在互動式選擇引擎中不错作念到的一件事情上门服务，即是客製化選擇架構。這不错創造更快樂的客戶和更高生產力的公司。
早在二○一三年，網飛就製作了超過三千三百萬個版块的網站。為了作念到這一點，網飛必須了解一些關於客戶的有用資訊。其中一些知識來自網飛的推薦系統。有东说念主估計它為公司加多了十億好意思元的價值。後文會討論推薦系統，但我念念先談一個更廣泛且有時更簡單的主见，那即是使用者模子（user model）。
當我們為了加多對選擇者的有用性，客製化一個網站時，是因為認為了解該使用者。這種認識，也即是對一個东说念主的念念像，促成了客製化。雖然使用者模子有時可能是複雜的分析系統，但也可能荒谬簡單。
記住當你登入時網飛詢問的第一件事，那即是誰在觀看？旁邊還有三個按鈕，频频會是你的名字、你伴侶的名字和「子女」。網飛會在一開始就問這個問題，是因為每個使用者的客製化內容是不同的。
還記得先前談過的那間德國大型汽車製造商GLAM嗎？他們對客戶提供許多選擇（比如買家不错從十六部引擎中選擇），但不理智地為他們和客戶將最低廉的選項定為預設。由於預設引擎被選中的頻率更高，他們開始擔心預設引擎可能會讓一些客戶不高興，更別提最低廉引擎的銷售量加多所形成的不欢快了。
我們建議他們對不同的客戶作客製化的預設選項，並將此稱為聪敏型預設選項。主宰們喜歡這個念念法，但有一個小問題。他們不念念投資一個複雜的推薦系統，來對每個用戶推薦不同的預設選項。構建這樣一個系統需要付出许多心力，何况可能沒有這麼灵验。汽車不是經常要購買的商品，關於以往購買哪款車型的資料可能沒那麼灵验，因為东说念主們的需求在兩次購車之間會發生變化。
一個三十歲的东说念主，前次買的是一輛跑車，但現在可能需要一輛家用轎車或SUV，因為自從前次買車以來，他已經結婚生子了。何况，並不是通盘在GLAM公司網站上購車的东说念主，齐是買過GLAM車子的顧客，他們以致可能透顶沒有買過車。
GLAM有一個聰明又簡單的念念法：「我們為什麼不径直問东说念主們，他們念念買什麼樣的車？」於是就打造了一個登入頁面來問這個問題，選項如下：
● 一輛家用車。 ● 一輛跑車。 ● 一輛省油轎車上门服务。 ● 一輛越野系房車。
光是知说念對這個簡單問題的恢复，就已經足夠用來設定預設選項。
跑車的選擇不僅預設為具備先進性能的引擎，還預設了其他屬性，举例：真皮內部座椅、更昂貴的木製标的盤和換檔裝置，以及高性能的鍍鉻胎框和輪胎。而尋找家用汽車的东说念主則获得不同的預設選項，比如側邊氣囊和兒童座椅安全帶。不需要昂貴的东说念主工聪敏，一個問題就改善了結果。
我們不错稱這些為「足夠聪敏型預設選項」（smart-enough default），因為它們以荒谬少的建模使命，就產生了聪敏型預設的大部分好處。根據GLAM暗示，客戶相當滿意。
這些足夠聪敏型預設也加多了收入，我們的探讨顯示，與他們发轫战术所犯的錯誤（使用最低廉的選項當作念大規模的預設）比较，這些足夠聪敏型預設導致每輛車的平均銷售收入加多八百歐元。
足夠聰明型預設也不错根據一些簡單的事物來作念，比如知说念選擇者的年齡。我們討論生命週期基金，談到了這種基金隨著我們的年齡加多，如何透過加多債券而減少股票的成就风物，來裁减退休帳戶的風險。惟有問到出身年份，基金就會為適合你年齡的高風險股票和較安全的債券，成就相對應的預設投資組合。
更枢纽的是，隨著年齡的加多，基金會自動幫你改變投資組合，這是大多數的东说念主齐會忽略的事情。這也顯示了客製化並不困難，選擇者回報的一個數字，就不错改善預設。這個特定的聪敏型預設不僅在購買時提供利益，何况在儲戶的整個生命週期內齐提供利益。
當然，也有更複雜的设施。一種可能更強大的设施即是協同過濾。它蒐集使用者過去買過的商品資料，並使用东说念主工聪敏來預測东说念主們未來可能購買哪些商品。這些设施既不错使用「外顯資訊」，比如使用者對選項的評分，也不错使用「隱含資訊」，像是他們是否在網飛上看收场特定的節目。也許最闻名的協同過濾，即是亞馬遜網站使用它來生成「買了這樣物品的东说念主也買了」的清單。
協同過濾需要多量用戶的過去行為，來進行預測。這是Apple Music提议建議、推特建議「跟隨誰」名單，以及Tinder網站上推薦適配對象的中枢。是的，Tinder顯然會根據你滑手機的結果，改變它向你推薦的對象。向右滑動將改變你未來看見的东说念主。
双城之战在线观看枢纽的是要知说念，在協同過濾的純粹神志中，並不使用關於選項本人的潜入資訊。當蘋果音樂推薦一首曲子時，它對歌曲的節奏、節拍、歌詞或使用的樂器一無所知。它只知说念像你這樣的东说念主，齐喜歡那首歌。
又名訓練有素的音樂學家會花二十到三十分鐘聆聽每一首歌曲，並根據數百個面向或潘朵拉稱為基因的屬性上，對這首歌進行評等。一種演算法則使用這些評等來挑選不异的歌曲。與協同過濾不同的是，這個演算法對歌曲的了解更多，對东说念主的了解較少。
潘朵拉於二○一八年被天狼星XM（SiriusXM）以三十五億好意思元收購，当今這項科技被用來為天狼星XM旗下的一些網路電台篩選歌曲。時間一久，協同過濾和內容演算法被組合在沿路使用。由於它們有互補的優缺點，這麼作念亦然有羡慕羡慕的。
但需要防护的是，使用者模子並不是花俏东说念主工聪敏的同義詞。若是我們念念了解客戶的一些情況，频频不错透過問一個簡單的問題來進行枢纽的客製化，譬如說，問客戶：「你念念買怎樣的車？」梗概「你幾歲了？」
大多數關於推薦系統的討論，时常齐強調替換選擇。另一個看法則是，使用者模子讓設計者得以擴展選擇架構。當我們使用選擇架構來協助作念出選擇時，也許需要考慮的是擴增聪敏（intelligent augmentation， IA），而不是东说念主工聪敏。
（※網站專文）
〈本文摘自：《選擇，不仅仅選擇：全好意思決策領域最闻名教养，告訴你選項背後的隱藏力量》，先覺出书。〉 .遠距使命者必備6項軟實力 AI也難取代你 .AI是威脅亦然機會 如何破损職場變遷的窘境？ .臉書為什麼知说念「你可能認識的一又友」？責任編輯：曾臻上门服务
