本シリーズのこれまでの投稿では、コンテンツ生産、つながりと在庫、ランキング、消費について取り上げてきました。今回はエンゲージメントにおけるフィードバックの役割について検討します。
フィードバックの種類
フィードバックは、あらゆるニュースフィード環境の鍵となる重要な要素です。ランキングアルゴリズムに影響を与え、さらなるエンゲージメント（共有を含む）や利用時間を促進し、それにより消費全体が押し上げられます（図1）。フィードバックは2つの基本的な種類に分けることができます。1つは、ユーザーが「いいね！」やコメント、リアクション、非表示などの行為を通して自らの好みや関心を直接共有する、明示的なフィードバックです。もう1つは、利用時間、「いいね！」するかどうかの迷い、ページ内での閲覧の遷移など、黙示的なフィードバックです。ニュースフィードモデルにおいては一般的に、投稿を見ることのできる人は誰でも、その投稿の直接的なフィードバックも見ることができます（一方でストーリーモデルにおいては、コメントや「いいね！」は作成者しか見られません）。
これら2種類の内の1つだけを取り上げたとしても、全てのフィードバックが同じではありません。例えば、コメントは一般的に「いいね！」よりもエンゲージメントを促進します。その理由の一部は、「いいね！」に対する社会的な圧力にあります。例えば、ユーザーはしばしばニュース記事を読んでいなくても、その記事に「いいね！」します。従ってフィードバックの種類や関連するユーザーの行為を深く理解することが、より良い製品設計の役に立ちます。
製品への示唆
コンテンツ生産
ユーザーはフィードバックを自らの投稿の検証結果として捉えます。より多くのポジティブなフィードバックを受け取れば、より多くのコンテンツを作成する可能性が高くなります。反対にフィードバックの数が相対的に少ないと、ユーザーをがっかりさせ、投稿の頻度が落ちる可能性が高まります。人間は社会的な存在であるため、ユーザーは自然と自らの投稿が受け取ったフィードバックを、他の人の投稿と比較します。またランキングアルゴリズムは一般的に、受け取ったフィードバックの量に一部基づき投稿を目立たせるため、フィードバックの少なかったユーザーはしばしば、自らの投稿が比較的少ないエンゲージメントしか生み出していないと考えます。そのため、比較に対するプレッシャーを軽減し、ユーザーが共有したものに対してネガティブな気持ちにならないように製品を設計することが、ユーザーの共有に対するモチベーションを上げ、エンゲージメントと長期的な成長を促進するのです。
ランキングアルゴリズム
ユーザーの好みや関心の現れとしてのフィードバックは、あなたのチームが効果的なランキングシステムを開発する際に、たいへん役立ちます。それぞれのフィードバック「シグナル」は、特定の投稿への関連性の割り当てに関する情報を提供し、表示する順番に影響を与えます。そしてそれが利用時間や、最終的には製品の成長を推進することになります。
追跡すべきメトリクス
リアクションとコメントの数
中でもコメントは、真実のエンゲージメントを表す強力なインジケーターです。上述の通り、実際には投稿を読まず、従ってコメントもしない多くのユーザーが、それでも主に社会的なプレッシャーのため、長ったらしい投稿に「いいね！」やその他のリアクションをします。
コメントの長さ
傾向として、短いコメントよりも長いコメントの方が、強いエンゲージメントの形です。
利用時間
ある投稿に対するユーザーの利用時間が長いほど、その投稿に価値が見出されている可能性が高まります。
まとめ
- フィードバックはコンテンツ生産、コンテンツのランキング、および全体的なエンゲージメントに影響を与えます。
- 高いエンゲージメントを持つ製品を構築するには、フィードバックの種類を理解することが必要不可欠です。
この記事は、Sequoia CapitalのData Scienceチームによるものです。Jamie Cuffe、Avanika Narayan、Chandra Narayanan、Hem Wadhar、Jenny Wangが執筆協力しています。質問、コメント、その他のフィードバックにつきましては、data-science@sequoiacap.comまでメールでお送りください。
著者紹介
アイデアから IPO、そしてそれを超えて、Sequoia は大胆な創業者たちが、伝説的な起業を作ることを助けます。
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: Engagement Part VI: Feedback (2018)
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