シーンを設定する: 新しい服を探しているので、お気に入りのオンライン ストアを閲覧しています。検索バーにジャンプして、探している内容を入力します。どのような結果が期待されますか?非常に正確で、関連性が高く、即座に結果が得られます。どの Web サイトで検索するか、何を探しているかに関係なく、たとえタイプミスや間違った言葉遣いを使用したとしても、顧客は高品質の結果を期待しています。検索の関連性とは、Web サイトまたはアプリの検索バーが高品質で望ましい結果を顧客に提供できるかどうかを指します。また、AI のサポートにより、会社との関連性を検索することができます。
検索の関連性の重要性
ほとんどの企業は、キーワードベースの検索の関連性についてよく知っています。オンラインで何かを検索しているときでも、マーケティングのバックエンドやユーザーが見つけられるコンテンツを作成しているときでも、関連するコンテンツを見つけて作成するためにキーワードがいかに重要であるかがわかります。大量の Web サイトのコンテンツやデータを持つオンライン小売業者や企業にとって、検索の関連性を最適化することは非常に重要です。 Forresterレポートによると、顧客の 40% 以上が Web サイトにログインした後、検索バーに直接アクセスすることになります。 。顧客は、探している情報がすぐに見つかることを期待しています。内部検索エンジンのエクスペリエンスは、Web サイトに対する顧客の第一印象の一部です。検索バーが関連する結果を返さない場合、顧客は不満を感じてサイトを離れ、新しい解決策を探します。現在、多くの企業は検索の関連性を管理するためにキーワードに依存しています。これまでのところ、キーワードアプローチは機能しています。ほとんどの場合、キーワードから必要なものを見つけることができます。しかし、もっと良くできるでしょうか?
AIサポートされる検索の関連性
AI を活用した検索の関連性が現れます。 AI と機械学習テクノロジーにより、より正確で高度なモデルを構築し、検索の関連性を最適化し、検索インテリジェンスを向上させることができます。 AI を活用した検索の関連性により、統計分析を通じて検索結果が導き出されます。結果がより複雑かつ微妙になるにつれて、結果を推進するテクノロジーも必要になります。 AI を活用した検索には次のものが含まれます。
- 文章
- ラベル
- 説明する
- カテゴリタグ
- 検索可能なメタデータ
- ビジネスの焦点
- ユーザーの地理的位置
- 検索者の過去の行動
- 低品質のコンテンツと高品質のコンテンツを区別する機能
AI を活用した検索関連性アルゴリズムは、結果を返すときにユーザーを考慮します。これらの検索フィールドは、クエリに基づいて結果を与えるだけでなく、ユーザーに基づいて結果をパーソナライズします。 AI を活用した検索の関連性は、スマート パラメーターを使用して検索ユーザーに最も関連性の高い結果を返すアルゴリズムに基づいています。コンピュータはパラメータを自動的に調整して、より良い検索結果を返すことができます。これをランクまたは LTR と呼びます。ただし、AI を活用した検索関連性アルゴリズムの品質は、トレーニング データの品質に依存します。
適切なAIトレーニング データが必要です
クエリ、特に自然言語のバリエーションやスペル ミスやタイプミスを含むクエリを理解して解釈する方法を検索エンジンにトレーニングするには、大量のトレーニング データが必要です。トレーニング データが多く、品質が高いほど、アルゴリズムと検索の関連性が向上します。正確で高品質のトレーニング データを取得することは困難な作業です。これは特に中小企業に当てはまります。しかし、諦めないでください。 Appen はあらゆる規模の企業と協力して、高品質のトレーニング データ セットを取得し、ユーザーに正しい結果を返す検索バーを構築できるように支援します。 Shotzr は Appen と協力し、注釈を必要としない 17,000 枚の画像を特定することでトレーニング データを改善しました。これにより、注釈が必要な画像に焦点を当てることができるため、画像の検索の関連性が高まります。
トレーニング データを継続的に更新する必要がある
AI を活用したアルゴリズムを構築してトレーニングしたら、すべての作業は完了です。完全ではありません。アルゴリズムが顧客に最も関連性の高い結果を返し続けるようにするには、トレーニング データを継続的に更新およびレビューする必要があります。 AI を活用した検索エンジンは、自然言語処理 (NLP) を使用して検索結果を理解および分析します。これを行うには、ファジーかつ正確な何百万ものデータポイント、ユースケース、エッジケースを使用してアルゴリズムをトレーニングする必要があります。検索用語が不明瞭であっても、優れたアルゴリズムであれば正確な検索結果を返すことができます。 NLP と AI を活用した検索の関連性を最大限に活用するには、トレーニング データを継続的に更新および最適化し、顧客が常に最良の結果を得られるようにする必要があります。
AIAI を活用した検索関連性が企業にもたらすメリット
ユーザー エクスペリエンス (UX) は、Web サイトのデザインと再デザインの議論でよく使われるトピックです。検索はどうですか？統計によると、検索バーと検索の関連性はユーザー エクスペリエンスと同じくらい重要であり、ユーザー エクスペリエンス チームも同等の注意を払う必要があります。
- ウェブサイト訪問者の 30% は検索機能を使用しています。ユーザーが検索機能を使用すると、ユーザーのコンバージョン率が 2 倍に増加します。
- 顧客の 79% は、希望する検索結果が得られなかった場合は、Web サイトを終了して他の Web サイトを探すと述べています。
- Econsultancy による調査では、検索機能を使用した訪問者が収益の 8% に貢献していることがわかりました。
明らかに、検索結果の品質はユーザーの目から見て非常に重要な要素です。あなたのビジネスにも同じことが当てはまります。
ポジティブな第一印象と優れたユーザーエクスペリエンスを生み出す
顧客が何かを探すために Web サイトにログオンすると、その検索結果が顧客の企業に対する最初の体験と印象を形成します。検索バーから高品質で関連性の高い検索結果が返されると、顧客はそこに留まって商品を閲覧する可能性が高くなります。検索の関連性アルゴリズムが不十分で不正確な結果が返される場合、顧客はサイトを離れて他のサイトで必要なものを検索する可能性があります。
顧客を変換して維持する
検索の関連性が高いと顧客は喜びます。快適な体験をした顧客は、より多くの製品を購入または返品する可能性が高くなります。 AI を活用した検索関連性テクノロジーは、新規顧客を変換し、既存顧客を維持するための簡単な方法です。高品質のクエリ結果を顧客に返すことで、顧客が Web サイトを深く探索し、Web サイトに長く滞在し、Web サイトを終了する前にコミュニケーションできるように効果的に誘導できます。最終的には、これらの顧客に販売したり、より多くの利益を得ることができます。
顧客の情報検索ニーズに応える利便性を実現
簡単に言うと、AI を活用した関連性の高い検索により、顧客は必要な情報を見つけやすくなります。低品質のクエリ結果を取得した人なら誰でも、それが非常に残念な経験になる可能性があることを知っています。したがって、決して顧客にこのような経験をさせないでください。
顧客サービスと顧客獲得のコストを削減する
高品質の検索結果は、顧客を Web サイトに誘導するのに非常に簡単です。これが会社に与える影響は、顧客獲得コストの削減です。顧客は、Web サイトにアクセスして必要なものを見つけることができるときに、カスタマー サービスや営業担当者とメールしたり、電話したり、チャットしたりする必要はありません。したがって、企業は時間とお金を節約できます。
社内従業員間の知識伝達が容易になる
Web サイトの検索バーの最も一般的なユーザーはおそらく顧客ですが、従業員も検索バーを使用して会社情報や製品ページを検索します。適切に設計された AI を活用した検索の関連性により、従業員が必要なものを見つけやすくなり、知識の伝達がよりコスト効率よく行われます。
検索の関連性の評価
検索の関連性はビジネスと収益に大きな影響を与えます。しかし、検索の関連性が効果的かどうかはどうやってわかるのでしょうか? Web サイトの検索をテストするための最も簡単な方法の 1 つは、手動による関連性の評価です。手動による関連性評価は、Web サイトで適切に処理されることが期待される検索用語のサンプルを使用して実行されます。これらのクエリに対する最良の結果に焦点を当ててください。これらの検索結果は、精度と関連性について手動で評価されます。この評価方法は、検索で関連性のある結果が返されているかどうかを判断し、改善の余地がある領域を理解するのに役立ちます。検索の関連性は、顧客に最高のオンライン エクスペリエンスを提供できる数多くの方法の 1 つです。検索の関連性を最適化することで、顧客の期待に応え、それを超えることができます。同時に利益を増やし、コストを削減することができるため、会社にとっては大きなメリットとなります。