検索マッチングとランキング
Adobe Commerce Optimizerが検索結果をランク付けして、買い物客が最初に最も関連性の高い商品を見られるようにします。 このサービスは、カタログのテキスト が買い物客のタイプと密接に一致しした商品に最も強力なブーストを与え、クエリ用語が意味のある方法で一緒に表示されるマッチを優先し、最終的により幅広いマッチを含みます（オートコンプリート形式のマッチングをサポートする動作を含む）。
マッチの優先順位付け
関連性の高いレベルでは、マッチングの強さの3つのレイヤーを使用します（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 — クエリ内のすべての単語が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の両方）。 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）。 これは最も広いマッチレイヤーで、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含まれていない場合、トークン化は不完全で、期待よりも幅広い一致を返します。例えば、gaszählerから gas が含まれていない場合、zahlしか出力せず、サーモスタットから stat しか出力されない可能性があります。 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
関連性は、フレーズのマッチングだけでは決まりません。 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、用語が発生する頻度、名前または説明の長さ）。 設定で、キーワード検索に使用する属性と相対 キーワード検索の重み を設定します。
- 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
これらのシグナルは相互作用するので、最も広いレベルでのみ一致する商品は、よりタイトなフレイズマッチの上にランク付けされることがあります。例えば、検索の重みや、高重フィールド内の用語の頻度が、他の場所でより弱いフレイズマッチを上回っている場合などです。
例： 赤いズボンが description のフレーズとして表示され、検索重量= 1ですが、nameとcolor with 検索重量= 10では 赤 と パンツ が別々に表示される場合、全体的なスコアによっては、descriptionのフレーズが一致しなくなる可能性があります。
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
特別一致モード用に設定された最小検索重み （重み1）および 未 で設定された属性（次を含むまたは開始するなど）を、検索インデックスで単一の内部フィールド（defaultSearchField）に組み合わせて、フィールドマッピングのオーバーヘッドを減らすことができます。 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。