| 今後のインターネットはweblogとSNSのようなインターネット上における個人と現実世界における個人の同定を終着点とする流れが出来ており、その中でSNS内のインターネット行動において生じるユーザの情報欲求が既存の形と乖離することが想定される。
こうした状況を鑑みるにマーケティングのあり方も変容を迫られていることが容易に想像でき、GoogleAdWordsやAmazon.comのようにマスを対象として収集されたデータに基づきマーケティングが行われている現状に疑問を感じざるを得ない。
これからのインターネットユーザが求める情報はマスに発される情報ではなく、自らの人間関係に近いところから発される粘着性の高い情報になるはずだ。この仮説を検証すべく、我々が開発したSNSにおいてソーシャルネットワークマーケティングエンジン(SNMEと記述)を開発・搭載することを目指した。
SNMEはSNSに搭載し個人の購買行動のみならず近しい友人情報および購買行動を蓄積・学習することを通じてよりユーザの嗜好に対して精度の高い広告を判定・選別・掲載する。情報はニューラルネットワークのカテゴライズ機能と関数予測機能を利用して学習され、情報集約と趣向予測において発現させる。
将来的な目標としては、SNMEを用いることによって既存の自動広告出稿エンジンが達成している数字を超えるパフォーマンスを示すことを掲げる。本プロジェクトでは、Amazon.comの協調フィルタリングに基づく広告表示よりもSNMEを用いた広告表示が、購買促進という観点から優れた結果を残すことを目標とする
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