ユーザーの口コミからクリエイティブを制作!? ~広告×言語解析モデル~

デジタル革命の波が次々と押し寄せている昨今。
web広告の世界においてもテクノロジーとクリエイティブの融合は今後ますます進んでいくものと思われます。
 
その時代の流れを乗りこなす為の手段の1つとして、弊社では「DC Target」という独自ツールを使用しております。今回は、言語解析モデルという解析手法からのクリエイティブ制作を可能とするこのツールについてご紹介いたします。

■「DC Target」とは?

 

 

GMO NIKKOのクリエイティブコンサルタントはMARS Design Cloudという支援ツールを活用してコンサルティングを提供しています。その中でも今回ご紹介する「DC Target」は市場分析に特化したツールです。
 

 
ネット上の自社及び競合他社のサービス・商品に対してのユーザーレビューを取得し、言語解析モデルを用いることで、各レビュー内のキーワードを抽出して、その特徴をカテゴリ化。どのようなキーワードカテゴリで良い評価(悪い評価)を得ているか、競合と比較することが可能となります。

■活用事例

では、どのような活用方法があるのか。
実際の学習塾サービスを例に見てみましょう。

【①調査概要】

 

まず、自社(学習塾Aと想定)と競合他社(学習塾B~Eと想定)に対するレビューを収集。レビューの母数が多い方がより精度の高い分析が可能となります。
上図が収集した各学習塾のレビューとセンテンス数を一覧化したものです。

【②言語解析】

 

 

集めたレビューを言語解析モデルにかけ、トピックごとに分類したものが上図になります。
どういったトピック(話題)がどれだけつぶやかれているかを抽出することができ、今回でいうと大きく「立地」「学習環境」「価格」「カリキュラム」「講師」に関する話題にレビューを分けることができました。

【③データ成型】

 

 

②で解析したデータを各トピックごとに集計(各サービスのレビューの母数等も考慮)し、各学習塾ごとに、どんなトピックでどれだけつぶやかれているか、レビューの比率を一覧化します。(上図)
 
〇合計/トピック比率変換…学習塾ごとの各トピックの出現比率をあらわした表。
 
〇合計/ネガポジ値…各トピックごとにネガティブなレビュー、ポジティブなレビューの出現頻度を値化したもの。値が大きいほどポジティブなレビューが多く、少ないほどネガティブなレビューが多い。
 
下図は、分かりやすくする為に、それを更にグラフ化したものになります。

【④分析】



こちらを見てみると、
 
①「学習環境」に関するトピックが各学習塾で比較的多くつぶやかれている。トピック比率からユーザー間では、学習塾を選ぶときに”学習環境”が最も多く関心を集めていることがわかる。
 
②自社(学習塾A)は、立地に関するポジ値が競合と比べて圧倒的に高い。
等の示唆を得ることができます。
また、上記以外にも分析の視点によって、様々な示唆を見つけ出すことが可能です。

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ライター:與座 千嘉良


デジタルマーケティング本部 クリエイティブコンサルティング部所属。
2016年の入社から現在まで、運用型広告のWEBディレクターとして従事。
主にクリエイティブ領域において、施策立案・制作・改善を担当。
データを活用し、ユーザーニーズにマッチしたクリエイティブ施策をご提案するため日々精進しております。

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