FAST推出社交化电商推荐平台，打造个性化“微型商店”

以站内搜索闻名的Fast公司推出了FAST Recommendations平台，旨在将电商搜索功能社会化。该平台基于类似Amazon的产品推荐机制，并融入社交元素。

核心理念：从“已知搜索”到“未知发现”

FAST Search and Transfer产品管理副总裁Joe Lichtman表示：“搜索擅长帮用户找到已知事物，但难以帮助用户发现潜在感兴趣的内容。FAST Recommendations利用内容间的关联，结合用户当前浏览行为及相似用户的兴趣偏好，挖掘更多可能感兴趣的产品。”

技术实现：实时构建消费者档案

系统根据用户近期搜索、浏览、购买及评价等行为数据构建个人档案，并依据站内互动生成产品与内容的关联关系，最终在网站任意位置实时展示个性化推荐。

差异化优势：基于社交模型的深度个性化

区别于传统推荐，FAST采用社交模型识别并关联人与产品。系统会创建临时群体以定义细分人群。例如，当非专业人士为侄子选购重金属音乐相关产品时，软件可调用该领域专家或高兴趣人群的购买记录提供精准推荐。

Lichtman强调，这种个性化是核心差异点：“用户在站内的搜索、浏览等行为均会触发个性化反馈；搜索结果按历史活动组织，导航也会根据用户偏好的子类别动态调整，从而显著提升网站体验。”

赋能中小企业：自动化商品展示工具

针对中小企业商品策划人力不足的问题，Lichtman指出，该平台提供了一套自动化工具，帮助中小企业以自动化方式实现大型企业级别的个性化与推荐功能，缩小在商品展示方面的差距。

版本更新与定价信息

FAST Recommendations社交版已于11月中旬上线，支持向特定个人或专家请求推荐。集成许可软件起步价约10万美元，年费受网站流量、每秒查询数及访问量等因素影响。