興味に合わせて自動配信！LINEパーソナライズドコンテンツの実装法

田辺さん、NetflixやAmazonのレコメンドって巨大なAIシステムが裏にあるわけですよね。中小企業のLINEアカウントで同じことができるんですか？

もちろんNetflixと同じレベルのAIを構築する必要はありません。LINEのパーソナライズは「タグとセグメント」を使ったルールベースで十分に効果が出ます。お客様がどのリンクをクリックしたか、どのカテゴリに興味を示したかをタグで記録し、そのタグに基づいて配信内容を切り替える。シンプルですが、全員同じ配信と比べたら効果は段違いです。

なるほど、高度なAIじゃなくてもできるんですね。具体的にどうやるんですか？

3ステップです。ステップ1：コンテンツのカテゴリを決める。例えばアパレルなら「トップス」「ボトムス」「アウター」「小物」。ステップ2：配信リンクにカテゴリのパラメータをつけて、クリックした人に自動でタグを付与。「トップス_興味」「ボトムス_興味」というタグがつく。ステップ3：次回の配信で、タグに基づいてコンテンツを出し分ける。トップスに興味がある人にはトップスの新作を、ボトムスに興味がある人にはボトムスのコーデ提案を送る。

アパレル以外の業種だとどんなパーソナライズができますか？ 具体例をもっと聞きたいです。

いくつか紹介しますね。飲食チェーンの場合、過去に「ランチ情報」をクリックした人にはランチメニュー更新を、「ディナー情報」をクリックした人にはディナーコースの案内を配信。メディア運営の場合、「マーケティング記事」を読んだ人にはマーケティング関連の新着を、「開発記事」を読んだ人には技術系の新着を配信。スクール系の場合、「初心者向け」コンテンツに反応した人には基礎講座を、「上級者向け」に反応した人には応用講座を案内する。

同じ友だちリストでも、受け取るコンテンツが全然違うわけですね。配信の手間が増えませんか？

最初の設定には確かに手間がかかります。でも一度仕組みを作ってしまえば、あとは自動で回ります。コンテンツを作ったら、カテゴリタグを紐づけるだけ。配信先は自動でセグメントされるので、毎回「誰に何を送るか」を考える必要がなくなります。結果的に配信1回あたりの効果が上がるので、むしろ効率は良くなるんです。

パーソナライズの精度をもっと上げる方法ってありますか？ タグが少ないうちは精度が低そうで…。

精度を上げる方法は3つあります。1つ目は「初回アンケートで興味を聞く」。友だち追加直後に「どのジャンルに興味がありますか？」と選択式のアンケートを送り、初期タグを付与する。これで最初の配信からパーソナライズができます。2つ目は「行動の重み付け」。クリック1回より、同じカテゴリを3回クリックした方が確度が高い。タグにスコアを持たせて、スコアが高いカテゴリを優先する。3つ目は「非反応データの活用」。送ったのにクリックされなかったカテゴリは興味が低い、と判断してそのカテゴリの配信頻度を下げる。

ツールLやツールEとToolsBoxで、パーソナライズの実現しやすさに差はありますか？

ツールLはタグ管理と条件配信が可能ですが、パーソナライズのルール設定を一つひとつ手動で組む必要があります。ツールEは配信機能が中心でコンテンツのレコメンドは得意分野ではありません。ToolsBoxは「施策ファースト」の設計思想で、パーソナライズ配信のテンプレートを選ぶと、タグ設計・セグメント分け・配信ルールが自動構成されます。月額¥9,800のスタンダードプランからパーソナライズ配信機能が使えるので、まずはカテゴリを3つくらいに絞って始めてみてください。