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とあるPMの開発日記

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Month: 6月 2018

個人開発者のマネタイズ相談にのってみて

https://bosyu.me/users/you8802/wants/2722

こないだいろんなwebサービスのパターンを知りたいなと思い、数字を公開してもらうのを条件にマネタイズの壁打ち相手になるというものを募集かけたところ、RTしてもらったおかげもあって当日中に4件入ってそのあともちょくちょくもらってます。普通にマネタイズ手法、戦略考える上でも勉強になることが多かったので思ったことをまとめてみる。(ちなみに継続的に募集しているよ)

純広告をとってくるを見くびらないほうが良い

結構、バナーの純広告をとってきますというのは今回の相談に限らず聞くのですが純広告をとってくるって結構コストが高いのでよっぽどツーカーな営業を特にしなくてもとってこれるクライアントがいない限りやらないほうがいいかなと思います。toBの営業というのは実績出るまでとってくるのは相当難しいですし、個人開発者の場合、かけられるリソースも限られてきます。また、規模がある程度ないと取れてもそのコストに見合う売上をあげられないことがほとんどです。個人的には1案件30万-40万のロットで売れないと営業コストのほうが高くついちゃうなという印象です。(断られるコストも考えると)

競合も考えたほうがいいと思っていてコンテンツの文脈にそくしていたりそのサービスがよっぽどコアなセグメントのユーザーを取れていない限り、世の中には無数に媒体があるのでそれと戦うことになります。ここはtoCと同じで〜にリーチしたいとマーケターが考えた時に第一想起が取れないようだったら相当営業は大変なのでそこにコストをかけるよりサービス開発にかけたほうが良いと思います。

マネタイズをしなくていいフェーズはあるけどマネタイズを考えなくていいフェーズはない

これは相談もらった人たちはむしろ意識高いので当てはまらないのですが、サービス事業者で「まだマネタイズのフェーズじゃないので考えてないです。なので売上が低いのは想定内です。」という人がいますがこれはどうなんだろうなというのが個人的な感想です。たしかにマネタイズをしないほうがいいフェーズはあります。ユーザーの定着に重きを置くフェーズで広告などを貼りたくないフェーズですね。ただマネタイズを考えなくて良いフェーズは存在しないと思っていて、マネタイズはあとづけで考えるのが非常に難しいです。もともとある程度どこでマネタイズをしてどう拡大していくかを考え、逆算しないとあとで相当大変なことになったりサービスコンセプトをサービス維持のために歪めたりしないといけなくなります。

プロダクトを作る能力とビジネスモデルを作る能力は若干違っていてここに目をそむけるとあとで痛い目に見るんじゃないかなあと思います。

個人開発者はビジネス面にコストをかけるべきか?

で、そもそもなんですが個人開発者ってそんなにマネタイズ、つまりビジネス面に時間かけるべきかってのも考えたほうが良さそうだなと思いました。例えば最初の純広告の件だったり、個人でやっていくなら正直営業のような継続的にそこそこコストのかけるべきことってやらないという選択肢もあります。逆に個人ではなく、チームにしてそういうのもどんどんやるというのもありです。何がいいたいかというと個人だからできるプロダクトもあるので売上はそこそこだけど低コストを目指すってのもありだし、もしコストかけていくなら個人開発ではなくチームにしていく準備も考えないといけないのでは?と思いました。

個人的には会社ではしにくいエッジのたったプロダクト作れるのも個人開発の魅力だと思うので安易に規模拡大させる方にかじを切ってほしくないなあと言う感じです。

メディアタイプ毎の広告マネタイズ戦略をまとめてみた

メディア側の持てる広告マネタイズの手法が結構増えてきているなあと感じるし、一概にメディアといってもいろんなタイプがあるなと思ったのでタイプ別にどんな広告マネタイズが良いのか考えてみた。あとフェーズによっても違うと思うのでそのへんも。メディアを作るのと広告プロダクトを作る能力はまた違うんだけど、広告プロダクトという側面では普段あまり語られることがない気がするので一つの題材になれればなと思う。ちなみにメディアってのはここではwebサービスとかも含めていて一般的な雑誌などの狭義のメディアではない、広告枠のあるwebサービスすべてを指す。

広告マネタイズの方針

  • タイアップなどでその媒体しか出せない出し方、企画による広告
  • そのサービスにしかないユーザーデータでの出し分けによる効率化

adsenseなどの第三者のアドネットワークを貼る以外だと上記の2つが主な方針だと思います。第三者のアドネットワークは運用効率、導入コスト考えてもメディアにとってなくてはならないものになりました。また上記2つを行っているところでも実際にはすべてのimpを自社のみで埋めるのは難しいのでアドネットワークを導入するところがほとんどだと思います。

ただ第三者アドネットワークによる配信は他のimpと差別化するのが難しく、ともすれば競争にさらされて単価を下げられがちです。今後は独自の価値を出さないと競争にさらされ低単価のimpを量でカバーするみたいなことになる可能性が高いので上記の方法でその媒体独自の価値を出さないと難しいかなと思っています。

どういうタイプのメディアがどの方針を取るべきか?

タイアップについて

投稿系のサービスは自分たちであんまりコンテンツを積極的に作るのはどうなんだ。。。みたいになるところも多いはず。そうなると記事タイアップは難しくなってきます。投稿系サービスだったらコンテスト企画などが王道ではあります。投稿者を集める媒体という価値の提供の仕方になると思います。逆に自社でコンテンツを作るメディア、つまりニュースメディアや情報メディアなら記事タイアップがそれに当たります。この場合、そのコンテンツ力と記事を置くという場所代が価値になるのかなと思います。(総じてimpに帰結するが)

gunosyなどのようなキュレーションプラットフォームの場合

タイアップ記事、コンテストも難しいgunosyのような

  • 自社でコンテンツを作っていない
  • 投稿サービスでもない

サービスの場合、「そのサービスにしかないユーザーデータでの出し分けによる効率化」が主な手法になると思います。gunosyでいうとどの記事を閲覧したというのが主なユーザーデータになると思います。また占いなどで生年月日などのユーザーデータをストレスなく取得しているのは非常にうまいなと思います。一部のデータを取り、それをもとに機械学習で予測しているんだと思われます。

このユーザーデータに需要があり、なおかつそこでしか使えない情報であればあるほど買い叩かれず、価格を維持してimpをマネタイズすることができます。

フェーズごとの広告マネタイズ手法

広告マネタイズでどの手法を選ぶべきかはサービスの規模とどれくらいの営業コストを負担できるかが重要かなと思います。正直営業コストってなかなかバカにならないので2人営業用意するとして最低100万売上(営業用に)は必要かなと思います。それ以下の場合は第三者アドネットワークで地道に稼いだほうがいいかなと思います。それ以上になりいよいよtoBの営業できる!となったらタイアップ記事などで高単価の案件でアップサイドを狙うみたいな感じでしょうか?

ユーザーデータを用いた出し分けはそもそもそのサービスが独自のデータを持っていないと難しいです。検索流入メインでセッションあたりページ数が1台とかでログインもしないたぐいのメディアだと難しいかなと思います。どちらかというとSNSとかが主かなと思います。これは相当アドサーバー含めコストがかかるので

  • 独自のユーザーデータがあり、そのデータを使った出し分けをしたいバイパワーのある業界がある
  • ユーザーがログインなどを行い継続的にデータを取れる
  • 開発コストをある程度取れる

などの条件がある場合は良いかなと思います。

ピクシブを退職しました

ピクシブを退職して、nana musicに行くことに決めました。前職に対して不満があってやめるとかネガティブな内容ではなく、nanamusicから声かけてもらい、そのオファーが次のチャレンジにしたいなと思える内容だったのでいくことにしました。なのでネガティブな内容ではなく、今までお世話になりました&なんでそういう意思決定をしたか。そして今後の抱負みたいなのをまとめようと思います。

ピクシブでやったこと

実はピクシブではかなりいろんなことをやらせてもらいました。

  • sensei
  • プレミアム
  • pixivコミック
  • 広告配信サーバー

その前までは起業という形で0→1のみだったのでsenseiで1→10を知れたのは良かったです。今思うとまだまだ未熟なところが多かったなあという感じですが、学ぶことは非常に多かったと思います。プレミアムはsenseiがもともとプレミアムのチームインチームみたいな感じで兼任みたいな形でした。プレミアムを経験できたのもよくて、このあと広告をやる際にマネタイズ手法全体を俯瞰してみれるようになるきっかけでした。pixivコミックのプロマネ時代もコンテンツを扱う事業の勉強ができてよかったし、他のプロダクトよりもビジネス開発面が非常に大きいプロダクトだなという印象でした。最後の広告はビジネス開発と技術が半々で必要だし、どちらもまあまあ高度な知識が必要なので相当勉強になったし、人生で一番インプットしたかも知れない笑この部署で技術的な話が多く、自分がボトルネックになっちゃいけないなと思ってrails勉強しなおしてプログラミングできるようになったのは今考えても良い投資だった。普通に普段個人でプロダクト作れるようになってそれが勉強になるからね。

広告とプレミアムというマネタイズ手法を横断的にしれてよかった

「WEBサービスのマネタイズ手法色々触って思ったこと(広告、プレミアムやらなんやら)」

ここでもまとめたんですが広告とプレミアム課金ってwebサービスのマネタイズ手法でかなりメジャーな2つなのでこの2つを経験できたのは大きかったです。どういうユーザーをどちらの手法でマネタイズするのがサービス全体の売上に最大化につながるかを横断的に見れるようになったかなと思います。

CM時のwebマーケを経験できてよかった

pixivコミックのプロマネをやるきっかけになったのはCM時のwebマーケをやったことなんですがCM時はやっぱり普段と動きがだいぶ違うのでここでも貴重な経験させてもらったなあという感じです。ピクシブはもともとオーガニックで伸びた会社だったのでプロモーションの知見が少なく、かなり直前でこれではまずいと思って緊急で加入し、媒体選定や設計を行い、大体の主要媒体は経験したんじゃないかなあというくらい一気に経験つめました。

pixiv Audience Targeting Adsのリリース

pixivの新しいターゲティング広告とその目指す世界

で一番大きい経験がこのpixiv Audience Targeting Adsのリリースでした。これはこの記事の未来予想が発端になっています。

「ターゲティング手法の変化で広告媒体の市場がどうなるか予想してみた」

ターゲティングの手法がプレースメントからオーディエンスに移ることで多くの媒体がgoogleやfacebookにパイを食われつつあります。これに対抗するために作ろうと考えたのがpixiv Audience Targeting Adsでした。簡単に言うと今までより多くのターゲティングをオーディエンス単位でやるものでこれでコンテンツのタグをもとにした趣味嗜好のターゲティングも行えるようになりました。なかなか大きな開発で人数も期間も割きましたがその分の成果を売上という形であげています。

ピクシブはめっちゃいい会社

とまあ色々な経験を積ませてもらったし、実際かなり充実していました。ピクシブに不満があるとかそういうわけではなくnanaにいいオファーを頂いたので行くことにしました。実際転職する気がなかったのでかなり先まで計画をねっていたし、まだまだこれからピクシブの広告事業は進化していきます。それでもnanamusicに移ろうとした理由を下記にまとめました。ちなみに上記は送別会のfacebookのポストでほんとうにいい仲間と仕事をできたなあと思います。

今回の意思決定について

自分のキャリアを考える基準は

  • 社会へのアウトプットを最大化できるのはどこか?
  • 現在どうかではなく、自分が入ることでどれくらい上がり幅があるか?
  • 戦略×開発ディレクションを磨けるか?

になります。1つ目の社会へのアウトプットを最大化できるのはどこか?ですがこれは30代になるにあたって考えるようにしていることです。今年で30なんですが今まで20代は自分の興味の赴くままに仕事をしており、インプットを意識していたんですがいい加減社会に恩返ししたいし、アウトプットを意識したいなと思うようになりました。社会全体見渡した時に自分はどこにいるべきでなにをするべきか考えた時にnanamusicで今までの経験を総動員して貢献したいなと思いました。(こう書くと偉そうだなw別に社会にとって大きな存在だと思ってないんですが自分なりにどこにいるべきかという話ですね)

2つ目の現在どうかではなく、自分が入ることでどれくらい上がり幅があるか?ですが自分が行くからにはある程度アイツきたからこんだけ良くなったって言われたいなと思うのでその上がり幅が大きそうなところという基準でも考えました。今回、今までの経験にマッチしたオファーだったので名残惜しくはありましたが行くことにしました。そういう意味でいうとどんだけいい会社でももう成長仕切っている会社にはあまり行きたいとは思わないんですよね。

3つ目の戦略×開発ディレクションを磨けるか?ですが自分の伸ばしていきたい能力がビジネスモデルレベルでの戦略とそれを実行する開発ディレクション力で前者は最高意思決定者との信頼が大切です。どれだけいい戦略を考えても意思決定されて実行されなければ意味がない。ここの信頼関係を築けそうかというのも重要な点でした。

抱負-ひたすらプロダクトをチームで作るスキルを磨きたいね-

ただただプロダクトをチームで作る。その楽しさを追求した人生で有りたいし、いいチームの中にいるよりいいチームを作り、いいプロダクトをつくる人生でありたいなと思います。これからどれだけ社会に対して創造できるのかを意識しながら仕事をしていきたい。

それでは。

機械学習でビジネス的にかつ具体的にどうなっていくか予測してみた

機械学習やAI、ディープラーニングがすごいってのはわかっていても具体的にそれでどう生活が変わっていくのかプロダクトが変わっていくのか個人的な予想をまとめてみた。

機械学習でできること

  • クラス分類
  • 推薦(リコメンド)
  • 回帰による未来予測
  • 次元削減

具体的にどう活かせるのか?

すでにサービスに生かされている分野でいうと

  • コンテンツのリコメンド
  • 広告で最適なクリエイティブを出すためのアルゴリズム
  • 音声や画像などの認識

コンテンツのリコメンドは評価とエンタメを変える

コンテンツのリコメンドを機械学習で行うはかなり今までのサービスの設計を変えます。今までリコメンドは主に人からの評価を用いていました。ということは人が集まっていないサービスはそのコンテンツを評価し、人にすすめることができませんでした。また人の評価が貯まるまで時間ラグがあるためすぐに評価し、推薦することができませんでした。しかし、機械学習により一度モデルを作成したらもうそれを待たずに人に進めることができます。もちろんそのモデルを作るぐらいには人を集める必要がありますが、従来よりかなり少ないコストですみます。

これにより大きく変わるのはエンタメ系です。エンタメコンテンツはユーザーのニーズが顕在化していないため検索よりもリコメンドが主になります。今まではユーザー数がかなりいてその評価をもとにしたランキングなどが重要でしたが機械学習によりパーソナライズ化されたリコメンドを瞬時にできるようになります。

テキストコンテンツ以外の検索、分類、情報付与

今まで情報技術はテキストを中心に発展してきました。理由としては画像データは正規化しにくいからです。ただ機械学習により画像なども認識し、分類できるようになりました。今までは画像や音声は分類がしにくいジャンルでテキストより難易度が高かったですが今後はそのへんももっと増えていくと思います。

世界はこうなっていきそう

モデルは公開されるか否か?

機械学習はモデルを作るところが重要ですがこのモデルは公開されるのか?どう機械学習周りの業界は進んでいくのか考えてみましたがまだまとまってません。(逆に誰か意見くれ)モデル自体は競争優位性の源なので公開されることはないですが、apiなどで利用は公開されると思います。なぜならより使ってもらい、データが溜まったほうがモデルの精度が上がるからです。実際googleはその形で公開しています。今後機械学習はapiで利用できるようになり、それを使えば使うほどapi提供者のモデルの精度があがります。今まで以上に一極集中型になると思います。

データを持つところが強いがそれはデータの多さではない

ただデータを大量に持つところのみが強いというわけではなく、クリティカルなデータを持っているところが強くなります。機械学習はデータの量より正確性や教師があるかないかのほうが精度に影響与えるという研究があったり逆に量が多すぎるとそのパターンのみに特化しすぎる状態、過学習になるという研究もあるので大量に持っているかではなく、良質なデータを集められるかが鍵になります。

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