AI 分析
痛点:现有的"喜欢X就推荐Y"只按类型/标签匹配,无法理解用户真正喜欢某部作品的原因,导致推荐同类型但不对味。
目标用户:影视剧/书籍/游戏的重度爱好者,尤其是已经在用 Letterboxd、Goodreads 记录评分、对推荐质量挑剔的用户。
证据:Most "if you liked X" lists match on genre. But I never love Breaking Bad because it's "a crime drama". I love it because a decent man slowly talks himself into becoming a monster. / The best feedback I've had was someone asking for "a drama where the lead is a sarcastic stoic". It missed House and Sherlock
变现:1) 联盟分佣:推荐结果直接跳转 JustWatch/Amazon/书店购买或订阅;2) 类 Letterboxd Pro 的订阅:跨平台导入、品味档案分享、高级筛选;3) 对 Letterboxd/Goodreads/小型流媒体做推荐 API 授权。
MVP:2周MVP:一个输入框让用户用自己的话写"我为什么喜欢它",用 LLM 抽成向量存库,在 TMDB/OpenLibrary/RAWG 公开数据集上做语义检索,输出3-5个推荐并为每条标注"匹配了你哪句话";再用 Letterboxd/Goodreads CSV 导入做冷启动。
竞品:Letterboxd、Goodreads、TasteDive、Likewise、Netflix 推荐算法、Watchmode、Recombee
摘要:独立开发者在 r/SideProject 发布 becauseiliked.com:用户用自己的话描述"为什么喜欢"某部影视/书/游戏,系统按语义而非类型推荐,并解释每条推荐匹配了哪句话。产品免费、无广告,支持从 Letterboxd/Goodreads 导入评分,作者仅征集反馈,全文没有任何收入数据或付费意愿表述。痛点真实且单人可做,但 C 端推荐赛道拥挤、付费意愿不明。