AI搭載レコメンド サイトの利便性を上げるAI搭載の ハイブリッド型レコメンドエンジン

AI搭載レコメンドエンジン

最新のAI（人工知能）技術を活用したレコメンドエンジン「LogrecoAI」をオプションとして提供しています。サイトのさまざまな箇所にユーザーに適したおすすめ商品が表示できます。 利用者に新たな気付きを与えることが、サイトの活性化や収益向上の実現につながります。

AI搭載レコメンドの４つの特徴

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    ハイブリッド型
    レコメンドエンジン

    AIによる「相関ルール」「協調フィルタリング」とコンテンツベースのレコメンドを組み合わせることで高精度のレコメンドを実現します。

  • store

    運用に沿ったコンテンツの表示

    ロングテールレコメンド（売れている商品を除外したレコメンド）、トリガーレスレコメンドなどやランキングの表示などサイトの運用に合わせて、コンテンツの表示が可能です。

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    管理画面での重み付け変更

    管理画面では、コンテンツの表示における重み付けやAI関連のパラメータの設定変更が可能です。また効果測定レポート（閲覧数、CV数など）の確認をすることができます

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    業界データを活用したレコメンド

    自社と同じ業界に属する企業のデータ（トレンド）を活用して自社のレコメンドに活用することが可能です。　

機能

ハイブリッドレコメンド

LogrecoAIは、AIによる「相関ルール」「協調フィルタリング」とコンテンツベースの方式をかけ合わせたハイブリッド型のレコメンドエンジンです。
行動履歴＋アイテム情報＋ユーザー情報（ユーザーID,セッションID)に基づいて訪問者ごとに最適なアイテムを表示します。
また、AIには学習期間が必要ですが、コンテンツベースのレコメンドとのハイブリッドなため、すぐに稼働を開始できます。

ハイブリットレコメンド概要図

運用に沿ったコンテンツの表示

サイトの運用に合わせて「One to Oneレコメンド」「ロングテールレコメンド」など、さまざまな種類のレコメンドを表示できます。

(全ログ活用)レコメンド

One to One レコメンド

ロングテールレコメンド

トリガーレスレコメンド
特徴・メリット
  • 関連性が低いおすすめを防ぐ
  • 成果につながりやすくなる
  • ユーザー別におすすめ度合いに優先順位をつける
  • より訴求力を高める
  • 売れ筋以外の商品をおすすめ
  • 掘り出しものをアピールできる
  • 売れ筋商品をおすすめ
  • 初訪問ユーザーにも人気商品をおすすめできる
関連性のある商品がおすすめされるのか ◎ ◎ ◎ ◎
こんなお悩みを持つサイトに選ばれています（一例）
  • デフォルト利用を推奨
  • リピーターは多いが固定買いになっており、他商品の気づきを与えたい
  • ユーザーによって商品の好みがわかれる傾向が強い
  • 売れ筋以外の訴求を重視したい
  • アプローチ回数を増やしたい
導入により自社サイトに負荷がかかるか とくになし とくになし とくになし とくになし

コンテンツフィルタリング

フィルタリングにより表示するコンテンツの制御が可能です。

フィルタリング

概要
カテゴリによる絞込み 指定カテゴリに属するアイテムのみレスポンスに含めます
指定カテゴリを除外 指定カテゴリに属するアイテムを、レスポンスから除外します。
数値による絞込み アイテムマスタに登録した数値項目による、アイテムの絞込みが可能です。
絞込には、「上限値の設定」「下限値の設定」「上限値と下限値の併用」の3パターンがございます。
マルチタグ(キーワード)による絞込み アイテムマスタに登録したマルチタグ項目による、アイテムの絞込みが可能です。
また、絞込には、「指定タグ全てを含む」「一部でも指定タグの一部でも含む」の2パターンがございます。
コンバージョン(済みアイテム)を除外 実ユーザー様がコンバージョンしたアイテムを、レコメンドデータから除外します。
※有償オプション「行動ログ即時活用」機能の一部として、ご提供いたします。

ランキング

ランキングの表示は単純に集計した数値をベースにしたものではなく、閾値を設定し、値（例：閲覧回数）が一定以上の閾値を超えないものを除外することができます。
その場合は集計データを使わずに、コンテンツベースによるレコメンドデータを活用します。この閾値は管理画面にて設定可能です。

管理画面

管理画面では、コンテンツの表示における重み付けやAI関連のパラメータの設定変更が可能です。また効果測定レポート（閲覧数、CV数など）の確認をすることができます。

利用時のKPI確認や各種設定画面例

業界データを活用したレコメンド

自社と同じ業界に属する企業のデータ（トレンド）を活用して自社のレコメンドに活用することが可能です。　

業界データを活用して、トレンドモデルを生成

システム連携

APIで導入側システムと連携します。JavaScriptによるタグ設置方式と違い、サイトデザイン変更時に修正が必要なく、比較的簡単にカスタマイズが可能です。
・レコメンドエンジンに渡す情報 ： アイテム情報、ユーザー情報、行動履歴、その他情報
・レコメンドエンジンから取得情報 ： 各種レコメンドデータ　

システム連携　概要図

導入の流れ

導入フロー

  • 0

    お申し込み

    1

    初期設定用情報提供

    初期設定に必要な情報を提供いただきます。

    2

    初期設定

    当社で初期設定を行います。

  • 3

    データ連携

    APIの開発が必要な場合はAPI開発を行います。

    4

    導入設定

    当社で導入設定を行います。

    5

    運用開始