ショートドラマの継続率課題を解決：QuickTVのMolocoを活用した成長の軌跡

July 9, 2026

概要

ShareChatの「Quick TV」は、インドで急成長中のショートドラマアプリです。月間アクティブユーザー数6,000万人以上、1日あたりのエピソード視聴回数4億回を誇るShareChatのショートドラマエコシステムにおける主力サブスクリプションサービスです。1〜5分の縦型動画で構成されるドラマ、スリラー、恋愛ミニシリーズをイッキ見するのに最適で、通勤時間や休憩中のちょっとしたエンターテインメントとして人気を集めています。

課題

Quick TVは、フリーミアムのサブスクリプションモデルにおいて一般的かつ深刻な課題に直面していました。それは、無料トライアル登録から有料サブスクリプションへの移行率が低いという点です。無料トライアルを開始するユーザーは多いものの、その大半が有料会員に移行する前に解約していました。根本的な問題は、トライアル登録数のみを最適化指標にしていたことにありました。Quick TVには、トライアルを開始するだけでなく、期間を完了し、有料会員へと移行するユーザーを特定・獲得する必要がありました。事業成長のためには、トライアルの数ではなく、サブスクリプション収益に焦点を当てる必要があったのです。

ソリューション

Quick TVはMolocoと提携し、単なる「トライアル意向」ではなく「サブスクリプションへの真の意向」を持つユーザーを特定するカスタム最適化アプローチを開発しました。すべてのトライアル登録を一律に扱うのではなく、Quick TVが真に促進したいユーザー行動をより正確に反映した新しい最適化イベントを構築することに注力しました。

よりスマートな最適化シグナルの構築

MolocoのチームはQuick TVと協力し、トライアル期間そのものをシグナルとして活用する複合的な最適化イベントを作成しました。トライアル期間中のユーザー行動を分析することで、AIモデルは早期解約に関連するパターンを学習し、その知見をターゲティングに適用して、意欲の低いユーザーを除外しました。トライアル開始をポジティブな入力シグナルとし、解約傾向のあるユーザーをネガティブなシグナルとして活用した結果、早期解約期間を過ぎてもサブスクリプションを継続するユーザーを見つけ出すモデルが完成しました。

広告主ごとのAI活用による精度の向上

このアプローチの鍵となったのは、Molocoの広告主別AIモデルです。このモデルは、Quick TV独自のユーザーデータとプラットフォーム全体から集約されたシグナルを組み合わせて学習します。これにより、インドのストリーミング市場の特性やQuick TVのコンテンツカテゴリーのニュアンスを考慮した、高意欲なサブスクリプションユーザーの正確な行動プロファイルを構築することが可能になりました。AIモデルは、コンバージョンデータが増えるにつれ、価値あるユーザー像の理解を継続的に洗練させていきました。