「ゴミ箱」や「ごみばこ」 顧客ごとに異なる検索方法
検索しても商品が見つからないために、顧客が離脱し機会損失につながっている。裏を返すと、「見つからない」をなくせば自然と売上が上がるともいえるが、検索精度を上げるのは容易ではない。北岡氏はその理由として、「対応範囲の広さ」「専門技術の高さ」「スタッフ個人スキルへの依存」の三つを挙げる。
中でも「対応範囲の広さ」では、同じ商品でも顧客によって検索方法が異なる点が高いハードルとなっている。
「EC事業者は、図のような検索キーワードのロングテールに幅広く対応しなければなりません。テール部分は、『ニッチな商品の検索であるため対応しなくても良い』と思いがちですが、実はメジャーな商品の検索キーワードが含まれていることもあります。たとえば『ゴミ箱』の検索であれば、『ごみ箱』『ごみばこ』『ダストボックス』『Trash can』『ゴミハコ』『gomibako』などがテール部分に該当します」
こうした課題を解決し、顧客のスムーズな商品検索を実現するには、「キーワードを正しく解釈する」「表記のゆれを吸収する」の2ステップが効果的だという。
ステップ1の「キーワードを正しく解釈する」では、検索キーワードが部分的に合致しただけの、関係ない商品の表示を防ぐ仕組みが求められる。電子レンジを探している顧客が「レンジ」と検索すると、「オレンジ」が表示されるケースがあるなど、注意が必要だ。
また、ステップ2の「表記のゆれを吸収する」では、「梅干し」と「梅干」、「リンゴ」と「りんご」など、幅広いバリエーションをカバーしなければならない。
そして、この2ステップを実施した上で重要となるのが、検索結果を顧客の求める順番で表示すること。検索キーワードが幅広く拾えても、関連度の高い商品が検索結果の上位に表示されなければ、顧客にとって良い体験とはいえない。
「『Tシャツ』で検索した際、スニーカーが人気商品であるがゆえに、キーワードとまったく関係のない『スニーカー』が上位に表示されることもあります。検索されたキーワードごとのニーズに合わせた商品を表示するのが、ポイントです」
こうした顧客の行動パターンを細かく読み取りながら検索の仕組みを改善していくのは、時間と労力がかかる。さらに人力でのチューニングは担当者の主観に左右されるため、必ずしも「顧客にとって良い検索結果」を表示できるとは限らない。多くの業務に追われるEC担当者にとって、大きな負担となるだろう。ここで重要な役割を果たすのがAIだ。
「当社は、AIを活用して検索結果を最適化するサービス『goo Search Solution』を提供しています。本サービスでは、表記ゆれの自動処理、顧客の行動ログをもとにした最適化が可能です。ログを活用するため、個人の主観ではなく顧客目線で最適化できる点が特徴です。もちろん、AIを活用しているため、運用負担もありません」
同サービスでは、顧客の行動ログを分析し、売上に結びつきやすいよう並び順を毎日最適化した上で、サイトで発生している表記ゆれの辞書の自動生成を行う。NTTドコモがgooを通じて長年蓄積してきた、行動ログに基づく表記ゆれ辞書まで利用できる。
「『表記ゆれ』と一言でいっても、実際に発生する表記ゆれは想像もつかないようなものが多いです。こうしたEC担当者だけでは想像できない表記ゆれまでキャッチして対応できるのが、AIならではの強みです」
