AI時代の「パーソナライズ」実装マニュアル

ユーザーごとにコンテンツを出し分け、サイト体験を劇的に向上させるためのエンジニアリング手順を解説します。

1. ユーザー属性のタグ付け（セグメンテーション）

ブラウザのLocal StorageやCookieを使用して、ユーザーが閲覧したカテゴリーや滞在時間を記録します。AIに指示して「特定のURLを3回見た人は中級者とみなす」といったセグメント判定ロジックを作成させ、ユーザーごとに属性タグを付与します。

2. サーバーレス・ミドルウェアによる動的制御

VercelやNetlifyの「Edge Functions」を活用します。リクエストがサーバーに届く直前でCookieを確認し、初心者には「入門編」、既読者には「実践編」のコンテンツを即座に入れ替えてレスポンスする処理をエンジニアリングします。これにより、静的サイトの速度を保ったまま動的な体験を提供できます。

3. AIによる「レコメンド・コピー」の生成

第70回で構築したAPI連携を使い、ユーザーの閲覧履歴をコンテキストとしてAIに渡します。「この人は次にこの記事を読みたがっている」という予測に基づき、AIに個別のレコメンド用紹介文を生成させ、記事の末尾やサイドバーへ自動で流し込むフローを構築しましょう。