Twitterのオススメユーザー機能を最適化すると効率が上がるという仮説
先日ブログにこんな記事を書きました。
Twitterで大量フォローするならiPhoneのTwitter公式アプリが楽だよ
最後の方にさらりと書いた事が実は重要かなと思っています。
おすすめユーザーって、しばらく使ってるアカウントで見てると、出てくる基準がよくわからないんだけど、相性的な所にプラスして、ちゃんとアクティブなアカウントをお勧めしてくれている気がする。適当にキーワードで引っ張ってきてフォローするより、リフォローしてくれる人が多いような気がする。
昨年末あたりから、Twitterではオフィシャルの広告システムを導入し、日本でも稼働が始まっているのですが、そのTwitterADにも似たような機能が実装されています。
興味分野の予測。これをTwitterがやっているんですね。
オフィシャルのリリースにもこんなことがかいてあります。
オススメユーザーの選定はいろいろなアルゴリズムによって実現されているということです。
本当のオススメを作り上げるには？（仮説）
photo credit: Advertise2win®
以下は、仮説です。もしかしたらそうかも？という事を書いています。
飲食店スタッフはとにかく忙しいんです。時間がありません。色々悩むのは嫌ですね。そのような場合、理想的にはオススメユーザーが本当に自分の店舗に来てくれる可能性のある人のみになる事が究極的な効率化かもしれません。これをオススメユーザーオプティマイゼーション、略してOUOと言います。（いや、嘘です、ここにしか出て来ませんから注意w）
まず、最初はやはり地域名でユーザーを検索して、自分の地域に確実に住んでいるか通勤しているユーザーのみをフォローします。近辺に来る人じゃないと、飲食店のお客様には成り得ません。（相当有名になれば別ですが）
そのユーザーの情報を見ていると、オススメユーザーがそのユーザーにヒモづけられて出てくるのです。その中から更に同じ地域にいるであろうユーザーをピックアップしてフォローしフォローします。そうすると、地域性の高いユーザーのクラスタ(集団）が完成します。これによって導き出されるオススメユーザーは、きっと地域性の高いユーザーであろう、という仮説です。
その場合、本当のお客様のフォローはどうするか？
常連さんなのにフォローしていない！というのはいささか好ましくありません。フォローする判断基準は
- locationに自分の店舗の地域を書いているか
- bioに自分の店舗の地域を書いているか
- 普段のTweetに自分の店舗の地域を書いているか
の三つです。これに外れる人をフォローするのはやめましょう。
代わりといってはなんですが、常連さんの公開リストを作ってそこに入れるようにするのです。お店からお客様へも、常連さんは /fav/というリストに入れさせていただいています。みたいな形でリリースしておけば良いのではないでしょうか。Twitterのプロフィール欄にいれてもよいでしょう。
こんな形で、店舗アカウントの濃密さを高めておくというのは、現実的にありなのかもしれません。試された方がいらっしゃいましたらコメント下さい。
