(D85) マーケターはTikTokの革新学べ。AIでサジェスチョン革命-1 (2020.1.28） by Laboro.AI より抜粋加筆しました。

⑴ 欲しいものを検索ボックスに入力し、表示された数多くのお薦め商品の中から最も気に入ったものを選択する

消費者から見れば「検索」、販売者側からすれば「レコメンド」と呼ばれるECサイト上での行動・手法は、もはや当たり前となりました。

「ググる」というフレーズがもはや古めかしく感じられるほど、「検索＆レコメンド」は、消費者の日常風景となりました。


近い将来、
「検索」という消費者側のアクションが不要となり、
企業は要望に適した商品を消費者に「提案」することが可能になるでしょう。

言ってみれば、
「レコメンドの時代」が終わり、「サジェスチョンの時代」が到来するのです。


⑵ 消費者がネット上で商品を探索する場合、入り口となっているのが「Google」などに代表される検索エンジン

検索と閲覧を繰り返して購入などの最終アクションを取るページへと行き着く一連のフローが、消費者の代表的なネット上における行動と考えていいでしょう。


こうした前提を暗黙として、現代のWebマーケティングの手法はシステム化されています。

つまり、入力するキーワードが頭の中で顕在化した状態にある消費者、
言い換えるなら「欲しいものを探せる消費者」のみを対象に構築されてきたのです。


裏返せば、
現代のWebマーケティングツールであらゆる層の消費者ニーズをくみ取れるというのは、実は危険な捉え方だと言えます。

キーワードが頭に浮かんでいないニーズが潜在化している層、
つまり、「欲しいモノ・コトを具現化できていない状態の消費者にアプローチするのは難しい」という前提に立ってマーケティングツールは作られています。
この点は、とかく見落とされがちです。


⑶ 「レコメンド」の火付け役である米アマゾン社は、広義の「協調フィルタリング」というアルゴリズムが用いられていると考えられている

協調フィルタリングとは、以下の仮定に基づいて、次の行動を推測する統計手法です。
「同じような行動をとった人は、次も同じような行動をとる」


ECサイト上では、
同じ商品を検索・閲覧した人は次も同じ商品を探すはずだと予測し、お薦め商品として以下をレコメンドする仕組みになっています。
「自分と同じ商品を見た人が閲覧した別の商品のうち、自分はまだ見ていない商品」


⑷ 多くのECサイトが活用している協調フィルタリングを用いたレコメンドに関しても、やはり顕在化した行動をベースに予測が行われている

具体的には、
サイト上で検索したキーワードや閲覧履歴・購買履歴といった定量的に把握できるデータと、IDコードで数値分類された商品をひもづけることでレコメンド機能が成り立っています。
これが、現代のレコメンドシステムの特徴です。


レコメンドは、
ユーザーのキーワードありきの仕組みです。