ECサイトの検索品質をAIで改善する方法 ―「探す」から「見つかる」へ
ECサイトの検索品質をAIで改善する方法｜「探す」から「見つかる」へ
ECサイトで商品を探しているとき、検索窓に「スマホ」と入力したのに商品が表示されない。
あるいは、検索結果が何ページも表示され、欲しい商品になかなかたどり着けない。
このような経験は、ECサイトを利用するユーザーにとって決して珍しいことではありません。
実際には商品が販売されているにもかかわらず、検索の仕組みによって「見つけられない」状態が生まれると、ユーザーはそのままサイトを離れてしまう可能性があります。
ECサイトでは、商品数が増えるほど「商品を探しやすいこと」が重要になります。
そこで注目されているのが、AIを活用したサイト内検索です。
ECサイトの「検索」が売上に影響する理由
ECサイトを訪れるユーザーの中には、すでに購入したい商品や探している商品がある程度決まっている人もいます。
そのユーザーが検索を利用したにもかかわらず、
- 欲しい商品が検索結果に表示されない
- 表記の違いによって「0件」になる
- 検索結果が多すぎて目的の商品を見つけられない
- 探している商品よりも優先度の低い商品が上位に表示される
といった状態になると、購入までたどり着く前に離脱する可能性があります。
つまり、サイト内検索は単に「商品を探すための機能」ではありません。
ユーザーが欲しい商品と出会えるかどうかを左右する、ECサイトの重要な顧客体験の一つです。
さらに、ユーザーがどのような言葉で検索したのか、どの商品をクリックしたのかといった検索データには、顧客のニーズが反映されています。
AI検索で改善できる4つのポイント
では、AIを活用した検索エンジンによって、ECサイトの検索はどのように変えられるのでしょうか。
1．同義語検索で「0件検索」を減らす
ECサイトで起こりやすい問題の一つが、「商品は存在するのに検索結果が0件になる」というケースです。その原因の一つが、ユーザーが入力する言葉と商品情報に登録されている言葉の違いです。
- 「スマートフォン」と「スマホ」
- 「米」と「こめ」「白米」
- 「バッグ」と「バック」
など、同じ商品を指していても、ユーザーによって使う言葉は異なります。
検索エンジンがこうした言葉の違いを適切に認識できれば、検索結果に表示される商品の幅を広げ、「検索したのに何も出てこない」という状況を減らすことができます。特に商品数が多いECサイトでは、こうした検索精度の違いがユーザーの使いやすさに大きく影響します。
2．AIで検索結果を最適化する
検索結果は「検索キーワードと一致する商品を表示すればよい」とは限りません。同じキーワードで検索していても、ユーザーによって興味のある商品や購入につながりやすい商品は異なります。
そこで、検索履歴や購買データなどの情報を活用し、ユーザーにとって適切な商品を検索結果の上位に表示することで、「欲しい商品を見つけやすい」検索環境を目指すことができます。検索結果の精度を高めることは、単に検索機能を便利にするだけでなく、商品との出会いを増やすことにもつながります。
3．ブースト機能で販売したい商品を上位表示する
ECサイトの検索結果は、ユーザーの利便性だけでなく、販売戦略にも活用できます。
- 自社ブランド商品
- キャンペーン商品
- 新商品
- 季節商品
- 販売を強化したい商品
などを検索結果の上位に表示することで、サイト内検索を販促の機会として活用できます。
「ユーザーが探している商品を表示する」だけでなく、企業側が届けたい商品との接点をつくることも、ECサイトの検索に求められる役割の一つです。
4．「0件検索」をマーケティングデータとして活用する
「0件検索」は、単なる検索機能上の問題ではありません。ユーザーが何を検索したにもかかわらず、商品を見つけられなかったのかを見ることで、ECサイトの改善につながる情報を得ることができます。
- 同義語の設定が不足している
- 商品情報の登録や表記に改善の余地がある
- ユーザーが求めている商品が不足している
- 新しい商品ニーズが生まれている
といったことが見えてくる可能性があります。
「0件だった検索キーワード」をそのままにせず、検索データとして分析することで、検索精度の改善だけでなく、商品情報や品ぞろえの見直しにも活用できます。
検索データを「売上につながるデータ」に変える
ECサイトの検索改善では、「検索結果が正しく表示されたか」だけを見るのでは十分ではありません。
重要なのは、その後のユーザー行動です。
検索 → 商品閲覧 → カート追加 → 購入
この流れを確認することで、
「どのキーワードがよく検索されているのか」
「どの商品がクリックされているのか」
「どの検索が購入につながっているのか」といった情報を把握できます。
例えば、検索回数が多いにもかかわらず購入につながっていないキーワードがあれば、検索結果や商品情報に改善の余地があるかもしれません。反対に、特定の検索キーワードから購入につながる商品が分かれば、その商品を販売戦略に活用することもできます。
このように考えると、サイト内検索は「商品を探すための機能」だけではなく、ユーザーが何を求めているのかを知るためのマーケティングデータでもあることが分かります。
ECサイトの検索を「探す」から「見つかる」へ
ECサイトの検索品質を高めるには、一つの機能だけではなく、さまざまな検索機能やデータを組み合わせることが重要です。
- 同義語への対応
- 複数キーワード検索
- カテゴリ検索
- AIによる検索順位の最適化
- ブースト機能
- 0件検索の分析
- 高速検索
- API連携
などがあります。
MarkefanのAI検索エンジンは、こうした機能を活用し、ECサイトの検索を「探すための機能」から「見つかる・売れるための機能」へ進化させます。ユーザーが求める商品をスムーズに見つけられるようになれば、検索時の離脱を抑え、商品との新たな出会いを生み出すことができます。
さらに、検索データを分析することで、ユーザーのニーズを把握し、商品情報や販売戦略の改善にもつなげられます。ECサイトの商品数が増えるほど、「何を売るか」だけでなく、「ユーザーが欲しい商品をどれだけ見つけやすくできるか」が重要になります。
検索精度や0件検索、検索結果の最適化に課題を感じている場合は、AI検索エンジンによるサイト内検索の改善を検討してみてはいかがでしょうか。
