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パーソナライズレコメンド機能
レコメンド機能とは、ユーザー（閲覧者）のサイト内での閲覧履歴を基に、好みや興味関心がありそうな事柄をAI(人工知能)が分析し、そのユーザーの関心が高そうな記事やコンテンツを自動で紹介する機能です。自然言語処理の結果得られた記事内容の属性や、ユーザーの検索・閲覧履歴から得られる関連性の二つを基にAIが関連記事を選択し、情報を的確にユーザーへ提供いたします。
レコメンド機能のメリット
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01
サイトの回遊率や滞在時間が増え、
直帰率を低下させる検索順位は高いのにコンバージョンに繋がってない……という現象はありませんか？ これは「ユーザーがすぐに飽きてしまう」「得たい情報が得られず離脱してしまう」という状況が主な原因かと考えられます。
レコメンド機能を使うことで、興味関心を持つ可能性の高い、ユーザーにとって有益な情報を提供することができます。その結果、サイトの回遊率アップ・滞在時間の増加・直帰率の低下に貢献します。 -
02
SEO対策の1つになる
検索順位を上げるためには、ユーザーにとって「最適な情報が掲載されているサイト」である必要があります。
その指標の中に、
・サイトの滞在時間
・質の高いコンテンツかどうか
があります。
レコメンド機能で「ユーザーにとって関連の高い記事を提供」し続けることが、結果的にSEO上効果的な対策に繋がることがあります。 -
03
過去に書き溜めた記事や
コンテンツを効果的に活用できるレコメンド機能では、ユーザーの行動履歴に合わせて最適な記事を「おすすめのコンテンツ」として表示することができます。よって、過去の記事が埋もれてしまう心配がありません。 -
04
クロスセルによる単価の向上
ECサイトにとって、顧客単価を上げることは大きな課題です。上級商品や関連商品も一緒に買っていただくために、A-BiSUのレコメンド機能は非常に有効です。顧客の気付かない潜在ニーズを呼び起こし、ついで買いを促進します。結果的に購買額の向上を図ることができます。サービス業においては、顧客が知らなかったサービスやオプションプランなどを記事やコンテンツとしてユーザー個々に合わせて訴求することで、潜在需要を刺激し単価向上へ繋げていくことも可能です。
機能紹介
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コンテンツベースレコメンド
（自然言語処理）
記事タイトルや本⽂などで使用している複数のキーワードに基づき、 今⾒ている記事と類似性の高い記事を抽出します。例）「関連記事」「こちらの記事もおすすめ」 -
パーソナライズレコメンド
ユーザーの検索・閲覧履歴を基に好みを分析し、リアルタイムでそのユーザーの興味がありそうな記事やコンテンツを予測して表示します。例）「あなたへのオススメ記事」 -
類型利用者レコメンド
アクセスしたユーザーの検索履歴を分析し、同じような行動をするユーザーがよく見ている記事を表示します。
例）「この記事を⾒た人はこんな記事も⾒ています」 -
ルールベースレコメンド
ユーザーに知ってほしい御社の強み、訴求したい商品など「このページだけは絶対に見てほしい！」というページがある場合、紹介したい記事やコンテンツを、Web担当者が定めたルールに従ってユーザーに表示します。例）「ピックアップコンテンツ」
