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スマートメディア論2 第2週
Smart Media
2019年度後期
植田 康孝
y-ueda@edogawa-u.ac.jp
▪ 「GAFA」の一角
▪ 日本の検索シェア 75.02%
▪ 世界では 92.37%
日本でも大きな存在感
「グーグル」とは・・・
フェイスブック グーグル アマゾン アップル
データを基に
した広告
◎ ◎ 〇
ネット小売り 〇 〇 ◎ 〇
スマホ 〇 ◎
クラウド 〇 ◎
AIスピーカー ◎ ◎ 〇
動画配信 〇 〇 〇 △
自動運転車 ◎ △
AI半導体 〇 〇 〇 〇
互いの事業を侵食し合っている
「GAFA」の事業分野
▪ 「グーグル」の「検索」では、
ユーザーは無料で
サービスを利用できる一方、
企業は高い広告料を払って
ユーザーに宣伝する。
「フリーミアム」
「無料」→「プレミアム」へ誘導
ネットワーク外部性
•多くの人が使っていることによって
初めて高い価値を持つ商品やサービスを、
「ネットワーク外部性」と呼ぶ。
•電話やFAX、インターネット、SNS、
オンラインゲーム、スマホアプリなど。
•自分だけLINEに入っても意味がなく、
Instagramを1人でやっても寂しい。
▪ 基本ソフト「ウィンドウズ」
▪ ウェブ閲覧ソフト「エクスプローラー」
▪ 検索エンジン「グーグル」
▪ SNS「フェイスブック」
▪ 最初に出た訳ではなく、技術的に
優れた訳ではないが、普及した。
「ネットワーク外部性」とは・・・
「ネットワーク効果」とも呼ぶ
▪ 「ネットワーク外部性」が働くと、
わずかな「初期値」の違いが
ポジティブ・フィードバックの作用で
増幅され、
取り返しがつかない大きな差を生む。
▪ この現象を「チッピング」と呼ぶ。
「ネットワーク外部性」とは・・・
「ネットワーク効果」とも呼ぶ
クリティカルマス
急成長
クリティカルマスを
突破できず
減衰
→普及できず
クリティカルマスを
突破すると、
ポジティブフィードバック
がかかり急成長
→普及へ
君たちが生きてきた
わずか20年間に
大きな「革命」が
3つ起きた!
「デジタル」と「アナログ」が混在する
「複雑系」の新しい時代では・・・
過去の「常識」はもはや通用しない
君たちが生きてきた20年間で変わったこと
▪ 1.ネット革命
・国内線の航空券は85%がネット決済
・国内株取引の98%がネット決済
▪ 2.検索革命
・1998年 グーグル創業
・個人の情報収集能力の飛躍的拡大
▪ 3.ソーシャル革命
・個人の情報発信能力の飛躍的拡大
・ツイッターやインスタグラムによる共振
君たちが生まれる前の検索レベルは・・・・
グーグル(Google)
▪ 「世界で一番高いビルは?」
と検索すると、
「ビル・ゲイツ」という答えが表示。
▪ 「一番資産が多い」と
コンピュータは理解した。
日本語処理技術
◼ 日本語って、難しい
→ヤフーが日本で強かった理由
◼ 英語だと、スペース等で単語が分割
This is a pen.
◼ 日本語は、くっついている
これはペンです。
形態素解析
◼ 日本語は、コンピュータから見ると、
ずっとつながっている様に見える
◼ 「形態素解析」とは、
与えられた文を「形態素」に分ける作業
同時に、形態素に、「品詞」や「読み」を
付与する
形態素解析って単語辞書引くだけ?
◼ NO!
◼ 誤マッチ(駄洒落的かも・・・
・エスカレ-ターで
「S」「カレー」???
・母がくるまで待とう
「来るまで」「車で」???
・さかなだよ
「魚だよ」「さ加奈だよ」??
形態素解析の仕組み
良く使われている方法
◼ 品詞同士のつながり(確率)
・助詞(てにをは)の前には、名詞
現れやすい
◼ 単語の現れやすさ(確率)
・「地下鉄」という単語は現れやすい
・「クルマ」「車」は良く出てくるけど、
「くるま」はあんまり・・・
語彙の収集と整理
◼ 日々ネット上に新しく登場する単語の
収集を続ける必要がある。
「モーニング娘。」問題
◼ 「。」の前は、
文章が終わるという風に
決めていた。
語彙の収集と整理
◼ 「しかない」問題
「彼はプレモルしか飲まない」
◼ 「飲む」(肯定)」
◼ 「飲まない」(否定)
◼ 「ない」と使うと、
ネガティブなイメージだが、
超ポジティブ
語彙の収集と整理
◼ あいまいな係り受け
「やさしいお母さんのカレー」
「おいしいお母さんのカレー」
表記の揺れ
◼ 日本語には、同じ意味の言葉に複数表記。
◼ 検索では、同等に扱いたい。
異体字 怒濤 → 怒涛
代用漢字 沈澱 → 沈殿
送り仮名 引越 → 引っ越し
カタカナ ダイアモンド → ダイヤモンド
文字種 拉麺 → ラーメン
英字 YAHOO → ヤフー
省略 早稲田大学 → 早大
カタカナ表記の揺れ
◼ 長音の有無
コンピュータ → コンピューター
◼ 長音は辞書がなくてもできそうだが、
例外もある
・ジョッキ(ビールのコップ)
・ジョッキー(騎手)
▪ 大量の文を分析すると、
ある単語がどの単語と共に
使われることが多いかという
情報が得られる。
▪ 言語には、意味が似ている単語は
使われ方も似ているという
普遍的な特性がある。
「人工知能」の核となる技術
「相関」の強い言葉は?
▪ 2019年になって
「自然言語解析」の発達により
ヒトを超える「読解力」を
身に付けた。
「人工知能」の核となる技術
「自然言語処理」とは・・・
▪ 「Google」が出して来る結果に
誰もが疑問を持たなくなっている。
「Wikipedia」が出す結果でさえも
疑問を持たなくなっている。
▪ 同様に、「人工知能」が出す結果に
疑問を持たなくなる。
「人工知能」の核となる技術
「自然言語処理」とは・・・
▪ 単語には、「ベクトル」空間に
「位置情報」がある。
▪ 似た位置の単語は、
同じ意味であるとする
▪ 90%の精度で同じ位置であれば、
「翻訳」できる単語であるとする。
英語でも、中国語でも同じ方法。
「人工知能」の核となる技術
「自然言語処理」とは・・・
▪ 「関心の高まり」を可視化
従来は、雑誌で特集が組まれるなど
出版社の都合だったが、
インターネットの検索件数という
具体的な数値から
確認できるように
なっている。
日本語的アプローチ
「グーグル」トレンド
▪ 「関心の高まり」を可視化
キーワードの一定期間の
「検索件数」について、
最も高い時期を「100」、
最も低い時期を「0」
として、
人気度を表示する。
日本語的アプローチ
「グーグル」トレンド
▪ https://cotoha.com/
▪ Google、Twitter、dメニューを対象にして、
キーワードに関する話題をピックアップ。
▪ 関連キーワードの中でも
話題になっているものを見つけられる。
日本語的アプローチ
「グーグル」トレンド
▪ https://contentsearch.jp/cooccur-terms.php
▪ グーグルで検索されたキーワードの
「共起語」をリストアップし、
関連性の高い順に並べる。
▪ 「共起語」は、
「同じ話題の中で
同時に使われることが多い言葉」
日本語的アプローチ
「グーグル」トレンド
▪ 「関心の高まり」を可視化
消費税増税前最後の日曜日であった
2019年9月29日には、
「生活必需品」との共起語として
「トイレットペーパー」
「洗剤」などが
挙がった。
日本語的アプローチ
「グーグル」トレンド
欅坂46 Jaccard係数
夢 0.250
涙 0.158
先 0.150
空 0.136
運命 0.111
一つ 0.111
校庭 0.111
運ぶ 0.111
見つかる 0.111
広がる 0.105
未来関連語と共起し易い10語
「欅坂46」と「AKB48」の違い
AKB48 Jaccard係数
忘れる 0.167
信じる 0.163
生きる 0.128
恋 0.111
先 0.083
いい 0.082
つらい 0.082
思い出 0.078
知る 0.075
来る 0.075
愛 今 夢 人 心
134 123 123 110 104
AKB48 176曲
愛 恋 夢
345 187 118
モー娘 114曲
AKB/モー娘の歌詞の頻出語句
グループ 恋 愛
欅坂46 2.91% 11.17%
HKT48 7.79% 5.19%
AKB48 7.94% 6.35%
SKE48 8.13% 7.5%
NMB48 9.09% 7.06%
乃木坂46 10.61% 1.52%
乃木坂は「恋」、欅坂は「愛」
グループごとに見た登場比率
▪ 「日向坂46」のシングルでは、
1曲目「キュン」、
2曲目「ドレミソラシド」の
一人称が「僕」だったのに対し、
3曲目「こんなに好きになっちゃって
いいの?」は、「私」で女性目線。
好きな気持ちを伝えられずにどんどん
溢れていく歌詞が分析される。
「人工知能」の核となる技術
「日向坂46」歌詞「自然言語処理」
日向坂46「こんなに好きになっちゃっていいの?」
「日向坂46」歌詞「自然言語処理」
「あいみょん」歌詞「自然言語処理」
中心語「君」「あなた」と関連語「僕」「私」
曲名 僕、私 君、あなた 関係
⑴貴方解剖純愛歌~死ね~ 女性 男性 浮気
⑵生きていたいんだよな ― 自殺少女 ―
⑶愛を伝えたいだけとか 彼氏 彼女 恋人
⑷君はロックを聴かない 男性 女性 片思い
⑸満月の夜なら 彼氏 彼女 恋人
⑹マリーゴールド 彼氏 彼女 恋人
⑺今夜このまま 新垣結衣 松田龍平 恋人(未来)
⑻ハルノヒ ひろし みさえ 恋人(過去)
あいみょん「マリーゴールド」
「あいみょん」歌詞「自然言語処理」
▪ 太宰治、芥川竜之介、森鴎外の
それぞれの小説に良く登場する
単語を抽出して、
ベクトルの重み付けをすることで、
文章が3人の文豪の
誰に似ているかを
判定できる。
「人工知能」の核となる技術
文芸作品「自然言語処理」
太宰治 芥川龍之介 森鴎外
たばこ マッチ よそ
わな つまらな とともに
づしたる キュラソオ おっしゃら
すみません 云っ 立つ
レインコオト いらっしゃい 阿部
飲ま 何 入っ
何かと 下げ 切り
円 時 玉
朝 何しろ 書く
泣き 芋粥 併
それぞれの作家で出現頻度上位10
「単語の登場頻度」で文体予測
◼ 歌詞を解析すると
歌手ごとの「特徴語」が見える
◼ 「TOKIO」と「ミスチル」の歌詞は、
ほぼ一緒であることが
人工知能の解析から分かって来る。
「人工知能」と「データ」
ビジネスをどう変えるか?
▪ 好きか、嫌いかの「好み」は、
「数字」に置き換えられる。
▪ この数値の類似度によって
「この商品を買った人は
こんな商品も買っています」
というオススメを行っている。
レコメンデーション・エンジン
アマゾン「協調フィルタリング」
「協調フィルタリング」コンセプト
「おすし」の好み
マグロ タイ サバ ホタテ カキ 赤貝
私 好き 普通 普通 好き 好き 大好き
あなた 好き 嫌い 好き 好き 大好き ?
マグロ タイ サバ ホタテ カキ 赤貝
私 3 2 2 3 3 4
あなた 3 1 3 3 4 ?
モリモリ
ウキウキ
どきどき
どんどん
いきいき ぐんぐん
わくわく
「広告」未利用「マーケティング」
「前向き」な感じがする言語分析
きらきら
前向き 係数
明るい 0.35
個性的な 0.29
暖かい 0.20
印象の強い 0.22
暖かい 0.20
嬉しい 0.17
現代風な 0.17
「広告」未利用「マーケティング」
「わくわく」という言葉が与える印象
後向き 係数
落ち着きのない 0.35
軽快な 0.28
安っぽい 0.22
不規則な 0.17
ポジティブ ネガティブ
◼ 全文検索エンジンの革命
◼ もっともよく見られているWebサービス
◼ WebサイトのBig3は
◼ Googleは世界を制覇するネット産業
グーグル(Google)とは?
▪12~19歳男女 利用メディア
1位 LINE 57.5%
2位 検索 55.2%
3位 動画 47.1%
メディア利用調査
「メディア接触行動」がどう変化したか
順位 項目 割合
1位 検索結果の精度が高い 71.7%
2位 複数のキーワードで検索できる 54.7%
3位 類義語を同一キーワードとして扱える 30.7%
4位 検索結果の表示が速い 27.6%
5位 自動推測機能がある 21.7%
6位 入力したキーワードに関連カテゴリーが表示 11.8%
7位 検索窓の位置が分かり易い 10.6%
8位 入力ミスを補正してくれる 7.1%
その他 4.3%
無回答 1.6%
2019年7月30日 日経xTECH
検索機能で重視すること
▪ 1993年~1994年
インターネットで探す
「ネットサーフィン」が楽しかった時代。
▪ 1995~1996年
Webページが増えて、
サーフィンでなく、サーチをするように
「検索」の歴史(1)
ランキングが人を惹き付ける
▪ 1996年~1997年
「ディレクトリ」から「ロボット」へ。
自動化され、再現可能な計算論。
▪ 1998年
「グーグル」の登場
ランキング技術「ページランク」
「検索」の歴史(2)
ランキングが人を惹き付ける
▪ 1998年~1999年
高い精度のランキング。
▪ 「ページランク」機能は、
どれだけのWebページが
対象となるドキュメントを
指しているか、を示す。
「検索」の歴史(3)
ランキングが人を惹き付ける
▪ 2000年以降
「ページランク」の技術によって、
グーグルはクエリーに対応する
あらゆるページに接続する
Webサイトの数を分析し、
リンクするページの数によって
ランキングが決まる。
「検索」の歴史(4)
ランキングが人を惹き付ける
▪ 「ランキング」が上位であること
自体が注目を集める。
▪ 「検索エンジン」のランキングは、
その根拠が不明でも、
無意識に信頼されている
(ブラックボックス化)
検索ランキング=メディア
ランキングが人を惹き付ける
グーグル創業者
ラリーペイジとセルゲィ・ブリン
• 設立 1998年 (日本法人 2001年)
「渋谷セルリアンタワー」でスタート。
• 2人はオタク。日本に法人を作れば、
秋葉原に行けるじゃないか。
• 2010年~六本木に引越
「六本木ヒルズ」
• 2019年後半、
「渋谷ストリーム」に引越
• 1,300人の従業員
グーグル創業者
ラリーペイジ
•「ラリー・ペイジ」については、
お笑い芸人「オリエンタルラジオ」の
中田敦彦が「YouTube大学」で
講義していますので、見てみてください。
<前編>
https://www.youtube.com/watch?v=j-nitGAvfnc
<後編>
https://www.youtube.com/watch?v=0e9ds_85YLk
▪ 「世界中の情報を整理して、
世界中の人々がアクセスして
使えるようにする。」
▪ 「それを無料で使えるようにする」
グーグルのミッション
グーグル(Google)
▪サービスを課金しようとすると、
課金しやすいサービスを
考えがちになる。
「無料で提供する」
グーグル(Google)
▪ポータルサイトは、なるべく、
そのサイトに留まって頂く
のが基本であるのに対して、
グーグルは、なるべく早く
外に出て行って頂きたい。
「検索ボックス」の幅も微妙に変えている
検索
「グーグル」と「ヤフー」の違い(1)
グーグル
◼ 検索結果に人手を介さない
◼ 手が入っていないため、ピンポイントに
出てくるため、エンジニアは好む
「グーグル」と「ヤフー」の違い(2)
ヤフー
◼ 「安心して使える」ことを意識
◼ 単語を入れると、公式ページが上位に
出て来る。
◼ 子供なども見るので、チェックする部門
に人手を掛けている。
「ヤフー」との戦略の違い
•「ヤフー」の特徴は、
ニュース配信や各種サービスを貪欲に
取り込むことで、
あらゆる情報の窓口と
なること。
•今や、「ヤフーニュース」は、紙の新聞と
並ぶ新しいメディアとしての役割すら
担っている。
ヤフートップページ
▪ 1週間で何回表示するか?
▪ 月曜日から日曜日まで1週間で
1,800万円 (1,800万回表示)
→1,800万人に見せると約束。
▪ 朝日や読売の朝刊1面全面広告が1,000万
購読者は数百万人しかいないから、
ヤフーの方がお得。
「グランドパネル」と呼ばれる
▪ PCとスマホの閲覧数
月間 681億ページビュー
▪ 圧倒的な「集客力」を武器とする
「ネット広告」事業が主力。
▪ スマホ比率 60%超
「PC」から「スマホ」へ転換中
(LINEが新たなライバルに)
ヤフーの「強み」
圧倒的な「集客力」
米国ヤフー解体
▪ 1995年発足
数億人の利用者
▪ グーグル検索の人気
ヤフーは業績悪化
従業員14,000人(2007)から4割減
優秀な人材はフェイスブックなどへ転職
携帯通信業者ベライゾンに売却
▪ 1.本人確認
(住所、氏名、電話番号などの登録率)
▪ 2.信用行動
(ヤフオクの取引実績)
(知恵袋での活躍度)
(宿泊・飲食店等の予約キャンセル率)
「Yahoo!スコア」
検索でスコアが上がる
▪ 3.消費行動
(住所、氏名、電話番号などの登録率)
▪ 4.ヤフーのサービス利用
(トップページや記事の閲覧)
(検索)
(メールへのアクセス回数)
「Yahoo!スコア」
検索でスコアが上がる
「グーグル」のヒットの理由(分かり易さ)
•「グーグル」社が提供するサービスは、
「グーグル・マップ」や「Gmail」など
新サービスが開発されるにもかかわらず
シンプルなトップページのデザイン
は崩さない。
•グーグルの「操作性」に対する哲学
「中途半端に複雑にするくらいなら、
シンプルなままがいい。」
「グーグル」のヒットの理由(分かり易さ)
•「グーグル」のトップページは、
中央に検索キーワードの入力欄があり、
その周囲にリンクが張られているだけの、
非常にシンプルな 画面。
•「検索キーワード」を入力し、
「検索ボタン」を押す。
グーグルの成功要因(1)
◼ ある仕組みを使って検索の結果をより
多くの人が重要とみなしたものから
順に表示する。
◼ 検索するキーワードによっては、検索結
果が何万件にも上り、情報の洪水の状
態になることがある。
◼ 重要な順に表示することで、使い勝手
が大幅に向上する。
グーグルの成功要因(2)
◼ 総合情報サイトを目指さないこと。
◼ 先行する他の検索サービスが新しい
コンテンツを次々と追加し、巨大な
総合コンテンツサイトに変身していった
のを横目に、
グーグルは、簡素なデザインを変更する
ことはなかった。
グーグルの成功要因(3)
◼ デザインが簡素な分、表示が速い。
「ほかの情報は見たくない。ただ検索し
たいだけ」というユーザーのニーズに着
実に答えた。
◼ 検索サービスとして起業した「ヤフー」が
コンテンツの集め方や見せ方が強みに
なった。
ヤフーは検索サービスから
新種の「マスコミ」に転身した。
▪「ディ」と打っただけで、
「ディズニーランド」が
検索候補に
出て来る。
2011年4月~
インスタント検索
「バス」というキーワード
ブラックバスか? 公共交通機関か? それとも浴室か?
日本語処理技術
「高い」というキーワード
▪ 高い(形容詞)
これで、「意味」が分かるか?
▪ 値段が「高い」
▪ 評価が「高い」
▪ 効果が「高い」
上手い検索の使い方は?
◼ 解析できる良い日本語を書く
◼ 下記のような表現を避ける
・やたら長い文章
・「モーニング娘。」のように、
。や「」を入れる
・顔文字混じり
・二重否定
◼ 通常は、固有名詞で検索。
◼ 基本は、「and検索(絞り込み)」による
※単語は10個まで入力可能。
◼ 検索オプションを使って表示件数や
対象サイトの絞り込みなどを行うことができる。
◼ 消えてしまったWebはGoogleのキャッシュで
確認をすることもできる。
グーグル検索の基礎
◼ 単語を切らず、
自然な文章で探した方が、
思い通りの「検索結果」が
表示されることが多い。
「強調スニペット」と呼ばれる
枠付きの候補として最上位に表示。
質問すると、ズバリの答えが出る
最先端「ウェブ検索」とは・・・
◼ 「スニペット」とは、「要約文」のことで、
通常は、検索結果の各項目
(青いリンク文字)の下に
表示される。
「強調スニペット」は、
検索結果の最上位に枠付きで表示。
最先端「ウェブ検索」とは・・・
質問すると、ズバリの答えが出る
◼ 「強調スニペット」が出た時は、
「そのものズバリ」
の答えである。
◼ 電車の経路を文章で検索した場合も、
そのものズバリのルート検索結果が
「強調スニペット」で表示される。
最先端「ウェブ検索」とは・・・
質問すると、ズバリの答えが出る
◼ 「江戸川大学から東京ディズニーリゾート
へ電車での行き方」で検索すると、
文章が質問であると判断され、
ルート検索結果が「強調スニペット」で
で表示される。
最先端「ウェブ検索」とは・・・
質問すると、ズバリの答えが出る
◼ 映画を探す場合、
以前なら「渋谷 映画」で検索したが
「渋谷でやってる映画」
「渋谷で上映している映画」
「渋谷でやってるアニメの映画」
で探せる。
コメディー、アクション、戦争で探せる。
最先端「ウェブ検索」とは・・・
上映中の「映画」も自然な文章で探せる
◼ 「○○の天気」で検索すると、
その場所の天気も分かる。
◼ 「東京ディズニーランドの明後日の天気」
といった文章は質問と見なされ、
「強調スニペット」で
そのものズバリの答えが表示される。
海外の天気も分かる。
「天気」も自然な文章で探せる
最先端「ウェブ検索」とは・・・
◼ 「株価」や「時刻(海外でもOK)」
「郵便番号」「計算」「単位換算」「漢数字」
◼ 「ブラジルは何時?」「ブラジルの時間?」
◼ 「千葉県流山市駒木の郵便番号」
◼ 「123の3乗」
◼ 「58ニュージーランドドルは何円?」
「海外時刻」「郵便番号」も自然な文章で
最先端「ウェブ検索」とは・・・
検索画面の場合
▪ 繁華街と言えども、
ビルの1階と2階では
客の入りが全然異なる
▪ ビルの2階以上にある
店舗は「空中店舗」と呼ばれる。
「ライザップ」は、「空中店舗」を狙う。
「空中店舗」でコスト削減
健康コーポレーション「ライザップ」
「クリック率」には大差
ページランク(検索結果)
▪ 検索結果の1位クリック率 19.35%
▪ 検索結果の2位クリック率 15.09%
▪ 検索結果の3位クリック率 3.35%
▪ 検索結果上位は、イス取りゲーム
見込み顧客が検索しそうなキーワードを
タイトルに入れるなど工夫が必要。
SEOと呼ぶ。
2015年4月21日~
検索表示 スマホ重視へ変更
▪ キーワードの関連性など200種類以上の
「シグナル」を考慮して、順位決定
▪ 「閲覧する際に横にスクロールする必要ない」
▪ 「ズームしなくても、文章が読みやすい」
▪ 「スマホで再生できないコンテンツがない」
など、「モバイル・フレンドリー」なサイトは
順位が引き上げられる。
携帯電話/スマホ利用時間 推移
博報堂「メディア定点調査2018」
0
2014 2016 2018
74.0
90.7
103.1
(分/日)
パソコン利用時間 推移
博報堂「メディア定点調査2018」
0
2010 2012 2014 2016 2018
77.4 77.1
69.1
61.0 66.6
(分/日)
◼ 独自の「ページランク」機能
→よく見られるサイトが上位に表示。
→Google独自のアルゴリズム
→リンクが多いサイト、よく見られているサイトを
上位に表示させる仕組み。
→「超高速検索」と併せて、グーグルの制覇の
原動力
グーグル検索の特長
検索結果ランキングに歴史あり
◼ 検索キーとは関係ない内容で
ランキング上位を目指す
「スパムサイト」
との戦いの歴史
検索結果ランキングに歴史あり(2)
◼ 1990年代、「ソニー」と検索すると、
上位100件がアダルトサイトか、
ギャンブルサイトだった。
◼ 検索エンジン側は、「被リンク」という
概念を導入
(単純な意味での人気度の指標)
検索結果ランキングに歴史あり(3)
◼ 単純にリンクした数だと、やはり
スパムサイトが出現
◼ この点を改良したのが、「グーグル」
「ページランク(pagerank)」
リンク元の重要性
(良質なページからリンクされているか)
→スパムサイトが出難くなった
ランキング手法の変遷
◼ 単語の出現頻度
◼ 被リンク
◼ 被リンク+リンク元ページの重要度
ページランク(検索結果順位)決定要因
◼ 被リンク数
(単純な意味での人気度の指標)
◼ お勧め度の高いページからのリンクか
どうか?
(裏付けのある人気かどうかの指標)
◼ リンク元ページでのリンク数
(選び抜かれた人気かどうかの指標)
詳細は非公表
「ファクトチェック」の結果を表示
▪ 信頼できるサイトの情報が、
より検索結果の上位に来るように
検索エンジンのアルゴリズム見直し
▪ 信憑性が疑わしい情報には
ファクトチェックの結果表示する機能
グーグルの取り組み
▪ 2018年8月28日朝、
トランプ氏は、グーグルを名指しして
ツイッターで批判した。
「トランプ、ニュースと検索しても、
フェイクニュースの記事しか
表示されない。
不正操作されている」
トランプ大統領の「グーグル」批判
ページランク(検索結果順位)決定要因
▪ グーグルは、
「検索は政治アジェンダを
提示するものではない。
検索結果が政治的に偏る
ことはない」とする声明を発表。
▪ 検索結果を意図的に
操作することはしていないと反論した。
トランプ大統領の「グーグル」批判
ページランク(検索結果順位)決定要因
▪ グーグルは、
「多様な情報を解析できる人工知能で
記事の偏向を排除している」と語った。
▪ 検索結果は、
200近い指標を基に
何を上位に表示するかを決めている。
アルゴリズムの詳細は未公表。
ページランク(検索結果順位)決定要因
トランプ大統領の「グーグル」批判
◼ どこからもリンクのないページ
◼ 数週間以内に更新したページ
◼ 閲覧制限をしているページ
(クローズなSNSなど。)
◼ アダルトサイトなどの大半は排除。
◼ 探査ロボット(クローラやスパイダー)を拒否す
るタグを埋め込んでいるページ
グーグルで検索できないページ
FacebookやLINEなど(Twitterは可能)
ダークウェブ
▪ ネット上のあらゆる情報は、
検索エンジンで得られると思いがち
▪ 実は、検索エンジンでは
見つからないウェブサイトが多く、
ウェブ全体の9割に及ぶ。
「グーグル検索」できないウェブ
ダークウェブ
▪ ダークウェブは、
情報の提供者や閲覧者の
匿名性を確保できるため、
犯罪の温床となっている
「グーグル検索」できないウェブ
ダークウェブ
▪ 違法薬物や武器をはじめとした
違法性のある商品やサービスを
扱う他、
犯罪への協力者を募る書き込み、
サイバー犯罪などの手口を
議論する掲示板なども存在。
「グーグル検索」できないウェブ
▪ 「デザイン、内容、フォーマットが
媒体社が編集する記事・コンテンツの
形式や提供するサービスの機能と
同様で、それらと一体化しており、
ユーザーの情報利用体験を
妨げない広告」
一見すると記事のようだが、内容は広告
ネーティブ広告
▪ 検索結果ページに表示される
「検索連動広告」は、
「広告」や「プロモーション」という
言葉が明記されている。
▪ 通常のコンテンツと異なることが
分かるようにしている。
グーグルの「検索連動広告」
ネーティブ広告
◼ Search Engine Optimization
あるいは、「Search Engine Marketing」
◼ 商用のWebサイトは見てもらわないと意
味がない。
◼ 検索結果の上位に掲載されるための
様々な手法が、「SEO」と呼ばれる。
SEO サーチエンジン対策
◼ 上位に標記されれば、ネットのキーワードで
最も有名なWebサイトということになる。
◼ 上位に食い込むための条件
1)内部要因
→ページ内に検索ワードが入っている。
2)外部要因
→リンクが多く張られている。
→リンク元の格付けも重要。
たとえば、「自動車」で検索
性別・年齢・職業など
ユーザーの登録情報に連動
デモグラフィック
ターゲティング
ユーザーの接続している地域に連動
(IPアドレスまたは登録情報を利用)
エリア
ターゲティング
時間・曜日・日付に連動時間帯
ターゲティング
ユーザーの検索行動に連動検索連動型広告
ユーザーの閲覧しているページの
コンテンツに連動
コンテンツ
ターゲティング
○○のサイトを見に来ているユーザー
という形でユーザーをセグメント
サイト
ターゲティング
ターゲティング手法
好きなアイドルの
大阪のライブを
「チケットぴあ」で
購入しました。
どうなりますか?
問題です。
▪ チケットを購入した人の
公演日までの消費行動を予測し、
商品やサービスの販売に結び付ける
▪ 東京の人が大阪のライブを購入する
と、大阪への移動手段、宿泊施設を
確保すると予測。
チケット購入データ分析
人工知能が企業の広告配信
▪ 航空、鉄道、バスなど交通手段、
ホテルなどの手配を必要
▪ 旅行会社やホテルが
デジタル広告。
▪ 人間では出来ない、
消費者の分析による広告。
チケット購入データ分析
人工知能が企業の広告配信
環境変化(マスコミ・企業の押し付けは嫌)
Search
検索
ヤフー
グーグル
msn
Share
評価
クチコミ
LINE
Twitter
Instagram
価格コム
@コスメ
Select
情報入手
購入
楽天
アマゾン
消費者の購買パターン
インターネット広告費モデル(1)
•表示期間保証
一定期間貼っておく
•インプレッション(表示回数)保証
•クリック回数保証(クリック課金)
•成果報酬(アフィリエイト)
クリック回数保証や成果報酬の方が良い
• ユーザーの入力したキーワードに応じて、
検索結果ページあるいは一般のWebページ
に表示される広告
「PPC広告」 とも言う
• ユーザーが広告を1回クリックするごとに
課金される料金体系
(Pay per Click : クリック1回ごとの課金)
「アドワーズ」
検索連動(リスティング)型広告
「アドワーズ」
検索連動(リスティング)型広告
▪ パソコンの場合、
画面の上と右に、最大11個。
検索語句に連動した広告を表示。
▪ モバイルの場合、
広告枠は、6個
•通常Webページの上部に3つ、
右横に縦に8つまで掲載される。
•掲載12位以降は、次ページ掲載
•広告掲載順位
=「上限クリック単価」X「クリック率」
で計算される「ランク」値で決まる
Googleのリスティング広告 掲載順位
• 掲載順位 : 「クリック単価」*「クリック率」
A クリック単価 200円 クリック率 2.5%
B クリック単価 150円 クリック率 5%
C クリック単価 100円 クリック率 4%
• 掲載順位 : 「クリック単価」*「クリック率」
A 200円*2.5% = 500円
B 150円* 5% = 750円
C 100円* 4% = 400円
• 掲載順位 : B、A、C
• クリック率が0.5%を切った場合、掲載が自動的に中止
Google Adwords
検索連動型広告
▪ 「新宿 ホテル」と2語を入れて検索する
▪ 途中に細い線が入っているが、
その線より上が
「検索連動型広告」
価格の決定方法
言葉の相場表
• 「キャッシング」
最高入札価格 3,517円 検索回数 70,335回
• 「融資」
最高入札価格 2,345円 検索回数 47,334回
• 「バイク 買取」
最高入札価格 2,014円 検索回数 50,894回
• 「自動車保険」
最高入札価格 1,701円 検索回数 181,012回
• 「探偵」
最高入札価格 1,500円 検索回数 60,056回
• 「浮気調査」
最高入札価格 1,500円 検索回数 11,908回
「言葉の相場表」はどの要因で決まるか?
•次の要因が強く関係してくる。
・困っている/悩んでいる程度
・商品/サービスについて信頼できる
情報が得られにくい度
・人に聞きにくい度
・広告主にとって顧客から得られる
収益の大きさ
•広告コピーの絞込み
広告コピーで「絞込み」を掛けることで、無駄なクリック
を抑える
(価格、場所、年齢、性別、経験値・・・)
•2位、3位を狙う
クリック率は、最上位が断然高い(2位の2倍くらい)
無駄なクリックも多く、成約率が下がりがち
5位以下は画面に出てこなくなるので、クリック率が
急速に下がる。
キーワードの入札金額を「最適化」
複合型キーワード
検索回数
検索順位
マンション
マンション流山
▪ 入札価格
「ラーメン」 501円
「ラーメン柏」 10円
インターネット広告費モデル(2)
•表示期間保証
一定期間貼っておく
•インプレッション(表示回数)保証
•クリック回数保証(クリック課金)
•成果報酬(アフィリエイト)
クリック回数保証や成果報酬の方が良い
•コンバージョン率の高い広告コピーを考える
•クリック単価が安い複合キーワードを考える
•キーワードの入札金額を「最適化」
「リスティング広告」対策
▪ JTBは、「るるぶトラベル」という単語で
80円(1回のクリック代)で契約している。
「コンバージョンレート」が、3%くらい。
100回押されて3人くらいが買ってくれる。
80円*100回=8,000円 かかる。
3%(コンバージョンレート)*2人(同じ客)
*1万円=6万円。
検索連動型広告
価格の決定方法
▪ 8,000円は6万円の12%くらい。
▪ 効率が悪いように見えるが、
メルマガなどを送ると
次に買ってくれる可能性が
非常に高い。
検索連動型広告
価格の決定方法

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スマートメディア論2【2019後期第2回】