エンゲージメントに関する最初のシリーズ（日本語訳）では、ユーザーが生成したコンテンツとプロフェッショナルなコンテンツを組み合わせたアクティビティフィードとソーシャルの製品環境について説明しました。 このシリーズでは、純粋にプロフェッショナルなコンテンツを提供するプラットフォームでのエンゲージメントについて解説します。 パート1では、不朽のプロフェッショナルコンテンツ（日本語訳）を作成することで、製品が真に魅力的になることを説明しました。 このシリーズのパート2では、適切な「レコメンデーション」（日本語訳）を作成することでコンテンツに関連性を与える方法に焦点を当てました。 このシリーズの最後のパートでは、コンテンツの消費とフィードバックに焦点を当て、製品に対する示唆についてガイダンスを提供します。
コンテンツの消費を理解する
ユーザーの接続性とデバイスは、プロフェッショナルなコンテンツを提供する製品を含め、あらゆる製品の消費体験に大きく影響します。 したがって、次の要素に留意することが重要です。
使用デバイス
製品はさまざまなデバイス（iPad vs. スマートフォン vs. テレビなど）上でどう表示されますか？ ローエンドデバイスのユーザーにはどう表示されますか？
最適化機能
製品をどのように最適化したいですか？ その答えはあなたのビジョンに応じて、より多くの時間の消費、貴重な時間のより多い消費、より多くのオリジナルコンテンツ、あるいはそれ以外の要素になります。 それぞれのトレードオフはどう行いますか？
ローエンドデバイスと接続性の低下
接続性が悪い地域のユーザーへの「おすすめ」コンテンツのタイプは何ですか？
配信されるコンテンツの順序
配信されるコンテンツと「おすすめ」の順序は、どのコンテンツが表示および視聴されるかに強く影響します。
検索
検索は、人々が関連するコンテンツを見つけるためのますます重要なツールになっています。 人々の意図を認識できる優れた検索エンジンを持つことが非常に重要です。
追跡すべき指標
消費した時間／DAU
消費した時間は一般に、製品が魅力的かどうかの強力な指標です。 消費した時間の市場シェアも有用な指標です。
週当たりのセッション数
人々は製品に戻ってきますか？ これは、製品と市場の適合性の最も早期の指標です。セッション数の減少は、何か問題があることを示す最も早期の警告サインです。
セッション当たりの消費時間
セッション数と同様、この指標は全体の消費時間を増加させます。製品にとって何が最も強力なレバーかを決定しましょう。
開始動画数、完了動画数、ウォッチリストへ追加された動画数
視聴されたビデオの総数は、製品が魅力的かどうかの良い指標です。
また、ビデオの開始から完了までのウォーターフォールは、エンゲージメントの良い指標です。
製品への示唆
探索と利用
ユーザーの行動について既に知っていることを最適化（利用）すべきですか？または知らないことをさらに学習（探索）すべきですか？ つまり、彼らが高く評価する可能性のあるコンテンツの種類をどの程度まで強調し、彼らが試したことのない種類のビデオをどの程度まで強調すべきですか？ これはすべてのランキングアルゴリズムの基本的な質問であり、簡単な答えはありません。 ユーザーに対してパーソナライズされたコンテンツと人気のあるコンテンツを、製品にどの程度表示する必要がありますか？
データ不足
どんなに細心の注意を払ってアルゴリズムを構築しても、手元にないデータは常に存在します。 これは特に、人々が見たビデオの数が非常に少ない場合に多く起こります。
完璧な最適化機能の不在
予測アルゴリズムは、特定の1つまたは複数の指標に向けて最適化するように設計されています。 ただし、そのような指標は、企業の目標と使命の精神を完全に把握することはできません。したがって、予測と関連性のスコアが完全に十分になることはありません。 ランキングアルゴリズムは、ユーザーがコンテンツとやり取りするかどうか、またどのようにやり取りするかを予測するのに役立ちますが、そのやり取りがミッションに本当に役立つかどうかは予測不可能です。
共有アカウントの意味合い
多くの場合、Netflixのような製品の各アカウントは複数のユーザーによって共有されるため、特定のコンテンツを誰が視聴したかが明確ではない場合があります。 そのため、製品は、パーソナライズされた「おすすめ」と、アカウント全体の表示履歴を反映した「おすすめ」とのバランスを取る必要があります。
季節性
適切なコンテンツを適切なユーザーに適切な順序で配信するには、時間の要素を考慮すべきです。消費は、曜日、季節、夏、休日等におけるユーザーごとの様々な行動に影響を受けます。
ランキングに使用されるシグナル
コンテンツのタイプと多様性、一気見をしたくなる度合い、新しさ、ユーザーの種類、その他のシグナルはすべて、コンテンツの配信順序、ひいては消費に影響を与えます。
まとめ
- コンテンツの消費は、デバイス、接続性、提供されるコンテンツの順序、および検索の影響を強く受けます。
- プロフェッショナルコンテンツのエンゲージメントは、コンテンツのタイプ、「おすすめ」のアルゴリズム、探索か利用かの選択、季節性、共有アカウント、最適化機能などに大きく影響されます。
記事情報
この記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。
原文: Professional Content Consumption (2018)
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