今日のデジタル時代において、私たちはしばしば冷たいデータ指標、例えばトラフィックや有料転換率に過度に注目しています。しかし、短期的な熱気を長期的なユーザーの忠誠心に変える真の鍵は、感情的価値の構築にあります。特にAIの役割運営の分野では、「ユーザーとAIの感情的なつながり」を操作可能な定量的指標として捉えるべきです。

以下は、製品のイテレーションとビジネス決定を直接指導する簡単で実行可能な方法のセットです。

まず、感情仮説を設定します。例えば「あるAIキャラクターが新規ユーザーに1週間以内に2回再訪問させ、ポジティブな感情を生み出すことができる」とします。次に、この仮説を定量化可能なシグナルに分解します：

1. 行動信号：ユーザーがAIを主动的に覚醒させる回数、アクセス間隔、対話の持続時間、共有やスクリーンショットの頻度を含みます。

2. 表現シグナル：ユーザーが使用する表情、いいね行動、贈り物や少額の支払いの傾向、そして会話中に現れる感謝や賞賛の語彙を観察する。

3. 残存信号：第1日目と第7日目の感情の残存率（ユーザーがポジティブな感情を持って再訪するかどうか）および感情の変化のトレンド（ネガティブからニュートラル、そしてポジティブへ）。

実験方法:

- A/Bテストの対話体験を設計します。例えば、2種類の異なるオープニングや感情応答テンプレートを比較し、小規模なユーザーサンプルでテストします。

- 多様な指標の収集：従来のデイリーアクティブユーザー数（DAU）や平均ユーザー収益（ARPU）に加えて、"感情保持率（ER）"や"感情ライフサイクル価値（eLTV）"などの新しい指標を導入する必要があります。その中で、eLTVは平均ポジティブインタラクション数に対して、各インタラクションの平均課金額を掛けることで算出できます。

- 微インセンティブを使用した検証：ユーザーがポジティブなフィードバックを送信したときにランダムに小額の報酬を得るなど、少量の仮想通貨を感情に基づく報酬として使用してみて、これがユーザーのポジティブな行動を拡大できるかどうかを観察します。

- ユーザーセグメント：異なるユーザーの特性と行動パターンに基づいて、ターゲットとなる感情価値戦略を策定する。

この方法を通じて、私たちはAIキャラクターとユーザーとの感情的なつながりをよりよく理解し最適化できるようになり、ユーザーの長期的な忠誠心とプラットフォームの商業的価値を向上させることができます。競争が激しいAI市場において、この感情的価値に重点を置いた運営戦略が勝利の鍵となるでしょう。