こんにちは、ユニナレの前川です。

ECサイトの検索結果やカテゴリページは、商品詳細ページに遷移する途中の中間ページといえます。

商品詳細ページからカートに商品を投入する構成になっているECサイトが多いと思いますが、逆を返せば、検索結果から詳細ページへの誘導率はひとつの重要な指標といえるでしょう。

検索結果のランキングや商品カバレッジというそもそものクオリティ向上ももちろん大事ですが、ユーザーインターフェースの工夫で商品詳細ページへの到達率を上げることができます。

その工夫のひとつは、「商品名リンクを下線付きリンクにする」ことです。ウェブで一般的な青色のリンクだとなおいいです。

下図はどちらがクリックしたくなる検索結果でしょうか。

サイト全体のデザインや装飾の観点から青色は使いたくない場合は、せめて下線リンクにできないか考えてみましょう。プレーンなテキストリンクから、青色下線リンクに変更したことでクリック数やCTRが上がったというデータもあります。

下線ひとつとあなどるなかれです。

ユニバーサルナレッジでは商品検索「P1」のご提供のほか、検索UIのコンサルティングも行なっています。
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こんにちは。ユニナレの前川です。

私が検索の仕事を好きになった理由のひとつは、前職でウェブ検索のクエリーに触れることができたことです。これは大きな経験でした。

1日に何千万という検索が行われていますが、今日と昨日のクエリーを比較しても数十%が入れ替わります。毎時毎秒変化するクエリーログを眺めると、デジタルデータというよりもそれは無数の生き物が泳ぎ回るうねりのような感覚を覚えたものです。

Search is verb(検索とは動詞である)」というフレーズがあるように、クエリーの背景にはユーザーひとりひとりの検索意図があります。それぞれの検索意図を理解した検索結果を返すことがユーザーを助けることにつながるという思いをこのとき持ったわけですが、その気持ちは今も変わっていません:)

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クエリーの背景にある検索意図を理解する

クエリー分類を行うことで、いろいろなことが分かります。検索エンジンがあってはじめてクエリーが存在するわけですが、逆説的には、よい検索結果を提供するにはクエリーを理解することから始まります。

クエリー分類ステップ1

    1. 1カ月分のクエリーログを用意します(曜日ごとのバイアスをなくすため最低でも1週間がのぞましい)
    2. 全角英数字を半角にするなどの正規化処理を行います
    3. 検索回数順にクエリーを並べます

この作業で、1位〜X位のクエリーで総検索回数のY%を占めるかが分かります。たとえば、上位3,000クエリーで全体の50%を占めることが分かれば、ステップ2のクエリータイプ分けはトップ3,000クエリーで十分であると判断できます※1。または、上位3,000クエリーでは全体の数%しか占めない場合は、全クエリーログからランダムでサンプルクエリーを抽出して分析する必要があります※2。

クエリー分類ステップ2

    1. ステップ1の指標をもとに、サンプルクエリーを抽出します
    2. リストの上から順にタイプ分けを行います※3。取り扱い商材によっても変わりますが、商品検索のクエリーは以下のクエリータイプに大別できることが多いです※4。
      ・カテゴリ名
      ・商品名
      ・メーカー名
      ・スペック系(素材、サイズ、カラーなど)
      ・キャンペーン系
      ・意味不明
      ・上記の組み合わせ(「メーカー名+商品名」など)

クエリー分類ステップ3
これらの作業を行ったあとに、数値とかけ合わせて集計することで以下のことが分かります。

    ・ユニーククエリー数
    ・クエリーボリューム(総検索回数)
    ・クエリータイプごとのユニーククエリー数・クエリーボリューム

以上です。

クエリーのタイプが分かると、どのような検索結果になっていると良いのかを考えるきっかけになります。もし「カテゴリ名」タイプが多く、「カテゴリ名」のなかでも「書籍」と「家電」が多いという傾向が分かれば、そのクエリータイプを中心に検索エンジン改良の計画を立てることができます。

また、次回以降にご紹介する「検索結果のクオリティ評価」でもクエリータイプごとのスコアを出すことができたりもします。

地味で地道な作業なのですが、得るものは大きい作業ではないでしょうか。

Footnote/注釈
※1:クエリー分類のサンプル数は分類をする人的リソースにもよります。もちろん数多く分析できればできるほど良いです。
※2:当たり前ですが、取り扱う商材が多かったり、ユーザー数が多い場合は、クエリーログのテールは長くなる傾向があります。
※3:分類時に「略語」「入力ミス・変換ミス」「アダルト」などの属性も別にチェックしておくと、同義語やスペラー機能の必要性なども把握できるようになります。
※4:クエリー分類のコツは、適当なクエリータイプが分からないときは「その他」として、後で適当なクエリータイプを考えるのがよいです。また、もし余力があれば、「カテゴリ名」「商品名」をさらに細分化することもおすすめです。

(つづく)

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こんにちは、ユニナレの前川です。

検索UIの紹介と並行して、今日からは「検索のクオリティ評価」についても紹介していきたいと思います。

クオリティを数値であらわす
「検索クオリティ」、つまり「検索結果の良し悪し」は、スコアであらわすことができることをご存知でしょうか。

定量的に評価できるということは、改修前後のエンジンを比較したり、複数の(競合の)エンジン同士を比較分析できるということでもあります。

商品、ログ、購入実績などの検索に用いるデータが常に変化する商品検索の改善には終わりがなく、「開発→評価→改善」のサイクルを常に回す必要があります。

「検索エンジンを導入しておしまい」というパッケージ型・納品型の検索エンジンとは違い、ユニバーサルナレッジが商品検索エンジン「P1」をASPで提供している理由のひとつはここにあります。

さまざまなクオリティ評価方法
ひとくちにクオリティ評価といっても、さまざまな角度から行うことができます。

    ・クエリー分類
    ・相関性評価
    ・網羅性評価
    ・即時性評価
    ・ゼロマッチキーワード評価

などなど。

ほかにも「スパムコンテンツ評価」「アダルトコンテンツ評価」「ページクオリティ評価」といった、ウェブ検索などスパイダー(クローラー)系の検索でしか行わない評価方法もありますが、この連載では基本的にはECサイトの商品検索にしぼって書きたいと思います。

これらの評価は訓練された人間によって行われるものですが、ログを統計処理するなど機械的に評価する方法もあります。

セッション分析の例

・Bad click rate:ユーザーが検索結果のリンクをクリックしてランディングページに遷移するも、すぐにまた検索結果に戻ってきてしまった
→バッドクリック率が高いコンテンツはクエリーの検索意図に合わない情報である可能性が高い

・Abandon query evaluation:検索結果が表示されたものの、何のクリックも生み出さなかったクエリーの分析
→検索結果の情報が検索意図に合わなかった可能性が高い

さらには、実際にサイトを訪れたユーザーを自動グループ分けをし、個別の検索結果を表示してそのログ分析を行うABテストという方法もあります。グループ別にクリック率やコンバージョンなどで性能を比較する方法です。

次回より、それぞれの評価方法について解説していこうと思います。 まずは「クエリー分類」から。

(つづく)

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こんにちは、ユニバーサルナレッジの前川です。

検索サジェストを導入しているサイトは徐々に増えてきていますが、まだ未導入のサイトも多いですね。

クエリーログを見たことがある人はご存知だと思いますが、ユーザーはクエリーの打ち間違いや変換ミスをしょっちゅう起こしています。さらにセッションログを見ると、何度もクエリーを入れ直していることも分かります。

クエリーサジェストを導入することで、適切なクエリーを思いつきやすく、入力しやすくなります(人はだれしも入力するのは面倒でも、読んで判断するほうが得意ですよね)。

カテゴリで商品を探すユーザーよりも、クエリーで検索するユーザーのほうが購入率が高いというデータもありますが、肝心のクエリー入力でつまづいてしまっては元も子もありません。

ユニバーサルナレッジのクエリーサジェスト「S3」は細部にもこだわっています。

    ・読み情報を持っているので、1タイピングごとにサジェストを表示可能
    ・オリジナル表記でサジェストを表示(例:ipad → iPad、regza → REGZA)
    ・ゆらぎ・同義語を吸収(例:ミスチル → Mr.Children)
    ・マルチカテゴリ対応(例:「コミック」カテゴリと「小説」カテゴリでサジェストを出し分けられる)
    ・などなど

クエリーサジェストの導入に関心のあるECサイト運営者の方は私たちにご相談くださいませ。

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こんにちは、ユニナレの前川です。

サイトを開いた時に検索窓が自動フォーカスされると、探したいものが明確なユーザーがECサイトを訪問したときに、すぐに検索行動にうつることができます。

ポータルやウェブ検索サイトでは一般的な機能ですが、ECサイトではまだ未実装のところが多いようです。

言い過ぎかもしれませんが、商品購入をする予定できたユーザーが、検索窓にマウスを移動させている間にほかのコンテンツに気を取られてしまい、成約に至らなかったということも起きているかもしれません。

検索窓の自動フォーカスは、JavaScriptでフォーカスを当てるか、HTML5ならばautofocus属性を記述するだけで実現できます。

「マウスを移動する」「検索窓をクリックする」負担をなくす、ただそれだけですが、ユーザーに配慮したUIになるのではないでしょうか。

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こんにちは、ユニナレの前川です。

これまで検索窓の長さ検索窓の設置場所などの検索窓UIについて書いてきましたが、今日は小技編です。

1. 検索結果の検索窓にはクエリーを残す
検索をしたときに、検索結果から入力したクエリーが消えているサイトがたまにあります。ユーザーはクエリーに別のワードを付け足して再検索したいときもあるのに、またゼロから入力し直すはめになります。検索結果でもクエリーを残しておくようにしましょう。

2. クエリークリアボタン
クエリーを消して新しいクエリーを入力するときに一括消去できるクリアボタンは便利です。特に文字の選択などが面倒なスマートフォンサイト・アプリでは一般的になりつつありますね。クエリーが入力済みのときだけ表示するのがクリアボタン設置のコツです。

3. クエリー文字サイズ
サイトの基調文字サイズと検索窓内の文字サイズは同じ大きさでしょうか。クエリーサジェストと検索窓内は同じ文字サイズでしょうか。同じサイズにそろえることで、読みやすく操作しやすくなります。

4. 検索窓幅の自動拡張
(この機能は自分が携わった経験はないのですが..いいなと思ったので紹介します)検索窓内のクエリーが一定文字数を超えた場合、検索窓を自動拡張する機能があります。たとえば、「URL」など長いクエリーで検索すると、そのときだけ検索窓を長くする機能です。検索したクエリーを読みやすくする工夫です。
#以前、Googleがこの機能を入れていましたが、今はなくなったようです。「URL」や「論文のタイトル」などの長いクエリーがときたま入るような検索に向いている小技かと思います。

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こんにちは、ユニナレの前川です。

サイトの規模や性質によって検索の重要度は異なりますが、取り扱い商品数の多いECサイトの場合、どこに検索窓を置くとよいでしょうか。

おそらくトップページではサイト上部センターの目立ちやすい場所に設置していることでしょう。

それでは、検索結果の検索窓ではどうでしょうか。トップページとは別の場所に検索窓が移動していたりしていませんか。

さらに、下図のように検索窓左端の設置位置までこだわっているサイトはどれくらいあるでしょうか。

ユーザーが検索結果を開いたときに最初に目線が行くのはメインカラムの情報です。その視線をそのまま上に持っていったときに検索窓があることで再検索が格段にしやすくなります。また、自分が入力したクエリーを確かめやすくもなります。

また、検索結果からの遷移先である商品詳細ページにも同じ検索窓を配置することで、トップページ→検索結果→商品詳細ページを通じて常に同じ位置に検索窓があるのでより分かりやすく、より使いやすくなります。

検索行動を中心に検索窓の設置位置のUIを考えること。それが大事です。

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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。