検索マッチングとランキング
コンポーザブルカタログデータモデル（CCDM）を利用したマーチャンダイジングサービスでは、検索結果をランク付けし、買い物客が最も関連性の高い商品を最初に確認できるようにします。 このサービスでは、カタログテキスト が買い物客のクエリと密接に一致し、条件が一緒に表示される場所で一致することを優先し、最終的により幅広い一致が含まれる商品を強化します。
マッチの優先順位付け
関連性では、次の3つのレイヤーのマッチング強度を使用します（以下で説明する他のスコアリング要因に加えて）。
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完全一致と近似一致 – 検索フレーズ全体がカタログテキストに一致するか、ステミングなどの正規化後の近似一致に一致します（例えば、単一および複数のフォームが同じルートに解決されます）。 これらの試合は、最も関連性の高いブーストを受け取ります。
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同じフィールド内のすべての単語 – すべてのクエリ単語が1つの検索可能な属性に表示されます（例：製品 name の
redとpants）。 このレイヤーは次に高いブーストを受け取ります。 -
異なるフィールドにまたがる単語 — クエリ用語が異なる検索可能な属性に表示されます（例：colorでは
red、nameではpants）。 このマッチレイヤーは最も広く、関連性が最も低いブーストを受け取ります。 また、買い物客がpantsを終了する前にred panと入力した場合など、オートコンプリートで使用される部分的なクエリと一致させることもできます。 ドイツ語のカタログについては、解読（ドイツ語） を参照してください。
例
red pantsなどのクエリの場合：
- 正確に「赤いズボン」（または近いバリアント）の商品は、最初にランク付けされます。
- redと pants の商品が 同じフィールド に表示されます（例：name）。次にランク付けします。
- 異なるフィールドに用語が表示される製品（例：colorおよびname）。
解体（ドイツ語） decompounding-german
ドイツ語のカタログには多くの複合語が使われています。 例えば、spülbeckenと spül becken は、spulとbeck （ステミング後）などのトークンに分解できるため、spul beckenを検索した買い物客は、Spülbeckenを検索できます。 このレイヤーでは、複合語の分解されたサブワードが同じフィールドに表示される必要があります。 その他のクエリ用語は、異なるフィールドで一致する場合があります。
この AND 要件は、1つのサブワードのみが存在する場合に、無関係な一致をフィルタリングします。 例えば、Brauseschlauchの検索では、化合物の一部のみが一致する場合、Schlauchstückが返されなくなりました。 spülbeckenの検索は、長い単語に必要なすべてのトークンが含まれているため、spülbeckventilと一致する可能性があります。
例
Brauseschlauch chromのような検索フレーズの場合：
- 完全一致とほぼ一致 – 入力されたフレーズ brauseschlauch chromを解読せずに検索します（ステミングは引き続き適用されます）。
- 同じフィールド内のすべての単語 – 検索可能な 同じ 属性で brauseschlauch と chrom を検索します。ただし、解体は行われません（例えば、nameの両方）。
- 異なるフィールドをまたぐ単語 — Brauseschlauchを brause と schlauch に分解します。 これらのトークンは、same フィールドに表示する必要があります（必ずしも隣接するフレーズとは限りません）。 chromは、異なる フィールドで一致できます（例：nameの brause とschlauch、colorのchrom）。
設定の言語 タブで 言語 を ドイツ語 に設定して、解体ルールを適用します。 本番環境での変更を有効にする前に、ステージングストアフロントで価値の高いドイツ語のクエリを検証します。
分解はルールベースで、このレイヤーにエッジケースを追加できます。 辞書にサブワードがない場合、トークン化は不完全で、gaszählerに見つからない gas は zahl のみを生成し、thermostatに見つからない stat のみを生成します。 ステマーは、予期しないルートを生成することもできます（例えば、schraubが schraub に由来する、またはschelle～schellに由来する）。 Adobeは、問題が特定されると、既知のケースのディクショナリとステミングのオーバーライドを更新します。
ランキングに影響する他の要素
フレーズのマッチングだけでは、関連性を判断することはできません。 複数のシグナルの相互作用：
- 完全一致/ほぼ語一致からのブースト
- すべてのクエリ用語がsame フィールドに表示されるときにブーストします
- テキストの関連性と行動シグナルをブレンドするインテリジェントランキング （有効な場合）、 インテリジェントランキングスコアリングの仕組みを参照
- 各属性およびその他のテキストに関する関連要因について 重み を検索します（例えば、名前または説明の長さで用語が発生する頻度）。 Adobe Commerce デプロイメントの場合、属性Storefront プロパティ で検索可能な属性とその重みを設定します。 スタンドアロンのAdobe Commerce Optimizer デプロイメントの場合は、Metadata REST APIを使用します。
- ピン、ブースト、埋め込みなどのマーチャンダイジングルール
シグナルは相互作用するので、幅広い一致は、検索の重みまたは用語の頻度が弱い語句一致を上回ると、よりタイトな語句一致の上にランク付けされることがあります。
例： 赤いズボンが 説明 に 検索重さ= 1 で表示されますが、名と色 検索重さ= 10で 赤 と パンツ が別々に表示される場合、分割マッチングはフレーズ一致を超えます。
手動の ピン および埋める ルールは引き続き有効です。boost ルールでは、新しいフレーズと同じフィールドのブーストを克服するために調整が必要になる場合があります。 重みづけやルールを変更した後で重要なクエリを検証できます。
重み付け1と結合インデックスの検索
最小検索の重み （重み1）および特殊な一致モードを持たない属性は、マッピングのオーバーヘッドを減らすために、単一の内部フィールド（defaultSearchField）に組み合わされます。 これを same-field 一致する検索可能なサーフェスとして扱います。結合された低重フィールドにのみ格納されるトークンは、属性ごとに個別のフィールドとしてではなく、一緒に評価されます。 Adobeでは、マッチングの進化に合わせて、この最適化を時間をかけて改善します。