| 調査期間 | 2019 - 2029 |
| 推定の基準年 | 2023 |
| CAGR | 25.00% |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中くらい |
主要プレーヤー*免責事項:主要選手の並び順不同 |
コンテンツ推薦エンジン市場分析
コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場は、予測期間中に年平均成長率25 %に達すると予測されている 2020-2025. コンテンツ・レコメンデーション・エンジンは、以前から存在しており、個々のユーザーの好みに応じたサービスを提供するために、継続的に改良とアップグレードが行われている。コンテンツ・レコメンデーション・エンジンは、トピック別にコンテンツを識別・分類するために人工知能を利用する。しかし、推薦システムの文脈でかなりの量の研究が行われているにもかかわらず、タグを標準的な推薦システムアルゴリズム、特にコンテンツベースのものに統合する特別な問題は、タグを推薦する問題よりもあまり研究されていない。フォークソノミーはレコメンダーシステムの分野に新たな機会を提供し、大きな成長に貢献することができる。
- 新興国におけるデジタル化の進展が市場を牽引している。インターネットを利用する世界中の人々の数は、2019年1月と比較して7％（2億9,800万人の新規ユーザー）の増加である約45億4,000万人に増加している（出典：Global Web Index）。さらに、2020年1月のソーシャルメディアユーザー数は38億人で、この数は毎年9％以上増加している（3億2,100万人の新規ユーザー）。 また、2019年第3四半期におけるモバイルデバイス経由のオンラインEコマース購入では、インドネシア、タイ、フィリピンがそれぞれ80％、69％、66％と最も高いユーザーを獲得している。このようなトレンドは、収益、リテンション、トラフィックを増加させるためのコンテンツ・レコメンデーション・エンジンの導入にプレイヤーを集中させている。
- さらに、協調ベースのフィルタリングよりも機能的に優れていることが市場を牽引している。コンテンツ・ベース・レコメンダーは、アクティブ・ユーザーによって提供された評価のみを利用し、ユーザー自身のプロフィールを構築する。その代わり、協調フィルタリングはアクティブユーザーの 最も近い隣人 を見つけるために、他のユーザーからの評価を必要とします。また、Content-based Recommendersはまだどのユーザーからも評価されていないアイテムを推薦することができる。その結果、ユーザーの好みだけに頼って推薦を行う協調レコメンダーに影響する「最初の評価者問題に悩まされることはありません。
- しかしながら、限られたコンテンツ分析は市場成長にとって大きな課題である。コンテンツ・ベースの技術は、自動であれ手動であれ、推薦する対象物に関連する特徴の数と種類に自ずと限界がある。そのためにはドメイン知識が必要となる。分析されたコンテンツに、ユーザーが好むアイテムと好まないアイテムを識別するための十分なデータが含まれていなければ、コンテンツベースの推薦システムは適切な提案を提供できない。まとめると、項目への特徴の自動付与も手動付与も、ユーザの興味を引き出すために必要な項目の識別的側面を定義するのに十分ではない。
- さらに、COVID-19のパンデミックでは、Eコマース分野、メディア、エンターテイメント分野のリテンション率が急上昇しており、コンテンツ推薦エンジン・プラットフォームの採用に対応しているため、市場は減速していない。アクセンチュアは、新規購入者や低頻度購入者のeコマース購入が160％増加すると予測しているという。また、OTTプラットフォームの普及も市場を押し上げている。インドでは、ほとんどのユーザーが、月額約25ルピーの料金であれば、有料のOTTオーディオ配信に切り替える可能性が高く、さらに、調査対象の消費者の62％が、流行期に有料の配信モデルに切り替える意向を持っているという。
コンテンツ・レコメンデーション・エンジンの市場動向
電子商取引で市場は大きく成長する
- Eコマース・ビジネスにとって最大の課題は、買い物客に優れたカスタマーサービスを提供することである。Eコマース・プラットフォームとしてのウェブの大規模な導入は、あらゆる規模のビジネスが顧客と対話する方法の根本的な変化をもたらしました。Eコマース環境におけるコンテンツ・レコメンダー・システムの使用は、クロスセルの増加やロイヤリティの構築を通じて、業績だけでなく顧客との対話の強度にも影響を与えることができる。
- アスペクト・ソフトウェア社によると、2018年の米国における小売業の解約率は27％、オンライン小売業の解約率は22％だった。さらに、Recurly社が、24ヶ月間（2017年1月～2018年12月）に同社の定期購入管理プラットフォームを利用している900以上のECサイトを分析したところ、解約率は10.65％であった。
- 解約率の上昇に伴い、EC事業者は顧客の購買活動をより重視し、それに基づいてコンテンツレコメンドプラットフォームを通じてレコメンド商品を顧客に表示している。
- コンテンツ・レコメンデーション・エンジンは、商品テキストから特定のキーワードをマッピングすることで、eコマース事業者が一人の顧客の購入履歴に基づいて正確で精度の高いレコメンデーションを行うことを可能にし、レコメンデーション・エンジンをより多くのユーザーに拡大することで、ROを向上させ、特定の顧客の選択的なキーワードと人口統計学的詳細情報を使ってアルゴリズムをトレーニングすることで、新しい商品を提案することを可能にする。
- このタイプのレコメンダーエンジンは、ニッチなeコマースストアで広く使われている（DiscogsやArtsyはこのアプローチを採用している）。さらに、Amazon Personalizeは、リアルタイムのユーザー・アクティビティ・データとユーザー・プロフィールや商品情報を融合させ、最適な商品やコンテンツの推薦を特定する。2020年第2四半期、アマゾンのオンライン販売部門からの純収入は約459億米ドルに達し、この収入は主にコンテンツ・レコメンデーション・プラットフォームによるものである。アマゾンによると、売上の35％はレコメンデーション・エンジンによるものだという。
- さらに、Episerverのようなプレーヤーは、1つのクラウドサブスクリプションにコマース、コンテンツ管理、検索、パーソナライゼーション、A/Bテスト、アナリティクス、マーケティングオートメーションが含まれており、市場の成長に対応するeコマースプレーヤーにソリューションを提供している。
この市場を形作る主な傾向を理解する
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予測期間中に最も高い成長率を記録するのは北米
- 北米は重要な収益を生み出す地域と予想され、そのため米国とカナダ地域のイノベーションの成長に非常に注目している。これらの国々は、世界中で最も競争が激しく、急速に変化している市場である。
- ネットフリックスは、アマゾンプライムビデオ、Hulu、HBO Nowと並んで、米国の主要なストリーミング・プラットフォームであり続けている。ネットフリックスのような企業は、レコメンダー・エンジンとして知られるツールの助けを借りて、ユーザーに提案を行うために、いくつかの場所から何千ものデータを収集する。
- ネットフリックスのカタログには7,000本以上の映画や番組があり、ユーザーが自分で好きな映画を見つけるのはほぼ不可能だ。この大規模なプラットフォームには、ユーザーの検索プロセスを自動化するレコメンデーション・エンジン・アルゴリズムが必要なのだ。
- さらに、YouTubeは米国で2番目にアクセス数の多いウェブサイトで、1分間に約400時間のコンテンツがアップロードされており、新鮮なコンテンツを推薦している。グーグルは、問題を学習するための一般的なフレームワークとしてディープラーニングに切り替えた。グーグル・ブレインがTensorflowをリリースして以来、ディープ・ニューラル・ネットワークを分散型でトレーニング、テスト、デプロイすることが十分に容易になった。
- さらに、米事務局によると、2018年の電子商取引の売上高は5240億米ドルだったが、2019年には6020億米ドルに増加した。オンライン販売の増加に伴い、このようなセグメントにおけるコンテンツ・レコメンデーションの採用は、市場の成長に大きく貢献している。
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コンテンツ・レコメンデーション・エンジン業界概要
コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場の競争は中程度で、少数の主要プレーヤーで構成されており、市場シェアの面では、現在、少数のプレーヤーが市場を支配している。しかし、AIベースのプラットフォームにおけるアナリティクスの進歩に伴い、新たなプレーヤーが市場での存在感を高めており、それによって新興国での事業展開が拡大している。主なプレーヤーは、Amazon Web Services（Amazon.com, Inc）、Taboola, Inc（Outbrain, Inc）、Cxense ASAなどである。市場の最近の動向は。
- 2020年3月 - AiclickはTencent text travelと共同で新製品であるtext travelコンテンツ推薦管理システムを正式に発表した。同製品はaiclick.comと騰訊テキスト旅行が共同開発したもので、国内の観光スポット運営会社と関連観光企業の顧客に観光スポットの人気、視聴者の動向、視聴者のポートレート、地域比較などの市場インサイト分析マップと専門的なコンテンツマーケティング能力を提供することを目的としている。
コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場のリーダー
-
Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
-
Cxense ASA
-
Dynamic Yield Ltd
-
Curata Inc.
-
Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
- *免責事項:主要選手の並び順不同
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コンテンツ・レコメンデーション・エンジンの業界セグメンテーション
コンテンツ・レコメンデーション・エンジンは、ユーザーの行動に基づいたデータを収集・分析し、パーソナライズされた適切なコンテンツや商品の推薦を支援する。市場のエンドユーザーは、メディア、エンターテインメント＆ゲーム、Eコマース＆小売、その他である。
| コンポーネント別 | 解決 |
| サービス | |
| 企業規模別 | 大企業 |
| 中小企業 | |
| エンドユーザー業界別 | メディア、エンターテイメント、ゲーム |
| 電子商取引と小売 | |
| BFSI | |
| ホスピタリティ | |
| ITと通信 | |
| その他のエンドユーザー産業 | |
| 地理 | 北米 |
| ヨーロッパ | |
| アジア太平洋地域 | |
| ラテンアメリカ | |
| 中東とアフリカ |
コンポーネント別
| 解決 |
| サービス |
企業規模別
| 大企業 |
| 中小企業 |
エンドユーザー業界別
| メディア、エンターテイメント、ゲーム |
| 電子商取引と小売 |
| BFSI |
| ホスピタリティ |
| ITと通信 |
| その他のエンドユーザー産業 |
地理
| 北米 |
| ヨーロッパ |
| アジア太平洋地域 |
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| 中東とアフリカ |
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コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場調査FAQ
現在のコンテンツ レコメンデーション エンジンの市場規模はどれくらいですか?
コンテンツレコメンデーションエンジン市場は、予測期間（25%年から2029年）中に25％のCAGRを記録すると予測されています
コンテンツレコメンデーションエンジン市場の主要プレーヤーは誰ですか?
Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)、Cxense ASA、Dynamic Yield Ltd、Curata Inc.、Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)は、コンテンツ推奨エンジン市場で活動している主要企業です。
コンテンツレコメンデーションエンジン市場で最も急成長している地域はどこですか?
アジア太平洋地域は、予測期間 (2024 ～ 2029 年) にわたって最も高い CAGR で成長すると推定されています。
コンテンツレコメンデーションエンジン市場で最大のシェアを持っているのはどの地域ですか?
2024年には、北米がコンテンツレコメンデーションエンジン市場で最大の市場シェアを占めます。
このコンテンツ レコメンデーション エンジン市場は何年を対象としていますか?
このレポートは、2019年、2020年、2021年、2022年、2023年のコンテンツレコメンデーションエンジン市場の過去の市場規模をカバーしています。また、レポートは、2024年、2025年、2026年、2027年、2028年、2029年のコンテンツレコメンドエンジン市場の市場規模も予測します。
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コンテンツ・レコメンデーション・エンジン業界レポート
Mordor Intelligence™ Industry Reports によって作成された、2024 年の Content Recommendation Engine 市場シェア、規模、収益成長率の統計。コンテンツ レコメンデーション エンジンの分析には、2029 年までの市場予測見通しと過去の概要が含まれます。この業界分析のサンプルを無料のレポート PDF ダウンロードとして入手してください。
