【セミナーレポート】AI(人工知能)を活用した最先端マーケティングツールセミナー
10月24日(月)WACULとデータアーティストが共催
株式会社WACUL(読み:ワカル 本社:東京都千代田区 代表取締役:大津裕史)は、10月24日(月)にデータアーティスト株式会社と「AI(人工知能)を活用した最先端マーケティングツールセミナー~ ディープラーニングが実現する最先端のコンバージョン最適化 ~」を開催しましたので報告いたします。
本イベントでは、WACULとデータアーティストの両代表よりAI(人工知能)を活用したコンバージョン最適化について事例を交えた解説や、AIの未来像を語るパネルディスカッションが行われました。
◆株式会社WACUL 代表取締役社長 大津裕史 講演内容の一部抜粋
AIアナリストの紹介、最新研究の発表を行い、質疑応答にも答えさせていただきました。
―AIアナリストとは―
人工知能によるサイト分析ツールです。Googleアナリティクスを連携するだけで、人工知能がWebサイトのデータを集計し、改善提案を行います。現在6,000以上のサイトで利用されており、約60%のクライアントがAIアナリストを利用して成果アップを実現しています。
―AIアナリスト最新研究の紹介―
・類似サイト判定
WACULが保有する6,000サイトのデータから、似ているサイト群を機械的にグループでまとめる取り組み。実現すれば、似たサイトでうまくいっている施策を取り入れたり、自身のサイトのKPIを相対的に評価することに利用できる。現在は、1)トップページに何が書いてあるのかを自然言語処理でベクトル化、2)サイトの規模や訪問経緯の割合の分析、3)ゴールとなるフォームの内容の抽出といった3つに取り組み、類似サイト分析の精度を高めるために向き合っている。
・サイト成長の未来予測
ディープラーニングを用いて、未来の訪問数とCVを予測する。似たサイトの過去の数字を機械にあてさせて、誤差を縮めていくことで予測精度を高めていく。本機能で似たサイトを抽出する際にも、先に述べた類似サイト判定の成果が寄与する。本機能については、2016年7月にリリース済みで、事業計画の策定や目標設定にお役立て頂いている。
・Webサイト外情報の自動記録
Webサイト成果には、Webサイト外の情報も影響してくるため、記録しておく必要がある。AIアナリストでは、TwitterなどのSNSを含む、国内主要30メディアをクロールして、登録したキーワードを自動で記録し関連性をひも解く。抽出する情報に関しては、自然言語処理を行い関係するもののみを取り上げ、どれくらいサイトに影響を与えたかまで5段階で評価し、重要度をきちんと判定する。本リリース機能は2016年8月にリリース済み。
―質疑応答―
・AIアナリスト導入から結果がでるまでに必要な時間は?
導入から3か月以内が理想。提案によっては実装完了までに時間がかかる場合はあるが、平均2、3か月で成果がでる事例が多い。
・CV(コンバージョン)の定義はどうしているか?
Webサイトごとに、きちんとCVを定義することが理想。AIアナリスト内部で「目標」を設定でき、Googleアナリティクスに登録されている目標をそのまま使用するケースや、弊社のコンサルタントがデータを見て相談にのりながら決定することもできる。AIアナリストに登録後、各サイトに適したゴールを設定することができる。
・AIアナリストを使用するにあたって、最低どれくらいのデータ量があればよい?
年間1万セッション、直近1か月で1,000セッション以上があればご使用頂ける。データが多ければ多いほど精度が高くなる。
◆パネルディスカッション 大津の回答を一部抜粋
・AIの活用方法としてどんなことをお客様から希望されますか(山本→大津への質問)
質問とずれるかもしれないが、技術視点から始まると、ビジネス視点でのニーズが合致せずうまくいかない印象がある。私たちもAIにこだわっているわけではなく、目の前のお客様のニーズに応えていったらそういった技術(AI)が必要になっていった。
・AIの登場前後でマーケターの仕事はどう変わるか?(山本→大津への質問)
AIマーケターのような外部サービスが増えていくので、サービスの使い方を覚えたり善し悪しの判断をするという意思決定が増えていくと思う。ルーティーン化したものや些末な仕事は機械に任せていき、クリエイティブ・スマートな仕事への比重が増えていくと思う。
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株式会社WACUL(読み:ワカル) https://wacul.co.jp/
代表取締役 大津裕史
京都大学卒業後、株式会社ビービットに入社。ユーザビリティコンサルタントとしてWebサイト評価、サイト制作プロジェクトに多数参画。2010年に株式会社WACULを設立し、代表取締役に就任
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人工知能「AIアナリスト」:株式会社WACULが提供する、人工知能によるサイト分析ツール
Googleアナリティクスを連携するだけで、人工知能がWebサイトのデータを集計し、改善提案を行う人工知能「AIアナリスト」申込サイトはこちら(無料)https://wacul-ai.com/
◆株式会社WACUL 代表取締役社長 大津裕史 講演内容の一部抜粋
AIアナリストの紹介、最新研究の発表を行い、質疑応答にも答えさせていただきました。
―AIアナリストとは―
人工知能によるサイト分析ツールです。Googleアナリティクスを連携するだけで、人工知能がWebサイトのデータを集計し、改善提案を行います。現在6,000以上のサイトで利用されており、約60%のクライアントがAIアナリストを利用して成果アップを実現しています。
―AIアナリスト最新研究の紹介―
・類似サイト判定
WACULが保有する6,000サイトのデータから、似ているサイト群を機械的にグループでまとめる取り組み。実現すれば、似たサイトでうまくいっている施策を取り入れたり、自身のサイトのKPIを相対的に評価することに利用できる。現在は、1)トップページに何が書いてあるのかを自然言語処理でベクトル化、2)サイトの規模や訪問経緯の割合の分析、3)ゴールとなるフォームの内容の抽出といった3つに取り組み、類似サイト分析の精度を高めるために向き合っている。
・サイト成長の未来予測
ディープラーニングを用いて、未来の訪問数とCVを予測する。似たサイトの過去の数字を機械にあてさせて、誤差を縮めていくことで予測精度を高めていく。本機能で似たサイトを抽出する際にも、先に述べた類似サイト判定の成果が寄与する。本機能については、2016年7月にリリース済みで、事業計画の策定や目標設定にお役立て頂いている。
・Webサイト外情報の自動記録
Webサイト成果には、Webサイト外の情報も影響してくるため、記録しておく必要がある。AIアナリストでは、TwitterなどのSNSを含む、国内主要30メディアをクロールして、登録したキーワードを自動で記録し関連性をひも解く。抽出する情報に関しては、自然言語処理を行い関係するもののみを取り上げ、どれくらいサイトに影響を与えたかまで5段階で評価し、重要度をきちんと判定する。本リリース機能は2016年8月にリリース済み。
―質疑応答―
・AIアナリスト導入から結果がでるまでに必要な時間は?
導入から3か月以内が理想。提案によっては実装完了までに時間がかかる場合はあるが、平均2、3か月で成果がでる事例が多い。
・CV(コンバージョン)の定義はどうしているか?
Webサイトごとに、きちんとCVを定義することが理想。AIアナリスト内部で「目標」を設定でき、Googleアナリティクスに登録されている目標をそのまま使用するケースや、弊社のコンサルタントがデータを見て相談にのりながら決定することもできる。AIアナリストに登録後、各サイトに適したゴールを設定することができる。
・AIアナリストを使用するにあたって、最低どれくらいのデータ量があればよい?
年間1万セッション、直近1か月で1,000セッション以上があればご使用頂ける。データが多ければ多いほど精度が高くなる。
◆パネルディスカッション 大津の回答を一部抜粋
・AIの活用方法としてどんなことをお客様から希望されますか(山本→大津への質問)
質問とずれるかもしれないが、技術視点から始まると、ビジネス視点でのニーズが合致せずうまくいかない印象がある。私たちもAIにこだわっているわけではなく、目の前のお客様のニーズに応えていったらそういった技術(AI)が必要になっていった。
・AIの登場前後でマーケターの仕事はどう変わるか?(山本→大津への質問)
AIマーケターのような外部サービスが増えていくので、サービスの使い方を覚えたり善し悪しの判断をするという意思決定が増えていくと思う。ルーティーン化したものや些末な仕事は機械に任せていき、クリエイティブ・スマートな仕事への比重が増えていくと思う。
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株式会社WACUL(読み:ワカル) https://wacul.co.jp/
代表取締役 大津裕史
京都大学卒業後、株式会社ビービットに入社。ユーザビリティコンサルタントとしてWebサイト評価、サイト制作プロジェクトに多数参画。2010年に株式会社WACULを設立し、代表取締役に就任
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人工知能「AIアナリスト」:株式会社WACULが提供する、人工知能によるサイト分析ツール
Googleアナリティクスを連携するだけで、人工知能がWebサイトのデータを集計し、改善提案を行う人工知能「AIアナリスト」申込サイトはこちら(無料)https://wacul-ai.com/
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