メディア化が進むECサイト

最近、Webマーケターの方々から、コンテンツマーケティングにレコメンドを活用できないか、というご相談を頂くことが増えてきました。

まずWeb上で情報収集して、その後、どこで何を買うかを判断する、というユーザー行動が当たり前になってきた昨今、これは必然の流れかもしれません。

コンテンツマーケティングの主流の手法としては、ユーザーにとって有益なコンテンツを自社メディア（オウンドメディア）から配信して、閲覧数を稼ぎつつ、あわよくば自社の商品を購入してもらおう、というものが多いようです。そして、この｢あわよくば｣の確率を向上し、売上に繋げていきたいというのがマーケターの悩みのようです。

メディアからECへの送客を阻む壁

筆者の認識では、オウンドメディアには大きく2パターン、コンテンツと売りたい商品を1ページに集約する｢まとめて配置型｣と、コンテンツページと商品ページとでディレクトリを分ける｢別々に配置型｣があると思っています。

｢まとめて配置型｣は、1ページで商品の魅力を大量かつ十分に伝える手法で、家具販売サイト等で多く見受けられます。比較的高額な商品を購買に繋げるのに有効ですが、ページが縦長になるので｢カートボタン｣が分かりづらい、他商品との比較検討がしづらい等、ユーザーの使い勝手の面では課題が残ります。

一方、｢別々に配置型｣は、コンテンツと商品が１：１で紐付きにくいサイト、例えば求人や不動産サイトで利用されることが多い手法です。

コンテンツと商品を別々に配置するため、ユーザーの使い勝手は良いのですが、購買に繋げるという面では少々厳しくなります。コンテンツと商品が別々のページとして存在するので、コンテンツページを見ているユーザーに対して、どの商品をレコメンドするか（リンクを張るか）の判断が難しいことが、理由の１つとして挙げられます。

また、レコメンドしたとしても、なぜその商品を推奨しているのか、ユーザーから見て納得感が無かったり、特定の商品への誘導が見て取れたりすると、企業側の｢売りたい気持ち｣が透けてしまい、ユーザーからそっぽを向かれるリスクもあります。

そして、実はこれがいちばん大きな理由かもしれませんが、コンテンツが追加される度に、手動で適切な商品へのリンクを張っていく運用は、非常に手間がかかるのです。

しかし、実はこれらの課題は、AI（人工知能）に任せることで、効率的に解決ができます。

AIを活用した、効率的なメディア to EC送客

手順としてはまず、コンテンツと商品間の類似性を計算することから始めます。テキストマイニングの機能を持つレコメンドエンジンであれば、商品ページとコンテンツページのテキスト情報を分析して、類似性を計算できます。これにより、ユーザーがオウンドメディア上で見ている｢コンテンツ｣に対し、類似性の高い｢商品｣を表示し、ECへ送客する導線を自動生成できるようになります。

また、AIを搭載した優れたエンジンであれば、単純な｢テキストの一致度が高い｣という判定にとどまらず、ページが持つ潜在的な意味合いを推測して、人間が客観的に見ても｢関連がある｣と認識できるレベルで、類似性を計算できます（弊社でも今年、この機能をリリースしました）。最近流行しているニュースサイト系のスマートフォンアプリの一部でも、この技術を利用しているものがあるようです。

類似性をもとにしたレコメンドによる導線を生成して、コンテンツと商品間の往来が増えてきたら、次は｢この記事を見た人はこんな商品も見ています｣という、行動情報や協調フィルタリングをベースとしたレコメンドにシフトするのが有効です。

行動情報を利用したレコメンドは、類似性をもとにしたレコメンドと比べて、より｢ユーザーの興味｣を反映しやすい性質があるため、一人ひとりの興味に合わせた商品を推奨できる可能性が高まります。

サイトには、行動情報が無い初訪ユーザーから、何度も訪れている熱心なファンまで、様々な状態のユーザーがやって来ます。彼ら一人ひとりの状況や興味にあわせて、適切かつ柔軟な接客・情報提供をすることが重要です。

複数のレコメンドロジックを連結し、ユーザーの持つ情報量に合わせてロジックを自動で切り替える仕組みを、弊社では｢スペックリンク｣と呼んでいます。

行動情報があれば行動情報から、不足していればテキストの類似性から、という2段構えのロジックを用意することで、レコメンドの精度を高め、送客に繋げるのです。

まとめ

メディアからECへ送客を行う場合は、以下のポイントを考慮しましょう。

・コンテンツに対して、｢ユーザー視点｣で違和感が無い商品をレコメンドする

・AIなどのレコメンド技術を活用して、導線の生成を自動化し、運用負荷を下げる

・行動情報と類似性の両方を活用して、ユーザー個々に対して最適なレコメンドを行う

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社

プロダクト・エバンジェリスト

古賀 良国