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Kentico Xperience and Recombee：1対1のコンテンツパーソナライズのガイド
By Gabriela Takacova
Recombeeの業界専門家によるレコメンデーションエンジンを理解するためのガイド。 KenticoXperienceパートナーシップ。
What is content personalization? Why is it important, and what makes smart content recommendations stand out? A guide to understanding recommendation engines from industry experts at Recombee, and a showcase of Kentico Xperience and Recombee partnership that made AI personalization integration easy.
コンテンツのパーソナライズとは何ですか？なぜそれが重要なのですか、そして何がスマートコンテンツの推奨を際立たせているのですか？Recombeeの業界専門家によるレコメンデーションエンジンを理解するためのガイド、およびAIパーソナライズの統合を容易にするKenticoXperienceとRecombeeのパートナーシップのショーケース。
パーソナライズとは何ですか？
通常、パーソナライズは、製品、コンテンツ、エクスペリエンス、またはコミュニケーションをユーザーの好みや好みに合わせて調整することと呼ばれます。サイトとプラットフォームの数が増え、オンラインコンテンツのプールが増えるにつれ、パーソナライズは顧客獲得とロイヤルティの原動力になっています。パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの簡単に理解できる例は、Netflixの場合です。この場合、ユーザーは最近視聴した機能に基づいて、好きなものに固有の映画を提案されます。AIレコメンダーエンジンでパーソナライズ
パーソナライズの最高の品質と精度を実現する1つの方法は、AIを利用したレコメンデーションエンジンを使用することです。オンサイトの行動とアイテムの属性を分析することで、どのコンテンツまたはアイテムがユーザーを引き付ける可能性が最も高いかについての洞察が得られます。この情報を知っているエンジンは、不要なコンテンツを「フィルターで除外」し、ユーザーが見つけたいと思っていた関連コンテンツをプッシュすることができます。これにより、ユーザーが最初にサイトにアクセスしてから魅力的なエンターテインメントが見つかるまでの時間を節約できます。高度なレコメンデーションエンジンは、ユーザーのオンサイト行動と特定の製品またはコンテンツの特性をリアルタイムで処理します。つまり、カタログの新しいクリックや新しい変更のたびにすぐに反応します。ユーザーの行動の例は、クリック、いいね、購入、視聴部分などのインタラクションですが、分析されるコンテンツまたは製品の属性は、カテゴリ、画像、価格、またはテキストです。
提供されたすべてのデータは、スマートアルゴリズムのセットによって分析され、各ユーザーに最も正確で信頼性の高いパーソナライズサービスを提供します。Recombeeのリアルタイムレコメンデーションエンジンは、データサイエンティストのチームによって開発され、人工知能（AI）と機械学習（ML）の最新の調査結果を利用して、エンジンが画像の類似性、80以上の言語のテキスト、さらには新たなトレンドコンテンツやユーザーの行動の繰り返しパターンを認識します。
このように、AIやその他の高度なモデルを使用することで、Recombeeレコメンダーエンジンは、高度に調整されたコンテンツや製品のレコメンデーションの形で、世界中のクライアントにパーソナライズサービスを提供できます。コンテンツの推奨事項は、カスタマージャーニー全体で利用でき、クライアントのホームページ、次を読んで次のセクションを見る、カテゴリの並べ替え、パーソナライズされた内部検索、プッシュ通知、メールなどの場所に適用できます。製品の推奨事項は、アップセルまたはクロスセルだけでなく、ジオロケーションベースのオファーなどの他のユースケースにも使用できます。
レコメンデーションエンジンを使用する利点
レコメンデーションエンジンの主な目的は、訪問者を完全に引き付け、忠実なサポーターとなる満足した顧客の基盤を構築することです。パーソナライズの主な利点の1つは、ユーザーエンゲージメントの向上です。興味を引く可能性が最も高い各ユーザーコンテンツを表示することで、ユーザーのエンゲージメントと消費を増やし、サイトに長く滞在することができます。Recombeeのクライアントの中には、クリック率が50％増加したと報告しているものもあれば、コンバージョン率が2〜3倍高いと報告しているものもあります。
さらに、パーソナライズにより、各ユーザーとの独自の絆が生まれ、ユーザーはより忠実になり、サイトに繰り返しアクセスしやすくなります。この結合は、ユーザーを維持するという一般的な課題を克服するのに役立ち、バウンス率（サイトをすばやく離れるユーザーの割合）を減らすのに役立ちます。
手動と予測のパーソナライズ
一歩前進して、RecombeeとKentico Xperienceの統合がどのように機能するかを説明する前に、レコメンダーエンジンによるパーソナライズが、事前設定されたルールによるパーソナライズの代替方法とどのように異なるかを理解することが有益な場合があります。手動のパーソナライズ（固定された事前設定されたルールによって管理されるパーソナライズ）は、業界では今でも一般的な方法です。通常、手動によるパーソナライズとは、オンラインマーケティング担当者が、サイトにアクセスする顧客のタイプであるペルソナを手動で作成することを意味します。個々のユーザーのオンサイトでの行動に応じて、ユーザーはこれらのペルソナに分類され、このクラスター内の他のユーザーが楽しんだコンテンツが提供されます。
より複雑な程度のパーソナライズを必要とする大規模なクライアントでは、この手動のアプローチではもはや十分ではない可能性があります。これが、クライアントがAIを利用したエンジンを利用して、サイト上のアイテムのカタログやユーザー数を増やすことができる一般的な理由です。
手動プロセスは、柔軟な機械学習アルゴリズム（推奨エンジン）に基づく予測パーソナライズで回避できる多くの機会費用につながる可能性があります。ペルソナを手動で作成するには時間、リソース、および広範な調査が必要ですが、Recombeeのソリューションは非常に効率的であり、Kentico Xperienceの事前に準備された統合のおかげで、市場投入までの時間を最小限に抑えることができます。
統合されると、レコメンデーションエンジンは自動的に機能し、最初のクリックから、各顧客に固有の個別のパーソナライズを提供します。事前に設定されたルールの場合とは異なり、Recombeeはユーザーの好みやクリックにリアルタイムで適応し、設定の変更を考慮に入れています。
Kentico Xperienceは、Recombeeと組み合わせることで、マーケターと開発者の時間を節約すると同時に、パーソナライズされた推奨事項でより正確な結果を提供するアップグレードを提供します。
Kentico Xperienceデジタルエクスペリエンスプラットフォームを介してRecombeeを統合するにはどうすればよいですか？
提携のおかげで、Recombeeのコンテンツの推奨事項は、現在KenticoXperienceプラットフォームを介して簡単に統合できます。記事、ブログ投稿、ビデオなど、コンテンツのAIを活用した推奨事項を取得するための3つの主要なステップがあります。1つ目はアイテムのカタログを送信し、2つ目はインタラクション（ユーザーが作成したビュー）を送信し、3つ目はエンドユーザーに推奨事項を表示することです。すべてKenticoXperienceRecombeeモジュールから入手できます。
統合が完了したら、コードを変更することなく、Recombee AdminUIで推奨事項の多くの側面を構成できます。
この統合により、シナリオごとに異なる推奨動作を設定することもできます。これは、推奨を表示するWebページ上の場所であり、さまざまなビジネスルールを適用することもできます。これは、目的のコンテンツをフィルタリングまたはブーストするための追加コマンドです。たとえば、現在トレンドになっている、視覚的に類似しているアイテムを推奨したり、同じ著者によって書かれた記事を推奨したりできます。
使用中の高度な人工知能
統合が完了した後、Recombeeのソリューションは、特定の各プラットフォームとユースケースに自動的に適合するように特別に設計されたAIの第2層を利用します。AIのこの内部レイヤーは、継続的なABテストを実施して、レコメンダーがメインのKPIを最大化するように最適化されていることを確認し、時間の経過とともに変化し続けるユーザーの行動と市場の傾向を考慮します。直接統合されたRecombeeのエンジンは、さまざまなデータを処理できることは注目に値します。Recombeeは、ビューに加えて、ユーザーの購入、ブックマーク、いいね、カートの追加、または最後まで読んだ記事やすぐにアクセスして放棄した記事などのビュー部分を分析することもできます。このような情報は、ユーザーの行動に関する追加の洞察を提供し、コンテンツをより高いレベルの精度で調整し、ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させるのに役立ちます。
エンジンには複数のチャネルからの情報が提供されるため、Recombeeは、ユーザーの好みに応じてリアルタイムで推奨事項を調整できます。これは、時間内に発生する可能性のあるユーザーの関心の変化を考慮に入れたものです。たとえば、読者は以前は政治記事を読んだり、他のすべてのカテゴリをスキップしたりすることに多くの時間を費やすことができました。しばらくすると、読者は以前に読んだ政治記事をスキップしてファッションに集中することを決定するかもしれません。各記事に費やされた時間を考慮に入れることで、エンジンは好みの変化を認識し、それに応じて推奨事項を曲げることができます。
優れた業績を正確かつ正確に推進する
データがアップロードされ、特定のユースケースに合わせて調整された後、ユーザーごとに完全にパーソナライズされたエクスペリエンスを楽しむことができます。ユーザーは自分の好みに合わせたコンテンツに従事し、開発者は以前の手作業から解放され、より良い、より正確な結果を達成します。
Recombeeのパーソナライズがどのように機能し、Kentico Xperienceでどのように活用できるかについて詳しく知りたいですか？遠慮なくbusiness@recombee.comまでご連絡ください。また、KenticoXperienceでAIの推奨事項をお楽しみください。
