רק המחשב מבין אותי

כשסגן נשיא גוגל בראדלי הורוביץ הציג בשבוע שעבר את הרשת החברתית גוגל באזז, הוא תיאר אותה באותן המילים ששימשו בשעתו את הבוסים שלו, לארי פייג' וסרגיי ברין, כשהציגו לראשונה את מנוע החיפוש שלהם: כלי חדש, שיעזור לכל אחד למצוא בדיוק את מה שרלבנטי עבורו ויבודד מידע מהרעש. הורוביץ התייחס בעקיפין לרשת החברתית פייסבוק, שעמוד הבית שלה מציג בפני כל משתמש דיווחים על אודות חבריו באתר. רצף החדשות של גוגל באזז, אמר, יהיה מדויק יותר. הוא יציג רק את מה שיעניין אותך, ויסלק להג מיותר אפילו בלי לשאול אותך. איך? בזכות היגיון פנימי שיהיה הפוך מזה של מנוע החיפוש של גוגל. בעוד שתוצאות גוגל מדורגות לפי "חוכמת ההמונים", כלומר לפי חשיבותן היחסית בעולם, הבאזז ילמד כל גולש בנפרד, באחד על אחד ולאורך זמן. זו תהיה רשת חברתית עם בינה מלאכותית משלה, שתעקוב אחר הרגלי משתמשיה, ותתאים עצמה אליהם.

לא רק התחרות מול פייסבוק דרבנה את גוגל לתכנת שירות שלומד את משתמשיו ומחליט עבורם מה יקראו. החלפת האינסוף המתסכל של אפשרויות במערכת שבוחרת עבורך היא כיום אחת המגמות העסקיות המתפתחות בעולם. בשנה האחרונה נהפכו מנועי המלצות אישיים לגביע הקדוש החדש של ההייטק, ואלפי חברות מפתחות תוכנות שמנתחות את אופי משתמשיהן ומנבאות את רצונותיהם. התוכנות יציגו תמיד את מה שנרצה לראות וימכרו תמיד את מה שלא נוכל לעמוד בפניו. כמה מהן אף מסוגלות לגלוש במקומנו, לאסוף מהרשת כתבות ועדכונים מותאמים אישית, ולהביא אותם אל המשתמש. המחשב שמכיר אותך ומחליט במקומך אינו הדבר הבא. הוא כבר כאן.

יואב שהם

תוצאות חיפוש לאנשים כמוני

גוגל באזז עלה לרשת שבועות אחדים אחרי ששתי ענקיות הטכנולוגיה אינטל ומיקרוסופט הודיעו על כניסתן המשותפת לשוק מנועי ההמלצה. החברות הודיעו כי יפתחו גרסה מתקדמת של "מסכי המלצות" – מסכים דקיקים שמוצבים על קופות בחנויות וברשתות שיווק, ומציגים בפני הלקוחות מבצעים של הרגע האחרון. המסכים האלה התגלו כיעילים במיוחד. והחברה הישראל YCD, שמשווקת מסכים כאלה בארץ ובחו"ל ושתשתתף במיזם של מיקרוסופט ואינטל, דיווחה בעבר שמסכיה סייעו להעלות את מכירות הקינוחים ברשת ארומה בכ־68%.

ייחודה של המערכת של מיקרוסופט ואינטל יהיה זיכרונה הארוך. המסכים יזהו לקוחות חוזרים לפי מספר כרטיס האשראי שלהם, ילמדו את הרגליהם ויתאימו לכל לקוח המלצות אישיות.

במקביל להודעת מיקרוסופט ואינטל, הגיעו לבשלות כמה פיתוחים טכנולוגיים פורצי דרך שנחקרו בשנים האחרונות במעבדות מחשבים באוניברסיטאות באירופה. אוניברסיטת פסאו בגרמניה בישרה כי פיתחה במעבדותיה דגם אב־טיפוס של "PersonalTV", תוכנה שהופכת ממירי טלוויזיה למכשירים חכמים שלומדים את הרגלי הצפייה של בעליהם ואת טעמם ומתאימים אליהם את השידורים באופן אוטומטי. ה־PersonalTV ישתמש בתוכנות לניתוח סרטוני וידיאו, וכך יגלה באילו סוגי תוכניות בעל המכשיר צופה באדיקות, ובאילו שעות. על סמך המידע המכשיר יכול לייצר ערוץ VOD ובו אך ורק סרטים שיעניינו את בעליו, ולהקצות ערוץ שמשדר רק את מה שבעלי הטלוויזיה אוהב, ואת מה שלפי נתוני המערכת הוא עשוי לאהוב.

אוניברסיטת קרלוס השלישי במדריד הכריזה על פיתוח "Semantic Web Paradigm", מנוע חיפוש שמציג בפני הגולש תוצאות שמעניינות "אנשים כמוהו". המערכת אוספת את היסטוריית הגלישה של מיליוני בני אדם, וכשאחד מהם מחפש משהו, היא מחזירה לו את רשימת האתרים הפופולריים ביותר בקרב אנשים שהרגלי הגלישה שלהם דומים להרגליו – גם אם האתרים לא יופיעו בראש תוצאות גוגל.

החידושים האלה מצטרפים לאלפי אתרים, ובראשם אתר אמזון הוותיק, אתר ה־VOD האמריקאי נטפליקס וחנות המוזיקה הגדולה בעולם אייטיונז של אפל, שהולכים ומצניעים את אין ספור אפשרויות הבחירה שבהם בעודם משווקים שירותי המלצות ממוקדות.

כל גולש יראה חנות אחרת

אבי קדמי אמדסה | צילום: עמית שעל

"העיקרון פשוט", אומר ל"מוסף כלכליסט" ג'ון רידל, פרופסור למדעי המחשב מאוניברסיטת מינסוטה ומי שמוכר כאב המייסד של טכנולוגיית ההמלצה. "באינטרנט קל לדעת מי אתה ומה אתה אוהב. מיומה הראשון של הרשת, זה היה יעדה הברור".

רידל עמד ב־1992 בראש קבוצת המחקר שהגתה את מערכת ההמלצות הראשונה ברשת. בימים שבהם רק בודדים ידעו מה זה "אינטרנט", רידל כבר תכנן חנויות מקוונות שרגע לפני התשלום בקופה יציעו לקנות שק פחמים לצד מתקן הברביקיו וצמידים סופגי זיעה לצד נעלי ההתעמלות. ב־1996 פגש את בכיר מיקרוסופט לשעבר סטיבן סניידר, והקים איתו את נט פרספשנז, מי שנחשבה בשנות התשעים לחברה המובילה בעולם המסחר האלקטרוני. ב־1999, ערב קריסת בועת ההייטק, עמד שווי השוק של חברתו על 1.5 מיליארד דולר.

"זה היה ממש כיף", נזכר רידל. "אני זוכר את התובנות המוזרות שגילינו על אנשים מהמידע שהמערכת שלנו החלה לאסוף בחנויות האינטרנט הראשונות. גילינו לדוגמה שבאנגליה אנשים שקונים סוג מסוים של מזון דיאטטי נוטים באותה הרכישה להזמין גם חבילות גדולות של בייקון. לך תבין. גילינו הרבה סטטיסטיקות כאלה, שמגלות קשרים מפתיעים בין התנהגויות. אני זוכר שהיה לנו שם לכל קבוצות האנשים שדומים במוזרויות האלה. קראנו להם 'נפשות תאומות אלמוניות'".

בשנת 2000 קרסה תעשיית ההייטק ואיתה נט פרספשנז. "ב־2004 פיזרנו את הקניין הרוחני שלנו, התפרקנו, ורוב העובדים שלנו עברו לאמזון", מספר רידל. "אבל כל הכללים שהשוק מיישם עכשיו - אנחנו אלה שלמדנו אותם בדרך הקשה ועיצבנו אותם".

הכללים שרידל פיתח דומים לאלה שמנחים חברות שיווק זה יותר מ־100 שנה: איסוף מידע על התנהגות הלקוחות וניתוחו באופן שיאפשר לנבא מה הם יקנו ומתי, מה יגרום להם להוציא יותר ומה יבריח אותם מהחנות. מחקרי צרכנות כאלה הם שאחראים להצבת סלסילות המסטיקים והחטיפים ליד הקופות בסופרמרקטים, וכן להחלטות כיצד לעצב חלון ראווה של חנות ואיזו מוזיקה להשמיע בה.

באינטרנט האיסוף הסטטיסטי עלה רמה: במקום סקרים ותצפיות, האינטרנט מאפשר לעקוב בדקדקנות אחרי כל מבקר בכל אתר. כל גולש משאיר באתרים שבהם הוא מבקר מידע שכולל את הארץ שבה הוא שוהה, התוכנות שבהן הוא משתמש, הזמן שבילה בכל אחד מעמודי האתר, הלינקים שעליהם לחץ, התווים שהקליד, והחשוב מכל עבור אתרי מסחר - המוצרים שאותם בחן ורכש, והיסטוריית רכישותיו באתר.

את המידע המפורט הזה אף מחקר שוק לא יכול לאסוף. הוא אמנם לא מכיל פרטים כגון שם, גיל, מין, השכלה, הכנסה או מצב משפחתי. אך הוא מאפשר לגבש, בעזרת תוכנות סטטיסטיות מיוחדות, אלפי "פרופילים" מפולחים שמבוססים על מה שבאמת רלבנטי לאתרים מסחריים: הרגלי הקנייה. באתרים רבים – אמזון הוא הבולט שבהם – המערכות האוטומטיות יודעות לזהות העדפות של גולשים ולהציג בפני כל אחד את הפיתוי שיגרום לו להוציא עוד. לפי נתונים שפרסמה אמזון, 35% מהכנסותיה מגיעים מספרים ומוצרים שמשווקים למבקרי האתר באמצעות מערכת ההמלצות שלה.

מנועי ההמלצה האלה אינם מבינים בפסיכולוגיה או שיווק, או בסרטים ומוזיקה. הם מבוססים אך ורק על ניתוח של סטטיסטיקות גלישה והיסטוריות רכישה, וכל תפקידם הוא לנצל את המידע שהצטבר מעשרות מיליוני ביקורים באתר, כדי לנבא את התנאים שבהם כל גולש יסכים להוציא עוד כסף.

המוכרים האנושיים בצרות

מנועי ההמלצות הם כיום הנכסים יקרי הערך ביותר בעולם השיווק, וכל שיפור של אחוז בכושר הניבוי שלהם שווה מיליוני דולרים. הוכחה לכך סיפק באחרונה הישראלי יהודה קורן, דוקטור למדעי המחשב מהטכניון ועובד המרכז החיפאי של ענקית האינטרנט יאהו. בספטמבר האחרון זכה קורן במיליון דולר בתחרות שערך Netflix, אתר ה־VOD הגדול בארצות הברית.

פרופסור ג'ון רידל

בשנת 2007 הבטיח נטפליקס לשלם מיליון דולר למתכנת שיצליח לשפר ב־10% את הדיוק של מנוע ההמלצות שלו. בתום צפייה בסרט, מתבקשים לקוחות נטפליקס לדרג את הסרט שזה עתה ראו. לאחר מתן הדירוג מוצגות בפניהם המלצות לסרטים אחרים מכל הזמנים. בנטפליקס רצו להעלות את שביעות רצון הלקוחות מהסרטים שמופיעים ברשימה, כשהמדד לשיפור היה שיפור יכולת האתר לנבא את הציון שסוגים שונים של צופים ייתנו לסרטים שונים.

במגזין הנחשב "Wired" העריכו באותה שנה שהשיפור הזה שווה לנטפליקס עשרות מיליונים: אם הלקוחות ייהנו יותר מהיצע הסרטים הישנים שבאתר, כתב עורך "Wired" כריס אנדרסון, הם יצפו ביותר סרטים כאלה ובפחות שוברי קופות עכשוויים, ששידורם עולה לנטפליקס בתמלוגים גבוהים ופוגע ברווחי האתר. ככל שיותר אנשים מקרב 10 מיליון לקוחות נטפליקס ייענו להמלצות האתר, כך הוא יחסוך יותר כספי תמלוגים.

"זה היה קשה. נלחמנו על כל שבריר אחוז", מספר קורן ל"מוסף כלכליסט" על הניצחון, שהושג לאחר שהוא וצוותו הצליחו לשפר את דיוק המנוע ב־10%. "גילינו שהז'אנר וזהות הבמאי לא מבטיחים שהצופה יאהב את הסרט, ואפילו שהטעם של 'אנשים כמוך', אנשים בעלי אותם הרגלי צפייה, אינו מדד מספק. התחלנו לעשות ניסויים, ואחת ההצלחות היתה כשנתנו משקל מיוחד לפרטים כגון יום הצפייה, הסרט הקודם שנצפה וגם הסרטים שהמשתמש כלל לא דירג - דבר שמעיד על אדישות. אני עד עכשיו לא מבין את צופי נטפליקס, אבל סטטיסטית המערכת מכירה אותם יותר טוב".

אתה חושב שמנועי המלצות כאלה יוכלו להחליף מוכרים אנושיים?

"כן. בחנות ספרים רגילה, למוכר תמיד יהיה אותו ארסנל של הצעות. אבל מנוע שמכיר את היסטוריית הספרים שקנית ושדפדפת בהם, או שזוכר מה בדיוק קנו עוד אלף אנשים שדפדפו באותם ספרים שעניינו אותך, ייתן הצעות יותר אישיות ומדויקות לכל אחד. כבר עכשיו מייחסים לממליצים אנושיים העלאה ממוצעת של 3% במכירות, ולממליצים ממוחשבים העלאה של 5%. כמעט פי שניים. ואותה לוגיקה מספרית יכולה לסייע לבחור ספרים, סרטים, מוזיקה, יינות, בדיחות, דייטים – והכל בלי שהמערכת תדע על מה היא ממליצה, הכל לפי נוחסאות סטטיסטיות".

פייסבוק יורה לנו מה לקנות

המוטו שמופיע מתחת ללוגו הסטארט־אפ הישראלי אמדסה הוא "Make It Personal" – "הפוך את זה לעניין אישי". אמדסה הוא מהסטארט־אפים שמובילים כיום במירוץ להפיכת מערכות ההמלצות למדע מדויק, ולמקסום הרווח מהמידע שנאגר באתרים. לדברי סמנכ"ל הטכנולוגיות אבי קדמי, התוכנה שהוא מציע לאתרי הרשתות והחנויות שאותם הוא משרת בחו"ל מנסה כל הזמן להתאים לכל גולש באתר כל עמוד, כותרות ופיקסל, כדי לראות מה גורם לאנשים לקנות יותר.

איור: יונתן וקסמן

"גילינו שבאתרים של חנויות נעליים, הגדלת הפונט שבו כתוב המחיר מעלה את המכירות ב־8%. גילינו שכאשר מציעים משלוחים בחינם, מספר האנשים שיבצעו רכישה בביקור הראשון גדל ב־2.5%. אפילו גילינו שצביעת אייקון 'עגלת הקניות' באדום מעלה ב־3% את היקף המכירות במזון לחיות. אני לא מנסה להבין למה זה ככה. אני יודע שכולנו מחליטים באופן רגשי ולא רציונלי, ושמרבית הקניות בחיים מתבצעות באופן ספונטני. אנחנו פשוט מנסים לגלות מה משפיע על הספונטניות הזאת, ולהוציא מזה את המקסימום".

אחד הדברים שמייחדים את אמדסה הוא שיטה לאיסוף מידע על התנהגות הגולשים, ללא איסוף פרטיהם האישיים. אמדסה נזהרה, עם זאת, שלא לנקוט בגישה שב־2008 סיבכה את פייסבוק. משתמשי הרשת החברתית התקוממו אז נגד beacon, מערכת פרסום שעקבה אחריהם בעת שגלשו גם מחוץ לפייסבוק, ודיווחה באתר על רכישותיהם ברחבי הרשת.

אמדסה עושה דבר דומה. "המערכת שלנו בודקת בין היתר מהו דף האינטרנט האחרון שהגולש ביקר בו לפני שהגיע לאתר, ומשתמשת במידע הזה", אומר קדמי. אם הגולש הגיע מעמוד שהשווה מחירי ספות באתר אחר, המערכת של אמדסה תדע להציג בפניו, כאילו במקרה, מבצעים על רכישת ספות. "המידע גם נשמר לאורך זמן", אומר קדמי. "אם מישהו היה אצלנו לפני חצי שנה, אנחנו כבר נדע מה הסבירות שיבצע רכישה עכשיו, ויודעים איך להעלות את הסבירות הזאת".

בחברות אחרות מאמינים שמקסום ההכנסות מהחנויות המותאמות אישית לא יגיע מהנדסת תוכנה מדויקת יותר אלא מכיוון אחר לגמרי: ניצול הרשתות החברתיות וכנותם של חברים מפייסבוק, מייספייס וטוויטר. זה הרעיון שעמד במרכז הסטארט־אפ דלבר שהיזם הישראלי ליעד אגמון מכר בתחילת השנה לרשת הקמעונאות סירס תמורת מיליוני דולרים בודדים, לאחר שלא הצליח לגייס הון נוסף. זה הסטארט־אפ השני שהוא מוכר, לאחר שב־2006 מכר לענקית האבטחה מקאפי את חברתו אוניגמה, תמורת 20 מיליון דולר.

"המנועים בסגנון אמזון ונטפליקס הגיעו לפלאטו, לדריכה במקום", אומר אגמון, שכיום חי בשיקגו. "יש כמות סופית של המלצות מדויקות שהם יכולים לייצר. קפיצת הדרך של התחום תגיע מהמקום שממנו תגיע גם הקפיצה הבאה של האינטרנט – הרשתות החברתיות. "תחשוב לכמה אתרים וסרטונים נחשפת דרך פייסבוק ולא דרך גוגל. השנה אתה תכיר ככה גם מוצרי צריכה, וכבר לא תזכור איך חיית אחרת. כשתיכנס לחנות נעליים, ייכנסו איתך 500 חברים שיגידו לך מה מתאים לך. אלה העצות שלא תקבל במנוע של אמזון, שבו תמיד תהיה לבד. כולם חושבים על אתרים שיעשו לנו פרופיילינג מושלם ויסללו לנו את נתיב הגלישה, ולא על זה שהחברים שלנו הם שיסללו אותו. אבל כשבעוד חמש שנים ניכנס לחנות, נצלם מוצר בסלולרי ומיד נדע למי מהחברים שלנו יש אותו ומה הוא חושב עליו, או שנראה ש־90% מחברינו קנו LCD ורק 10% קנו פלזמה, אז באמת יהיו לנו המלצות שנדע להחליט לפיהן.

הרבה אנשים לא רוצים להיהפך לממליצים אוטומטיים. זה מה שקומם בשעתו את גולשי פייסבוק.

"המידע יכול להיות כללי. אפשר יהיה להראות אילו מצלמות חבריך קנו ומה דעתם עליהן – בלי שמות".

"לא הייתי רוצה לקבל המלצות למצלמה ולנעליים מהחברים שלי בפייסבוק", אומר ד"ר יהודה קורן. "המלצה מחברים נותנת תחושת אמינות, אבל איכותה נמוכה יותר. קשרים עם חברים נשענים על ממדים אחרים. כשאני בוחר טלוויזיה, אני מעדיף לדעת מה בחרו אלה שמתנהגים כמוני, אפילו אם אני לא מכיר אותם".

מכונות במקום רופאים

"מנועי ההמלצות של חנויות כבר נמצאים בכל מקום, וזו הטכנולוגיה של אתמול, של 2002", אומר ל"מוסף כלכליסט" ד"ר סטנאם אלאג, מומחה למדעי המחשב ומחבר ספר מהמצוטטים ביותר בנושא מנועי ההמלצה, "Collective Intelligence in Action" (בתרגום חופשי: "אינטליגנציה שיתופית בפעולה"). אלאג הוא אחד האנשים שפותחים חזיתות חדשות בתחום מנועי ההמלצה. נקסטביו (Nextbio), חברת הסטארט־אפ שבה הוא מועסק כסמנכ"ל טכנולוגיות, מפתחת תוכנה שתציע לאנשים טיפולים וטיפולים מונעים, בהתאם לקוד הגנטי שלהם ולמצבם הבריאותי. "פרויקט הגנום האנושי עלה לאנושות 3.5 מיליארד דולר ו־15 שנים", אומר אלאג. "כעת כל אחד יכול לקבל דו"ח גנטי אישי תמורת 15 אלף דולר, ובעוד שלוש שנים זה יעלה פחות מאלף דולר. ואז אבחנות כלליות של רופאי משפחה כבר יפנו את מקומן למנועים בעלי גישה למידע מדויק, ואפשרות להמליץ על הטיפול המתאים ביותר".

אז בעוד עשר שנים מכונות יחליפו רופאים?

"זה מאבק שכבר החל. תראה איך גוגל ואפל נלחמות על רכישת חברות פרסום בסלולר. זה כי הטלפונים והטאבלטים הם שיגידו לנו בעתיד מה לעשות, לאיזו מסעדה ללכת – וגם מאיזו פעילות כדאי כרגע להימנע. בכף ידנו יהיה מידע מדויק ומותאם אישית, שמבוסס על מחקר מדעי שלם שעוסק במיוחד בנו".

את הפיתוח היומרני ביותר בתחום מנועי ההמלצה מוביל כיום פרופ' יואב שהם, מומחה לבינה מלאכותית באוניברסיטת סטנפורד בקליפורניה. לפני שנתיים הצטרף שהם לצוות המדענים שעומד מאחורי הסטארט־אפ הישראלי My6sense שייסד פרופ' משה טננהולץ מהטכניון. החברה של שהם וטננהולץ מפתחת תוכנה שמרכזת את כל האינטרנט במנוע המלצה אחד, ומציגה במרוכז הודעות אימייל, כתבות, המלצות על הופעות וסרטים, מסרים מרשתות חברתיות ולינקים לאתרים. הבינה המלאכותית של My6Sense, שעוקבת אחרי מאות משתנים באופן שבו המשתמש גולש ברשת, מחליטה לבדה מה להציג, מתי ובאיזה סדר.

"הנוסחאות של המנוע שלנו יכולות לנבא לא רק מה המשתמש יעדיף, אלא מה יעניין אותו בכל רגע ובכל מקום", אומר שהם ל"מוסף כלכליסט". "בני אדם הם יצורים מורכבים. אבל כשיש די נתונים, אפשר ליצור התאמה מושלמת לאדם בלי להכיר אותו בכלל, רק בהכפלות מתמטיות בין מדדים. מדוע זה כך? זו חידה".

לסיכום, אפשר להגיד שלום לפרטיות.

"כבר אמרנו שלום לפרטיות. טכנולוגיית ההמלצות מייעלת את הכלכלה, ומפגישה בין הצרכן לדבר הרלבנטי לו ביותר, אבל המחיר היה קבורת הפרטיות".

"אותי מדאיג דבר אחר לגמרי", אומר פרופ' ג'ון רידל, אבי טכנולוגיות ההמלצה. "ככל שהטכנולוגיה הזאת נהפכת ליותר דומיננטית, היא גורמת לאנשים להרחיב את אופקיהם רק בכיוון אחד, לגלות רק דברים שמלכתחילה יעניינו אותם ולקרוא רק דברים שמקובלים עליהם. וכשאתה רואה סביבך רק דברים שאתה מסכים איתם, דעותיך מקצינות, והחיים מאבדים את ההפתעות וחדוות הגילוי. במנוע המקורי שיצרנו, אז בנט פרספשנז, הכנסנו משתנה בשם 'סרנדיפיטי'", ממשיך רידל. "מדי פעם הוא המליץ על משהו אקראי לחלוטין, בתקווה להביא לגילוי מפתיע וקסום. אבל במנועי המלצה מושלמים אין אקראיות ואין קסם. יש הרבה נוחות, הכל קל יותר, אבל יש לזה מחיר".

טכנולוגיות ההמלצה שמשנות את חיי היומיום

הסטארט־אפ הישראלי אמדסה מתמחה בניתוח התנהגות גולשים בחנויות מקוונות והתאמת גירויי רכישה אישיים לכל גולש. אחת השיטות של אמדסה היא רישום האתר האחרון שבו ביקר הגולש לפני כניסתו לחנות, והתאמה אוטומטית של היצע החנות לנושא שבו האתר עסק.

טלוויזיה שתחליט במה נצפה

הטלוויזיה PersonalTV שפותחה באוניברסיטת פסאו בגרמניה חוסכת את הצורך לזפזפ בין תחנות: בעזרת תוכנה לניתוח סרטונים היא מאפיינת את התוכניות שבהן צופה בעליה, ולפיהן יוצרת ערוצים אוטומטיים שמשדרים תוכניות שבחרה עבורו, על סמך טעמו.

אתר שמחליט מה הגולש יקרא

הסטארט־אפ הישראלי My6Sense מפתח שירות שיהפוך את הגלישה למיותרת: על סמך הרגלי הגלישה של המשתמש, תאסוף מערכת האתר את האימיילים, הכתבות, העדכונים והאתרים שעשויים לעניין אותו, ותסנן, תארגן אותם לקריאה ותתעדף אותם ללא התערבות חיצונית.

מנוע חיפוש אישי

הפרויקט האוניברסיטאי Semantic Web Paradigm מציג דור חדש של מנועי חיפוש שיציגו בפני גולשים שונים תוצאות שונות. רשימת התוצאות לא תתבסס על פופולריות האתרים ברשת, אלא על הפופולריות שלהם בקרב אנשים בעלי דפוסי גלישה הדומים לאלה של מבצע החיפוש.

מחשב שיגרש את הרופאים

השירות הרפואי של הסטארט־אפ האמריקאי נקסטביו ינצל את פריצת הדרך שהשיג פיצוח הגנום האנושי, ועל סמך מידע גנטי וגישה לארכיונים סטטיסטיים יספק המלצות מותאמות אישית למטופלים שיתארו בפניו סימפטומים. המערכת תוכל גם לשמש כיועץ לרופאים.

ה־VOD שמכיר אותך הכי טוב

נטפליקס, שירות ה־VOD הגדול בעולם, ממליץ בתום צפייה בסרט על סרטים אחרים, שלכאורה אינם קשורים לסרט שזה עתה הסתיים אך שמרב הסיכויים הם שהמנוי ייהנה גם מהם. מנוע ההמלצות מבוסס על היסטוריות הגלישה והצפייה של 10 מיליון משתמשי האתר.

סומלייה יין אוטומטי

חנות היין snooth.com ואתר המתכונים הגדול באמריקה epicurious.com פיתחו שירות שמצמיד לכל מתכון באתר המלצה אוטומטית ליין תואם. להתאמה אחראי אלגוריתם שמזהה אוטומטית את הטעם הדומיננטי בכל מנה, ולפיו בורר משקה על סמך הקווים המנחים שמשמשים מומחים ליין.

אתר שמחליט את מי לאהוב

אתר ההיכרויות המצליח OKCupid משדך בין גולשים על סמך מבחני התאמה שהוא מבצע באופן ממוחשב, ובנפרד מההעדפות שהגולשים ציינו. מנוע ההתאמה מבוסס על שאלונים היתוליים שמוצגים בפני הגולשים ובודקים את חוש ההומור שלהם ואת גישתם לחיים.

הסטארט־אפ הישראלי My6Sense מפתח תוכנה שתאסוף עבור המשתמש אימיילים, כתבות ועדכונים מהרשת, ותארגן אותם לקריאה ללא התערבות חיצונית. הטכנולוגיה מבוססת על למידה תמידית של פעולות המשתמש ומתאימה עצמה בכל רגע לפעולותיו ולהלך רוחו.