こんにちは。ユニバーサルナレッジの前川です。

商品を特定しにくい、多義的であったり、意図があいまいであったりするクエリーがあります。

たとえば、クエリー「ワンピース」の場合、コミックを探しているのか、ゲームなのか、DVDなのか、はたまたファッションのワンピースを探しているのか分かりません。服のワンピースだったとしても、人によって探しているブランド、色、サイズは違うでしょう。さらには、在庫有無や、配達速度などの商品ステータスによっても購入意図は変わってきます。

ウィンドウショッピングならば商品が見つかるまでページ送りをし続けるのも楽しいですが、カテゴリが分かっていたり、色が決まっている場合は、その条件で検索結果をさくっと絞り込みたいですよね。

上記のような種々の条件や状態で検索結果を絞り込む機能をファセットナビゲーションと呼び※、このファセットデータも検索結果の情報のひとつとして検索エンジンが返却しています。

大半のECサイトでは、下図のように検索結果左カラムがファセットエリアで、カテゴリなどで商品を絞り込めるようになっています。

ファセットナビゲーション

ファセットデータは、商品に紐づくメタデータから生成します。検索エンジンはこれらの情報を検索対象(クエリーとマッチさせる情報)としても利用しますが、ファセットを生成するためにも用いているのです。

ファセットに利用できるデータ例

  •  カテゴリ
  •  価格
  •  発売元(メーカー・ブランド・出版社・レーベルなど)
  •  作成者(著者、歌手、グループ、プロデューサー、作曲・作詞など)
  •  色
  •  サイズ・型
  •  産地
  •  発売年月日
  •  在庫
  •  レビュー数・満足度

カテゴリファセットを導入していないサイトはあまり見かけなくなりましたが、サイズ、色、容量、産地、CPU、画素数などのスペックファセットの導入はまだまだのようです。スペックデータが構造的に管理できていれば検索結果に表示することは可能です。お客様の必要としている絞り込みは何だろうということをぜひ考えてみてください。

※:ファセット(facet)という言葉は聞き慣れない用語かもしれませんが、もともとは宝石の切子面を指す言葉です。カッティングされたダイヤモンドをイメージすると分かりやすいかもしれません。宝石の切子面が転じて「いろんな角度から情報を捉える」という意味で使われています。

つづく

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世界でもっとも強力な9のアルゴリズム」という本が非常に面白いので紹介します。

 

私たちが日常的に触れているものの裏にどのような「アルゴリズム」があるのか、それはどのように動いているのかを誰にでも分かるように平易な文章で書いています。

 

著者のジョン・マコーミックが取り上げるアルゴリズムの基準は次の三つです。

 

  1. 普通のコンピュータユーザーが毎日使っていること
  2. 現実の世界の具体的な問題を解決すること
  3. 主にコンピュータサイエンスに関係のあるもの(つまりハードウェアは除外している)

 

これにより選ばれたアルゴリズムは以下の通り。

 

  1. 検索エンジンのインデクシング(世界最大の藁山から針を探す)
  2. ページランク(グーグルを起ち上げたテクノロジー)
  3. 公開鍵暗号法(葉書で機密情報を書き送る)
  4. 誤り訂正符号(自分で誤りを訂正するシステム)
  5. パターン認識(経験から学ぶ)
  6. データ圧縮(無から有を生み出す)
  7. データベース(一貫性の追求)
  8. デジタル署名 (このソフトウェアを本当に書いたのは誰か)

 

 

これを見て頂ければ分かる通り、「検索エンジン」の説明が二つもあるのです!皆さんが普段使っている検索エンジンのアルゴリズムがどのようになっているのか、その「トリック」が簡単に理解出来ます。

 

この本では「トリック」という言葉を使っているのですが、それはどういう意味かというと、

 

それ以外の方法では困難だったり不可能だったりすることを可能にする巧妙なテクニック

 

であると著者は言っています。

 

第2章 検索エンジンのインデクシング

 

この本では「マッチング」と「ランキング」をきちんと分けて説明しています。これを分けて考えるだけでも検索エンジンのことを理解しやすくなると思います。以前、私が書いたポストでも「マッチングとランキングを分けて考えよう」と言っています。

 

ユニナレ流:良い検索エンジンの作り方〜マッチングとランキング〜

 

第2章では検索エンジンの「マッチングアルゴリズム」としてAltavistaを取り上げています。私もよく使っていました:)

 

ここでは、3つのページしかないワールドワイドウェブを想定して、それらのページがどのようにインデクスされ、ユーザーのクエリーとどのようにマッチするのかを説明しています。

 

私も新しい事を学ぶ時には、出来るだけ単純な例に落とし込んで理解するのですが、ここで示されている例はインデクシングを理解するのに非常にシンプルで分かりやすいです。

 

最も単純なインデクス

 

まずは単純なインデクシングの説明をしています。インデクスとはある単語がどのページに出てくるのかという情報をまとめたものです。例えば、”cat”という単語がページ1とページ2に出てくるなら、インデクスでは

 

cat: 1 2

 

となります。本の後ろに出てくる「索引」と全く同じですね。「インデクス」とは「索引」のことです。

 

位置情報のトリック

 

次に位置情報を付けたらどうなるかというトリックの説明をしています。

 

位置情報というのは、ある単語がそのページの何番目に出てくるかという情報です。

例えば、次のようにインデクスする時に単語だけでなく位置情報を付加します。括弧内の数字が位置情報です。

 

 

ページ1:the(1) cat(2) sat(3) on(4) the(5) mat(6)

ページ2:the(1) dog(2) stood(3) on(4) the(5) mat(6)

ページ3:the(1) cat(2) stood(3) while(4) a(5) dog(6) sat(7)

 

 

これらのページから出来るインデクスは次のようになります。「(ページ番号)−(位置情報)」という書き方です。

 

a:        3-5

cat:     1-2 3-2

dog:     2-2 3-6

mat:    1-6 2-6

on:      1-4 2-4

sat:     1-3 3-7

stood:  2-3 3-3

the:     1-1 1-5 2-1 2-5 3-1

while:  3-4

 

この新しいインデクスを見ると「ページ番号」 だけでなくそのページで何番目に登場する単語なのかという「位置情報」が分かります。

 

位置情報が分かるようになると「フレーズ」かどうかが分かります。「フレーズ検索」、「AND検索」という言葉を聞いたことが有るかも知れませんが、

 

フレーズ検索

クエリーが複数の単語の場合、それらの単語がそのままの順番で登場するページがマッチする。

 

AND検索

クエリーが複数の単語の場合、それらの単語がページのどこかに登場するページマッチする。

 

という違いがあります。

 

例えば、上記の例を使うとフレーズ検索の場合、クエリー”cat sat”はページ1とマッチします。

一方、AND検索ではクエリー”cat sat”はページ1およびページ3とマッチします。ページ3では”cat”と”sat”は離れていますが両方とも登場するためAND検索ではマッチするのです。

 

(続く)

 

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ユニナレは2月1日から第3期が始まりました。現在社員5名の小さい会社ですが少し余裕が出て来たので、もう1名エンジニアを採用しようと考えています。

 

 

私が考えている会社はこれまでの企業とはちょっと違います。もともと会社の規模を大きくしようと思っていません。それよりはお客様と社員の幸せを考えて、それに結びつかない事は極力やらないようにしています。大事にしている考え方は次のようなことです。

 

 

1. 信頼できる仲間、パートナーと一緒に働く
2. 自分の大好きなことを追求する
3. 自分の感性を信じる
4. 時間にとらわれない
5. 場所にとらわれない
6. お金にとらわれない
7. 成長スピードを追わない

 

 

これらの価値観を共有できるならスキルは特に問いません。あなたのスキルにあった仕事は必ず存在します。

 

 

もう一つ重要なことは

 

 

行きたい会社がない

 

 

ということです。現在のユニナレのメンバーは全員ヤフーで検索を作っていたメンバーですが、行きたい会社がなくなってユニナレに落ち着いています。私も内外の色々な会社を見ましたが、本当に行きたい会社がなくなって自分で作る事にしました。

 

 

もしあなたが会社を条件やスペックや見栄えで選ぶなら、あなたはユニナレに合いません。給与、福利厚生、オフィス環境、知名度などなど、他の会社とユニナレを「比較」して考えるなら、きっと別の会社に行った方が良いです。

 

 

もしかしたらユニナレにとってもいつかはそういう社員をとる時期が来るかもしれません。しかし、今はまだ「創業期」です。「作りたいものが山ほどあるのに出来ていない」という状態です。今、やっている事は「仕組み作り」です。出来上がった仕組みを運用するフェーズではありません。「何もないところから仕組みを作りたい」という人には絶好の機会だと思います。

 

 

「自分達が作った仕組みをお客様に提供して売上が上がる」ということを一度でも体験してしまうと、他の職場に行けません:)

 

 

逆の状況を考えると「昔の人が作った仕組みを回して売上は上がっているが、お客様から要望があってもなかなか仕組みは変えられない。携わっているメンバーも多く自分が一人抜けても会社は困らない。」そんな状況ではないでしょうか。

 

 

私が考えるに大企業は「何かあったら困る」ので、社員を冗長化しようとします。担当が複数人いる状態です。ユニナレに入ったら担当は「あなた」です。あなた以外その仕事をやる人はいません。「そんなの、もし病気やけがでもしたら困るでしょう」と言われるかも知れませんが、「はい、困ります」としか言えません:)

 

 

その代わり社員はモティベーションも何もなく、自分でやるしかないです。その代わり全てやりますから「やりがい」があります。お客様の反応が全て分かります。

 

 

もし将来、社員を冗長化しないといけないような状況になったら、そういう仕事はアウトソースするか、子会社にしてその会社に全責任を負わせようと思います。その方が緊張感があって良いんではないでしょうか。

 

 

とまあ、採用とは話しがずれてしまったので元に戻します:)今後会社の規模をどれくらいにするかは分かりませんが

 

 

自分達が気持ちよいと思う成長スピード

 

 

を見失わないようにしようと思います。そのためにまずは「1名」です。「1名」のエンジニアで2倍くらい会社のパワーが増しちゃうかも知れません。まったくロジカルではありませんが、そういう状況にあります。

 

 

まずは採用しているということをお伝えしたくてこのブログを書きました。これをネタに色々な人と話しが出来ると思うとワクワクします。

 

 

採用ページ:http://universal-knowledge.jp/recruit/

こんにちは。 ユニバーサルナレッジの前川です。

私たちは検索エンジンの改良のため、日々クエリーをチェックし、改善点を洗い出し、改良を実行するというサイクルを回しています。以前ご紹介した通常のクエリー分類相関性評価はもちろんのこと、ゼロマッチクエリーの分類と対策も検索品質向上に欠かせません。ゼロマッチクエリーというのは、検索結果が0件だった(つまり、何の商品も検索できなかった)クエリーを指します。

せっかく店舗まで足を運んだのに商品がなかった時のように、検索したのにゼロマッチだったときは誰しもがっかりしますよね。別のクエリーを入力し直してくださればいいですが、ゼロマッチの直後にサイトから離脱するお客様も多い、最もネガティブな検索体験といえます。

私はゼロマッチクエリーのログを見ると、検索窓の向こう側にいるお客様の困った顔が思い浮かんできます。「なんとかしなくては!」といつも思います。

さて、運営しているECサイトのゼロマッチクエリー数がいくつか把握しているでしょうか。全検索数に対してのゼロマッチクエリー率は何%でしょうか。

意味不明な文字列クエリーやスパムクエリーなども一部存在するためゼロマッチが0%というサイトはないと思いますが、10%以下ならば検索エンジンが健闘しているといえますし、30%以上の場合は「使えない検索(サイト)だなぁ」と思われても仕方がありません。

継続的にゼロマッチクエリーをチェックし、ゼロマッチを減らしていくことは売上向上はもちろんのこと、サイトや企業への信頼を高めるためにも大切な取り組みです。

実際のところゼロマッチが起きる原因は多岐に渡り、対策方法もケースによってさまざまです。下記に主な原因と対策を挙げました。一度もゼロマッチクエリーを見たことがないという方は、まずは検索回数や検索人数順で並べてみて、上位からチェック・分類してみてください。改善点がたくさん見つかるはずです。

※1:在庫や価格、配達日時などの比較のため、お客様はよく他サイトの同商品をコピー&ペーストで検索しています。他サイトとの名称不一致でゼロマッチになる場合があるということです。
※2:例えば、商品名「ニンテンドー3DS」の場合、クエリーが「ニンテンドー3DS 本体」だと、「本体」という文字は商品情報のどこにも記載されていないとゼロマッチになります。お客様が見る情報は「ニンテンドー3DS」のままで、検索エンジンでだけマッチさせる追加キーワードを私たちはKeysと呼んでいます。Keysと同義語の使い分けについては別途ブログで書こうと思っています。

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こんにちは、ユニバーサルナレッジの前川です。

書店で旅行本コーナーが見つからなくて、店内をうろうろした経験はありませんか?
スーパーマーケットで調味料コーナーが見つからなくてフロアを行ったり来たりした経験がありませんか?

私はあります。そしてECサイトでもよく道に迷います。

大半のECサイトでは、不案内のお客様のためにトップページにカテゴリナビゲーションリンクを設けているわけですが、取扱商品数が多いサイトは末端カテゴリが数千を超えてしまって、入ってみたら奥深いダンジョンだったということもよくある話です。百貨店に置いているフロアマップがうまく機能しないことがサイトでも起きています。

実際、フロアマップを読み込むよりもインフォメーションカウンターで聞いたほうが早いように、カテゴリを辿るよりもクエリーで検索したほうが早かったりします。そこで、「カテゴリサジェスト」のご紹介です。

その名の通り、検索窓に入力したクエリーと一致するカテゴリ名をサジェストする機能です。カテゴリ名はカテゴリページへのリンクになっており、クリックするとカテゴリページに直接遷移することができます。

▼食品系ECサイトの検索窓に「g」の文字を入力した例(上部がカテゴリサジェスト、下部がクエリーサジェスト)。gyuunyuu(=ぎゅうにゅう =牛乳)、gyouza(=ぎょうざ =餃子)など、「g」から始まるサジェスト候補を表示。

カテゴリサジェストはいわば、「調味料コーナーはどこですか」と店員さんに聞ける機能と言えるのではないでしょうか。カテゴリ階層がダンジョン化してしまったサイトに導入をおすすめします。

ユニバーサルナレッジでは、検索サジェスト「S3」の開発はもちろんのこと、カテゴリサジェストや商品サジェストのご提供も行なっています。

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こんにちは。ユニバーサルナレッジの前川です。

前回は、見かけのPVやUUに騙されないための、「リファラログによるトラフィックフローの可視化」をご紹介しました。

このなかでも私たちは、カテゴリ・検索からの「商品詳細ページ到達率」という指標を定めて、重要視しています。「商品詳細ページ到達率」の導き方は以下のとおりです。

商品詳細ページ到達率 = カテゴリ・検索から商品詳細ページへの流入者数 ÷ カテゴリ・検索の全利用者数

(「流入者数」は上図でいうところの、黄色と緑色ブロックから赤色ブロックに伸びる矢印のこと)

なぜこの指標を重要視しているかというと、ECサイトの多くは商品詳細ページにカートボタンを設置しており、商品を購入するお客様を増やすには(つまりカートボタンを押していただくには)、商品詳細ページまで来ていただく必要があるからです。

検索クオリティの向上やUI改善によって検索が使いやすくなると、
求める商品が探しやすくなり、
最終的には商品詳細ページに遷移する数が増加する
というわけです。

検索品質が上がれば、商品詳細ページ到達率も上昇します。ある意味、商品詳細ページ到達率は検索エンジンの満足度を計る指標ともいえるでしょう※。TOPから商品詳細までの遷移途中で道に迷わせない。そういう検索エンジンをご提供したいと私たちは考えています。

※ 検索を生業とされている方であればお察しかと思いますが、「商品詳細ページ到達率」は「Result CTR」という指標に近い指標ですよね。検索結果ページにはロゴ、ページ送りのリンク、ヘルプリンクなど、純粋な検索結果以外のリンクがたくさんあります。これらのクリック数は除いた検索結果だけのクリック数だけを用いたCTRを私たちは「Result CTR」と呼んでいます。Result CTRも重要な指標のひとつです。

Result CTR = 検索結果のクリック数 ÷ 検索結果のインプレッション

ユニバーサルナレッジでは、商品詳細ページ到達率が向上する商品検索ASP「P1」をご提供しています。
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こんにちは、ユニバーサルナレッジの前川です。

お客様にお会いした際、「PVを見るとうちのサイトは結構使われているように思うので、改善するとしたらどこだろうか」とご相談をいただくことがあります。

こういうとき私たちは、「トラフィックの流れを可視化することから始めませんか」とご提案しています。

具体的な手順をご紹介しましょう。

ECサイトにはさまざまなページがありますが、大別すると以下のような動線で設計されていると思います。
1. TOPページにくる
2. カテゴリ検索ないしはキーワード検索で商品を探す
3. 商品詳細ページで内容を吟味、カートに商品を入れる
4. 購入手続き、決済

この分類のとおり、サイトの構造をシンプルに捉え、4つのブロックに分けてみましょう※1。


ブロックごとのPVを見ると、カテゴリ検索がよく使われているように見えますね。キーワード検索もなかなか健闘しているようです。

しかし、カテゴリ・キーワード検索は目的地である「商品詳細ページ」にきちんと誘導しているのでしょうか。

この疑問を明らかにするには、どこからどこへトラフィックが遷移したか(または、どこからトラフィックが生み出されたのか)という分析を行います※2。私たちはWebサーバーのリファラログを用いて分析します。

以下は、1週間分のリファラログを「4ブロック+外部」で集計したものです。これで各ブロックのPVの内訳が明らかになります。

さらに、この数値を視覚化してみましょう。

いかがでしょうか。いろいろなことが分かりますね。

たとえば、

・TOPからカテゴリ検索・キーワード検索を行うユーザーは多い。
・カテゴリ検索のPVは「カテゴリ→カテゴリ」のトラフィックが大半を占めている。
・キーワード検索も「検索→検索」が大きい。
・キーワード・カテゴリ検索から商品詳細ページへ遷移するトラフィックは少ない。
・商品詳細ページのPVは外部からのトラフィックが大きな比重を占めている。
・TOPから商品詳細へのトラフィックが小さい。

などなど。

上記の現象から以下の仮説を導き出せますね。
・TOPにきたユーザーは積極的に検索を行っているけれども、求める商品を見つけられないでいるのではないか。つまり検索エンジンの品質やUIが悪い可能性がある。
・TOPにレコメンド機能や売れ筋ランキングなど商品を紹介するコンテンツを入れることで、TOPから詳細ページへのトラフィックを増やすことができるのではないか。

などなど。

実際にこのような分析を通じて、「検索から商品詳細への動線がうまく機能していないことが分かった。広告で外部からユーザーを集めても、サイト内で道に迷ってしまったら定着しない」と判断されて、検索エンジンの改良を真剣に検討し始めたお客様もいらっしゃいます。

また、ワンタイムではなく、定期的に分析を繰り返すことで、新機能・改良などの各種施策の効果を観測する指標にもなります。

うちのサイトの血のめぐりはいいんだろうか」と思ったときは、トラフィックの内訳の分析してみてはいかがでしょうか。

※1 = この記事では説明の簡単のため、「カート・購入手続き」と「レビューやQ&Aのようなコミュニティ」タイプのページは省きました。実際は、6つのブロックとして可視化・分析を行うことをおすすめします。
※2 = この記事ではPVをベースに分析していますが、UU(ユニークユーザ数)でも同様の分析をおすすめします。PVにはページネーションなどのトランジショナル(目的ページへの移動の最中のPV)もカウントされるため、実態がつかみにくくなる場合があるからです。

ユニバーサルナレッジでは商品検索「P1」のご提供のほか、アクセス解析のコンサルティングも行なっています。
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ユニバーサルナレッジは、EC サイト向けに購買行動に連動した ASP 型サイト内商品検索エンジン、キーワードサジェストエンジン(クエリーサジェストエンジン)を提供しています。