リブセンスの代表 @murakami_taichi です。
先日、月に一度のMonthlyMeetup(全社会)で社員のN君からAdvent Calendarの告知がありました。リブセンスの年中行事となったAdvent Calendar。とても良い文化のひとつです。ただ、N君いわく、なにかが足りないと。
その場でN君から代表の私に、根回しなしの突然の無茶振りが。。。はい、わかりました、書きます。
ということで、今回のエントリーになります。
簡単に自己紹介をすると、2006年、19歳のときに会社を創業して以来11年間IT業界にどっぷり浸かっています。
小学生だった1995年、初めてWindowsPCを買ってもらってから、VisualBasicでゲームをつくったり、J研に着メロを投稿したり、お金のない中どうにか自作してハイスペックPCをつくったり、、、IT業界、インターネットを愛する人生を送ってきました。
今回は、サービスを進化させるにあたり今後重要になる、アルゴリズムメディアという概念について、投稿したいと思います。
アルゴリズムメディアとは
「アルゴリズムメディア」という言葉。聞きなれないかと思います。はい、私が勝手に作った造語です(笑)。
勝手ながら「データを元に、自動的に最適化されていくサービス」と定義をしています。
ハードウェアの進化により、昨今あらゆる情報の蓄積・解析が可能に。
どこに居る、どの辺りに住んでいる、といった情報の他にも、サービス利用時の行動ログ。例えばどのくらいスクロールしたか、何秒閲覧しているか、どこをクリックしたか、などなど、知らず知らずに情報が保存されています。
そうしたデータを元に、自動的に最適化されていくサービスを「アルゴリズムメディア」と定義しています。
例えばGoogle。
SERPsでの動き、Chromeを始めとした行動ログから、検索結果の品質を自動的に最適化し続けています。
Facebookも同じく、クリック、いいね、検索といった行動ログから、自動的にフィードの最適化を図っています。
サービス設計において、アルゴリズムメディアを前提においた設計かどうかが、今後のサービス成長の明暗を分けると考えています。
Facebookの成功は、アルゴリズムメディア化を前提とした、フィードという仕組みにあると思っています。ページを増やして複雑化するのではなく、シンプルなUIでアルゴリズムでの最適化が容易な設計にすることで、UXを高めていくことが出来ます。
リブセンスにおけるアルゴリズムメディア化の事例
アルゴリズムメディア化の事例として、当社の事例(今後やりたいことも含めて)を紹介したいと思います。
当社は現在、求人・不動産をはじめとしたメディアを提供しています。
求人サイトを例にすると、アルゴリズムメディア化するとは、このようなことです。
上記のような変化を、行動ログを元に自動的に最適化するイメージです。
検索パネルであれば、使われる度合いにより、時には表示しない。
絞込パーツは、そもそもの表示の有無を調整する。絞込キーワードを利用される度合いが高いものに変更する。
並び順に関しては、クリック率によって変える。
といった具合です。
ユーザー体験(行動ログ)を元に自動的に最適化する為、UXが自動的に向上するメディアが実現できます。
アルゴリズムメディア化にあたって
ユーザー体験を高めるにあたり、アルゴリズムメディア化する重要性は、今後飛躍的に高まっていくと感じています。
アルゴリズムメディア化実現に向けては
- プロダクト設計：取得するデータの設計、プロダクトへの価値転換の設計
- データ収集基盤の整備：クリックログはもちろん、スクロール、滞在時間などを取得・蓄積する基盤
- アルゴリズムの開発：どんなアルゴリズムで最適化するか
が重要です。
データ収集基盤は当社でも数年前から力を入れています。
DWHにAmazon Redshiftを採用した基盤で、JavaScriptを介してページビューやクリックなどのイベント情報をブラウザから収集し蓄積しています。
加えて、リブセンスのメディアのデータベースも取り込まれていて、例えば転職サイトにおいて転職者の応募までの行動と、その後の採用までの情報を突き合わせた分析が可能になっています。
社内でLivesense Analyticsと呼んでいるこの自社開発の基盤は、リリース当初はWeb広告の効果分析等のデータ分析で威力を発揮しましたが、データが蓄積されてくるに従って、サイト内表示の最適化などアルゴリズムメディア化の流れの中での実績が増えてきました。
これらの技術領域については、最近始まったDATA ANALYTICS BLOGでも紹介されています。
このような基盤のもと、自動的にサービスが最適化される仕組みを志向しています。
一見シンプルに見えるサービスの裏にも、ユーザー体験を向上させる為のテクノロジーを駆使しています。
おわりに
当社では「リアルデータエンジニアリング」という戦略の元、今回紹介したインターネット上での行動ログを元にしたアルゴリズムメディア化はもちろん、リアルデータ(採用されたかどうか、成約したかどうか、など)を元にしたサービス最適化も行っています。
インターネット上での最適化だけではなく、現実世界でのユーザー体験ログまで取得することで、満足度の高いサービス提供を実現していきたいと考えています。