言語解析にAI、最先端のテクノロジーに支えられたサービス
川井：私が担当している『VERY web』は、月に何度も訪れてくださるユーザーが多いのが特徴です。そこでユーザーの関心が高く、そして何度訪れても飽きない記事を提供することが重要と考えていましたが、記事下にあるレコメンドエリアや、ランキングエリアに設置したpopIn Discoveryのおかげもあり、ユーザーに対しても常に新しくかつ関心のある記事を提供できることが、また訪問してくれる理由になっていると考えています。
小山：ありがとうございます。コンテンツのレコメンドのロジックに関しては、ユーザーが閲覧している記事との関連度が一番、重要な要素になります。当社は、代表である程涛が東京大学大学院にて研究をする中で、生まれた会社です。それだけにpopIn独自の自然言語解析テクノロジーを強みにしています。
popIn Discoveryは、それぞれの記事の内容をキーワードや行動履歴から細かく分析したうえで、ユーザーの興味軸と関連度が高い記事を判定し、レコメンドするようにしています。それに加えて、popIn独自の読了測定技術「READ（*）」による読了率の高さやCTRなど複数の要素を加え、配信を行っています。さらに、親会社でもある検索会社大手のBaidu（百度）との連携がより強化され、AI技術が加わったことで、マッチングの精度の高さは、当社の大きな強みとなりました。
3カ月でモバイルの広告収入が2.4倍に拡大
川井：『VERY web』のレコメンドウィジェット内には広告枠も設置されていますが、導入から1年が経過しCPCや単価収入が安定してきました。レコメンドウィジェットからの広告が、メディアの収入源の柱のひとつになってきているという実感がありますね。これもレコメンドウィジェットのロジックについて、期間を変えたりユーザーとの関連度を変えたりと、毎月ABテストを実施しながら細かい改善提案をしてくださっているおかげだと考えています。
当社のデジタル事業部では広告の担当が2名で、7メディアを担当しているので、すべてを細かく見るのはなかなか難しい。それだけにpopInさんの協力体制は心強いです。
小山：1年間の取り組みの前半では、サイト内でのユーザーの回遊性を高めるための提案をしました。回遊性が安定してきたため、後半は広告収入面の強化をテーマに置きました。レコメンドウィジェットという限られた枠の中でどう収益性を高めるべきか。実は今年の1月時点では、広告収入が思うように伸びてはいない状況でした。
そこで光文社さまともご相談の上、月1度のペースでABテストを繰り返しました。新しい施策のチャレンジを諦めずに続けた結果、特にモバイルでは約3カ月後の4月には、1月と比べて収益が2.4倍ほどにアップ。手応えを感じています。
川井：popIn Discoveryはレポートも非常に見やすいですよね。ユーザーのコンテンツ視聴態度を理解したうえで、実際に制作する編集者にフィードバックするのですが、マニュアルを見なくても直感で操作が可能なので、フィードバックも容易で魅力的です。
山下：少人数の担当者で運用されているメディアは少なくありません。そうした中で管理画面が使いづらいと、見るのも億劫になってくる。そもそも管理画面を開くのが苦痛になってしまっては意味がありません。ですからグラフィックで分析結果を見やすく表示することや、レポーティングをする際もそのままキャプチャーを取るだけで使えるなど、使い勝手はかなり意識しています。
※6月中旬に、本記事の「後編」を公開します。後半では、タイアップブーストの活用例をお伺いしていきます。
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