検索パフォーマンス
検索パフォーマンス ページでは、買い物客が使用する検索語にinsightが表示されます。 この情報は、トレンドの特定、クリック率の向上、コンバージョン率の向上に役立ちます。 検索パフォーマンス ページには、特定の日付範囲の検索指標のスナップショットが表示され、次のレポートが含まれます。
- 一意の検索
- 平均クリック位置
- クリックスルー率
- コンバージョン率
- 成果率ゼロ
カタログビューを選択
カタログビューを選択して、特定の検索結果を表示します。
レポートを読む
カレンダーをクリックし、次のいずれかの操作を行います。
- 1つの日付を指定するには、カレンダーの日付をダブルクリックします。
- 日付の範囲を指定するには、カレンダーの最初と最後の日付をクリックします。
Export to CSVをクリックして、検索パフォーマンスのCSV ファイルを生成します。
検索パフォーマンスの改善方法
ここでは、サイト検索機能を強化し、シームレスかつ効率的なショッピング体験を実現して、コンバージョン率を最大化するための戦略を解説します。
検索結果の関連性と効果を決定する重要な要素がいくつかあります。
-
適切に構造化された商品データにより、検索アルゴリズムが商品とクエリを効果的に一致させることができます。 商品データが少ないと、関連性の低い検索結果につながります。 マーチャンダイジング戦略の成功に直接影響を与えるには:
- 検索可能な🔗として、対応する重みで正しい属性を設定します。
- これらの属性内のデータが適切であることを確認します。
-
適切に設計された検索体験は、顧客との信頼関係を構築し、顧客が必要な商品を確実に見つけるという安心感をもたらします。
-
検索ルールは、人気度、新規到達率、プロモーション基準など、ビジネス要件を満たす他のマーチャンダイジング戦略にもとづいて、特定の商品の認知度を高めることができる上で、非常に重要です。
-
多面的ナビゲーションにより、買い物客は検索を絞り込み、関連性の高い結果を迅速に得ることができます。
検索結果を監視する
Adobe Commerce Optimizerで検索結果を最適化するには、一意のクエリ、平均クリック数、クリックスルー率、コンバージョン率、検索結果のゼロ率などの関連するKPI (重要業績評価指標)を監視して、買い物客が検索機能をどのように利用しているかを把握します。 このデータをもとに、検索ルールを定期的に更新し、調整できます。
-
ユニーク検索 - Adobe Commerce Optimizer サイトで実行された個別の検索クエリの数。 ユニーク検索は、同じ買い物客や異なる買い物客が複数回繰り返した場合でも、1回だけカウントされます。 この指標は、顧客が使用する検索語の多様性を把握し、買い物客が何を求めている製品や情報なのかを把握するのに役立ちます。 ユニーク検索を追跡すると、次のことが可能になります。
-
平均クリック位置 – 買い物客がサイトで検索クエリを実行した後にクリックした検索結果の平均位置を示します。 この指標は、検索結果の関連性と効果に関するインサイトを提供します。
クリック数の平均値が低い(1に近い)場合、検索結果が迅速に表示され、検索戦略が効果的であることを示唆しています。 これにより、買い物客の行動と、スクロールして欲しい商品を見つけようとする可能性を把握できます。 平均クリック率が高い場合は、最も関連性の高い検索結果が上部に表示されていないことを示している可能性があるため、検索戦略を見直して最適化する必要があります。
-
クリック率(CTR) – 検索クエリの実行後に検索結果をクリックした買い物客の割合を測定します。 CTRが高い場合、検索結果が関連性が高く、見つけた結果をクリックしてアピールできることを示します。 CTRを監視することで、改善すべき領域を特定することができます。 CTRが低い場合、検索結果が買い物客の意図と一致していないことが示唆される可能性があります。そのため、検索ルールを絞り込む、商品データを強化する、検索結果の表示を改善するなど、さまざまなニーズに対応する必要があります。
-
コンバージョン率 – 販売促進とビジネス目標の達成に関する検索機能の有効性を示します。 これは、買い物客のニーズに対応し、スムーズなショッピング体験を促進するための検索機能の全体的な効果を反映しています。 コンバージョン率が高い場合、検索結果が非常に関連性が高く、説得力のあるものであることを示すことで、買い物客の購入完了につながります。 コンバージョン率が低い場合は、検索の関連性、商品の在庫状況、検索から購入までのカスタマージャーニー全体に関する問題を示唆している可能性があります。
-
検索結果がゼロ率 – 検索結果が返されないAdobe Commerce Optimizer サイトの検索クエリの割合を測定します。 この指標は、買い物客の検索がどれくらいの頻度で失敗するかを把握するために非常に重要であり、商品カタログや検索設定の潜在的なギャップについてインサイトを提供します。 成果率がゼロだと、買い物客を不快にさせ、ショッピング体験の質が低下し、顧客を失う可能性があります。 これにより、買い物客がカタログ内で探している商品やカテゴリーを特定し、在庫と商品リストに関する意思決定を下すことができます。
検索結果ゼロ率を減らすには、次の操作を行います。
- 正確な一致が見つからない場合は、類義語などの代替または関連する検索語を提供します。
- 結果がゼロのクエリを定期的に確認してパターンを特定し、商品カタログと検索設定を必要に応じて調整します。
この指標データを使用して、次の方法で検索機能を最適化できます。
- ルールを実装して、検索結果で人気のある商品の上位に表示されるようにします。 頻繁にクリックまたは購入する製品は、上部に表示されるように優先できます。 特定の検索クエリ用に人気のある商品のリストを手動で作成し、これらの商品が目立つように表示されるようにします。
- 現在流行している商品や、最近人気が急上昇している商品をハイライトできます。 これは、季節のイベント、休日、またはプロモーション期間中に特に効果的です。 これを実現するには、検索ルールを設定する際に、ユースケースやビジネスニーズにより適したインテリジェントなランキングを使用します。
- 人気のあるフィルターやファセットをハイライトする:買い物客が特定のブランドや価格帯で頻繁にフィルターを適用する場合は、ファセットを固定して、それに応じて並べ替えることで、目立つ選択肢を作成します。
- 検索結果がゼロの場合、一般的な検索結果データを利用して、買い物客のエンゲージメントが高い代替商品や関連カテゴリーを提案します。
- 人気の検索語や商品データを分析して、重要なキーワードを特定します。 次のキーワードを使用して、製品の検索可能な属性を最適化し、検索の関連性を向上させます。
- 結果データを定期的に分析して、変化するトレンドや買い物客の嗜好と行動を把握し、上位の検索語を特定して、問題を検出します。 このフィードバックループを利用して、検索ルールと商品提供を継続的に改善することで
検索機能の最適化
検索機能を最適化するには、類義語とスペル を使用して、買い物客が異なる単語を使用する場合でも商品を見つけられるようにし、買い物客が検索結果を絞り込めるようにするために ファセット を使用します。
検索結果の関連性の向上
検索結果の関連性を向上させるには、効果的な検索ルール を実装し、商品メタデータを使用して、正確で詳細な属性を検索可能にします。
画像
設定可能な製品の子製品に、正しい役割を持つ画像が含まれていることを確認します。 親商品または子商品がある場合、検索結果に画像が表示されないことがあります。
製品メタデータの活用
正確で詳細な製品属性が検索可能として設定され、重みが割り当てられていることを確認します。 SKU、名前、カテゴリ属性はデフォルトで検索可能であり、検索から除外することはできません。 最適な結果を得るには、SKUにスペースを使用しないでください。
検索の関連性を高めるには、検索可能な各属性に重み付けを割り当てます。 重みが大きい属性は、検索結果で高く表示されます。 関連性による並べ替えは、検索重みなどの複数の基準の影響を受けます。 そのため、検索重みが小さい属性の方が、検索重みが大きい属性よりも関連性が高い場合があります。 その他の基準には、任意の属性の一致数、検索キーワードの位置、検索キーワードの前後の全体的なテキスト構造が含まれます。
各製品の検索可能な属性内に、関連するコンテンツが含まれていることを確認しましょう。 検索結果の関連性を下げることができるようにコンテンツ量が多い属性を検索可能として設定することはお勧めしません。
フィールドの説明
コンバージョン率は、特定の製品の閲覧数の影響を受けません。 例えば、買い物客が検索を使用したものの、商品をクリックしなかった場合、コンバージョン率は変わりません。
デフォルトのシステム以外の属性プロパティ
次の表に、システム以外の属性のデフォルトの検索およびフィルター可能なプロパティを示します。 検索で使用属性プロパティをYesに設定すると、属性はAdobe Commerce Optimizerで検索可能になります。
デフォルトのシステム属性プロパティ
次の表に、システム属性のデフォルトの検索およびフィルター可能なプロパティを示します。