http://japan.zdnet.com/news/db/story/0,2000056180,20358857,00.htm
FAST Recommendationは、ユーザーの嗜好や関心を学習し、蓄積する。年齢や性別などの個人属性はもちろん、ユーザーの検索した商品やどの商品を閲覧、購入したかといった行動履歴などから個人プロファイルを作成し、オンラインショップでユーザーに最適だと思われる製品を推奨する。
すでにFAST Recommendationを導入している企業では、売上が10％から20％向上したという例があるという。「レコメンデーションすることで、ユーザーはより長い時間サイトにとどまり、多くのページを見るようになる。カスタマーのリピート率も高まるのだ」とSolomon氏はいう。
「ユーザー体験を改善していくことが大切」とした。「サーチはアルゴリズムであり、適応力が高い。だからこそレコメンデーションができる」と述べている。
サーチが中心となってどんなデータも検索するようになることや、今後SaaS（Software as a Service）の進化系としてPlatform as a Serviceが主流となるため、サーチもこの方向に統合していくこと、また、ネットワークの効果を最大限に生かし、トラフィックをいかに収益につなげるかを考えていくと述べた。
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