コンテンツレコメンデーションエンジンの市場調査レポート、コンポーネント（ソリューション）、フィルタリングアプローチ（協調フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング）、組織規模（中小企業、大企業）、垂直-2027年までの予測

コンテンツレコメンデーションエンジン市場の概要:

コンテンツレコメンデーションエンジンの市場成長率は、30％のCAGRを記録しながら、2023年までに60億米ドルを超えると予想されています。コンテンツレコメンデーションエンジンは、特定のユーザーがオンラインで検索する製品やサービスに関するレコメンデーションを生成するソフトウェアソリューションです。コンテンツレコメンデーションは、アイテムまたはサービスを説明する可能性のあるユーザーによって提供されたキーワードの助けを借りて機能し、さらに、レコメンデーションは、ユーザーが好むデータまたはアイテムのタイプを識別するのに役立ちます。このソフトウェアソリューションは、ニュースの推奨事項に基づいて重要なニュースを入手するのに非常に有益です。ただし、レコメンデーションはユーザーの閲覧履歴に基づいてユーザーに提供されます。

アイテムは、本、ビデオ、音楽、サービス、ニュース、またはインターネット上で利用可能な任意のコンテンツです。レコメンデーションエンジンは、構造化データを分析し、最も関連性の高いデータをユーザーに提示します。コンテンツレコメンデーションソフトウェアは、Eコマース業界やソーシャルメディアで広く利用されています。ソーシャルメディアコンテンツとEコマース業界の成長の増加は、近年のコンテンツレコメンデーションエンジンの成長を助けてきました。

COVID19 分析:

パンデミックは世界中のいくつかの産業に影響を及ぼしており、近年、生産率の低下から抜け出すのに苦労しています。コンテンツレコメンデーションエンジン業界も、大量のデータが生成され、フィルタリングされ、より多くの視聴者を獲得することが最近課題となっているため、大きな被害を受けています。しかし、一方で、動きの制限により、電子商取引業界の需要が高まり、最近のコンテンツレコメンデーションエンジン業界の成長を刺激しています。

ロックダウンにより、ほとんどの人が家にいるため、インターネットアクセスの使用が増加しました。ソーシャルメディアでのデータ生成の増加と小規模セクターの急増により、このパンデミックにおけるコンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長に対する需要が推進されています。サプライチェーンのストレスの変化する傾向により、小売業者は回復力を獲得するためにスマートデバイスと分析を展開するようになりました。

市場動態:

市場ドライバー:

コンテンツレコメンデーションエンジンのアプリケーション数の増加により、近年、全体的な市場価値が高まっています。電子商取引、ITおよび電気通信、BFSI、教育セクターなどの業種は、コンテンツレコメンデーションエンジンの影響を強く受けます。デジタルマーケティングに注力している新興企業は、ビジネスを促進するためにコンテンツレコメンデーションエンジン市場を高度に活用しています。

潜在的なコンテンツレコメンデーションエンジンは、顧客が多様性について知ることができるように、より低いレイテンシとより高い多様性を維持しながら、さまざまなアイテムのより高いカバレッジのような特徴を持っていますアイテムも。近年、データ生成が大幅に増加しているため、コンテンツの適応性が高まっているため、ソフトウェアソリューションは新しく追加されるデータに適応できなければなりません。組織は、ビジネスの成長を促進するこれらの潜在的なコンテンツ推奨エンジンを選択しています。これらの魅力的な特性により、いくつかの業界がコンテンツレコメンデーションエンジンをビジネスプロセスに採用するようになりました。

市場機会:

発展途上国におけるデジタル化の進展は、コンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長に大きな機会を提供してきました。これらの国々は電子商取引を強調しています 彼らのビジネスを構築するための戦略。主に、電子商取引業界はアジア太平洋諸国で成長しています。これは、これらの国におけるコンテンツレコメンデーションエンジン市場の需要の成長を刺激しました

2つの潜在的なろ過システムは、コンテンツベースのろ過システムと協調ろ過システムである世界中の業界で高く利用されています。しかし、ハイブリッドろ過システムの出現により、これら両方のろ過システムの主な利点が活用されています。このような進歩により、ユーザーは一連の推奨事項を自分で作成できるようになりました。これにより、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上しました。したがって、ハイブリッドレコメンデーションフィルタリングシステムの適応の増加により、コンテンツレコメンデーションエンジン市場の全体的な成長が増加しました。

市場の制約:

フィーチャ表現は、これらの品目の販売にとって非常に重要です。フィーチャ表現は、手作業によって行われます。これには、アイテムをより適切に表現するには、熟練した専門家とドメインの知識が必要です。熟練した専門家の不足により、近年のコンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長が制限されています。さらに、レコメンデーションは現在のユーザーの興味に基づいており、トレンドと関心は非常に頻繁に変化し、コンテンツレコメンデーションエンジンは正確なレコメンデーションリストを導き出すことができません。

適切なセキュリティ対策の欠如は、コンテンツレコメンデーションエンジン業界の主要な抑制要因です。セキュリティプロトコルなしで顧客の機密情報を使用することで、プロのハッカーの道が開かれ、ソースコードにアクセスできるようになりました。

市場の課題:

レコメンデーションは繰り返し行われる場合があり、ユーザーは新しいアイテムに触れることはありません。この要因により、事業の拡大が妨げられています。ユーザーマトリックスと類似度マトリックスの計算は、最高の推奨のために正確に行われなければなりません。これらの要因が、コンテンツレコメンデーションエンジン業界の成長を妨げてきました。

地理に基づく推奨事項は不安定です。地域の現在の傾向は、地理的に依存するユーザーに大きな影響を与えます。現在のトレンドを頻繁に更新することは必須であり、コンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長に影響を与えることはありません。

累積成長分析:

世界のコンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長率は、30％のCAGRを記録しながら、2023年までに60億米ドルを超えると予想されています。ソーシャルメディアにおけるパーソナライズされたコンテンツに対する需要の高まりと競争の激化により、近年のコンテンツレコメンデーションエンジン市場の需要が高まっています。NetflixやAmazonなどの主要なストリーミングプラットフォームは、ビジネスの全体的な成長を促進するハイブリッドフィルタリングシステムを利用しています。

Content Recommendation Engine の自動化検索プロセスにより、主要なストリーミングサービスのユーザーエクスペリエンスが向上しました。レコメンダーエンジンは、このような主要なストリーミングプラットフォームにデプロイされ、ネットワーク内の複数のインスタンスからデータポイントを収集し、ユーザー検索のために適切に配置することができます。さらに、YouTubeなどのソーシャルメディアプラットフォームでのデータ生成とビデオコンテンツの増加により、近年のコンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長が推進されています。さらに、マルチクラウド機能とクラウドベースのインテリジェンスが、近年のコンテンツレコメンデーションエンジン市場の成長を促進しています。98% 以上の組織がマルチクラウドアーキテクチャを採用しています。

バリューチェーン分析: