なかはらBlog

AIがアドバイスしてくれるアクセス解析・・一巡して同じことばかりにならない?そして画像は?

AI化の進化によって無くなってしまう職業が話題になっていますが、アクセス解析ツールのAI化が始まっています。

アクセス解析データから課題を「類型化」して、AI 人工知能が解析データと共にアドバイジングをしてくれるサービスです。そのAIにはアクセス解析経験者の知識が盛り込まれているそうです。

確かに、離脱率が高ければ離脱ページを特定してそのページの改善を。とか、直帰率が高ければ、使いにくくないか、ページの概要がファーストビューで伝わるか、次の行動を促すアクションはわかりやすいか。など、ウェブサイトの改善策には、結構お決まりパターンと言うものがあります。

そのお決まりパターンを、AIが教えてくれれば本やセミナーでアクセス解析のノウハウを習得しなくても、アクセス解析を基にしたウェブサイトの改善が可能になります。素晴らしいサービスですね。

 

でも、一巡すると、同じアドバイスばかり出てくるようなるのではないかな?

という疑問がぬぐえません。
テータの蓄積、バリエーションが増えるとそれなりだとは思いますが・・・基本値はサイトによって違っているし。

 

データ化できない画像データ

一番気になるのは、画像データに対してはどうアドバイジングをしてくるのでしょうか?

私はウェブデザイナーですので、私のアクセス解析アドバイジングには、バナーの色や文言などの「クリエイティブ」の改善提案も多く含まれます。

色彩の勉強もしていますので、テーマカラー、ベースカラーに対するアクセントカラーの統一や、外し色など、バナーがクリックされない理由はそこにあるのでは?とアドバイスすることもあります。

それから、サイトの商材やターゲットによって、響くキャッチコピーが違います。そしてキャッチコピーの文言や色、フォントを変えることでも反応率がよくなることがあります。しかし、テキストデータでないバナーや画像の場合、AIは文字を判断できません。

結局は、このバナーのクリック率が良くないので改善しましょう。とは教えてくれても、どのようにという具体案は出ないのでしょうね。

以上、

 

類型化したAIのアドバイジングでは、本当の課題は見つけられないのではないか?そして、一巡すると、同じアドバイジングばかり出てくるようなるのではないかな?というお話でした。

AIアクセス解析に興味のある方は使ってみて、感想を聞かせてください!

 

Tomorrow Archは、「‟支援型”Webコンサルタント」です。アクセス解析に基づいた課題の発見、さらには、バナーや文言の添削変更案から実際の制作までご支援しています。

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