後編では、「popIn Discovery」のメディアブーストとしての魅力、そして今後レコメンドウィジェットに期待することについて聞いた。
【前回】「「メディアの世界観を壊さない」 光文社が「popIn」のレコメンドウィジェットを選んだ理由」はこちら
求めているユーザー層を獲得できるデータ最適化
—「popIn Discovery」の魅力はどのようなところでしょう？
川井：外部サイトから集客されるユーザーの質が良いところです。最近、クライアントさんからはユーザーの「量よりも質」を求められるようになってきました。
タイアップ記事を出稿したとき、どれだけ閲覧されたかだけでなく、どういう属性の人たちがどのような態度で記事を読んでいるのかがすごく問われていて。詳細なレポーティングを求められる機会が増えています。
「popIn Discovery」で外部サイトから集客しても、『VERY web』と親和性の高い属性を持ったユーザーの方たちが来訪してくれるので、頼もしく思っています。
『VERY web』ユーザーは大きく2層にわかれると私たちは考えています。1層目は、雑誌の『VERY』の世界観が好きで、その流れでWebも読んでくださっている方。2層目は、興味はあってたまに雑誌を買うこともあるけれど、まだ子供はいらっしゃらない読者予備軍の方です。
「popIn Discovery」では、この2層に近いユーザーを集客できるので、他のコンテンツレコメンドウィジェットサービスとは信頼感が違います。実際、読了率も高いです。
またメディアとの親和性の高いユーザーの方々が集客できるので、『VERY web』内のタイアップ記事からクライアントのWebサイトに飛んでくださっているユーザーも多く、クライアントの期待に応える実績を出すことができていると思います。
山下：「popIn Discovery」は導入先の各メディアの特性に合わせた配信ロジックを組んでいます。さらに希望に合わせて、性別やデバイス、時間帯や地域などや、記事の文脈に合わせて11種類のカテゴリから選択できるターゲティング条件も用意しており、よりネイティブな配信を可能にしています。
レポート画面では、popIn Discoveryをご利用いただき、外部集客したユーザーにもコンテンツがしっかり読まれているかの分析や証明ができます。例えば、通常流入とpopInからの流入における読了率の比較をすることで外部集客したユーザーにもコンテンツが、しっかり読まれていることの分析や証明ができます。
加えて配信された掲載面の記事を11種のコンテキストに分析したレポートもご用意しており、運用やレポーティングに活用いただいております。
例えばあるタイアップブーストでは、ファッション系の記事からのCTRがとても高く、相性がよいことがわかる結果となりました。これはユーザーの興味関心度で考えると当たり前の結果とも言えますが、一方で、エンタメ系記事からの誘導に関しても読了率が高いユーザーを集客できている事が分かります。
上記のデータは、運用面においても、読了率とCTRの数値を確認しながら、コンテキスト解析を生かした配信を行うことにより、より親和性の高いユーザーへアプローチが可能であるところを示しており、popIn Discoveryの強みとしています。
また、通常記事とタイアップ記事との読了率を比較いただくこともできますので、タイアップ記事であってもしっかりと読まれていることの証明にも役立てていただけます。
川井：狙っている女性層をきちんとターゲティングできる。この安心感は大きな魅力です。おかげで、『VERY web』が好きで訪れてくださるユーザー、つまり本当に私たちが求めているようなユーザーが来てくださるようになっています。
高いAI技術に裏打ちされた最新機能に熱いまなざし
—今後、レコメンドウィジェットにどのようなことを期待しますか。
川井：『VERY web』では記事下に、レコメンドエリアとランキングエリアを導入していますが、サイト内ではとても重要なエリアになっています。単に関連記事を一覧化して見せる、という方法もありますがpopInでは、そのエリアを使った機能やサービスの開発を続けていて、よりユーザーの方々に満足いただけるコンテンツ提案が可能になるのではないかと期待しています。
小山：ご提供しているレコメンドウィジェットの内部回遊のロジックや広告配信の機能に関しては、いま提供しているレコメンドウィジェットには、最新のAI技術も搭載されています。親会社であるBaidu（百度）がAIに大変力を入れていることもあり、直近ではpopIn feedという新しいウィジェットの開発を行ったところです。
従来も、AIを用いて関連度の高い記事を判定するロジックで好評いただくことが多かったですが、今度はさらに、当社を導入いただいている約800メディアを横断してユーザーごとに行動を元に、興味関心をより緻密にパーソナライズデータとして分析して、記事をレコメンドすることが可能になりました。
この最新技術もいくつかのメディアで導入が始まっていて、すでに内部回遊や広告収益の数値が上がっているという実績も出ています。今後は、光文社様でも導入を進めていけたらと考えているところです。
山下：当社では現在、約800サイトにレコメンドウィジェットのサービスを提供しているので、国内最大規模のデータをもとに、技術のアップデートが進んでいます。これが一人ひとりのユーザーに適したレコメンド機能の精度向上のベースになっています。
例えば『VERY web』を見に来てくださったユーザーが、他のサイトでも同じような行動を取るとは限りません。ですが、ひとりのユーザーとしての興味関心は、サイトによって変わることは、おそらくないのではないでしょうか。
そのため、「他のドメインではどういう記事を読んでいるのか」といった他サイトでの行動履歴も含めて、緻密なパーソナライズデータを積み上げていくことができるのは、多くのメディアをネットワークしている当社の強みになります。興味関心を持つであろう記事を、ユーザーごとにもっと細やかに出し分けできる。こうした機能の効果を、今後ぜひご期待いただきたいです。
川井：パーソナライズされたレコメンドも、これから『VERY web』でテストをする予定です。それに、レコメンドエリアを使ったアンケート実施、といった新しいご提案もいただいています。こうした最新の技術を取り入れながら、今後もユーザーやクライアントの満足度をより高めることができるサービスを拡充できればと考えています。
機能的な部分を中心に話しましたが、popInさんはご担当者のフォローアップが充実していて手厚いのも大きな魅力です。前編でも申し上げたように、少人数で複数のメディアを細かく見て回していくのはなかなか大変です。そうした中で極力私たちの負荷を減らそうと、メディアごとに一つひとつ丁寧に向き合って提案くださるのは本当にありがたい。今後もそこは、変わらずに期待したいところです。
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