デジタルサイネージで身近な広告を!
最近、デジタルサイネージに関する記事を見にすることが多くので、少しご紹介を。
デジタルサイネージとは、いわゆる電子看板のことで、ディスプレイやプロジェクタ等に映像や情報などのコンテンツをネットワーク経由で表示する仕組みを言います。
駅前のビルの上の大型ディスプレイなどが有名ですが、最近話題になっているのは、もう少し身近な広告媒体としての利用方法です。
たとえば、スーパーや商店街に今日のお買い得商品の広告が表示されたり、レンタルショップで最新映画の紹介がされるなど、より身近なPOPに近い利用方法です。
つまり、とても伝統的な広告手法をデジタル化した「古くて新しい手法」です。
日本では、この手のデジタルサイネージの導入は、諸外国に比べてやや遅れていると言われてきました。確かに、海外では乗り物、エレベータ、街頭とスペースがあれば、デジタルサイネージが利用されています。日本でも、ここ数年でだいぶ導入が進んできたように思います。
皆さんもぜひ、この古くて新しい媒体「デジタルサイネージ」にちょっと注目してみてください。
最終更新時間 07:31 | コメント (2) | トラックバック
レコメンデーションエンジンがロングテールを阻む？
多くのオンラインショッピングサイトで、レコメンデーションエンジンが使われていることはご存じだと思います。
有名なのは、Amazonなどでしょうか？
よく、この本を買った方はこのような本も買っています！みたいなお薦めが提示されますよね？それから、XXさんへのお薦めなどの表示もよく目にしますね。
こうしたレコメンデーションは、その人のプロフィールや購買履歴などの情報から、いくつかのルールに基づいてお薦めコンテンツが表示される仕組みになっています。
一方、ロングテールとは、従来ならば日の目をみない呼ばれたニッチ商品をロングテール（長い尻尾）に見立てた考え方です。オンラインなら、膨大な商品数を低コストで取り扱うことができるために、ヒット商品の大量販売に依存することなく、ニッチ商品の多品種少量販売によって大きな売り上げ、利益を得ることができるという考え方です。
しかし、近年いろいろな論文などで、レコメンデーションエンジンによって、ロングテールは拡大しないという説が登場しています。
一般的なレコメンデーションエンジンは、販売実績と消費者の評価に基づいて推薦を行うため、限られた履歴情報しか持たない商品は、仮によい評価を持っていても推薦することはできません。これにより、商品情報が多いものは、より推奨されやすく、商品の多様性は狭まるという論文などもあります。つまり、個人としては多様性が増えているように見えても、結果としてレコメンデーションエンジンに依存していては、ロングテールは拡大しないというのです。
確かに、オンラインといえどもやはり、商品や情報への接触機会が多くないと難しいということなのでしょうか。レコメンデーションエンジンについては、いろいろ調べなければならない機会がありまして、昨今いろいろな記事を見ています。
また、新しい情報がありましたらUpしたいと思います。
