検索クオリティ分析

検索UIの紹介と並行して、今日からは「検索のクオリティ評価」についても紹介していきたいと思います。

クオリティを数値であらわす
「検索クオリティ」、つまり「検索結果の良し悪し」は、スコアであらわすことができることをご存知でしょうか。

定量的に評価できるということは、改修前後のエンジンを比較したり、複数の（競合の）エンジン同士を比較分析できるということでもあります。

商品、ログ、購入実績などの検索に用いるデータが常に変化する商品検索の改善には終わりがなく、「開発→評価→改善」のサイクルを常に回す必要があります。

「検索エンジンを導入しておしまい」というパッケージ型・納品型の検索エンジンとは違い、ユニバーサルナレッジが商品検索エンジン「P1」をASPで提供している理由のひとつはここにあります。

さまざまなクオリティ評価方法
ひとくちにクオリティ評価といっても、さまざまな角度から行うことができます。

などなど。

ほかにも「スパムコンテンツ評価」「アダルトコンテンツ評価」「ページクオリティ評価」といった、ウェブ検索などスパイダー（クローラー）系の検索でしか行わない評価方法もありますが、この連載では基本的にはECサイトの商品検索にしぼって書きたいと思います。

これらの評価は訓練された人間によって行われるものですが、ログを統計処理するなど機械的に評価する方法もあります。

セッション分析の例

・Bad click rate：ユーザーが検索結果のリンクをクリックしてランディングページに遷移するも、すぐにまた検索結果に戻ってきてしまった
→バッドクリック率が高いコンテンツはキーワードの検索意図に合わない情報である可能性が高い

・Abandon query evaluation：検索結果が表示されたものの、何のクリックも生み出さなかったキーワードの分析
→検索結果の情報が検索意図に合わなかった可能性が高い

さらには、実際にサイトを訪れたユーザーを自動グループ分けをし、個別の検索結果を表示してそのログ分析を行うABテストという方法もあります。グループ別にクリック率やコンバージョンなどで性能を比較する方法です。

次回より、それぞれの評価方法について解説していこうと思います。まずは「キーワード分類」から。

（つづく）

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