Track B
データ
ユーザーの動機推定と行動分析による検索精度改善戦略
検索はユーザーが目的の番組や作品を探す上で欠かせない機能であり、ABEMAではWAUの20%以上のユーザーが利用しています。
しかし導入後の検索機能には様々な改善課題がありました。
課題を解決し検索精度を向上させるために、検索改善プロジェクトを発足しました。
本プロジェクトでは1年間、ユーザーの検索動機の推定や行動ログの分析を行い、問題点の洗い出しとその問題点を解決するための施策を提案・実現し検索機能を改善していきました。
本セッションでは、ABEMAで実際に行った取り組みを例に、検索導入後にどのようにして精度向上を行ってきたか、そして今後のABEMAの検索機能の展望を紹介します。
Speaker
山口 想
Growth Engineer / Project Manager
2019年新卒入社。
入社後は、データサイエンティストとしてABEMAの番組編成に関するモニタリング環境の構築や分析設計などの業務を担当。
昨年からはGrowth Engineerとして検索機能の開発・改善などに従事。
現在はABEMA全体の探索改善に努める。