いかに記事を推薦するか、その４（Ａ／Ｂテストの新世界）

先週、 "Mynd Daily" を登録して下さった方は、 既に数回メイルが届いたはずだが、 記事推薦の調子はいかがだろうか。 あなたがかなりの数の記事をクリックしていない限り、 推薦システムはあなたのことをまだそれほど知らない。 つまり、 「コールドスタート」である。 さらに、まだあなたの好みの情報が少ないが故に、 推薦する幅が非常に狭いはずだ。 つまり、 「フィルターバブル」である。 この二つの大きな問題の他にも、多くの問題がある。 我々はできる限り推薦エンジンを改善していきたいし、 デザイン、サーヴィス設計、など、あらゆる点を改善しなくてはならない。 ではどうするか。 今、ＩＴ業界では「Ａ／Ｂテスト、イズ、キング」 ということになりつつある。 つまり、Ａ案がいいかＢ案がいいか、 ある改善案を試すべきか否か(現状がＡ、改善案がＢ)、 ミーティングで延々と議論したり、 または、上司や社長