研究ノート · Game Hype Radar

リサーチ統合

このプロトタイプが取り入れていること

重要なのは巨大なデータベースではなく、好みの記憶、発売時期、セール感度、素早いネガティブ feedback を備えた短いブリーフィングです。

推薦数を減らし、説明を増やし、すべてのシグナルを調整可能にする。

Steam Discovery Queue	少量バッチ、ignore/wishlist/follow feedback、ストア設定が強い。
Steam Wishlist / Curators	購入意図の高いユーザーシグナルに、人間のキュレーションを重ねる。
OpenCritic / Metacritic	品質集約は有用だが、好み適合とは分けて扱う。
Backloggd / Letterboxd / Goodreads	棚、日記、リスト、social proof が長期の好み記憶を作る。
Deku Deals / SteamDB / IsThereAnyDeal	史低、価格watch、platform/store 正規化が価値。
GX Corner release calendar	時間軸 browsing により、発売予定を巨大リストにせず見せる。
Netflix / Spotify / TikTok / YouTube	Feedback controls と適度な novelty mixing で推薦の停滞を防ぐ。
Daily briefings/newsletters	少数項目、明確な理由、source link、編集上の stop rule が重要。