コンテンツ分析の概要
コンテンツ分析は、ビジネスが定義した主要業績評価指標に影響を与えるコンテンツをマーケターが理解するのに役立ちます。Content Analyticsは、行動データに加えて、コンテンツの消費量とコンテンツが与える影響に関するデータを収集します。 例えば、特定のトーン、特定のカラーパレット、特定のテーマに対する顧客の反応は良いですか？ この情報と、特別に設計されたレポートワークフローおよびテンプレートを組み合わせることで、Customer Journey Analytics でさらに優れた分析を実行し、カスタマージャーニーデータに関するより深いインサイトを得ることができます。
コンテンツ分析では、AI と機械学習ベースの 機能サービス を使用して、コンテンツをコンポーネントと属性に分類します。すべてのコンテンツに構造化されたメタデータプロファイルを作成することで、コンテンツと、ビジネス結果を推進するそのコンテンツの属性を分析できます。
この構造化メタデータプロファイルの作成に加えて、コンテンツ分析では、単一の識別子を使用してアセットとエクスペリエンスを識別する ID サービス を提供します。ID サービスは、まったく同じアセットが複数の場所に表示される場合に認識できます。 その場合、このアセットのインスタンスは同じアセットとして扱われ、コンテンツの使用状況と消費の全体像を把握できます。
値
コンテンツ分析では、次のような増加レベルで価値を提供します。
- コンテンツ 使用状況：コンテンツ分析を使用すると、インプレッションを受信しているアセットと、インプレッションを受信しているアセットの場所に関するインサイトを得ることができます。 これらのインサイトは、web プロパティでアセットが十分に使用されていないアセットや、過剰に使用されているアセットを確認するのに役立ちます。
- コンテンツ エンゲージメント：コンテンツ分析では、特定の属性を持つアセットの平均クリックスルー率などのエンゲージメントインサイトを提供できます。これらのインサイトは、特定のタイプのエクスペリエンスが引き続き効果的かどうかを判断するのに役立ちます。
- コンテンツ ジャーニー：さらに、Experience Platform で使用可能な他のすべてのデータと組み合わせると、コンテンツジャーニーに関する追加のインサイトを得ることができます。 例えば、特定のコンテンツがエンゲージメントに加えてコンバージョンにつながるかどうかなどです。次に、その知識があれば、コンテンツのタイプに関する ROI を判断できます。
- コンテンツ パーソナライゼーション：最終的に、コンテンツ分析により、インサイトに基づいて行動し、これらのインサイトを使用してコンテンツに費やす費用を決定できます。例えば、特定のタイプのコンテンツを特定のオーディエンスに送信する必要があるでしょうか？高度なパーソナライゼーションの機会を提供してくれるコンテンツは何ですか？
用語
コンテンツ分析では、次の主要な用語を使用します。
- エクスペリエンス：エクスペリエンスとは、web ページを訪問した最初のユーザーが使用する URL を使用して再現可能な、web ページ上のすべてのテキストです。 各エクスペリエンスには一意の ID が割り当てられます。 ページを変更すると、そのページのHTMLも変更され、新しいエクスペリエンスになります。
- アセット：アセットとは、画像などの個別の一意のコンテンツです。各アセットには、一意の ID と知覚的 ID も割り当てられます。 知覚 ID は、視覚的に同一のアセットと共有される識別子です。 知覚的 ID は、アセット URL が異なり、そのためアセット ID も異なるが知覚的には同一である可能性のあるアセットの重複を排除するのに役立ちます。
- 属性：属性とは、エクスペリエンスまたはアセットに関連付けられた説明的なメタデータ要素です。属性の例としては、フォトのスタイル、読みやすさ、説得戦略、オブジェクトカラー、背景色などがあります。
仕組み
Content Analyticsは、Experience Platformのイベントデータセットの web 画像ビューデータを使用して コンテンツイベントデータを収集します。 そして、そのコンテンツデータ収集と、行動データの（既存の）データ収集の実装を組み合わせます。
- ユーザーが Content Analytics用に設定されたサイトを訪問すると、Experience Platform web SDKは、コンテンツとのインプレッションとインタラクションを記録します。
- ID および機能サービスは、これらのインタラクションを処理します。 このプロセスは、インタラクションを定義する、設定済み URL の公開バージョンを改訂する取得サービスで構成されます。 取得したすべての URL について、ID サービスはエクスペリエンスとアセットを一意に識別します。 また、機能サービスは、AI/ML サービスを適用して、エクスペリエンスと、アセットのメタデータと属性を検出します。
- これらのサービスの結果（ コンポーネント、属性、ID）は、Experience Platformの関連する特定のコンテンツ分析データセットの更新に使用されます。
- コンテンツ分析データは、行動データやその他のルックアップデータと共に、Customer Journey Analytics設定（ 接続、 データビュー、Workspace）で使用できます。 この設定により、コンテンツに関する独自のマクロレベルのインサイトの基盤が提供されます。
Content Analytics テンプレートを使用して、Content Analyticsのレポートや分析をすぐに開始できます。
