売れ筋順≠顧客が求める並び順 細かなチューニングを要する検索最適化
ここまで説明したポイントを踏まえ、「売れ筋順に並べれば、CVR向上につながる」と考える人もいるかもしれないが、それは必ずしも顧客が求めている並び順ではないことに注意しなければならない。
「たとえば、『Tシャツ』というキーワードの検索結果を単純な売れ筋順にした場合、商品の説明文に記載された『Tシャツ』の文言も拾ってしまいます。Tシャツを探している顧客に対し、スニーカーやパンツなど異なるカテゴリーの商品を表示しても、当然ながら購入にはつながりません」（北岡氏）
こうした齟齬を是正するには、「Tシャツ」と検索された際にきちんと該当カテゴリーの売れ筋商品を表示させる必要がある。テレビや雑誌などで話題になった商品が上位表示されると、なお反響を高めることができるだろう。しかし、こうした細かなチューニングを隅々まで行き届かせるのは非常に困難だ。それが検索の最適化の難しさと言える。
そこで北岡氏が提案するのが、AIを活用して顧客の行動ログを分析し、最適化を行う方法だ。NTTレゾナントが提供するgoo Search Solutionは、「表記ゆれに強い」「ユーザー行動ログを活用できる」「運用の手間がかからない」といった強みを持っている。北岡氏は「ECサイト内に蓄積された行動ログは、宝の山」と説明し、「来訪から離脱までのすべての行動とそれにともなうデータをAIで分析すれば、人間がなし得ないロングテールまでの最適化ができる」と続ける。
「goo Search Solutionの最適化は、ニーズの有無のみで表示結果を調整するといった単純なものではありません。メディア露出や話題性などはログに反映されるため、そこからAIが調整を行うほか、表記ゆれについては、『gooで25年間蓄積した辞書』と『専門用語、独自キーワードをカバーしたクライアント企業のログから作る辞書』の双方を用いて、AIが毎日自動生成を行います。人では気づかないような毎日の細かなチューニングは、AIだからこそ実現できるのです」（北岡氏）
