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7月15日にこんなイベントがあるそうです。まだあまりSMOやSMMということを明示してビジネスにしている会社は少ないのですが、その数少ないうちのモディファイとグランドデザイン&カンパニーの2社が開催するそうです。

「ソーシャルメディア最適化&マーケティング(SMO/SMM)ソリューション発表会」7月15日開催


本発表会では、報道関係者および、ソーシャルメディア最適化・ソーシャルメディアマーケティングにご興味のあるブロガーの皆様に向けて、モディファイとグランドデザインの新構想と戦略を発表いたします。(上記より引用)

ということで、セミナーではなくて記者会見みたいなものなんですかね。面白そうなので行こうと思ったんですが別件で用事があって参加できないので、どなたか参加された方の実況やレポートを期待してます。

日時は、2009年7月15日(木)18時30分開演(18時15分開場)で、
会場は新丸ビルだそうです。
先日第2回SBM研究会に参加してきました。今回もいろいろと勉強させてもらいました。
運営者、発表者の皆様ありがとうございました。


私は技術的なことはよくわからないのですが、
今後ソーシャルメディアがどうビジネスに影響を及ぼすのかに
興味があってSBM研究会に参加させてもらっています。


個人的に特に興味深かったプレゼンについてと、
参加後に考えたことをまとめてみました。


●国立情報学研究所 大向さん

サイト単位での協調フィルタリングはSBMに適しておらず、ユーザ単位で推薦したほうがよい。イノベータがブクマした情報をフォロワーなどに流す形で推薦するのが精度が高い。ユーザに着目する推薦は計算量が少なくても済むうえに効果的。
というような内容でした。


はてブでいうならお気に入りのユーザーを複数人登録しておいて、その中から多くの人がブクマしているものだけを推薦するというようなイメージですかね。

イノベータとユーザーの類似度でイノベータが選ばれるということだったので、類似度以外でどう工夫して機能に落とし込んでいくかがポイントかなあと思いました。例えば興味があるカテゴリを選択しておくと、カテゴリごとの類似度に重み付けがされるとかそんなイメージです。

こういう機能次第でユーザーが新しい情報を手に入れられるかっていうのが変わってくると思いました。


●慶應大 上野さん

時間情報に基づきWebページの種類を分析して、長期間にわたってブクマされているページには有用なものが多いというような内容でした。

紹介されていたセレクトブクマを実際に使ってみましたが、いろいろと参考になるサイトを見つけることができて非常に有用なツールでした。

Googleとの比較をされていたんですが、Googleはユーザの性質がわからないために、最大公約を目指して検索結果を出そうとしているはずなので、あまり比較してもしょうがないような気がしました。定量化するのが難しそうですが、今後は検索する人の目的や嗜好をどうにかして数値化して、それにあわせてパラメータを変えて検索結果を出すというようなことをしていくのかもしれません。


●はてな 伊藤さん

リニューアルにあたっての経緯やリニューアルによる影響などいろいろ挙がってましたが、コミュニティは分散するべきという点が一番興味深かったです。

分散したコミュニティになれば、ユーザが自分の一番欲しいコアな情報が得やすくなる。なのでお気に入りの機能を強化してユーザー間のつながりを作っているようです。mixi や facebookなどの外部の情報を取り込んでグループを作るという方法もうまく導入できれば面白そうでした。


●その他考えたこと

どういう機能を追加するとユーザが増えるか、アクセスが増えるかという議論に追加で、SBMをどうビジネスにしていくのかという議論があると面白いかなと思いました。どうお金にしていくかという部分です。

あと、SBMによってどうやって情報が伝播していくのかを研究している人がいれば発表してくれないかなあと思っています。

以下のいくつかの記事で話題になっているようなことを、時系列を含めたSBMのデータを使って、横軸に時間で縦軸に累計ブクマ数を取ると、どういうグラフになるサイト、ページが多いのかを知りたいです。


はてなブックマーク・user数の傾向

はてなブックマークのuser数の傾向と分析 - ザオ陸 - かたみみ部

はてなブックマーク、ブックマーク数による傾向と分析 - 北の大地から送る物欲日記

はてなブックマーク・user数の傾向を検証してみる


SBM以外の外部の情報も組み合わせて集計して、
TopHatenarというサイトのようなイメージで、ブクマが大量に集まるフックになった
ニュースサイトやアルファブックマーカーによるブクマなどを可視化してみると面白そうです。

あと、ユーザの属性やサイトのカテゴリ別にサービス作ってる人がいればそれについても聞きたいです。



いろいろとインスピレーションをもらってきたので、自分でもいろいろと調べたり考えたりしていこうと思います。
国立情報学研究所・株式会社グルコース
大向さん


・基本的に3部グラフ
情報:ウェブ
知識:フォークソノミー
ひと:フォークソノミー


時系列
コメント
○と×

up-to-dateである必要はない


・SBM研究の現在

個別の研究者が個別のサービスに問い合わせ
 場合によっては無断クロールの場合も

問題
唯一無二のデータセットに基づく
 取得範囲
 取得時期
「巨人の肩の上に立つ」ために
 第3者による再現の可能性を担保する
 共通データセット


・共通データセットによる研究

研究側の宿題
 契約主体
 成果の取り扱い
  特許や収益分配はどうするのか
 発表の場
  論文かけないとしょうがない
 事業者へのメリット
  新機能開発
  広報
  採用活動
ECナビ須藤さん
ECナビラボ プログラマ


・規模

54,000ユーザ


・コミュニケーション指向

(SBM+Twitter)÷2
コメントに対する返信が可能
長文コメントが可能
マイページにお気に入りユーザの情報をアグリゲート


・ユーザ層

「ギーク系」少なめ
「スーツ」系多め
主婦の人が多い


・「plaggerで!」といわない人のためのSBM

・意外と古株
公開の順番
Delicious
はてなブックマーク
Buzzurl
ライブドア
Yahoo!


・情報提供
3件ほど例示


・提供できる情報

URL、コメント、件数など


・提供情報
NDAを結んで提供


・学術研究への希望
スパム対策のためのノウハウ
ヤフー株式会社 澤田さん
検索事業部開発部 技術リーダー


Yahoo!ブックマークの歴史


・他社と違う点

ブラウザブックマークに近い操作性
 ツールバーを使うことで、ブラウザのブックマークと同様な機能を提供

多機能 フォルダ

シェア機能


・外部に公開しているブクマとそうでないブクマの色をわけて表示

・他のサービスとの連動

ブログ検索でブクマされたURLがどのように言及されているか
検索にブクマ件数を表示

ツールバーのサンプル

ページを探す部分に特化していく

ライブドア ブログビジネスユニット開発グループ 井原さん
ブログ
資料



・CGMの3つのレイヤ

情報を創出する ブログ、wiki

付加価値を与える SBM

消費する rssリーダー


・sbmの役割とビジネス

情報に付加価値を与える

第三者による評価
→特定分野のコミュニティ
→個人・分野に特化した外部記憶、検索エンジン

情報間の関連性
→関連情報の集約
→個人・分野に特化した外部記憶、検索エンジン

→高い広告マッチ率



・livedoor clipの3つのhome

マイクリップ
ウォッチリスト
オススメクリップ


・プログラマ的視点

データ量

オブジェクト間の複雑な関連性

さまざまな集計、範囲指定、ソートの組み合わせ
このタグがついているサイトをウォッチリストの中から検索するというような内容

複合インデックスがたくさん必要になる

ひとつ更新されたら連鎖的に更新が必要になる


・研究者の方に提供できるもの
clipやreaderの公開情報
ブログの大規模コーパス

ニーズが掴めない割りにリソースを食うので様子見中

公開データの共通フォーマット決める
ちょうどレコメンデーションエンジンのオープンソースか計画もあるのでついでに

実験的な機能を追加するのはありえる

KikkerのMap/Reduce化 Ryoくんの屍を超えてみた 藤田さん

Unixカーネル屋
大阪市立大学の院生(D3)
IIJ Innovation Instituteの研究員もやっている

前提 Map/Reduceとは

MapReduce - naoyaのはてなダイアリー

MapReduceとは - はてなキーワード


・Kikkerのおさらい
はてなブックマークの新着リストを自分好みの順序で表示するサービス
シンプルなリコメンドシステムが動いている
 新着リストにエントリされているWebページをベクトル化


・Kikkerをやる気になった理由
 レコメンドシステムの実装の解説
 通常のサーチエンジンとは違う

 
・KikkerMR?Map/Reduce版Kikker
大量のクローリングと解析をするならMap/Reduce

・基本的なアプローチ

自分でコンダラを引くことにした

・大変雑なブロック図
ユーザー嗜好学習

・Webページのクロール・解析

はてなブックマークの新着ページをクロールする

ターゲットのURLと解析用キーワードを抽出

形態素解析


・Webページのクロール・解析
HTMLタグのclass属性からたどっている
タグノードをトレースしてツリー構造を作る

各エントリーの1番目のエレメントにはタイトルとリンク
各エントリーの3番目のエレメントがオプショナルの情報

・推薦リストの生成

基本的にはページのベクトルとユーザのベクトルを比較する
 ユーザとページごとの評価値を計算する
 ユーザごとに各ページの

・ユーザ嗜好の学習
 ユーザが参照したWebページのベクトルをユーザ・ベクトルに足しこむ
 単純にベクトルの和を求めてしまうと昔のページが優先されてしまう

・効果

8万ページのクローリングに5分間

有効率はかなり低そう
 URLに問題ある
 タイムアウト
 コンテンツでかすぎてヒープあふれる
 など


・アナウンス

KikkerMRはオープンソースとして公開する
申請するとHadoop環境のアカウントを用意してもらえる

はてなブックマーク2  はてな伊藤さん

11月25日にリニューアルしたのでそれについて


・統計で見る現状
3,000,000 UU/月
Google Analyticsのセッション数

206,000ユーザ

約1,000万エントリ
約3,000万ブックマーク

ユーザ推移
1日平均300人弱くらい増えている
ブックマーク数比較

シェア
国内の主要サイトの数字
はてブ、Yahoo!、choix、FC2、livedoor、buzzurl、delicious
のブクマ数を比較
75%くらいのシェア

ITはそこまでシェアが高くない

海外のサイトはdeliciousやdiggのほうが圧倒的に多い

男性62%女性38%
年齢別20代?30代が主要なユーザ
(netratings調べ)

男性は満遍なく年齢が分布しているのに対して
女性は20代、30代に偏っている

カテゴリ別のPVを見ると、ITが一番多いものの、
あまり偏りがなく分布



・リニューアル直後の数字

300人/日平均程度だったが、600人程度に増えた

リニューアルの1週間前からUUが下がっていたが、
リニューアル後順調に上がって、315万程度になった。

お気に入り数
ベータリリース直後からお気に入りが増えた

収益がだいぶあがってきている
特定の広告の収益が3倍に

目標は半年で規模を2倍にすること



・リニューアルの動機と裏側
登録ユーザ数20万→30万
UU300万→600万
UU600万は国内の主要新聞社と同じくらいの規模

コードがレガシーすぎたので修正。機能も追加

既存のユーザの使い勝手を第一に新しさを加える

・スケジュール
2?4月 1人
4?6月 2人 +デザイナー
6?8月 3人 +PG
9?11月 6日 +3PG

初期:基本的なコードベースを作る、根底にあるコアの設計を練らないといけない。その部分は多人数でやるよりも1人でやったほうがよい。設計のコードがきれいになる

中期:プロトタイプを作れるようになる。新しい機能の整理、方針固め


後期:実装、ユーザーテスト


・成果
システムの刷新は成功
検索、テキスト分類、お気に入り機能
チーム体制→10倍の体力
ベータ版以降実装したアイデア→120件以上
他の不具合などの修正も含めると300タスク程度を1ヶ月で終わらせた


・はてなブックマークの3軸
機能 ソーシャルブックマークの基本 お気に入りの機能など

メディア 新しい発見、ニュースや友達のブックマークしたサイト

コミュニティ


・なぜお気に入りを強化?
衆愚問題
 ワイドショー化

コミュニティは分散するべき
分散したコミュニティでは自分の一番欲しいコアな情報が得られる

ソーシャル・ブックマークの本質的な機能

・「便利ですよ」では使ってもらえない
お気に入りがある程度増えないと面白くない
 低い利用率・・・全体の1割程度

お気に入りを増やしたくなるインセンティブが必要
 「便利だから」では増やさない
 自然と増やしたくなるような施策が必要
 導線つくり、簡単に追加できるようにする

・結果
利用率が向上
はてなブックマーク内にグラフができる
外部のグラフを取り込む
Twitter,Mixi,Facebook
 サービス開始時点で外部の情報を追加することで、いきなりグラフができるように

グループ分け
 プログラマと大学の友人

お気に入り関係を使って機能強化
 コメントのフィルタリング
 スパム対策


・検索、テキスト分類、関連エントリ
従来のはてなブックマークの欠点
 最新の情報ばかりにフォーカス
 ブックマークが少しずつ増えているけれどもホッテントリに入らなかったもの

過去のデータに光を当てる
 ソーシャルブックマークを検索で活用。お気に入りのユーザがたくさんブックマークしているサイトが見られるようになっている


PFI
インデクサ、サーチャー、分散FS

はてな
インターフェース、ジョブキュー、本文抽出、クローラ

アルゴリズムは協同開発、はてブRank

・検索のスコアリング

古典的なアルゴリズムとはてなブックマーク独自のメタデータ
 ブックマーク数、日付など
 多数のヒューリティクス
 人気エントリにあがったものが探しやすい

・精度の向上
誰が何を検索したのかをログを取って補正
クエリログからのフィードバック

ブックマークからウェブへ一歩近づける、リンク解析→ブックマークへフィードバック

・テキスト分類エンジン BDog

・なぜ分類エンジンを開発?
元々のカテゴリ精度が低かった

コンピュータに偏らないようにする

これまでの利用傾向から8種類のカテゴリを作成
人気エントリーを使うため、ある程度ボリュームが
あるカテゴリを作る必要がある

カテゴリの細分化
 デザイン、料理、恋愛、お役立ち・・・

トピックスページ
 コンピュータやITを見る人はリテラシが高いので目立たないところにおいても見てもらえる

・関連
タグの類似度で行っている
タグの意味は考慮しない

誰が何をブックマークしたか 精度:中
キーワードの類似度 精度:低
タグの類似度 精度:高

・なぜ内容に踏み込むのか?
ブックマーク数だけの評価の限界
技術的に参入障壁の高いビジネスにならない
ないように踏み込まないと次のステップに出せない


・今後の予定
次の上半期

・コミュニティ
お気に入りによるつながりを強化
非表示機能によるフィルタリング
コミュニティの分散
はてなブックマーク市民


・フィルタリングに関する方針

表現の自由は原則維持
 見たくないものは見なくて済む
 見たければすべて見られる
 強制消去、特定の表現の入力制限は実装しない
 削除ガイドラインに則った運営

蛸壺かに対する懸念
 「分散せずに全開」がもっとも蛸壺化すると考える
 古参問題


・上半期の具体的な施策
デザイン機能の強化
モバイル版リニューアル
など

・予想されうる問題への基本姿勢

問題が顕在化し始めたところで対応する
 コミュニティ運営のコツ はじめからすべての問題を想定してもその通りにならない。効果的な対応策を練ることができない
 例:スパム スパマーは同じようなタグをつける傾向にあったので、それに対応


今後起こりうる問題
 より手の込んだスパム
 ワイドショー化
 蛸壺化
 ベテランと新規のユーザの衝突


・まとめ
規模2倍

リニューアル成功 開発体制の強化と検索と機械学習のようなアプローチでできないことができるようになった

課題はコミュニティとメディア


SBMコメント機能によるコミュニケーション形態の考察 西谷さん

資料

マークは個人的な要素が強く、書くための障壁が低い
ブックマーカーは見られていないように思ってもブクマされたサイトの管理人は意外と見ている
ネガティブコメントの問題

コメントアグリゲーターとしての機能

・コメントによるコミュニケーションの分類
1.自分のため
2.ブロガーとのコミュニケーション
3.他のSBMユーザとのコミュニケーション

はてなスター大喜利

はてブのコメントにお題を設けたらどうだろう?

お題の設定は有効
ブログと内容とお題との相関を考える

・SBMコメントの時系列概念

はてなブックマークは1人1回のコメント
 後のSBMコメントを受けて修正する人はいる
 ブックマークの順番を修正するのは面倒

順番によって影響力が異なる


・コメントのクオリティを上げるには?
1.インセンティブ
2.コメント記述障壁の上昇施策 フィルタリング
3.コメント記述障壁の低下施策 レコメンド
4.例示
5.母集団のモラル向上



質疑応答

なぜ現状のSBMはコメントが下から上に伸びていくのが多いのか

ECナビ
Buzzurlは時系列順に上から下に伸びている
見るときに一旦一番下までスクロールさせて、下から順番に読んでいくほうが自然

はてな
ブクマされたブログの運営者は何回もブクマページを見るので、最新のブクマが上に表示されていたほうが見やすい

ソーシャルブックマークサービスのSEO力 美谷さん

楽天株式会社 
ライブドアクリップ使っている
あすなろブログでブログ書いている
世界を巡るFool on the web | あすなろBLOG


・ソーシャルブックマークはページランク高い

・なぜSEO力が高いのか?

外部サイトのブックマークボタン

RSSによってサーチにインデックスしてもらうことの価値

1秒でも早くインデックスされることに価値がある


・より早くインデックスされる意味


・RSS配信を徹底しているはてな
細かくRSS配信して相互にリンクさせあうことで高度なリンク構造になっている

GoogleはRSSの購読数を考慮しているかもしれない

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