レコメンドエンジン
ショッピングサイトなどでユーザの好みを分析し、各ユーザごとに興味のありそうな情報を選択して表示する推奨エンジン。サイト訪問者がほしい情報にすばやくアクセスでき、結果としてPV(ページビュー)やCV率(コンバージョン率)を高める効果が期待できる。
協調フィルタリング
多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論。レコメンド技術としては、行動や閲覧の履歴に基づく確率計算でおすすめを表示するので、何度も購入、閲覧されるものほど高く評価される結果、 全アイテムのうち人気上位アイテムに偏ったレコメンドを表示する傾向がある。
複雑ネットワーク
現実世界に存在する巨大で複雑なネットワークの中の普遍的な共通特性について研究する学問。各要素間の関係に注目し、その関係が変化していくダイナミクスと、大量にデータを集積した時に生じる自己相似型の構造特性を利用して、嗜好の類似したユーザ同士やアイテム群を抽出すべく仮想的な“コミュニティ”を作り出す。よりユーザの好みに合致しなおかつ意外性のあるレコメンドを表示できるデクワスのレコメンド技術の根幹を成す理論。
クロスレコメンド
複数サイトを結び付けたレコメンド。たとえば、ECサイトとSNSサイトの両方に導入することで、嗜好性の類似したユーザにターゲティングし、SNSサイトからECサイトへ送客して売上に繋げることができる。
コンバージョン率
全サイト訪問者数に対して実際に取引に結びついた人の割合。商品購入、ユーザ登録等、何らかの取引・アクションをとってもらうことを目標とするサイトのパフォーマンスを測定する指標。
サイト内回遊率
1ユーザーがサイト内のページをどれだけ閲覧したかを測定する指標。同じサイトへ流出入しているユーザーの数の、そのサイトの月間ユーザー数全体に占める比率として算出される。
直帰率
ウェブサイトに訪問した人が、入口となった最初の1ページ目だけを見て、サイト内の他のページに移動せずにサイトから離脱(ブラウザを閉じたり、他のサイ トに移動してそのサイトを退出すること)してしまう割合。
離脱率
直帰率が最初の1ページ目で退出してしまった人の割合を表すのに対して、「離脱率」は最終成果にまで至ることなくサイトを退出してしまった人全体の割合を指す。
ASP
アプリケーションサービスプロバイダ(Application Service Provider)の略。何らかのアプリケーションをインターネット経由のサービスとして提供する事業者。
ロングテール
インターネットを利用したネット販売などにおいては、膨大なアイテム(商品)を低コストで取り扱うことができるために、ヒット商品の大量販売に依存することなく、ニッチ商品の多品種少量販売によって大きな売り上げ、利益を得ることができるという考え方。米『Wired』誌編集長であるクリス・アンダーソン (Chris Anderson) によって提唱された概念。
Cookie
Webサイトの提供者が、Webブラウザを通じて訪問者のコンピュータに一時的にデータを書き込んで保存させるしくみ。Cookieにはユーザに関する情報や最後にサイトを訪れた日時、そのサイトの訪問回数などを記録しておくことができる。レコメンドエンジンのみならず、ユーザ認証、広告等様々な分野で活用されている。
ディスプレイ広告
WEBサイトに表示される広告で、画像やFlash、動画などによる広告。ユーザーが検索エンジンに入力した検索キーワードに関連した広告を配信・表示する広告配信方法です。
コンバージョン
会員登録や資料請求、商品購入など広告主の望む行動を起こすこと。
DSP(ディマンドサイド・プラットフォーム)
インターネット広告において広告主側から見た広告効率の最大化を支援するシステム。RTBの技術を活用し、広告主や広告代理店がSSPなどを対象に、ユーザーの1視聴毎に、広告枠に対してリアルタイムに最適な自動入札取引・広告配信を行うシステムを提供するプラットフォームです。
RTB(リアルタイムビッティング)
WEBサイトに来訪したユーザーの1視聴毎にリアルタイムにインターネット広告の入札が行われる仕組み。
ソックリターゲティング広告
大量のユーザー行動履歴の中から、広告主サイトへの既訪問ユーザーと嗜好が類似するユーザーを潜在的な新規顧客としてターゲティングする新しい技術。一般的なオーディエンスターゲティングにおいては、自動車の媒体面であれば「自動車好き」などを仮定し、媒体面の情報に基づきターゲティングメニューが用意されます。一方、ソックリターゲティングでは、クッキー同士の類似性に注目して広告主サイトや商品ごとに未訪問の新規ユーザーを探し出します。Web上の行動履歴を、グラフ理論を応用した複雑ネットワーク理論により解析できるこの技術は、サイジニア独自の解析技術によるものです。
リターゲティング広告
ネット広告の手法のひとつで、自社のサイトを訪れたことのある人に限定して、再訪を促すような広告を配信すること。Webブラウザに永続的に情報を保存させるCookie(クッキー)を訪問履歴の把握に利用する手法で、広告主は広告配信会社に対して、自社のサイトに訪問済みの人にだけ広告を表示して欲しいと依頼し、配信会社は訪問履歴を蓄積したデータベースを参照して広告主のサイトを訪問済みの人を識別して広告を表示します。自社のサイトに一度でも来たことのある人は関心の高い層である可能性が高いため、商品の購入などの成約に結びつく効果の高い手法であるとされます。
パーソナライズ
ユーザー1人1人の属性や購買/行動履歴に基づいて、最適化されたサービスやコンテンツを提供する手法。例えば、オンラインショップでは、商品の購入時に年齢や性別、職業、趣味などを登録してもらい、サイト訪問時に関連の高いと思われる商品をおすすめ商品として大きく表示することで購買を促しています。また、過去の多くの顧客の購入履歴から同時に購入される率の高い商品の組み合わせを見つけ出し、ある商品を購入した顧客に同時に売れている率の高い商品をすすめるといった手法もあります。
ポータルサイトでは、多数のコンテンツやサービスの中からユーザーが自分の興味や生活スタイルに合わせて必要なものを取捨選択し、自分好みにカスタマイズしたユーザー専用ページが利用できたり、検索エンジンの中には、個人の検索履歴を蓄積し、その情報に基づいて検索結果を並べ替え、その人にとって重要度の高いと思われるページを上位に表示できるサイト等があります。
エンジン
コンピュータを用いて、さまざまな情報処理を実行する仕組みのことです。