ユーザーセグメンテーションとは何ですか?

ユーザーセグメンテーションとは、その名の通り、異なる特性を持つユーザーを異なる「層」に割り当てることを意味します。ユーザーセグメンテーションの意義は、特性を持つユーザーにそれぞれ異なるサービスを提供しながら、同時に問題を迅速に特定し、ビジネスのブレイクスルーを見出すことにあります。（このセグメンテーションは、実験システムにおけるセグメンテーションとは異なる概念です。）

伝統的な業界では顧客セグメンテーションが非常に明確に行われており、特に銀行で顕著に見られると推測されます。プラチナカード、ゴールドカード、ブラックカードでは、預金残高の異なる顧客に対して、担当のアカウントマネージャーとサービス方法が異なります。もちろん、モバイル決済の利便性により、近年では銀行を訪れる頻度が大幅に減少しているため、顧客セグメンテーションの影響はそれほど顕著ではないかもしれません。

毛沢東はユーザーセグメンテーションの達人でした。第一次革命期の国共内戦中に『中国社会における諸階級の分析』を出版し、様々な集団の現状と特徴を詳細に論じ、革命指導部内のどの集団が主要な敵であり、どの集団を味方につけることができ、どの集団を警戒すべきかを指摘しました。

同様に、ユーザーセグメンテーションはインターネット製品において非常に重要な運用戦略です。ユーザーごとに異なる運用活動と戦略が実行されます。ユーザーセグメンテーションの最終的な目標は、各個人にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することであり、パーソナライズされたレコメンデーション戦略は非常に強力です。しかし、「各個人にパーソナライズされたエクスペリエンス」であっても、実際の分析では、類似した特性を持つユーザーがクラスタリングされて分析されますが、クラスタリングされたユーザーの粒度は比較的細かいものになります。

広告戦略においては、ユーザーをセグメント化し、それに応じて異なる広告戦略を展開することが依然として重要です。その根本的な理由は、ユーザーによって広告に対する反応や許容度が異なり、また、ユーザーによって商業的価値も異なるためです。

なぜ広告ではユーザーセグメンテーション戦略を採用する必要があるのでしょうか?

広告を通じてユーザー向け製品を収益化する主な目的は、ユーザー エクスペリエンスの中断を最小限に抑えながら収益を最大化することです。

Toutiao、Douyin、Kuaishouといったニュースフィードベースの製品には、いくつかのコア指標があります。一つはARPU（ユーザーあたり平均収益）であり、もう一つは広告掲載量（広告インプレッション数／製品のニュースフィードの総VV、つまり広告在庫を表す）です。これら二つは広告収益化のコア指標です。もう一つの重要な指標は、タイムラプス率やユーザー維持率といったコア製品指標の低下です。

製品時間ロス率とユーザー維持率の低下については、さらに明確にする必要があります。製品時間ロス率とは、広告を表示した後の特定のニュースフィード製品の平均ユーザー時間（ユーザー時間）の減少率を、広告を表示していないコントロールグループと比較したものです。ユーザー維持率の低下とは、広告収益化導入後の製品維持率の絶対的な変化を、広告なしの維持率と比較したものです（比較実験）。

商品化製品チームの最も重要なタスクの 1 つは、製品のユーザー エクスペリエンス メトリックが過度に損なわれないようにしながら、商業収益を最大化することです。

一部の製品では、広告の挿入によってリテンション率や製品利用時間といったコア指標が大幅に低下する可能性があり、相当な最適化が必要になります。一方、FacebookやTikTokのように、ユーザーエンゲージメントが常に高い製品では、広告の挿入によってコア指標に大きな変化は見られません。

コア製品指標の調整には、ユーザーセグメンテーションが不可欠です。ユーザーセグメンテーションの目的は、ユーザーを平均化せず、ユーザー特性を分析して特定の問題を抱えるターゲットグループを特定し、ターゲットを絞った戦略を実行することです。

例えば、収益化を目的としてニュースフィード製品に広告を掲載したところ、製品利用時間の平均は8%減少しました。これは市場全体の平均値です。減少幅は様々で、中には大幅な減少を経験したユーザーもいれば、減少幅が小さかったユーザーもいれば、全く減少しなかったユーザーもいます。そのため、ユーザーグループをセグメント化して分析する必要があります。

ニュースフィード製品の段階的収益化戦略において考慮される重要な要素は、ユーザー時間離脱率とユーザー価値の2つです。現在、ユーザーエクスペリエンスと広告収益化の関係を評価するための普遍的に認められた指標は存在しません。そのため、製品ごとに評価指標や閾値が異なり、標準的な答えはありません。

階層化されたユーザー グループではどのような動的広告戦略が利用できますか?

ユーザーの時間離脱率とユーザー価値に応じて、対応する商品化戦略は次のとおりです。

1) 時間の浪費率が高いユーザーには、表示される広告を減らす必要があります。これは、広告に敏感なユーザーもいるため、広告表示を減らす必要があることを意味します。逆に、時間の浪費率が低いユーザーには、広告表示を増やす必要があります。これは、広告にそれほど敏感でないユーザーもいるため、広告表示を少し増やす必要があることを意味します。

2) ユーザー価値の高いユーザーはより多くの広告露出を受けることができ、これらのユーザーは高い広告価値と良好なコンバージョン率を持っていることを示します。逆に、広告価値の低いユーザーはより少ない広告インプレッションを受けることができます。

これには、時間ベースの離脱率やユーザーコマーシャルバリューなど、複数の戦略を組み合わせたものが含まれます。ユーザーコマーシャルバリューは比較的容易に算出できます。この値は主に、ユーザーが広告をリクエストした際にリアルタイムで返されるECPM（拡張ECPM）値に基づいています。（ECPM値は、広告モデルによるユーザーのクリックスルー率とコンバージョン率の予測精度に依存します。）

製品の主要指標である離脱率に関しては、現在、特定のユーザーのリアルタイム離脱率を算出できる明確な指標が存在しません。そのため、ユーザーセグメンテーション分析が必要となります。つまり、特定の特性を持つユーザーは広告に対してより敏感である可能性があるということです。

ユーザーをセグメント化する方法は様々です。製品の種類によってセグメンテーションロジックは異なります。ここに挙げた要素は、ユーザーのセグメント化と分類に用いられるものです。それぞれの特性とそれに対応するユーザーグループについて、実際のユーザーセグメント化ロジックと設定された閾値が広告価値の向上とコア製品指標の低下抑制に効果的かどうかをオンライン実験で検証する必要があります。

ユーザー アクティビティ メトリックの観点からは、主に、新規ユーザー、リピーター ユーザー、低アクティビティ ユーザー、中程度にアクティブなユーザー、高アクティビティ ユーザーというディメンションがあります。

広告体験の観点から見ると、主なディメンションは次のとおりです。広告に対して否定的なフィードバックを与えるユーザー、広告を見た後すぐに製品を終了するユーザー、広告を素早くスワイプするユーザーなど。

製品ベネフィットの観点から、一部の製品はユーザーの製品利用を促すインセンティブ戦略を採用しています。例えば、QutoutiaoとKuaishou Liteはどちらも、ユーザーのスティッキネスを高めるために紅包特典を活用しています。そのため、これらのインセンティブを持つユーザーは、高特典、中特典、低特典のユーザーに分類され、それぞれのユーザーグループに応じた広告露出戦略が異なります。例えば、プロモーションオファーを頻繁に利用しようとするユーザーは、よりターゲットを絞った広告を受け取ることができます。

一般的に、ユーザー機能のセグメンテーションに対応する動的広告ロード戦略を試すには 2 つのアプローチがあります。

まず、各機能の実験には異なる閾値が用いられます。指標がプラスの場合はスケールが上昇し、マイナスの場合は閾値が調整され、特定の指標について特定の結論に達するまで（スケールが上昇するか、実験が中止されるかのいずれか）、実験は継続されます。この手法の利点は、各指標が独立した実験であるため、広告収益化における異なる指標の価値とユーザー指標の劣化を効果的に評価できることです。

もう一つのアプローチは、複数の特徴を数式（経験式）を用いて単一の指標に抽象化することです。例えば、「広告に対する許容度」の値は、否定的な広告フィードバック、ユーザーアクティビティ、ユーザー福祉登録を特定の数式で組み合わせ、指標ごとに異なる重み付けを行うことで算出できます。

しかし、抽象的な指標には標準的な閾値が存在しません。シナリオによって閾値は異なるため、最終的な結果を判断するには実験が必要になります。この抽象的な指標は、前述の「広告許容値」指標よりも、動的な広告掲載戦略を導く上で、より高度なものに聞こえます。問題は、結果が効果的であっても、適合された指標が複数の異なるポイントから抽象化されているため、解釈コストが非常に高くなることです。たとえ指標が機能したとしても、どの戦略ポイントが原因なのかはわかりません。最終的に、実験は様々なパラメータ値の継続的な調整になってしまいます。

ユーザーエクスペリエンスと収益化は常にバランスを取り、最適化を続けています。万能薬はなく、ユーザー特性の継続的な調査と実験が必要です。将来的には、広告とコンテンツを融合するための標準的なソリューション、すなわち製品コンテンツ指標の収益化が登場するかもしれません。これは、コアユーザー製品指標を金銭的価値に変換し、商業的価値に基づいて商業広告と並べてランク付けすることを意味します。現在、多くのチームがこの手法を検討しています。今後の進展があれば、ぜひ議論し、アイデアを交換しましょう。

-終わり-