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AI開発導入事例 – アクセス数560%UP AIを活用したレコメンド機能実装プロジェクト

2021/11/22 事例紹介 
by kohei 

パロアルトインサイトAI開発導入事例

アクセス数最大560%アップを達成。登録制サイトにおけるAIを活用したレコメンド機能実装プロジェクト

 

2020年〜21年にかけて、当社はA社が運営する無料登録制Webサイトの分析・改善をサポートいたしました。無料登録制というのは、ログイン情報を無料で取得しログインさえすればサイトのコンテンツが閲覧できるサイトを指します。
A社は、ユーザー一人ひとりに関連性の高いコンテンツを提案できるようにサイトの改修を希望していました。

そこで当社は詳細なサイト分析を行い、ユーザーをカテゴライズ。AIを活用してサイト内にユーザー属性に合わせた「おすすめ記事」の表示機能を実装しました。その結果、記事のアクセス数は最大560%アップ、エンゲージメント率も78%上昇しました。

今回はこのプロジェクトの一部をご紹介します。

■プロジェクト発足の経緯

A社が運営する無料登録制Webサイトは、豊富なコンテンツを抱えていたものの、ユーザーが自分の興味関心に合った記事を見つけられていないために、良質な記事がコンテンツの中に埋もれてしまい、読まれていないという悩みを抱えていました。

すべてのユーザーに同じコンテンツしか表示していなければ、ユーザーはサイト内を回遊せず、次第にアクセス数が減少していく可能性があります。そこで当社のAIの知見を活用し、サイト内にユーザー属性に合わせたおすすめ記事の表示機能を実装することになりました。

■トラッキングツールでユーザーの行動を分析、AIを使ったおすすめ記事表示を実装

ユーザーに合わせたコンテンツを表示するためには、まずユーザーの全体像を理解したうえでユーザーをカテゴライズする必要があります。

これは単に年齢や職業といった区分や、「ビジネスパーソンの利用者が多いだろう」「Xの記事を読む人はYの記事も読むはず」といったマーケターの感覚値に頼って行うものではありません。データを解析し、マーケティングの観点から意味のあるユーザー分類を行うことが大事です。

また各属性のユーザーがどの記事を読み、どの動画を何分視聴したかといったサイト内での行動の可視化も必要です。

これらはGoogle Analyticsをチェックするだけでは高い粒度では把握できません。そこで当社はまずサイトにトラッキングツールを細かく設置し、ユーザーのサイト上での行動を徹底的に追跡しました。そしてその情報もとにクラスター分析を実施し、学習データを作成。それを学習させたAIを用いて、ユーザー属性に合わせたおすすめ記事を表示するテストサイトを作成しました。

 

■アクセス数最大560%アップ、すべてのコンテンツで読者が増加

テストサイトを公開して約2カ月にわたりABテストを行った結果、おすすめ対象の記事すべてについてアクセス数が伸びました。具体的には「特集」カテゴリーのアクセス数が30%アップ、「コラム」が60%アップとなり、記事単体では560%アップしたものもありました。

またサイトにログインしたユーザーのうち、おすすめされた記事をクリックした割合を指す「エンゲージメント率」は78%アップしました。

なお、おすすめ記事の表示はテキストのみであり、目を引く画像や刺激的なタイトルの設置といったテクニックは使っていません。アクセス数の増加は、純粋に各ユーザーに意味のあるコンテンツが提案できた結果だと考えています。

■プロジェクトの成果に満足。AIを活用したサイトのリデザインも検討

一般的にマーケティングオートメーションツールなどを導入する場合、導入企業側がツールに合わせて情報の収集や整備などを行う必要があります。一方で当社の場合は、クライアントに当社のやり方に合わせてもらうのではなく、今回のプロジェクトのように、当社がクライアントのニーズに合わせた最適な手法を提案し、開発実装するハンズオンの取り組みを得意としております。

A社からは「プロジェクトをやってよかった」と結果にご満足いただいています。またこれまで社内で蓄積してきたユーザーデータが今回のプロジェクトで活用できたことで「これまでの努力が意味を持った。今後に向けて一歩進むことができた」とのお声もいただいております。

2021年10月に「おすすめ記事」の表示機能実装までの第1フェーズは終えましたが、A社からはAIの活用についてご期待をいただいており、第1.5フェーズとしてAIを活用したサイトのリデザインも進めています。

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