mixiとショッピングモール連動を、お題とします。

ちょっと考えてみたのですが、下記のようなことでしょうか？

(1) 例えば Aさん、Bさん、Cさんが商品Xを買ったが、３人の日記には共通点としてキーワードとして「あああ」が多用されていた。（もしくはコミュ「ううう」に属していた）

(2) なので日記に「あああ」を使っている人（もしくはコミュ「ううう」に入会している人）は商品Xを買う可能性が他より高いかもしれない

(3) というわけで、商品Xを買った人についての傾向を調べて、同じ傾向をもっていてかつ商品Xを買っていない人に商品Xをおすすめしてみる。

(4) (3)の仮説に基づいて実施した結果、商品Xが「売れた傾向」と「売れなかった傾向」に分け、前者を加速し、後者を別方向から分析する。

キーワードとかの抽出が大変なので、そういうデータベースを持っており、かつそれを使って分析できる技術が必要ですね。コミュへの加入状況ならキーワード抽出は不要ですが、いずれにしてもクラスタリングとかの技術が要りますね。

外してたらすいません。

面白そうですね。私にもちょっと考えさせてください。

GoogleはGmailを無料で提供していますが、もちろん広告があるからです。メールの文面を解析することによって、ユーザーの興味のある分野を仮定して、それに適した広告を出しています。

これと同じロジックになるかと思います。

ユーザーの日記の中身を読み取るより、参加しているコミュニティを解析したほうが精度の高い分析が出来るはず。

なぜなら日記の文章よりもコミュニティのタイトルの方が「短く」そして「具体的」だからです。

「フランス料理好き集まれー」なんてコミュニティに入っている人に対しては「フランス料理」に関する書籍広告を提示すればいいのではないでしょうか。日記を解読するよりも技術的な障壁は低いはずです。

ただ、それでも人間が書いた文章を自動的に解読して中身を読み取るなんて処理はとっても難しいです。Googleレベルになるとかなり精度が高い分析をしていますが、日本の中堅クラスのネット広告企業の技術ではとてもお粗末な分析しかできません。実体験です。

まとめますと、ロジックは以下の通り。

ユーザーの動向を読み取ってそれに適した広告を提供する**

こんなものはWEBに関わっている人間なら誰でも思いつく事ですがそれを実現する技術がとてつもなく難しいです。つまるところはアイディアを具現化する技術を持っているか否かではないでしょうか。

あと、コメント欄開放して頂け無いでしょうか？後で何か思いついたら書き込みたいですし。

＞ブログと広告連動のモデルがあり、それに似ている気がします。

こういうことであれば

形態素解析というキーワードで探すと良いと思います。

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%A2%E6%85%8B%E7%B4%A0%E8%A7%A...

形態素解析を行うにはchasenなどのソフトが有名ですが、とりあえずということであれば、

文章からキーワードを抜き出すAPI: KOSHIAN

http://blog.zuzara.com/2006/12/10/171/

このあたりを使うのがお手軽でよいと思います。

本などの一部の商品に限りますが，mixiのレビューを利用して，Amazonと同様に協調フィルタリングが使えますよ。要するに，

「あなたのレビューしてるのと同じ本を多くレビューしてるのはこの人たち」

「その人たちがレビューしててあなたがレビューしてないのはこの本」

的機能（Amazonのお勧め機能とほぼ同じアルゴリズム）。これにさらにマイミク限定とかのフィルタリングをかければ面白いかもしれない。

本棚.orgのログで同じことを実験してるところなので，mixiレビューについても似たようなことを実験しようかと検討中だったりします。mixiレビューはかなり膨大な量におよぶので，それなりに使えると予想しています。

またmixi自体に本棚.orgやブクログのような本棚機能，はてなブックマークのようなSBM機能等が実装されたなら，レビューよりもより有効なお勧めが提供できるでしょうね。

キーワード分析は既存の日記のデータが使えるので便利ですが，反面単語についての広告しか提出できないのでいまいちぶれが大きいと思います。具体的に言えば，Amazonのおすすめのヒット率とGoogle広告のヒット率と同じ程度の差異があります。