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成功案例
滿足 NFT 收藏者的逛街探索意圖，且能為平台中的多元商品做出平衡有效的推薦結果
立於 2019 年的 OurSong 是台灣最大的音樂內容數位收藏交易平台。創辦人陣容有回聲樂團主唱吳柏蒼、KKBOX 創辦人林冠羣，以及多屆葛萊美獎得主 John Legend。 透過與 KKLab 的合作將其推薦系統升級為更滿足 NFT 收藏者逛街探索需求的推薦機制。
OURSONG 的推薦難題
NFT 內可能含有多個子項目，如何滿足收藏者的逛街探索需求？
NFT 因其發行的特性，在同一系列 NFT 內可能含有多個子項目，且這些子項目間僅有微小差異。在一般的推薦邏輯下，往往會把這些子項目一口氣推薦給使用者。造成使用者購買後，平台依然推薦了大量相似商品的問題，以致於推薦內容成效不彰。
平台上的商品類別多元，如何做出最有效推薦？
在 NFT 交易平台上，有多樣化的用戶族群，包括特定品味的用戶或是希望炒作短期話題 NFT 的投資客。如果單純使用交易數據或造訪數據去推薦使用者其他種類的 NFT，會造成推薦內容與使用者的偏好差距甚遠的情況。例如一個偏向音樂類 NFT 購買者，若僅提供大量鹽酥雞 NFT 項目 （非音樂類，但是很熱門的項目），可能造成轉換率或是購買率下降的情況。
Recommend HQ 如何解決
高效精準的演算法
透過 Collaborative filtering 演算法，將有相同品味的使用者做行為分析後，進行推薦，以此達成千人千面。
AI 重新劃分用戶輪廓
使用 AI 技術分析用戶行為偏好，發掘最新的用戶族群地圖。由此做為基礎，從資料集中發掘多維度用戶關聯，再針對獨特分群投放推薦與行銷內容。
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