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レコメンドエンジンの比較11選。タイプ別にツールを紹介

レコメンドエンジンの比較11選。タイプ別にツールを紹介

最終更新日:2022-04-19

レコメンド機能を活用して売上やコンバージョンを改善したいと考えているECサイトやWebサイトを運営している企業の方へ。レコメンドエンジンの役割や具体的なツール、比較する際のポイントなどについてご紹介します。

目次

レコメンドエンジンとは?

レコメンドエンジンとは、ECサイトやWebサイトで、商品やコンテンツをレコメンド(おすすめ)する機能を持つツールです。

レコメンドエンジンは、ユーザーの購買意欲を高めたり、購入の選択肢を増やしてより多く商品の購入を促したりする役割を担っています。ECサイトだけでなく、ブログやニュースサイトなどで記事やコンテンツをおすすめする際にも活用できます。

レコメンドは、ユーザーの好みや嗜好に合った商品やコンテンツを抽出できるアルゴリズムがベース。購入履歴や閲覧履歴からおすすめされるもの、閲覧している商品の関連グッズ、同商品を購入した人がチェックしている商品など、レコメンドの方向性は多岐にわたります。

 

レコメンドエンジンでできること(主な機能)

レコメンドエンジンでは、主に以下のようなレコメンドをサイト内に構築できます。

ランキング形式のレコメンド

ページビュー(PV)、コンバージョン(CV)、クリック数などのデータを元にランキングを表示できます。デイリー・ウイークリー・マンスリーなど期間別のランキングや、男性向け・女性向けなどのカテゴリ別ランキングがあります。

ユーザーの行動履歴にもとづいたレコメンド

「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」や「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」といった言葉で表示されるレコメンドです。一般的に「協調フィルタリング」と呼ばれるもので、サイト内の行動履歴を収集し、好みの類似したユーザーの情報を使ってレコメンド商品を提案していきます。

カテゴリにもとづいたレコメンド

「シャツを見ているユーザーには、他のシャツをレコメンド表示する」といった、閲覧している商品と同じカテゴリ情報を提案する形式です。これは「コンテンツベースフィルタリング」と呼ばれるもので、特定のカテゴリ商品を検討し、商品を検索している利用者に対して効果を発揮します。

画像解析によるレコメンド

アイテム画像を読み取って、その特徴から類似した商品やアイテムをレコメンドする形式です。アパレル商品を取り扱うショップでは「類似商品」として表示できる点がメリット。商品に合わせたコーディネートを提案する機能と組み合わせれば、ユーザーの好みに合った商品を提案できるだけでなく、周辺商品の購買にもつなげることができます。

サジェスト内レコメンド

検索窓に文字を入力した際、キーワードにヒットする商品画像だけでなく、おすすめ商品を表示できるものです。キーワードに関連した商品画像や情報がレコメンドされるので、検索の中で新たな気付きを与え、合わせ買いの効果も期待できます。

さらに、これらのレコメンドに使われる複数のアルゴリズムを自動的にABテストして、最適なアルゴリズムを選定する機能を備えたものもあります。

 

レコメンドエンジンツールのタイプ

レコメンドエンジンは、導入に適したタイプによって、以下の3つに分けることができます。

1. ECサイト向けレコメンドエンジンツール

レコメンドエンジンのサービスの多くはこのタイプのツール。特に、ECサイト内にレコメンド機能を実装したい場合には、こちらのタイプがおすすめです。ランキング形式や行動履歴から表示される形式など、ECサイトの閲覧時に購買意欲が高まるレコメンド機能を導入することができます。

レコメンドをメールで配信する機能を持つ「さぶみっと!レコメンド(株式会社イー・エージェンシー)」、あえて売れ筋でない商品をおすすめするロングテールレコメンド機能に特徴がある「LogrecoAI(株式会社Logreco)」、レコメンド内容のパーソナライズに強みを持っている「NaviPlusレコメンド(ナビプラス株式会社)」など、サービスによってレコメンド機能により特徴を持たせたツールもあります。

また、アパレル商品を扱うショップなど、商品画像を大きく見せたいECサイト向きのツールも。商品画像から類似したものをレコメンドできる機能が特徴的です。「ヱヂレコ(ヱヂリウム株式会社)」は、アイテム画像を解析して類似商品を提案する画像解析、ユーザーの導線をリアルタイムに解析しておすすめ商品を計算するリアルタイム行動解析に強みがあります。

2. ECサイト以外でも使えるレコメンドエンジンツール

ECサイト向けではなく、各種の情報サイトでレコメンド機能を利用したい場合に適しているツールです。おすすめの動画や他の人が読んでいる記事、ランキングなど、ECサイトの商品と同じようにレコメンドを構築できます。これによってサイト内の回遊率を高め、PV数の増加や資料請求といった結果を期待できます。

「ContentsRecommend(株式会社イー・エージェンシー)」は、金融・不動産・自治体や、FAQ・ブログなどのサイトで利用されており、レコメンド機能や新着情報、閲覧履歴、コンテンツのピックアップ機能といった、コンテンツの最適化をはかることができます。

3. 特定のECサイト向けレコメンドエンジンツール

「Shopify」や「EC CUBE」などECサイト構築サービスに、専用のレコメンドエンジンサービスが付帯している場合もあります。

たとえば、Shopifyはアプリストアから拡張機能を購入・設定することができるので、様々なレコメンドエンジンを手軽に導入することができるので便利です。EC-CUBE専門のレコメンドエンジンである「救部隊レコメンド(ボクブロック株式会社)」では、レコメンド、売上ランキング、閲覧履歴、新着アイテム、ピックアップの5つの表示形式を組み合わせて、ユーザーに商品提示することで売上アップに貢献しています。

 

レコメンドエンジンの比較のポイント

レコメンドエンジンのタイプを踏まえた上で、各ツールを比較する際のポイントを、4つにまとめました。

(1)レコメンド方法の対応

前述の通り、レコメンドエンジンの形式は様々なので、自社サイトに適した形式を選択することが重要です。ECサイトであれば、取り扱う商品のカテゴリや幅広さから、どのようなレコメンドが適しているか検討しましょう。

取扱商品が特定のジャンルに特化している場合、売れ筋商品のランキングや関連商品・周辺機器のレコメンドが適しているでしょう。また、アパレル系であれば画像検索や行動履歴からレコメンドされる機能が有効です。幅広いカテゴリの商品を取り扱っていれば、力を入れて販売したい商品をレコメンド表示されるように調整したり、カテゴリ別のランキングを表示したりと、効果的に販売できる工夫ができるツールが適していると言えます。

(2)レコメンドの精度向上へのチューニング方法

ユーザーに刺さるレコメンドかどうかも重要です。的外れな商品を提案しないかといったレコメンドの精度や、導入後に精度を上げるためのチューニングができるかどうかも大切なポイントです。

「レコメンドエンジンの管理画面から簡単にチューニングできる」「クリック率・CV率から調整できる」「ABテストを実施できる」など、導入後に効果を向上させられる運用方法かどうかも、しっかりチェックしましょう。「NaviPlusレコメンド」は、PDCA機能により、レコメンド表示枠ごとのクリック率/CV率などの数値を確認可能。AIによる自動最適化機能も搭載しています。データにもとづいた継続的なコンテンツ最適化が期待できるでしょう。

(3)連携可能なECサイト構築ツール

ECサイトに関しては、API連携を使って幅広く導入・対応できるツールがある一方で、現在運用しているECサイト構築ツールでは導入・対応できないといった場合もあります。ECサイトとレコメンドエンジンの連携性は必ず確認しておきましょう。

たとえば、「楽レコ(コロニーインタラクティブ株式会社)」は、EC CUBEやWordPressなどのECサイト構築サービスやCMSに対応しています。また、Shopifyなら専用のツールをアプリストアで導入し、設定することでレコメンド機能を利用できます。

(4)Web接客ツールなどとの連携の有無

Web接客ツールとの連携によって、画面上にレコメンドをポップアップで提示できるものもあります。「アイジェント・レコメンダー(シルバーエッグ・テクノロジー株式会社)」は、リアルタイム・レコメンドサービスとして、Webサイト・モバイルアプリ・実店舗のデジタルアシスタントなど幅広いシーンで活用できます。

また、「ヱヂレコ」のように、レコメンド機能をWeb接客だけでなく、マーケティングオートメーションツールやメール配信サービスにも利用できるツールもあります。

 

おすすめのレコメンドエンジンツール(ECサイト向け)

ユーザーの購買意欲を高めるECサイト向けのツールを7つご紹介します。

さぶみっと!レコメンド(株式会社イー・エージェンシー)

さぶみっと!レコメンド公式Webサイト

(出所:さぶみっと!レコメンド公式Webサイト)

サービス開始から10年以上の実績を持つレコメンドサービス。ユーザーの閲覧・購入履歴を解析し、適切なアイテムや情報を表示。PV・CVレコメンド、カテゴリレコメンド、ランキング機能、ユーザーベースレコメンド、カート内レコメンドといった機能に加え、サジェスト内レコメンドにも対応。ECサイトでよく使われるレコメンドの形式は網羅されている。
サイト内の行動・購入履歴をもとに、ユーザーごとのおすすめ商品をメール配信できるレコメンドメール機能もあり、再来訪を促すことも可能。

  • 料金:月額39,000円~、初期費用99,000円

詳細はこちら

ZETA RECOMMEND(ZETA株式会社)

ZETA RECOMMEND公式Webサイト

(出所:ZETA RECOMMEND公式Webサイト)

複数ロジックの組み合わせにより、高度なパーソナライズを実現するレコメンドエンジン。
アパレルや家電、食品など、各業界を網羅したECサイトへの多数の実績があり、サービスに合わせた機能の運用が可能。
レコメンド内容は機械学習と実運用の両面から分析、作業を効率化して、場面によって異なるロジック構築を行う。レコメンドのロジック最適化にはABテストなどを使ったチューニングを継続的に実施し、レコメンドの精度・収益を向上させるサポート体制が整っている。

  • 料金:要問い合わせ

詳細はこちら

NaviPlusレコメンド(ナビプラス株式会社)

NaviPlusレコメンド公式Webサイト

(出所:NaviPlusレコメンド公式Webサイト)

ランキングなどのコンテンツを手間なく簡単に表示できるECサイト向けのレコメンドサービス。「行動履歴」「訪問者導線」「アイテム属性」「訪問者属性」を反映したレコメンドコンテンツを提供しており、一人ひとりに合わせた最適なコンテンツ表示と、それによるWebサイトのパーソナライゼーション強化が大きな特徴。
特定の条件に当てはまる訪問者に対し、特定のアイテムを提示する、ルールベースのアイテム提示にも対応している。サイト訪問者の行動からAIが学習し、レコメンドロジックから成果の高いものを見つけ出すので、専門的な知識がなくても利用できることもメリット。

  • 料金:月額100,000円~、初期費用200,000円〜

詳細はこちら

LogrecoAI(株式会社Logreco)

LogrecoAI公式Webサイト

(出所:LogrecoAI公式Webサイト)

独自設計アルゴリズムに加え、独自開発したAIを搭載しているレコメンドエンジン。売り手にも買い手にも嬉しい最適なマッチングを模索し、ベーシックなレコメンドだけなく、あえて売れ筋以外を提案し、新たな気づきを提供する「ロングテールレコメンド」の人気が高い。
効果が期待できるアルゴリズムを導入段階から入念に準備し、チューニング作業の手間を削減、管理の負担が少なく、専用サイトから簡単に効果測定の確認ができる。料金は従量課金型とサブスクリプション型から選べ、会社の規模によって適した方法が選択でき、スモールスタートできる点も魅力。

  • 料金:月額29,800円~、初期費用150,000円(中小規模サイトのサンプルケース)

詳細はこちら

楽レコ(コロニーインタラクティブ株式会社)

楽レコ公式Webサイト

(出所:楽レコ公式Webサイト)

ランキング表示やカテゴリーフィルターにより、ユーザーの欲しい情報をレコメンドとして簡単に表示できるSaaS型レコメンドエンジン。自動化と最適化に特徴があり、商品登録とカテゴリの関連付けは自動でシステムが行い作業時間を削減。在庫切れ商品は自動で非表示し、在庫のある商品に置き換える、自動でランキングを作成するといった手間を取り除く機能が豊富。
小中規模のネットショップでも導入しやすいよう、用途や要望に合わせたプランがあり、PVの増加に合わせた従量課金制となっているところもメリットとなっている。

  • 料金:月額11,000円~、初期費用33,000円〜

詳細はこちら

ヱヂレコ(ヱヂリウム株式会社)

ヱヂレコ公式Webサイト

(出所:ヱヂレコ公式Webサイト)

多彩なアルゴリズムとコンバージョンの自動改善機能を搭載した、自動最適化レコメンデーションサービス。データ解析やAIに強みがあり、アイテム画像を解析して、類似商品を提案する「画像解析」、ユーザーの導線をリアルタイムに解析し、今オススメするものを瞬時に計算する「リアルタイム行動解析」が特徴的。
レコメンデーション表示エリアに対して、複数のアルゴリズムにつき自動でABテストを行い、最適なアルゴリズムを選択。自動的にPDCAが回ることによりCVRの最適化や人的負荷を軽減することが可能。
作成されたレコメンドのデータはAPI形式で、メール配信エンジンやマーケティングオートメーションツールなど様々なシステムと連携、活用することができる。

  • 料金:月額35,000円~、初期費用なし

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アイジェント・レコメンダー(シルバーエッグ・テクノロジー株式会社)

アイジェント・レコメンダー公式Webサイト

(出所:アイジェント・レコメンダー公式Webサイト)

複数の機械学習技術を組み合わせ、顧客の行動をリアルタイムで反映した高精度レコメンデーションサービス。Webサイトやモバイルアプリ、実店舗のデジタルアシスタントなど、様々なシーンで利用可能。
リアルタイムでデータを解析し自動学習することで、常に最新の顧客ニーズに合った「今おすすめすべき情報」をレコメンド表示、ユーザー導線分析によって、嗜好に合わせたレコメンドが可能になっている。
料金体系は従量課金だけでなく、レコメンド経由の売り上げに対する成果報酬型の費用体系であることも特長的で、導入リスクを低減させたい、費用対効果が気になる場合には適している。

  • 料金:要問い合わせ

詳細はこちら

 

おすすめのレコメンドエンジンツール(ECサイト以外にも対応)

おすすめの記事や動画の紹介など、サイト内の回遊率を高め、PV数や資料請求数の向上に役立つツールを2つご紹介します。

ContentsRecommend(株式会社イー・エージェンシー)

ContentsRecommend公式Webサイト

(出所:ContentsRecommend公式Webサイト)

ECサイト向けのレコメンドエンジンではなく、金融・不動産・自治体や、FAQ・ブログなどといった、情報量が多く複数のターゲットに閲覧される・利用されるサイト向けのサービス。PV・CVレコメンド、カテゴリレコメンド、ランキング機能、ユーザーベースレコメンドの各レコメンド機能や、新着情報、閲覧履歴、設定したコンテンツや記事のピックアップの機能を搭載。
ユーザーのニーズに合った情報やランキング、新着情報をメールで配信することができるので、サイトを離脱したユーザーに再訪問を促すこともできる。

  • 料金:月額39,000円~、初期費用99,000円

詳細はこちら

Rtoaster action+(株式会社ブレインパッド)

Rtoaster action+公式Webサイト

(出所:Rtoaster action+公式Webサイト)

多岐にわたるデータを活用するWeb・アプリのコンテンツ最適化プラットフォーム。パーソナライズに強みを持っており、レコメンド機能とユーザー分析によって顧客一人ひとりに自然なアクションを促すつくりになっている。
Webサイトにタグを1つ埋め込んで使用するだけで顧客の行動データを取得し、コンテンツの最適化はシンプルに実行。レコメンドはECサイトだけでなく動画サイトや金融業界でも活用されていて、他にもWeb接客、ABテスト、ランディングページ最適化といった機能で、コンテンツの最適化をまとめることができることもメリット。

  • 料金:要問い合わせ

詳細はこちら

 

おすすめのレコメンドエンジンツール(特定のECサイト向け)

こちらでは、大手ECサイトであるShopifyとEC CUBE専用のレコメンドエンジンツールをそれぞれ一つずつご紹介します。前項「レコメンドエンジンツールのタイプ」でご説明したとおり、Shopifyはアプリストアにて各種レコメンドアプリが提供されているため、必要に応じて手軽に追加導入できるようになっています。

Personalized Recommendations(Glood.AI)

Personalized Recommendations公式Webサイト

(出所:Personalized Recommendations公式Webサイト)

Shopifyのアプリストアで販売されている、AI・機械学習を使用した、推奨事項、関連製品、推奨製品をパーソナライズしレコメンド表示できるアプリ。あなたにぴったりのおすすめ、ベストセラー、トレンドの製品、一緒に購入されるもの、類似製品といったレコメンド表示から、最近見たページ表示による直帰率の低下、リマーケティングへの利用など、機能が多く用意されている。

  • 料金:月額9.99ドル~ ※無料プランあり

詳細はこちら

救部隊レコメンド(ボクブロック株式会社)

救部隊レコメンド公式Webサイト

(出所:救部隊レコメンド公式Webサイト)

EC-CUBE専用のレコメンドエンジン。他のユーザーの購入履歴からのレコメンド、ユーザーごとにパーソナライズされたレコメンド、デイリー・週間・月間の各種人気ランキング、閲覧履歴、新着アイテム、ピックアップ商品といった、ECサイトでの基本機能は網羅されている。
レコメンド画面、ランキング内容の細かなカスタマイズにも対応し、管理画面ではデザイン設定、タグ生成等だけでなく、救部隊レコメンド経由での売上も商品ごとに把握可能。

  • 料金:月額10,000円~、初期費用なし

詳細はこちら

 

まとめ

ECサイトやWebサイトでは当たり前のように目にする事が多くなった「あなたにおすすめ」。その裏側を担うレコメンド機能は、レコメンドしたいモノゴト、あるいはECサイトやWebサイトの属性などによって形式は変わります。最近は、AIや機械学習の進化に伴って、レコメンドで表示される商品のパターンは幅広くなり、チューニングによる調整によって、よりユーザーが興味を持ちやすいレコメンドを作れるように進化しています。

ECサイトだけでなく、情報を発信するWebサイトやメディアでも、レコメンド機能を装備することでサイトの回遊率を高め、取り扱っているサービスのコンバージョン率向上も期待ができます。ECサイトに限らず、Webサイトに賑わいをもたらす手段のひとつとして、レコメンドエンジンを検討してみることをおすすめします。

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