サイバーエージェント流、レコメンドエンジンへの取り組み【前編】-参入背景とサービスの特徴-


ユーザーが次に見るべきコンテンツの抽出方法は、協調フィルタリング、自然言語処理、DMPデータ、その他100以上の要素を掛け合わせたハイブリッドレコメンドアルゴリズムに発展しています。
提供されるコンテンツタイプの広告も、キュレーション記事や動画タイアップ広告など、コンテンツマーケティング市場の伸長とともに高いCPMのものが提供され始めました。
コンテンツ下のレコメンドウィジェットのスペースについても、親和性の高さから高いCPMのコンテンツ広告の掲載に割り当てているパブリッシャーが多い状態です。
レコメンドエンジン市場の歴史と現状
レコメンドエンジン市場は、グローバルにおいては、「Outbrain」や「Taboola」などが大きくシェアを獲っています。日本への参入も早く、「Outbrain」は2013年、「Taboola」は2014年にTaboola社がヤフー社と業務提携し「Yahoo!コンテンツディスカバリー」としてサービスインして拡大を続けています。
また、popIn社の「popIn」、ログリー社の「logly」、インタースペース社の「X-lift」、GMOアドマーケティング社の「TAXEL byGMO」など、国内での新規事業者の参入もあり、市場は非常に活性化しています。
当社も2016年4月に、「A.J.A. Recommend Engine(アジャ レコメンド エンジン)」をリリースし、レコメンドエンジン事業に参入しました。
恐らく、ほとんどのパブリッシャーは、現在上記のいずれかを導入されているのではないでしょうか。また、フルスクラッチでの開発や、Cxenseなどを用いて自社でレコメンドエンジンを実装している企業も複数存在します。
サイバーエージェントがレコメンドエンジン事業に参入した背景
サイバーエージェントのメディア広告部門がレコメンドエンジン事業への参入を決めた理由は3つあります。
①レコメンドアルゴリズムの主要な要素のひとつである自然言語処理において「Amebaブログ」をはじめとする多数の当社運営メディアにおいて、この10年以上技術を磨いてきている。また市場において日本語に特化しているレコメンドエンジンは少ない。
②自社が運営するメディア・サービスに蓄積された大量のデータをレコメンドアルゴリズムに活用できる。
③当社では、エディトリ…この記事の続きを読む

サイト名: Exchangewire Japan

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *