔Reduxに〕ログインしてくるとは思えないからだ。別にコンテンツを持つサイトに組み込んだ方が「友達推薦」機能をより生かすことができるだろう。
http://redux.com/ - yamadacomma | Shared With: Everyone - Mar 14 2007 | 検索, コミュニティ
Quoted: Eureksterはコミュニティーベース検索プラットフォーム、Swickiで知られているが、このほど$5.5M（550万ドル）に上るシリーズBラウンドの完了を発表した。
EureksterのもっともポピュラーなサービスであるSwickiは個別のサイト専用の検索エンジン。この分野は去年あたりから競争が激化している。Rollyo、Google Co-Op、Yahoo! Search Builderなどすべて優秀なサービスだ。 - yamadacomma | Shared With: Everyone - Feb 13 2007 | 検索, コミュニティ
Quoted: コミュニティー検索エンジンSearchlesはDel.icio.usのようにブックマークレットを使ってタグづけができるが、リンクを検索・共有するに当たって、さらに細かいコントロールができる。Searchlesの検索では、ユーザーと関連ある他のユーザーのサークル（これが名前の由来）を利用する。検索の対象はユーザー自身、友人のメンバー、友人の友人、ユーザーの投稿を気に入ったメンバー、特定のグループ、全メンバーなどのカテゴリーに分けられる。以前のDiggと同様、Searchlesではトップユーザーのリストにランキングを付けて公開している。
Searchlesの「push-me/pull-me」ウィジェットはSearchles内でのブックマーク、タグ、共有、コメントなどその対象ページにセーブする機能がある。対象のウェブサイトまたはブログサイトがこのjavascriptのウィジェットをインストールしていると、そのページに関するSearchles内の全てのデータが表示される。ウィジェットをインストールしたウェブサイト、ブログサイトの管理者は、Searchlesの自分の記事へのリンク、タグ、コメント、タグで検索できるその他の情報を表示できる。
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