コンテンツマーケティングの課題を解決?!小学館「コトバDMP」

コンテンツマーケティングを実行する上での様々な課題を抱えていませんか？
その課題解決のための強力な助っ人になりそうなサービスがリリースされました。

最近公開されたニュースリリースや記事から「注目情報」を取り上げ、独自の視点で解説していきます。

今回注目したのはこちら。

小学館は2.2億PV/5千万UUのメディア・コンテンツ群データを活用したデータマーケティング基盤「コトバDMP」を開発。

このたび、株式会社小学館（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：相賀昌宏）は、言語解析技術を活用した独自のデータマーケティング基盤「コトバ DMP」を開発し、月間 2.2 億 PV/5 千万 UU の多様なメディア・コンテンツから得られる興味関心データを活用した、コンテンツマーケティングの支援業務を開始いたします。コンテンツの企画・制作、小学館メディア内外へのディストリビューションを軸に、様々な広告主企業の皆様にデータオリエンテッドなサービスを提供いたします。

出典元はこちら（株式会社小学館　2017年6月9日発表）
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『ジェネシス』の視点

『小学館は2.2億PV/5千万UUのメディア・コンテンツ群データを活用したデータマーケティング基盤「コトバDMP」を開発。』について、「ジェネシス」の視点で解説します。

コンテンツマーケティングを実行する上での主要課題、言い換えると、難しい点としては、

• 人気コンテンツとなりうる「テーマ」をどうやって選定するか
• 各コンテンツを最も読んでくれそうな人をどうやってセグメントするか
• セグメントした対象ユーザーをどうやってそのコンテンツに連れてくるか？

の３つを挙げることができます。

今回、小学館が構築したデータマーケティング基盤「コトバDMP」は、上記の課題解決のための強力な助っ人になりそうなサービスです。

小学館では、美的.com、Oggi.tv、＠DIME、NEWS ポストセブンなどの人気雑誌のオンラインメディアを運営しており、多様な読者層に向けて、様々なコンテンツを制作・公開しています。

ことばDMPにおいては、これらメディアサイトのページ単位のアクセス履歴だけでなく、個々のコンテンツに含まれるキーワードも抽出し、蓄積することにより、最近、どんなキーワードやテーマを持つ記事が人気なのか、ということに加えて、「どのような人がどんなキーワード、あるいはどんなテーマを読んでいるのか」という分析が行えます。

したがって、コンテンツ制作の企画段階において、「コトバDMP」の分析結果から、アクセス数が集まる「鉄板コンテンツ」のテーマや、コンテンツ内にちりばめるべきキーワードの選定に役立てることが可能となるでしょう。

コンテンツのテーマ、キーワードを企画段階で

また、コンテンツごとにターゲットユーザを抽出、セグメントを作成するに当たっては、コトバDMP内のデータからキーワードベースで読み手の興味関心を分析することができますので、例えば、あるコンテンツを見ている人に、同じキーワードが一定量含まれている他のコンテンツを推奨する、といったことが高い精度で行えます。このあたりの分析は、ブレインパッド社の自然言語処理エンジン「Mynd Plus（マインドプラス）」が採用されていると思われます。

さらに、外部から自社サイトの特定コンテンツに誘導するための施策のためには、ことばDMPの分析から判明した、ユーザーの特性に類似している外部ユーザーをIntimateMergerを利用して抽出、ネット広告配信のターゲットとすることができます。

この手順を踏めば、特定コンテンツに関心があると思われる特定外部ユーザーに絞って広告を露出させることができ、効率的に自社サイト・コンテンツへと誘導を図ることが可能となるでしょう。

多くの企業は今、サイト来訪者を増加させ、また自社商品の関心・理解を促進し、購買意欲を喚起させるため、コンテンツマーケティングに力を入れていますが、「コトバDMP」のようなサービスの登場は、「コンテンツマーケティングを効果的・効率的に行いたい」というニーズに応えるものであり、今後の成長が期待できるのではないかと思われます。

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