レコメンドのCTRは5～13%が一般的

・ブラウズオーダー相関（見たデータと買ったデータ）

のなかから、ページごとに最適な相関データを選び、リアルタイムで相関を計算していたとのこと。いろいろあるんですね。で、今回のパワーアップで、さらに、

・ブラウズブラウズ相関（見たデータと見たデータ）

が加わったとのこと。つまり、買わなかったけれども、どのページを見たあとにどのページを見たかの情報ですね。

さらに、「パス・ディペンデンシー（ユーザー動線追跡型）」という、ユーザーごとの動線をリアルタイムで追跡して分析する機能が加わって、これまではある商品のページでは、だれが見ても特定の商品が薦められいたのが、同じ商品ページでも見る人によって異なる商品がレコメンドされるようになったとのこと。あるドレスのページを見た人でも、その前に真珠のネックレスを見ていたのか、喜平ネックレスを見ていたのかで薦める内容が変わるということですね。

シルバーエッグの中の人によると、他のレコメンデーションでもブラウズブラウズ（閲覧＋閲覧）相関を利用したものはあったが、比較的ノイズが多かったとのこと。アイジェントECでは、その精度をかなり高めたのだそうです。具体的には、ある顧客サイトでテスト導入したところ、従来のアルゴリズムを利用していたレコメンドのクリック率よりも30パーセント（30ポイントではなくパーセント）高いクリックスルー率を示したのだとか。有名な米Netflix が行っていたレコメンドエンジンのコンテストの勝利条件は既存システムの10%アップ（レーティングの予測精度で）ですから、なかなかですね。