popIn Discovery for Publisher全てはメディア価値の向上、証明の為に

Contents Recommend Widget

読まれる記事を
レコメンドする

メディアにとってのpopIn Discoveryはコンテンツレコメンドウィジェットとして機能します。
特許技術であるREAD機能により証明された“読まれる記事”をレコメンドする事ができるので
サイト外に離脱する確率が低くなります。

つまり、”読まれる記事”を中心に、内容関連性/リアルタイムアクセス/ソーシャル/行動履歴といった複数のアルゴリズムで記事をおすすめすることで、「熟読のループ」が作り出されます。
これにより、PVや滞在時間を伸ばしながらユーザーとのエンゲージメント強化することができ、結果的にメディア価値の向上に繋がります。

現在、このレコメンドロジックにはBaidu社のAI技術が加えられており、
高いレコメンド精度を実現できています。

READ

ユーザーと記事の
関係を知る

メディアはPV数を最重要のKPIとしてしまいがちですが、記事内容へのユーザーの満足度を知るためには、記事の読了状況(熟読したのか、流し見したのか)を把握しなければなりません。

我々が提供する「READ」は、記事コンテンツの本文領域がユーザーの可視領域に入っているかを判定し、その経過時間と情報量から正確な読了状況を測定します。

「READ」はpopIn Discoveryを導入する全てのメディアに無償で提供している機能です。
また、自社メディアの分析だけでなくREAD BENCMARKで他メディアとの比較も可能です。

READ BENCHMARK

READは記事コンテンツの正確な読了状態を測定し、「PVの質」を測定する技術です。

READスコアはコンテンツのボリュームやタイプなどの諸条件により基準値が異なるため、計測値を検証する上での基準値として、5つのサイトタイプの平均値を「READ BENCHMARK」として、ダッシュボードを通じて提供しています。

BENCHMARKを見る

読者満足度の高い記事

掲載サイトの平均読了率・平均読了時間を超えているか(質の観点)と、サイト全体での総読了時間が長いか(量の観点)を解析します。

抽出される記事群は、アクセスランキングによって集計される記事群とは異なり、じっくりと読み込まれ、かつ、幅広い読者層に受け入れられているといえます。

MediaDNA

コンテンツ消費
スタイルを分析

「READ」を導入していただいている国内約全メディアに訪問する全ユーザーの読了時間を分析しています。

全ユーザーの1ヶ月の読了時間をコンテンツ・カテゴリ別に集計し、全体平均タイムシェアを出します。その全体平均タイムシェアと特定メディア読者のタイムシェアを比較することでメディアの特性が浮き彫りになります。

MONETIZED

コンテンツ型
ネイティブ広告

ウィジェット内の一部に広告枠を設けていただく事で、外部サイトのコンテンツへの送客による新たな収益源を提供します。送客先は「コンテンツ」であることが審査されているため、メディアブランドを毀損することがなく読者に「価値のある広告」を提供します。

また、同広告枠には自社メディアのコンテンツを配信する事も可能ですので、タイアップ記事への集客等にも活用できます。

Widget design / format

ユーザーインターフェイス
を尊重します

popInのレコメンドウィジェットのデザインは導入メディア毎に最適にカスタマイズされます。
これによりメディアユーザーに違和感なくコンテンツをレコメンドすることができるので、
ユーザーのweb体験を損ねることはありません。

もちろんスマートフォン、PCのいずれにも対応したレスポンシブデザインです。
また、様々なメディアに対応する為、多彩なフォーマットを用意しています。

記事タイプ

最も一般的なコンテンツレコメンドのフォーマットです。

メディアサイト内記事への誘導枠の他、
外部サイトへの広告枠も違和感なく
表示する事ができます。

画像タイプ

ユーザーが閲覧している画像に対しメディアが保有する他の画像をレコメンドすることができます。

レコメンドにはAIによる画像認識技術が活用されているので情報がタグ付けされていない画像でも導入可能です。

その他

記事、画像の他にもAMPページへの導入やインフィードタイプ、ユーザーのアクションをトリガーにしてウィジェットを表示させる等、メディアのニーズに応じて様々なフォーマットに対応します。
※詳細はスタッフまでお問合わせください。

お問い合わせ


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