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Content search windows_20190511

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Content search windows_20190511

  1. 1. 「からくり」は世の中にないアイデアを生み出す原動力
  2. 2. メディア特化型サイト内検索 特許出願中(特願2017‐213472) 記事下や本文中に設置する検索窓 + 自然言語処理と機械学習で抽出したレコメンド キーワードと検索結果をワンセットで表示 化粧水 乾燥 化粧水 美容 スキンケア
  3. 3. 検索データを軸にビジネスの成長を加速 広告費用対 効果の向上 検索×ネイティブで 高いCTRを実現 データドリブン顧客インサイト 発見 広告主向けメディア向け 回遊率UP
  4. 4. User’s Next Action ユーザー興味と行動を分析 何故離脱したのか⇒検索ワードから類推 読了後の検索ワードでニーズ類推 次に何の記事に興味を示したのか 顧客インサイト発見
  5. 5. 次は何のテーマ でいくかぁ…. データを軸にしたコンテンツ作成 データドリブン これまでの経験と勘に検索データ(来訪者のニーズ)をプラス
  6. 6. 回遊性を謳ったレコメンドウィジェットの課題点 一般的な レコメンドウィジェット 記事本文 課題点: ユーザーが離脱し切ったポイントで回遊を促し てもサイト全体へのインパクトは極僅か 離脱率 70% 10% 30% 50% セッション 10,000 3,000 回遊性シミュレーション 3,000×CTR5%=150 ※一般的なレコメンドウィジェットの自社記事枠CTRを5%と仮定 10,000セッションに対してわずか1.5%しか回遊を促せていない
  7. 7. WordA 記事中のキーワードをタップすると 画面下部にCSWが起動 記事内のワードを自動抽出し、ユーザーの離脱が高まるポイント に自動で本文中のワードにリンク挿入 Point 1.記事途中のユーザーの離脱率低下と回遊性を向上 2.既存の縦スクロール型の広告収益モデルにプラスしてインプレ ッションが可能なため収益増加に繋がる ※広告機能実装後を予定 CSWは記事下及び記事中含めたトータルでサイト内回遊を促進 検索結果エリア Word A Word B Word C 記事A ******** ******** 記事B ******** ******** 新機能 記事内ワードリンク(近日BETA TEST予定) 回遊率UP
  8. 8. 導入メディア実績 ※順不同 弊社サービスのコンセプトにご共感いただいたメディア様が実証実験 にご参加いただいております
  9. 9. Content Search Windows Ad(Betaテスト中) WordA 検索結果エリア Word A Word B Word C 基本型(記事下サイト内検索) 記事内ワードリンク 記事中のキーワードをタップすると画面 下部に検索窓が起動 ※ネイティブ広告、 動画広告に対応予定 検索結果エリア 検索窓 Word A Word B Word C ②ネイティブ広告 記事A ******** ******** 記事B ******** ******** ①動画広告 記事読了後に検索するユーザーに対して 広告表示 ②ネイティブ広告 記事A ******** ******** ①動画広告
  10. 10. 提携企業様募集 弊社のサービスに共感いただき、応援いただけるメディア運営者様とアドネッ トワーク会社様を募集しております トライアルご導入条件につきましては直接弊社宛てにお問い合わせください ご連絡先:csw@kr-inc.jp
  11. 11. Web Summit出展決定 【Web Summit2019とは】 CES や Mobile World Congress に次ぐ世界第3位の規模にまで成長した「Web Summit」は170カ国から7万人以上が 集まる世界最大級のスタートアップカンファレンスです。 世界から8万通の応募。出展審査通過率約10%以下の難関スタートアップイベント
  12. 12. Company Profile 会社名 株式会社 karakuri 設立 2016 年 11 月 29 日 所在地 〒160-0002 東京都新宿区四谷坂町10-12 ガーデンタワー37 3階 電話番号 03-6709-9473 資本金 6,000,000 円 代表者 代表取締役 池田和生 取締役 大塚仁道 顧問会計士 顧問弁護士 顧問社労士 駒田裕次郎(公認会計士) 熊澤誠 ( 新幸総合法律事務所 ) 星野千枝(星野SR 事務所) 事業内容 Content Search Windows・自社サービスの開発・提供/広告代理 業/各種コンサル/スポーツ事業
  13. 13. Technology 「からくり」はテクノロジーカンパニーを目指しています Content Search Windowsの技術は自然言語処理と機械学習の結果、 記事との関連性やユーザーが次に検索するワードを予測して キーワードや検索結果の精度を高めています 今後もこの技術を応用して様々な新規サービスを生み出していきます

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