Quoted: オーバーチュアとヤフーは、興味関心連動型広告「インタレストマッチ」のPC向けサービスについて、4月以降に提携パートナーへも配信していくと発表した。
広告の掲載が開始されるのは、mixi、All Aboutなど現在コンテンツ連動型広告「コンテンツマッチ」を採用しているパートナーサイト。5月までに、コンテンツマッチ採用パートナーにはすべてインタレストマッチを配信するという。

Quoted: 会員が気に入る音楽をきちんとレコメンドすることこそがeMusicビジネスのキーとなる。メンバーは固定料金で30-75曲をダウンロードすることができ、以降は曲毎課金となる。気に入った曲が見つからなければ、メンバーはいなくなってしまう。レコメンド機能を向上させれば、退会するメンバーも少なくなる。
MediaUnboundレコメンドエンジンはプログラムと人力を組み合わせて、最初からただちにレコメンドを試みる。
プログラムでは、検索、30秒プレビュー版の試聴状況、後に聴くためにアルバムに保存した曲、そしてダウンロードしたアルバム等、eMusic上でのすべての挙動をモニターしている。ダウンロードは試聴よりも重要な判断基準となっている。メンバー毎に好みのジャンル、流行への関心度、新着曲への興味、新しいもの好きか権威好みかなどということをモデル化しておいてレコメンドの際に利用する。またMediaUnboundはP2Pネットワーク、ウェブラジオ、ブログ、および他のMediaUnbound利用者からの情報もレコメンドの際の参考としている。
人力面では、MediaUnboundには40人以上の音楽アナリストがいて、日々レコメンドエンジンの調整や、新たなレコメンド曲の追加を行っている。
広告なしの無制限ストリーミングが標準となった現在、eMusicの音楽プロバイダーとしての立ち位置はニッチにならざるを得ない。しかし他のサービスで提供していない新しい音楽を発見することができるなら、ハードコアな音楽ファンにとって重要なリソースとして売り込むことができるだろう。
http://www.mediaunbound.com/main
http://www.emusic.com/

Quoted: ホットリンクは、レコメンデーションエンジンの費用対効果を測定する「レコナイズ A/B テスト」を開発したと発表した。
これまでレコメンデーションエンジンの効果測定については、レコメンデーションエンジンの導入前と導入後を比較する手法が主であったが、「レコナイズ A/B テスト」は、同一期間に同一条件での効果検証を行うことができる。
11月5日に発表された、矢野経済研究所 の市場調査結果によると、国内サイトでレコメンデーションエンジンを導入しているサイト数は、2007年3月末時点の37サイトから、2008年3月末時点で130サイト（前年同月比361.1％）、2008年8 月末時点では258サイトへ急拡大、2009年3月末には、433サイト（前年同月比333.1％）まで増加すると予測されている。
急拡大するレコメンデーションエンジン市場のなかで、いま課題となっているのが費用対効果の測定方法であるという。
「レコナイズ A/B テスト」では、ユーザーをAグループとBグループにアトランダムにグルーピング。Aグループのユーザーにだけレコメンド情報を表示し、Bグループのユーザーにはレコメンド情報を表示しないように設定する。
一定の検証期間を経た後、AグループとBグループにおけるアクセス数、購入人数、購入金額などをそれぞれ抽出。コンバージョン率、一人あたりの購入単価、一人あたりの購入点数などを算出し、その差を比較することで、同時期・同条件での正確な費用対効果を検証できる。

Quoted: パワフルで類似楽曲が本当に見つかる楽曲推奨エンジン「Mufin」が一般公開になった。
曲を“聴く”高度なアルゴリズムを使い、40を超える特徴をベースに、似たサウンドの曲を見つけてくれる。こうした自動システムは実現が極めて難しい（だからもう一つの楽曲推奨エンジン「Pandora」では人力の専門家判断に任せている）が、僕がやったテストではMufinの検索結果は驚くほど良かった。
友だちのFacebookプロフィール内で楽曲推奨が参照できるFacebook専用ウィジェットも導入したほか、iTunesのライブラリにある曲を基にプレイリストを生成してくれるiTunes対応プラグインもリリースした（iTunes Geniusもまさにこれと同じことをやるんだけど、あちらは楽曲ファイル本体というよりメタデータを手がかりにしている）。
http://www.mufin.com/

Quoted: こと映画のおすすめとなるとほとんど役に立たない。今日プライベートベータに入る新スタートアップのJinniが答えを出そうとしている。サイトには1万本の映画とテレビ番組のインデックスがあり、自然言語で検索できる。
同サイトでは「映画ゲノム」なるものを編み出した。コンピューターアルゴリズムの助けを借りて、人間のチームがタグ付けした映画データベースで、50種類のカテゴリーにわたる属性に分けられている。このデータベースは、Pandoraの音楽ゲノムプロジェクト（これも専門の人間が行う）を思わせるものだが、現段階でははるかに小規模だ。ユーザーは映画を探すのに、手動で検索するか、属性毎に眺めていくか、映画の好みを見分けるための簡単なテストに答えておすすめをみるか、いずれの方法も使える。ユーザーは面白そうな映画や番組を見つけたら、数多くリンクされているHulu、Amazon、Netflixなどのサービスで購入またはレンタルできる。
検索結果はサムネイルで並べて表示され、最もよく一致したものが大きい画像で強調して表示される。この方式のおかげで、興味のある映画がすぐに見つかるだけでなく、間違って紛れ込んだ結果もあまり邪魔にならずにすむ。

Quoted: スポンサードサーチとインタレストマッチの両サービスを利用している顧客に対しては、スポンサードサーチで効果のあがっているキーワードを中心にアカウントを構築させていただくことが多い。しかしながら、この施策ではインプレッションが思うように伸びないのである。
当然ではあるが、スポンサードサーチで効果が高いキーワードの多くは検索ユーザーのモチベーションを適確にセグメントした複合語であるケースが多い。しかし、インタレストマッチにこれと同様のキーワードを入札するということは、Yahoo! JAPANにそれらのキーワードを含んだコンテンツが掲載されるということになる。
現状は検索履歴のリファラーや行動履歴におけるキーワードの要素よりも、コンテンツマッチの要素が強く出ているのかもしれない。
一部の顧客が入札しているキーワードでは、極端にインプレッションが伸び、格安のクリック、コンバージョンが得られているという実績も出始めている。

Quoted: ソーシャル・ニュース・サイトのDiggが，レコメンデーションサービスを始めた。
Diggではユーザーの投票数をベースにして，各ニュース記事の掲載順序が決まる。大多数のユーザーの中には，自分と同じような記事をしばしば投票する人がいるであろう。そうした人が早い時期に投票した記事は，自分にとっても投票したい記事の可能性が高い。Diggのレコメンデーションエンジンでは，自分と同じような記事をよく選ぶユーザーが一早く投票した記事を推薦してくれる。
でもDiggでdigg（投票）している人でないと推薦してもらえないから，ROMユーザーは相手にしてもらえないのか。また，特定の人気ニュースに投票が集中しないのか，ということがちょっと気になるのだが。

Quoted: フジテレビジョンは、顔認識技術を用いて顧客属性に合わせた広告を電子ディスプレイに配信する「デジタルサイネージソリューション」を導入する。NECの技術を採用したもの。フジテレビが7月19日から8月31日まで開催する「お台場冒険王ファイナル」で稼動するという。
デジタルサイネージソリューションは、地域や時間、ターゲット顧客の属性などに合わせて広告を配信するシステム。広告を見た人が関心を示したかといった、広告効果測定も可能だ。
フジテレビは「お台場冒険王ファイナル」のアトラクション内に電子ディスプレイを設置し、併設したカメラ映像からディスプレイの前に立った来場者の性別や年齢層を識別して、あらかじめ用意した15種類の広告の中から属性に合わせたものを配信する。
同時に、来場者の携帯電話に、FeliCaを介して属性に合わせた電子クーポンを配信。アトラクション内の店舗でクーポンが実際に使われたかどうかを測定することで、広告効果を測る。なお、顔認識技術を用いた広告配信、広告価値測定システムの実運用は国内初とのことだ。

Quoted: ヤフーは、次世代のクリック課金型広告「インタレストマッチ」を今秋より提供することを発表した。子会社であるオーバーチュア、およびブレイナーと3社共同で開発、運用する。
インタレストマッチ広告は、ユーザーが閲覧中のページの内容と行動履歴を掛け合わせ、ユーザーの興味、関心に適合した広告を表示するサービス。見た目は、すでに提供しているコンテンツ連動型広告「コンテンツマッチ」に似たクリック課金型のテキスト広告だ。表示順位はユーザーの興味関心との適合度合いと入札価格を組み合わせて決定する。
従来のコンテンツマッチはユーザーが閲覧中のページの内容と合致した広告を表示するものだったが、これではユーザーがページのどの部分に興味を持っているかがわからないという欠点があった。
これに対してインタレストマッチ広告は、ページの内容だけでなく、ユーザーの性別、年代、地域などの属性ターゲティング、過去にどういったページを見ているかといった行動ターゲティングの結果も加味してマッチング精度を高める。
「ユーザーが求めている情報により近い広告を出すことができるため、ユーザーにとって利便性の高い広告になる。広告主の利益も最大化できる。そんな広告商品に仕上がっている」
現在、Yahoo! Japanのページビュー（PV）は月間400億ほどあるが、そのうち200億PVにインタレストマッチを掲載する予定だという。
またオーバーチュアのパートナーサイトや、ヤフーウェブオーナーセンター（YWOC）で契約している個人のウェブサイトにも広告掲載を広げていく計画だ。
このように大量のページを配信先とすることができるインタレストマッチ広告は、「検索連動型広告に並ぶ規模の市場に成長するポテンシャルを持っている」と期待を込めた。
「全体のインターネット利用に比べると、検索はその1割程度に収まっている。残りの8割以上は検索結果から行き着いたページを使っている。そのようなページにインタレストマッチを提供し、ターゲティングで利用者の属性、行動をあわせ、より精度の高いマッチングを行う。いろいろなサービスを持つヤフーだからこそできる広告ではないかと考えている」
まずはPC版からスタートし、ヤフーの各サービスサイトと広告ネットワークに配信する。1カ月後にはモバイルに対応し、さらに1カ月後にはオンラインからの申し込みも開始する計画だ。広告の申し込みは代理店経由で8月から受け付けるという。
インタレストマッチはコンテンツマッチの後継商品で、現行のコンテンツマッチは順次インタレストマッチに切り替えていく。すでにコンテンツマッチを利用している広告主には、インタレストマッチへの移行の案内を行う予定だ。