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  视频搜索和推荐服务Clicker星期三宣布已与Facebook进行了整合,现在它可以利用Facebook的社交图,根据用户自己及朋友的兴趣,为用户提供个性化的推荐服务了。

“我们已经与Facebook合作为您提供个性化的体验”(腾讯科技配图)

  “Clicker预测”

  利用Facebook的社交数据,Clicker.com重新设计了网站,并推出“Clicker预测”服务,向用户推荐他们可能想观看的电影和电视节目。当Facebook用户第一次登录到该站点时,Clicker就可以根据该用户在Facebook等网站上“赞”过的内容,为他提供个性化的推荐。

  无需输入信息即可进行推荐

  这对Clicker来说是一个重大转变:现在它可以利用Facebook的用户行为数据来提供个性化的、用户可能感兴趣的内容“流”了;而更重要的是,用户无需在Clicker网站上输入太多数据(通过评分、评论或观看Clicker.com上的视频等方式),Clicker就能提供这样的服务。对于第一次使用Clicker的用户,该推荐引擎可以依据他们在Facebook上的活动来对他们进行归类,并判断他们的兴趣为何。

  Clicker的首席执行官吉姆兰佐恩(Jim Lanzone)表示,整合Facebook对他们的推荐引擎来说非常重要,“尤其是对早期的用户,这让我们从一开始就能知道你喜欢什么。”

  但Facebook的数据只是Clicker的整体数据的一部分;Clicker表示,它的推荐引擎在推荐视频时会考虑到50多个不同的因素,其中包括用户评级和与Clicker网站的互动。换句话说,Facebook的数据只是个性化推荐的出发点。随着时间的推移和Clicker的收集到更多和用户喜好相关的信息,Facebook的数据就会变得不再那么重要了,因为Clicker那时将会有更加丰富的信息可以利用。

  社交数据到底给推荐服务带来多大好处?

  但一些业界人士认为,现在的问题是,社交数据到底能给推荐服务带来多大的好处呢?例如,Netflix曾经提供过这样的功能:把用户和他们的朋友连接起来,让用户可以看到朋友们在看什么电影或者是打算看什么电影。但随着时间的推移,Netflix对这些数据的使用在减少,最后甚至取消了“和朋友相连”的功能。Netflix新近在加拿大开展的业务甚至连即时队列功能也没有为用户提供,用户需要依靠推荐引擎来发现他们可能会感兴趣的新内容。

  兰佐恩仍然认为,要为较大的用户群提供服务,社交数据非常重要。 “如果我们想解你的心思,当然数据越多就越好。我们的工程师会告诉你,如果Netflix公司拥有社交信息,它本可以发展得远远更好。”

  业界人士认为,Netflix公司倒也可能会同意兰佐恩的观点。尽管Netflix曾经切断了用户之间的社交联系,他们现在却在试图聘用一名Facebook工程师。但目前还不清楚Netflix是否也将利用Facebook数据来开展推荐服务。

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