〔2014/7/15〕アクティブコア、レコメンドサービスにレコメンド効果を最適化するA/Bテスト機能を実装

　アクティブコア（本社：東京都港区、山田賢治社長）は，レコメンドサービス「ac propoza」の新機能として、レコメンド表示内で異なるアルゴリズムを均等表示し、レコメンド効果を最適化するA/Bテスト機能を2014年7月1日より提供を開始したと発表した。
　レコメンドエンジンによる効果を最大化するためには、自社サイトで蓄積されるレコメンドデータを基に、仮説検証を繰り返し、設置するレコメンド表示箇所と適用するアルゴリズムの定期的な運用・改善が求められる。しかし、担当者にとって、「商品ページは、クロスセルとアップセルのどちらが効果的なのか？」「商品軸と顧客軸とでは、どちらのレコメンドが効果的か？」また「レコメンドデータの収集期間が、14日間と30日間とではどちらが効果的か？」など、レコメンド表示箇所ごとに、どのアルゴリズムが効果的であるかを検証する作業は、大きな負荷となるため、レコメンドツールを活用できていないケースも少なくない。
　ac propozaの新機能では、同じレコメンド表示内に、同じ期間、異なるアルゴリズムに基づいた内容を均等表示し、どちらのアルゴリズムがより効果的であるかを比較検証することができる。新機能により、Web担当者は、比較したいアルゴリズムの選択から、レポーティングによる数値結果の比較検証までを、１つの管理画面上で容易に完結することができるため、仮説検証に基づくレコメンド運用負荷を軽減でき、レコメンド効果を最大化することができる。