顧客が検索結果を得ない理由と、ECサイトの検索を修正する方法

ゼロ検索は、問題全体ではなく診断です

画面上のメッセージは、最終的な症状のみです。 製品は、その出版物のステータスによって隠されている検索可能なカタログから欠落することがあります, 別の用語で説明, 予期しない製品タイプの下に保存またはフィルターによって除外. クエリ自体には、製品レコードに表示されていない、タイピングエラー、省略、メーカーの参照、または顧客フレーズが含まれる場合があります.

顧客が期待したものを正確に照会し、記録することによって始めて下さい。 Shopifyの検索トラブルシューティングガイダンスは、マーチャントに問い合わせ、期待される製品とテストの時間をキャプチャするように依頼します。 どのプラットフォームでも、繰り返し可能な例では、チームがランキングやインターフェイスの問題からデータの問題を区別できるようにします.

個別のスペル、用語集、インテント

これらの問題は、異なる治療を必要とします。 「chocollate」が「chocolate」と一致させる必要があるとき、Typoの許容は「bottomのローラー」および「トラックのローラー」が同じ種類のコンポーネントを参照するシステムを教えることができません。 同義語の関係は、代替言語に対処できます。一方、意図的なアウェア検索ステップは、顧客が見つけようとしているものを理解するためにクエリの残りの部分を使うことができます.

関連するすべての単語を同義語に変えないでください。 管理された用語リストは、製品データ、メーカーの言語、カスタマーサービスの会話、およびレビューされた検索証拠に粉砕する必要があります。 1つのカタログで交換可能な用語は、別の製品を説明することがあります.

• 説得力のある問題:意図した言葉は回復可能であるが、誤型
• Terminology問題:顧客およびカタログは別の有効な単語を使用します
• アイデンティティ問題:顧客はSKU、バーコードまたは製造業者の参照に入ります
• 意図的な問題: クエリは、製品名ではなく結果を説明する
• 可用性の問題:正しいレコードが存在していますが、検索可能または販売可能ではありません

スマートなランキングを追加する前に、カタログ検索可能にする

検索は、欠落または矛盾している事実を確実に回復することはできません。 タイトル、製品の種類、バリエーションのタイトル、ベンダー名、説明、タグ、SKU、バーコード、および属性の顧客の製品を区別するために使用します。 ストアフロント検索が使用できる商品特性のドキュメントをShopifyし、SKUまたはバーコード検索がサポートされています。部分的なコードの制限があります.

意味のある違いを平らにすることなく重要な値を正規化します。 製造業者の参照、プラットホーム プロダクトおよび変形ID、単位、多用性があるモデルおよび正しい記録に付けられた承認された代わりの条件を保って下さい。 2つのバリエーションがサイズやアプリケーションによって異なる場合、インデックスと結果ページは、その区別を保存しなければなりません.

1. 実際の成功と失敗した顧客の問い合わせを収集します.
2. 各クエリを商品にマップするか、顧客を期待する情報.
3. 検索可能なフィールドに必要な単語、識別子、属性が存在するかどうかを確認します.
4. 検索ルールで補正する前に、不足しているか、意図しないソースデータを訂正します.
5. 各変更後に同じテストセットを再インデックスして再実行します.

より広い理解との厳密な一致を結合して下さい

正確なマッチングは、SKU、バーコード、モデル番号、引用語句のために不可欠です。 より広い検索は、自然な説明、交互な言葉遣いおよび長い質問のために有用です。 最も安全な設計は、1つの不透明なスコアと厳密な検索を取り替えません;それは複数の信号を使用し、強いアイデンティティは適切な優先順位に一致させます.

Elastic の全文検索文書では、文書やクエリが分析されているため、結果は文字単位の平等を超えて行くことができます。 その検索ガイダンスはフィルタリングも区別します。, レコードは、一致するか否か, 関連するランキングから, 強力なマッチが最初に表示される場所. 商取引では、市場、可用性、互換性などのハード制約はフィルタを維持する必要がありますが、テキスト関連は有効なセットを注文するのに役立ちます.

失礼を隠さないでビジネスコンテキストを使用してランク結果

製品コードの検索は、一般的なものではなく、関連のないものによって置換されるべきではありません。 クエリ・ツー・プロダクトの関連性から始めて下さい、そして顧客の市場、プロダクト可用性、選択された部門または知られたカタログ関係のような承認された文脈信号を適用して下さい。 商業的なブーストを埋め続けると、無効な結果が正しく見えない.

審査の際の抜粋ランキングは価値があります。 チームは、その結果がタイトル、同義語グループ、SKU、製品の種類、または関連する概念に一致することを見ることができるはずです。 買い物客に技術的なスコアを表示する必要はありませんが、驚くべき結果が修正を必要とするときに、カタログチームに証拠を与えます.

• 正確なSKU、バーコード、モデルリファレンスマッチをクリア優先
• 製品の種類と属性のマッチを使用して、関連する結果を強化
• 市場を適用する, 可用性とランキング前にアクセスルール
• マーチャンダイジングを制限するので、悪い試合をオーバーライドすることはできません
• マニュアルの同義語とランキングルールの変更のための監査証跡を保持する

クエリが失敗する前に、予測検索を使用する

予測検索は、顧客がまだ入力している間、製品、コレクション、または提案されたクエリを表示することができます。 Shopifyは、最初に顧客を結果ページに送信せずに検索を絞り込む方法として説明しています。 カタログの言語を明らかにし、長い製品リファレンスを補完し、顧客の正しいコースを早期にサポートするのに便利です.

提案は簡潔で関連性を保つべきです。 理解できるオプションの小さなセットは、同様のバリアントを繰り返す長いドロップダウンよりも便利です。 キーボードのナビゲーションを保存します。, 明確なフォーカスの状態と読みやすいテキスト, 顧客がもっと見たいときに利用可能なフル結果ページを作る.

有用な非侮辱の旅をデザインする

よく調整された検索でさえ、新しい言語と本物的にサポートされていないリクエストに遭遇します。 ブランクページでお客様を離れないでください。 クエリを繰り返し、明確にオプションのフィルタのみを削除し、修正または関連する用語を提案し、証拠がそれをサポートし、人間の助けにルートを提供するときに関連するカテゴリを表示します.

無関係なクエリをサイレントに置換しないでください。 システムが検索の幅を広げた場合、変更したラベルを付ける。 安全クリティカルまたは適合固有の製品をお探しのお客様は、結果が正確な一致、可能な代替品、または単に近くのカテゴリであるかを知る必要があります.

具体的な例:日常的な言語で記述される技術的な部品

顧客タイプ「ボブキャットT650用ローラー」を想像してみてください。 本カタログは、製品に「ボトムローラー」を呼び、T650を互換性のあるモデル関係として保存します。 キーワードのみの実装は、正確なフレーズが存在しないため、何も返すことがあります.

よりスマートな旅は、「ローラーを下げる」と「ボトムローラー」の間のレビューされた関係を認識し、T650モデルに接続された製品を取り出し、一般的なボブキャット結果よりも正確な互換性の証拠をランク付けします。 結果ページは、実際の製品記録、現在の商業情報、および互換性の事実を顧客にチェックしなければなりません。 モデル関係が見つからない場合、システムはフィットを発明するのではなく、そのギャップを露出する必要があります.

検索動作をコントロールされた改善ループに変える

クエリ、フィルタ、結果のカウント、クリックされた結果、精製および非結果の状態を記録して下さい。 同意とプラットフォーム機能により、検索セッションを接続して、カートに追加、購入、または結果のサポートを行います。 結果が正しい自動証拠ではなく、調査のための信号としてこれらを扱います.

大量に失敗したクエリと、繰り返し直近の改良につながる検索を確認します。 各問題をデータ、用語集、ランキング、可用性、インターフェイスとして分類します。 変更を管理し、テストセットを再実行し、回帰を監視します。 検索は、レビューされていない同義語や一般的なAI生成されたテキストを蓄積しないで測定された補正によってより有用になります.