Piano Insightのプラットフォームは、それぞれのユニークユーザに対してユーザプロファイルを保持します。そして、そのユニークユーザはお客様のサイトをナビゲートするユーザとして連続的に更新されます。このようなアップデートはリアルタイムあるいは定期的にに発生します。
論理的にユーザプロファイルは、以下の4つの主要なソース由来のデータを含んでいるものと考えることができます:
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ユーザが購入するページのコンテンツプロファイル。例:もしユーザがテクノロジーについてのページを読む傾向がある場合、ユーザプロファイルに反映されます。
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ユーザによって提出される検索のクエリ。
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ユーザによって作られたリクエストから推測されるデータ。例:IPアドレスとユーザエージェントの文字列よりある1つのものはロケーションやデバイスの使用方法についてそのユーザにたくさん推測できます。
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外部から提供されたユーザデータ。これは、貴社のみが保持しているユーザについての非公開データが該当します。例えば、ユーザがペットを飼っていることがわかるデータを保持されている場合、このようなデータを組み合わせて使用することができます。
ユーザプロファイルはPiano Insightプラットフォームの多くの設定とアプリケーションで使われます。例:
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個別の3rdパーティアプリケーション作成のためのコンポーネントとして。
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ユーザ固有のコンテンツのレコメンデーションを作るための基礎として。
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広告のマッチング行動の基礎として。
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ユーザプロファイル内の異なるエレメントは異なるものに使われます。例:一般的にそれらの使用はアプリケーション特有であり、プロファイルの中の全てのエレメントが全てのアプリケーションで使われるということではありません。 |
キーワードグループ
ユーザによって購入されたコンテンツプロファイル由来のセクションは、ユーザの興味・関心のプロファイルにコピーされます。そして、コンテンツプロファイル内で見つかったすべてのグループ名はユーザプロファイル内に生じます。加えて、ユーザプロファイルは個々のユーザと紐付けられたグループ名を含みます。このような追加のグループは以下の一覧の通りです。
デバイスの情報
ユーザのデバイスを記載したキーワードグループです。
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グループ |
内容 |
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ユーザが携帯電話あるいはタブレットあるいは他のタイプの無線デバイスを使用している場合、ユーザの携帯電話のブランドを識別します。例:apple。PC(デスクトップとノートブック)は通常、値「desktop」に紐付けられます。 |
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ユーザのブラウザを識別します。例:msieあるいはfirefox。 |
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ユーザが起動しているOSを識別します。OSは携帯電話やタブレット同様携帯電話も含みます。例:windows、androidあるいはiphone os。 |
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device-type |
デバイスタイプを識別します。例:desktop、mobile、tablet。 |
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他のキーが発生する可能性もあります。例えば、貴社にて定義されたグループ名を含むものが存在することがあります。そのようなデータは明示的に付与することも、マーカーをリターゲティングすることもできます。 |
データの入れ替えと重みの設定
お客様のサイトに訪れ、お客様のページを読んだとき、そのユーザの興味・関心のプロファイルが更新されます。その更新は、読まれたページのコンテンツアイテムに適切な重み付けされた値に依存致します。(「適切な重み付け」は幾つかの条件を考慮にしています)。一般的に以下のものがあります。
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かなり前に読まれたコンテンツよりは、最近読まれたコンテンツが重みは高くなります
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一般的に人気があり、多くのユーザにで読まれるものは、一部の人のみが読むコンテンツより重みは低くなります。
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コンテンツを読むのに費やされた時間は重み付けに影響します。
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異なるプロファイルグループは異なる重みを持っています。例:あるプロファイル要素は長寿命なのに対し、別のプロファイル要素はより短いライフスパンとなります。
リアルタイムアップデート
ユーザプロファイルはそれぞれのユーザのサイト内での活動により動的に更新されます。例えば、ユーザがツール・ド・フランスのページを読むと、そのユーザのプロファイルに直ちに反映されます。リアルタイムアップデートで変わるプロファイルとは別に、定期的に更新されるユーザプロファイルのサブセットがあります。これは以下に説明する、ユーザの興味・関心となります。
長期間のユーザの興味・関心
先に説明しましたように、ユーザのサイト内での動作で動的に更新されるプロファイルがあります。しかし、ユースケースを整理する上で、最近のユーザの活動による重み付けや、全てのブラウザ履歴を取得するより、フレームワークを持つことは有益です。そのために、ユーザの興味・関心というものがあります。
このフレームワークは、長時間のユーザの興味・関心で更新されます。長時間のユーザの興味・関心の目的として、ユーザの全てのブラウズ履歴やアクションを濃縮し、ユーザ毎に重要度を重み付けしたユーザフレンドリーなツリーを提示します。
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長期間のユーザの興味・関心は、<prefix>-categories として、というユーザプロファイル名で表示されます。<prefix>は、カスタマープリフィックスを参照してください。 |
ユーザの興味・関心ツリーはユーザのブラウザアクションで更新されます。そのため、この機能はユーザが訪れたページの特性を元に上昇値をマッピングし、初期化しなければなりません。これをハンドルするものが カスタムタクソノミです。これは、お客様がタクソノミのアップロード、デプロイを行い、各ユーザの興味に合わせてサイトを回遊するのを維持するために使用します。
重みの展開
ある期間(通常は、1日に1回)毎に興味・関心ツリーは前回の更新以降のユーザの動作を元に更新されます。例えば、あるユーザが携帯電話の記事を読んだ場合、このユーザの興味・関心ツリーの重み付けが上昇することを示します。同時に、関連のない興味・関心は重み付けが下降します。整理された、興味・関心ツリーは次の3つの原則により関連付けられます。
バランスの原則
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もし、ノードが親を持っている場合、各ノードの重みの合計値は、親の値と等しくなります。
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最上位の重みの値は 1.0 です
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ノードの重み付けが上昇、または下降した場合、その他のノードの重み付けも上記1, 2を厳守するために再計算します。
ユーザの興味・関心のツリーを可視化すると以下のようなツリーができます:
このユーザプロファイルの興味・関心ツリーは次のキーワードで重み付けしております。Topの重みについては省略いたします:
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tech, <prefix>-categories は 0.6
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tech/computer, <prefix>-categories は 0.4
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tech/mobile, <prefix>-categories は 0.2
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lifestyle, <prefix>-categories は 0.4
定義されていないノードの重み
バランスの原則「1」で記載した通り、親のノードの値と、子のノードの値の合計値は等しくなります。しかし、以下のようなシナリオがしばしば発生します。:
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ユーザが Tech のノードの重みを上昇させる記事にアクセスする。
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その後、同じユーザが Tech/Mobile のノードの重みを上昇させる記事にアクセスすると、Tech/Mobileの親である、Techのノードも上昇することを意味します。
もし、Techのノードの重みが2回、Tech/Mobileのノードの重みが1回上昇した場合、Techノードの重み値は、その親や祖先となるノードの値と等しくなくなります。そのために、Tech/Undefined というノードを使用します。これは、Tech/Computer と Tech/Mobile に適切な重み値が反映されるまで使用し、一時的な値を伝達します。また、ユーザがMobileにアクセスしたので、Tech カテゴリの重み値もサブカテゴリに何があるかは関係なく、上昇します。もし、親ノードや祖先の混合の重み値の食い違いが発生した場合、Undefined/Other というノードもそれに合わせて計算されるため、Undefined/Othersというカテゴリのノードは明示しておりません。