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ECサイトで最適な商品を表示するための機械学習手法について

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trafalbad

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EC2サイトで定着率をあげる方法をして、Amazonを参考にしたところ以下の内容が考えられえました

Amazon SEO(A9)の検索エンジンと同様の理論で検索ワードに以下の条件で、適した商品をランキングとして表示
・直近の注文回数
・クリック率と成約率
・購入者によるレビュー
・ページ内キーワード
***検索の領域(SQLとか)だが、機械学習で使える部分はないか検討中

②レコメンドで購入者のみにメールを送る。サイト内にレコメンド欄を設置
(ユーザーとしてはサイト内にあって便利という意見が多い)

③検索ワードに関連したカスタマーレビューが高くとユーザー評価の高いバイヤーを提示(レコメンド)


現段階では、検索表示でユーザーに適切な商品が提示されないため、上記の①で示した通り、Amazom SEOのように、ユーザーに最適な商品を提示することを機械学習でできないでしょうか?
SEOを機械学習でやるには全く知識はないのですが、適切な商品を表示させる上で、それに近いことを機械学習ができることなどありましたらご教授お願いします。参考になる情報や知恵をご教授いただけないでしょうか?よろしくお願いします。

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  • mkgrei

    2018/06/26 19:57 編集

    「機械学習」のおかげで「リピート率」が高まったとどのように示すのですか?その先にはマーケティングのモデルが必要な気がします。例えば、クリック率を上げるとリピート率は上がる。機械学習でいいレコメンデーションができればクリック率を高められる、のように。それか逃げるゴミ箱の反対に、マウスに追従するリンクを作ってページ誘導する、そこでマウスの挙動を推定する機械学習モデル、のように。

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  • trafalbad

    2018/06/26 20:05

    現段階では、検索表示でユーザーに適切な商品が提示されないため、質問文のようにAmazom SEOのように、ユーザーに最適な商品を提示することを機械学習でできないでしょうか? SEOを機械学習でやるには全く知識はないのですが、適切な商品を表示させる上で、それに近いことを機械学習ができることなどありましたらご教授お願いします。

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回答 1

checkベストアンサー

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https://www.kaggle.com/c/instacart-market-basket-analysis/discussion

基本的に人間が処理できる情報量に限界があるとして、その限界になるまでに、買いたいものを提示できることがマーケティングに大事なことです。

そして、商品カタログは人間が処理できる量を凌駕しています。

であるならば、ブラウジングを辞めてしまう前に、買う確率の高い商品を提示することが目標としてあげられます。

ゆえにレコメンデーションの精度を高めることがリピート率を高めると考えられています。

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  • 2018/06/26 20:13 編集

    回答ありがとうございます。ブラウザを閉じる前にレコメンドする前提として、プラスで上位表示条件に直接寄与する機械学習手法、言い換えればAmazom SEOのような上位表示する条件を機械学習手法で上位表示することは難しいでしょうか?
    基本的にA9の検索上位表示の条件を満たすためには、sqlとかインフラの範疇で機械学習の範囲外でしょうか?

    キャンセル

  • 2018/06/26 21:16

    Amazon SEOのようなものを作りたいのか、SEO対策をしたいのか、どちらでしょうか?

    Amazon SEOは対策されて上位に表示させるのではなく、本当に必要とされている商品を提示することが目的です。
    そこに引っかかるためには、必要とされている商品を作ることが重要です。
    機械学習を使ってより良い商品を作ることはやられていますよ。
    より質を高めたり、価格を安くしたり。

    SEO対策をするのなら機械学習というより、SEOの性質をつかむための統計分析をするのではないでしょうか?
    特別なキーワードを入れたり、リンクをはったりすると上位に来るとか。
    やりすぎるただのステマですけどね。

    キャンセル

  • 2018/06/26 23:47 編集

    SEO対策ではなく、サイト運営側としてより良い商品を提示するSEOを機械学習で作る方法を探してるのですが、運営側としてよいSEOに寄与する機械学習の施策とかありませんでしょうか?

    キャンセル

  • 2018/06/27 00:17

    https://www.kaggle.com/c/instacart-market-basket-analysis/discussion
    はご覧になりました?

    リピータが購入する確率の高い品物を予測するコンペです。
    スコアが高かったのはみんな大好きニューラルネットワークです。
    うまく損失関数を用意できたことがよかったようです。

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  • 2018/06/27 04:58

    参考になりました、ありがとうございます

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