アルゴリズムの自動最適化
複数のアルゴリズムから自動的にA/Bテストを行い、最適なアルゴリズムを選定します。これにより、クリック率（CTR）やコンバージョン率（CVR）を自動的に改善することが出来ます。
レコメンデーションの運用を行う手間を省くことができ、さらに自動的に改善がされますので、迷ったら「アルゴリズムの自動最適化」を選択することをお勧めします。
自動最適化されたアルゴリズムは、管理画面で確認することが出来ます。 「どのアルゴリズム」が「どのぐらい使用され」「どのぐらいの効果があった」のか 簡単に把握することが出来ます。
画像解析とは？
画像解析とは？
アイテム画像を読み取り、その特徴点から類似の画像（アイテム）を検出することが出来ます。これにより、レコメンデーション計算用データが蓄積されていなくても、精度の高いオススメを表示することが可能になります。主にアパレルを中心とした企業様に「類似商品」の表示として活用いただけると効力を発揮します。
リアルタイム行動解析とは？
リアルタイム行動解析とは？
ユーザの導線をリアルタイムに解析し、”今何をオススメすべきか”を瞬時に計算してオススメ情報をご提供します。リアルタイム行動解析を導入することにより、その時にユーザが必要としている情報を提供できるとともに、一般的な協調フィルタリングなどに比べて、クリック率（CTR）・成約率（CVR）が高くなる傾向にあります。まさに、ユーザの心理（行動）に合わせたレコメンデーション表示が可能となります。
レコメンデーションの計算に、独自のアイテム情報を追加することが出来ます
レコメンデーションの計算に、独自のアイテム情報を追加することが出来ます
アイテムマスタに独自で保有している情報を補助項目として3つまで追加してレコメンデーションの計算を行うことが出来ます。例えば、アイテムマスタに評価（★５など）や素材（綿など）やカラー（花柄など）を追加し連携して頂くことにより、レコメンデーションの計算にこれらの項目を加えることが出来ます。
追加した項目が数値であれば、「大きさ」や「近さ」を選択することができ、文字列であれば「近さ」が計算の対象となります。
企業が独自に保有している項目を追加して、レコメンデーションの精度を上げられる仕組みになっています。
