非コンテンツ商品のコンテンツをどう運用するか：核心はコンテンツの提示と推奨にある

コンテンツのプレゼンテーションとコンテンツの推奨は、非コンテンツ製品における 2 つの一般的なコンテンツ操作方法です。どちらであっても、最終的な目標は、ユーザーの意思決定コストを削減し、ユーザーの意思決定時間を短縮し、ユーザーのコンバージョン率を高めることに他なりません。

周知のとおり、コンテンツ運用はインターネット運用の重要な部分です。しかし、ほとんどの人の認識では、コンテンツ運用は、 PGC 、 UGC 、または新しいメディア運用として理解されるのが通例です。最初の 2 つのキャリアはコンテンツベースの製品ですが、後者はコンテンツ配信チャネルであり、実際には偽装されたコンテンツベースの製品と見なすことができます。

では、コンテンツ操作が必要なのは、コンテンツ重視の製品だけなのでしょうか?

この質問に答える前に、別の質問を見てみましょう。コンテンツとは何ですか?コンテンツには、テキスト、画像（セット）、（短い）ビデオなどがあります。情報を含むも​​のはすべてコンテンツであると言えます。すべての製品には、これら 3 つの要素の一部またはすべてが含まれるため、コンテンツがある以上、当然、コンテンツの運用が必要になります。

筆者は、さまざまなコンテンツ運用方法に基づいて、インターネット製品を一般的にコンテンツベースの製品と非コンテンツベースの製品に分類することに慣れています。今日は、コンテンツ以外の商品の運用方法についてお話します。

1. 非コンテンツ製品におけるコンテンツ運用の必要性

読者の中には、著者がコンテンツ運用について議論するのにコンテンツベースの製品ではなく、コンテンツ運用とはあまり関係のない非コンテンツベースの製品を分析に選んだのはなぜかと疑問に思う人もいるかもしれません。なぜなら、現在市場に出回っている商品を見ると、コンテンツ以外の商品が大きな割合を占めているからです。つまり、このようなコンテンツ運用人材の需要は日々高まっており、従来のコンテンツ運用の考え方を慎重に探究する必要があるのです。

1.1 非コンテンツ製品の市場規模

まず、コンテンツベースの製品と非コンテンツベースの製品の現在のユーザー規模を見てみましょう。結局のところ、比較することによってのみ最終的な判断を下すことができます。

知乎の月間活動

上の写真は、現在UGC分野で好調なZhihuの月間アクティブデータです。2月のアクティブユーザー数は1,000万人を超え、二次分野の「知識コミュニティ」における市場浸透率は10％に達しました。

2月に最も利用された情報アプリトップ5

情報商材は、基本的には典型的なPGCとみなすことができます。上図では、2月に最も利用数が多かった騰訊ニュースの利用数は1億5000万、3位の天天快報の利用数は6000万だった。実際、これは、勝者がすべてを手に入れるインターネット製品の典型的なヘッド効果も示しています。 Toutiaoに関しては、OGC（職業生成コンテンツ）属性が他のいくつかの情報製品よりもはるかに強く、PGCとはほとんど考えられないと感じています。

コンテンツベースの製品の利用規模を見た後は、非コンテンツベースの製品を見てみましょう。

2月のユーザー数上位5位のモバイルショッピングアプリ

2月に使用された総合旅行予約アプリトップ5

[追記: 上記のデータはすべて「iResearch Qianfan」より]

筆者は、モバイルショッピングや総合旅行予約分野のアプリを非コンテンツ製品の代表として選んだ。その理由は、これらの製品は合理的かつ適切な情報表示を通じてユーザーのコンバージョンや支払いを促す必要があり、コンテンツ操作に対する要求も高いためである。結局、そのような製品はユーザーにお金を払わせることができず、利益を上げることができなければ、存在価値を失ってしまいます。

上の2つの写真から、この2つの分野のトップ製品のユーザー規模だけでも、すでにPGCやUGCのトップ製品と同レベルであることが分かります。その中でも、 Taobaoは2月に3億人近くのアクティブユーザーを抱え、 Qunarは2月に2億人強のアクティブユーザーを抱えています。これは、非コンテンツ製品のユーザー規模が相当大きいことも意味します。もちろん、ユーザー規模が大きいことと、運用の需要が大きいことは別問題だと言う読者もいるかもしれませんが、必ずしもそのような製品に専門的なコンテンツ運用が必要であることを意味するわけではありません。

そこで、このタイプの製品のコンテンツ運用の必要性についてお話ししましょう。

1.2 非コンテンツ製品がコンテンツを運用するための2つの「必須事項」

今日のインターネット時代では、ロードショーに出て PPT だけで投資を獲得できた過去のように、製品をオンラインに載せるだけでユーザーが集まる過去のようにはできなくなりました。月収が数千万、数百万の個人販売者を大量に生み出すことは簡単です。

1. 製品の同質性が増すにつれて、製品のコピーがますます簡単になり、製品レベルでの類似アプリの機能的エクスペリエンスはほぼ同じになっています。このとき、ユーザーが気にするポイントを把握し、ユーザーの意思決定コストを削減し、ユーザーのコンバージョン確率を高めるには、コンテンツ運用に頼る必要があります。
2. 情報量が爆発的に増加し、ユーザーの時間がますます細分化される中、ユーザーの時間をより多く占めるためには、ユーザーにとって最も没入感のある手段であるコンテンツに頼らざるを得ません。結局のところ、すべての製品がWeChat ミニプログラムのようにユーザーにすぐに使用させる勇気を持っているわけではありません。

これら 2 つの「必須事項」が、この種のコンテンツ運用人材に対する企業の需要を決定し、ユーザー規模が市場の需要を決定すると言えます。これら 2 つの要素により、非コンテンツ製品に対するコンテンツ操作が必要になります。

2. 非コンテンツ製品における従来の2つのコンテンツ運用方法

では、このような製品のコンテンツ運用はどのように行えばよいのでしょうか?実際、私は以前の共有でこの問題について何度も議論してきました。今日は、これまで散在していた知識のポイントを体系的に整理します。

非コンテンツ製品のコンテンツ操作方法は、簡単に言えば、コンテンツの提示とコンテンツの推奨です。プラットフォームベースの製品の場合、これら 2 つはイベントトリガーに次いでユーザーのコンバージョンを促進する効果的な手段であり、イベントトリガーよりも持続性が高く安定しているという利点もあります。

2.1 コンテンツのプレゼンテーション

いわゆるコンテンツプレゼンテーションとは、ユーザーが最も関心を持つ情報を、特別な方法でシンプルかつ明確に伝え、一目で理解できるようにすることです。

このプロセス中、オペレーターは次の点に注意する必要があります。

1. 製品の位置付けに基づいて
2. ユーザーの問題点を特定する
3. 情報のラベル付けまたは次元化

製品のポジショニング自体も、ユーザーのペインポイントが何であるかをある程度決定づけるものといえますが、ラベリング（次元化）は最も単純かつ明確な手段です。

フードデリバリーサービス「Ele.me」を例に挙げてみましょう。

画像はHungryアプリより

まず、Ele.me のようなテイクアウト注文プラットフォームとしての製品の位置付けは、ユーザーに便利で多様性があり、美味しく安全な食品を提供することと要約できます。したがって、ユーザー グループが気にする問題点は、利便性、味、手頃な価格、セキュリティだけです。

では、Ele.me はこの情報をどのようにラベル付けされた形式で提示するのでしょうか?

• 利便性: 販売店とユーザー間の距離と平均配達時間を表示します
• Delicious: 写真、月間売上、ユーザー評価を表示します
• 手頃な価格: 「値下げ」や「新品」などの割引ラベルと1人あたりの平均価格を表示します
• 保証: このカテゴリーの老舗ブランドには「ブランド」というラベルが付いています

Ele.me は、ユーザーが最も関心のある情報をリスト ページにラベル付きで表示し、詳細ページにアクセスしなくても、潜在的な販売業者の概要を把握できるようにします。

この形式のラベル付けに加えて、情報の次元化という別の形式のコンテンツ表示があります。次元とは、簡単に言えば、製品の「スクリーニング」機能です。各フィルター項目は、製品情報のディメンションです。

画像はCtrip.comより

Ctripのホテル予約を例に挙げてみましょう。ホテルを予約するユーザーが最も気にする情報は、場所、価格、ホテルの設備、グレードです。 Ctrip は、これらのユーザーの悩みに基づいて、場所 (ビジネス地区、交通ハブ、行政地区など)、価格、星評価、機能などを含むスクリーニングの基準を設定しました。

情報の次元化には、別の種類として、下図のJD.comの分類モジュールのような分類モジュールの設計があります。

JDアプリからの画像

分類モジュールの設計ロジックも製品の位置付けとユーザーのニーズに基づいており、製品情報を立体的にユーザーに提示します。ここでは詳細には触れません。

2.2 コンテンツの推奨

コンテンツの提示が単にユーザーにコンテンツを伝え、ユーザーの意思決定コストをある程度削減するのであれば、コンテンツの推奨はユーザーの意思決定を「直接」支援すると言えます。

「静的な」コンテンツの表示と比較すると、コンテンツの推奨は「動的」であるように見えます。よく「パーソナライズされた推奨」と呼ばれるものは、典型的な「コンテンツの推奨」です。

一般的に、コンテンツレコメンデーションは主に2つのタイプに分けられます。1つはToutiaoに似たコンテンツベースのレコメンデーションです（Toutiaoはコンテンツベースの製品ですが、そのコンテンツベースのレコメンデーションモデルの方が皆さんには馴染み深いので、これを例に挙げます）。

たとえば、私が Toutiao の新規ユーザーであれば、Toutiao からいくつかのニュースがプッシュされます。初めて芸能ニュースをクリックしたとき。バックエンドのアルゴリズムは、私がこのタイプのニュースを好むと判断し、後で私に推奨されるコンテンツの中でエンターテイメントニュースの比重を高めます。それが押されるほど、私はより多くを見ました。そして、私がより多くを見れば見るほど、それはより多く押しました。このままだと悪循環になり、最終的には画面が芸能ニュースで埋め尽くされ、他の経済ニュースやスポーツニュースが読めなくなってしまうかもしれません。

これは少し大げさに聞こえるかもしれませんが、ユーザーに推奨されるコンテンツがどんどん狭まっていくというのは、コンテンツベースの推奨の大きな欠点です。

2番目はユーザーの推奨に基づいており、 Amazonがここでは文句なしのナンバーワンです。

アルゴリズムのロジックは次のとおりです。たとえば、私はユーザー A、あなたはユーザー B で、私たちは両方とも Amazon で母親と子供の商品を購入しました。そして、母親と子供の商品に加えて、あなたは子供向けの本も購入しました。私たちは両方とも母親と幼児向けの製品の購入者なので、私もあなたと同じように児童書に興味があるかどうかが判断されます。テストとして、私がたまたま推奨されたものを購入した場合に、子供向けの本を推奨します。そうすると、母親と乳児向けの製品のユーザーと児童書のユーザーの間には一定の相関関係があると考えられる理由があります。こうすることで、母子向け商品を購入する他のユーザーにも児童書を推奨することができ、正確な推奨を通じてコン​​バージョン率を高めることができます。もちろん、実際のアルゴリズムでは、あなたや私のデータサンプルだけに基づいてそのような性急な判断を下すことは不可能ですが、これがロジックです。

明らかに、ユーザーベースの推奨ロジックのアルゴリズムの難易度は、コンテンツベースの推奨のアルゴリズムの難易度よりもはるかに高くなります。結局のところ、後者は単一のユーザーの過去の習慣に基づいて判断するだけで済みますが、前者は複数のユーザー間の情報連携を必要とします。これが、今日のほとんどの製品がコンテンツベースの推奨モデルに基づいている理由です。

優れたオペレーションでは、ユーザーが何を望んでいるかを把握するだけでなく、ユーザーに代わって決定を下す必要があります。プロダクトマネージャーがユーザーをバカ者のように扱うのと同じように、オペレーションでも同じことが言えます。ほとんどの場合、ユーザーは怠け者で、頭を使うことを好みません。

遊ぶために電子製品を購入したいが、その種類の製品については素人だと想像してください。混乱を招く大量の製品パラメータに直面し、決断するのが難しい場合、購入しないか、友人に推薦を頼む可能性が高くなります。友人があなたを他のチャンネルに紹介すると、ユーザーであるあなたはそのプラットフォームからいなくなってしまうかもしれません。

しかし、プラットフォームに適切なコンテンツ提示と推奨の仕組みがあり、この電子製品があなたが欲しいものであると明確に伝えられたらどうなるでしょうか?

さらに悪いことに、この推奨製品の隣には、推奨製品よりも価格性能比が大幅に低いと思われるマッチング製品も付属しています。この場合、期待通りの決定を早く下せる可能性が高くなります。

これは実際に、コンテンツ操作に関する別のポイントにつながります。比較は、ユーザーの意思決定を加速させる強力なツールです。

まとめると、コンテンツのプレゼンテーションとコンテンツの推奨は、非コンテンツ製品における 2 つの一般的なコンテンツ操作方法です。どちらであっても、最終的な目標は、ユーザーの意思決定コストを削減し、ユーザーの意思決定時間を短縮し、ユーザーのコンバージョン率を向上させることだけです。

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この記事の著者@黑小指は（Qinggua Media）によって編集および公開されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ