検索流入の多いメディア運営における課題

トリニティ株式会社（以下、トリニティ）がオウンドメディアとして運営しているブログ「トリログ」には5,000を超える記事が蓄積されており、閲覧数も年々右肩上がりで増え続けています。アクセスの多くはトップページからではなく、検索エンジンやSNS投稿を経由して個別記事へ直接流入してくる形です。

トリニティ株式会社のオウンドメディア「トリログ」

つまり、トリニティやその製品をまったく知らないユーザーが、特定のキーワードをきっかけに訪問するケースが大半を占めています。こうしたユーザーに対し、訪問した1ページで離脱させずに、他の記事や製品情報にも触れてもらうことが重要になります。そこで求められるのが、サイト内回遊性を高め、直帰率を下げる仕組みです。

なかでも効果的とされるのが「関連記事の自動提案」ですが、5,000以上にも及ぶ記事すべてに手作業で関連付けを行うことは現実的ではありません。また、新たな記事が公開されるたびに、その内容に応じた過去記事との関連性を随時更新していくのも非常に手間がかかる作業です。

編集者が納得する精度の関連記事提案を目指して

こうした課題に対して、株式会社オートプロジェクト（以下、オートプロジェクト）では、編集者が見ても納得のいく精度の高い関連記事表示を実現するため、機械学習による言語解析を活用した仕組みの開発に着手しました。多様な言語解析の手法の中から、トリニティの運用体制や記事構成に最適なモデルを選定し、実装を進めていきました。

AIなら簡単？　現実には難しい“大量データ”の壁

「AIを使えば簡単に関連記事を提案できるのでは」と考える方も多いかもしれません。たしかに技術的には可能ですが、5,000ページレベルの記事データを一括でAIに学習・解析させようとすると、処理に膨大な時間がかかる上、データ量が多すぎて生成AIでも実用的なスピードでは対応できないのが現状です。

現段階では、単に生成AIを使うだけでは大規模なWebメディアにおける実運用には耐えられないという課題があります。

FUTURAで高速・高精度な関連記事提案を実現

こうした制約を乗り越えるべく、オートプロジェクトが独自に構築したのがFUTURAです。

文脈解析で関連記事をマッチング。回遊率を上げてPVを大幅に向上するFUTURA（フーツラ）

このサービスは言語解析モデルをベースにしており、5,000本以上の記事の中から精度の高い関連記事を瞬時に提案できます。新しく投稿された記事についても、わずか10分程度で最適な関連記事が自動表示されるため、運用側の負担も最小限に抑えられます。

また、FUTURAはWordPressのプラグインとして提供されており、既存のブログ環境への導入もスムーズです。記事数の多いWebメディアにとっては、サイト内回遊性を高め、読者のUX（ユーザー体験）を向上させる有力なソリューションとなっています。

今後の展望

トリニティでは、今後も記事の質・量ともに充実を図っていく予定ですが、FUTURAによる関連記事提案が、その価値をより多くの読者に届けるための強力な支援ツールになっています。

これからも、コンテンツを資産として最大限に活かしていくメディア運営が期待されます。