人を動かす・引きつける工夫

Synapz SNS には、ユーザー間のコミュニケーションを活発にする様々な工夫があります。ユーザーにとっていつまでも居心地の良い SNS が運用できるように、従来型の SNS エンジンが苦手としていた各種の機能を、標準実装しました。

モノ・場所と人のつながりで、趣味が共通する人を発見しやすい

従来、一般的な SNS における “新着情報” は、「友達の新着日記」「コミュニティの最新書き込み」といった、友人・知人のアクティビティ（コンテンツ生成）に関する情報だけでした。最近ではソーシャルアプリへの招待や、ソーシャルアプリ上でのアクティビティの通知なども行われるようになってきましたが、仲間を通じて人間関係が広がっていく構造は基本的に変わっていません。

しかし Synapz SNS では、ユーザー情報と商品・場所情報の連携により、「人と人」のアクティビティに加え「人と商品」「人と場所」に関するアクティビティも通知することができます。

たとえば、とある SNS の中に、あなたと同じ商品に興味を持つ1,000人のユーザーがいたとします。その中にはあなたと気の合う人もいるでしょうが、よほど積極的に探し回らない限り、お互いの存在に気づくことはないでしょう。

一方、Synapz SNS では、ユーザーが「欲しい商品（行きたい場所）」「持っている／持っていた商品（行ったことのある場所）」を、My ページに“お気に入り登録” してもらうことができます。そして、誰かが商品レビューや掲示板で質問を投稿したとき、そのアクティビティの通知は、同じ商品を My ページに登録しているすべてのユーザーに送ることが可能です。(※)

気になる商品・場所が似ているユーザーほど通知が行き来しやすく、レビュー記事のコメント欄やクチコミ掲示板などで見かける機会も多くなるため、趣味が共通する人を発見しやすく、新たな人間関係を築きやすくなっています。

※ユーザーの意志で通知範囲を限定することも可能です。

ユーザーに “気づき” を与えて投稿を活発に

CGM (消費者生成メディア）の運営者は、一人ひとりのユーザーに、影響力が強いレビュー記事をたくさん投稿してもらいたいと願っています。しかし、ユーザーのすべてがレビューを書くことに積極的とは限りませんし、レビューを書きたくとも何を書けば良いか分からない人も少なくないものです。

そこで Synapz SNS では、あらかじめ決められたフォーマットに入力していくだけで、商品や店舗・施設に関する具体的なレビューができあがる機能を標準実装しました。たとえば、事前に商品の評価軸を、

見た目や質感について
持ち運びやすさについて
処理速度について
その他（自由入力欄）

といった項目に分けて定義しておくと、レビュー投稿ページにはそれぞれの項目に則った入力フォームが生成されるようになります。文章が苦手な人でも、あとはフォームの指示に従ってテキストを埋めていくだけで、魅力的な記事が簡単に書けます。

ユーザーの投稿が活発になるだけでなく、すべての記事がフォーマット化されるため、「読みやすい」「内容を比較しやすい」「データマイニングに活用しやすい」といった効果も得られます。

クチコミ掲示板での回答も積極的に

Synapz SNS ではクチコミ掲示板上のアクティビティについても、ユーザーが My ページに登録している商品情報・場所情報をもとに通知します。「ある商品が欲しい人（ある場所に行きたい人）」の質問が、「その商品を持っている人／持っていた人（その場所に行ったことがある人）」に伝わりやすく、積極的に回答してもらえる環境になっています。

CGM を盛り上げる様々な仕組みを用意

いつまでも変化のない／欲しい情報が増えてこないサイトでは、ユーザーもすぐに去ってしまうもの。 Synapz SNS では、サイトを盛り上げるための様々な仕組みを用意しています。人気ランキング、関連情報の表示、新着情報の通知、クチコミ掲示板といった CGM サイト定番の機能は標準で実装。ユーザーの好みを分析して価値ある情報だけを表示・通知するレコメンデーション機能も盛り込めます。興味・関心の高い情報をどんどん知らせていくので、ユーザーが飽きてしまう心配はありません。

たとえば Synapz SNS では、ユーザーに商品や場所を “お気に入り登録” してもらうとき、「欲しい（行きたい）」／「持っている（最近行った）」／「持っていた（昔行ったことがある）」といった形で、時制のステータスを分けることができます。この情報を利用して、ある商品が欲しい人（ある場所に行きたい人）限定でメールマガジンを送付したり、持っている人向けに中古買取りオファーを出したり、欲しい（行きたい）人と売りたい人（お勧めしたい人）をマッチングしたりといったことが可能です。

サイトレコメンデーションに利用できるデータの一例

商品・場所・レビュー・ユーザーの人気度	・PV数・レビュー数・コメント数・評価ポイントの高さ
他の商品・場所との関連性	・掲載カテゴリー・訪問ユーザーの属性・参照されているページ・テキスト内容
ユーザーの好み／他のユーザーとの関係性	・日記やレビューの内容・My ページに登録している商品・場所／時制ステータス・SNS 内の友達／参加コミュニティ・サイト内のアクセス履歴