記事の閲覧傾向を独自にスコアリング、ユーザーの「嗜好」をレコメンド反映し回遊性を向上

施策概要

• 属性（性別・生年月日）や、行動（ページ／カテゴリの閲覧履歴）軸に加え、「嗜好」軸でレコメンドを表示
• 嗜好を把握するために記事に大量のタグを設定。タグの閲覧傾向をRtoasterでスコアリングし、関心度合いが強いコンテンツをレコメンド

施策ポイント

• タグを細分化することで、「カフェ好き」といった大きな枠組みではなく「猫カフェ好き」「ブックカフェ好き」などの細かい嗜好に応えたレコメンドを表示。
• 細かく設定したターゲットに対し、より深く刺さるコンテンツを表示することで閲覧ページ数の増加やリピート数、滞在時間や回遊率などの向上が期待できます。

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