Amazon的推荐系统到底行不行?
2017-03-29 20:13
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原文:
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTk5OTQzMg==&mid=2449231246&idx=1&sn=16fbcb9418dbe4f6fac8e6dd5aaa4e69
大体意思:
亚马逊在业内有「推荐系统之王」之称,亚马逊有35%的销售额是与推荐系统相关的。但是,微软的研究员Amit Sharma发表了一篇paper《Estimating the causal impact of recommendation systems from observational data》,对这个事情提出了质疑。推荐领域的大神Xavier Amatriain针对这个问题进行了反驳。
一个推荐系统的好坏不仅取决于CTR,非常重要的一点是,它有助于减轻用户寻找到「正确选择」的负担。假设两个网站A和B,在网站A里用户3秒内就找到了他想要的东西,而在网站B需要3分钟,那么用户会更经常使用A网站。换句话说,推荐系统带来的不仅仅是简单的点击,更重要的是让用户「重复使用」。
Netflix发现个性化技术可以显著提高推荐影片的被接受度(Take-Rate),即推荐给用户的影片真正被播放的比率。而且除此之外,比接受度提高更有意义的是,优秀的推荐技术使得用户的参与度(观看时长)与退订率都受益匪浅。Netflix的月退订率很低(很小的个位数百分比),大部分是因为支付的问题,真正主动选择退订的非常少月退订率的降低,一来有效延长了会员的付费存续期,二来也降低了为弥补流失用户所要付出的成本。
同样的道理,如果以CTR为考核指标,把豆瓣电影单品页中「喜欢这部电影的人也喜欢」这部分换成推荐热门电影,这样这部分的点击率会提高很多。但如果考察用户点击的深度,即点击了推荐项之后又继续沿此路径发生了多少次点击,推荐系统给出的结果就要远超热门结果了。所以推荐系统从长期用户价值来看更有用处。
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大体意思:
亚马逊在业内有「推荐系统之王」之称,亚马逊有35%的销售额是与推荐系统相关的。但是,微软的研究员Amit Sharma发表了一篇paper《Estimating the causal impact of recommendation systems from observational data》,对这个事情提出了质疑。推荐领域的大神Xavier Amatriain针对这个问题进行了反驳。
一个推荐系统的好坏不仅取决于CTR,非常重要的一点是,它有助于减轻用户寻找到「正确选择」的负担。假设两个网站A和B,在网站A里用户3秒内就找到了他想要的东西,而在网站B需要3分钟,那么用户会更经常使用A网站。换句话说,推荐系统带来的不仅仅是简单的点击,更重要的是让用户「重复使用」。
Netflix发现个性化技术可以显著提高推荐影片的被接受度(Take-Rate),即推荐给用户的影片真正被播放的比率。而且除此之外,比接受度提高更有意义的是,优秀的推荐技术使得用户的参与度(观看时长)与退订率都受益匪浅。Netflix的月退订率很低(很小的个位数百分比),大部分是因为支付的问题,真正主动选择退订的非常少月退订率的降低,一来有效延长了会员的付费存续期,二来也降低了为弥补流失用户所要付出的成本。
同样的道理,如果以CTR为考核指标,把豆瓣电影单品页中「喜欢这部电影的人也喜欢」这部分换成推荐热门电影,这样这部分的点击率会提高很多。但如果考察用户点击的深度,即点击了推荐项之后又继续沿此路径发生了多少次点击,推荐系统给出的结果就要远超热门结果了。所以推荐系统从长期用户价值来看更有用处。
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