Eコマース検索データをより良いカタログ決定に変える方法

ダッシュボードではなく、決定から始めましょう

より多くのデータを収集する前に、ビジネスが作るために準備される決定を書き留めてください。 典型的な結果には、製品を追加したり、属性を豊かにしたり、製品ワードを変更したり、同義語をマッピングしたり、コレクションを作成したり、ランキングを調整したり、可用性を修正したり、購入ガイドを出版したりすることができます。 メトリックがそれらの結果の1つに影響を与えることができない場合、それは興味深いかもしれませんが、それはまだ動作していません.

各決定タイプを所有者に与える。 マーチャンダイジングは、需要と範囲のギャップを評価することができます。製品データチームは、タイトル、識別子、属性を修復することができます。検索所有者は、マッチングとランキングをチューンすることができます。コンテンツチームは、研究の質問に答えることができます。そして、商業チームは、需要が調達を正当化するかどうかを決めることができます。 共有キューは、同じクエリが解像度なしでチーム間で渡されるのを防ぎます.

M.I.A.I 検索インテリジェンスは、クエリ分析、検索ギャップの発見、関連するレビュー、承認されたフィードバック信号のために設計されています。 その目的は、ゼロレストレビュー、顧客言語マッピング、事前のカタログ改善を含む、カタログ全体で検索行動、ギャップ、機会を理解することを支援することです.

検索旅行を説明するために十分なコンテキストをキャプチャ

生のクエリ、正規化比較値、タイムスタンプ、市場、デバイスクラス、結果のカウント、セッションスコープ付き旅行イベントを保存します。 利用可能な場合は、クエリを製品に表示、クリック、削除、製品ビュー、追加ツーカートイベント、購入に接続します。 顧客の言語を含むため、ローワーディングを保存します。正規化値を使用して、増大、空白、複数フォームなどの明らかなバリアントをグループ化します.

結果ページが表示され、search term パラメータにクエリを配置すると、Google Analytics の強化された測定は view search results イベントを出力できます。 これは便利な出発点ですが、結果ページビューは結果が関連性であることを証明しません。 結果のカウント、インプレッションの順序およびその後の行動は欠落したコンテキストを提供します.

データの最小化を尊重します。 検索ボックスには、電子メールアドレス、注文番号、電話番号、またはその他の個人情報が受けられます。 分析、リテンション、アクセスを制限し、個人を特定できる情報を分析システムに送信しないように、それらの値を除外または赤字化します。 目標は、個々の訪問者を識別しない需要パターンを理解することです.

• 未加工照会およびnormalizedのグループ化の価値
• 市場、言語、デバイス、セッションスコープタイムスタンプ
• 結果のカウントと表示される製品
• クリック、洗練、終了、追加・ツー・カート イベント、購入
• 検索時に在庫や市場制限を知る
• プライバシーフィルタと文書保持期間

5つの異なる検索結果の分離

単一のゼロレスト列は、いくつかの異なる問題を隠します。 クエリ後に起こったことを記述するコホーツを作成します。 結果、結果はありませんが、クリックし、クリックして返し、再構成し、有用な商業行動とクリックし、購入または別の合意された結果に終わる成功した旅.

Shopifyの動作レポートは、クエリによる検索を区別し、クリックなしで検索し、結果を検索し、変換を時間をかけて検索します。 その分離の問題:結果のクエリが、クリックなしは関連性やプレゼンテーションの問題を提案しますが、結果のないクエリは、不足している言語、不足しているデータや不足している範囲を示すことがあります。 成功したクエリも証拠です。 既に顧客が有用な結果にマップしているかを示します.

1つの異常なセッションに反応するのではなく、週と市場による傾向を見直します。 プラットフォームがサポートする遅延およびボットフィルタリングのレポートアカウント。 コホート定義は、変更前後の比較に十分な安定した長さを維持します.

修正を選ぶ前に原因を分類して下さい

各資料クエリグループでは、実際の結果セットとカタログの証拠を調べます。 一次的原因と二次的コントリビューターを割り当てます。 一貫性のあるラベルは、キューを測定可能にし、ビジネスが最大の問題範囲、データ品質、言語、ランキング、または顧客のガイダンスかどうかを確認するのに役立ちます.

不足しているクエリでは、ビジネスが販売していない製品について説明します。 製品が存在していると用語ギャップが生じるが、顧客の単語は検索可能なデータには表示されません。 属性のギャップは、製品がまだサイズ、互換性、材料、またはその取得に必要な仕様が存在しないか、矛盾していることを意味します。 関連する問題は製品を返すが、最も強いマッチは埋められます。 アイテムがグローバルに存在しているが、訪問者の場所で購入できないときに可用性と市場ギャップが発生します。 ガイダンスの質問は、比較コンテンツや購入ガイドが必要な場合があります.

失敗したすべてのフレーズに自動的に同義語を作成しないでください。 異なる仕様または互換性のない部品を接続する同義語は、製品選択がより安全でない間に検索ルックビュアーを作ることができます。 技術的な平衡を承認する前に、製品データや知識のある査読者から証拠を要求します.

• 製品の不足や機会範囲
• 顧客用語は、カタログに表されていない
• 見つかりない検索可能な属性
• ポアランキングまたはオーバーリーブマッチング
• 在庫、チャネル、市場制限なし
• 製品需要ではなく、ナビゲーション、ポリシー、またはアドバイスの質問
• ノイズ、ボットアクティビティ、または除外されるべきクエリ

価値、摩擦、自信で優先

クエリ頻度は便利ですが、優先ルールだけではありません。 頻繁な曖昧なクエリは、ビジネスが販売するために装備されている項目のための精密で、高意図的な検索のより小さいグループより少し価値があることができます。 要求の頻度、顧客の摩擦、ビジネス関連性および診断の自信から簡単なスコアを造ります.

クエリを繰り返し返したときに顧客の摩擦が増加し、クリックを生成したり、複数のリフォームを引き起こしたりしません。 ビジネス関連性は、マージン、戦略的範囲、可用性、市場、および要求を満たすコストを反映することができます。 複数のセッションで同じ必要性が現れた場合、機密性が高まり、明確なカタログの一致があり、製品スペシャリストによってレビューされています.

説明可能な式を保ちます。 レビュアーは、アイテムがキューの上部付近にあり、誤った分類を変更する理由を確認できます。 自動ランキングは、証拠を整理することができます。 推測された同義語または未支持の要求を見えない生産変化に変えてはいけません.

具体的な例:技術的な部品は捜します

部品小売業者が「ボトムローラー竹内TL12」、TL12トラックローラー、既知のOEMリファレンスの繰り返し検索を見ていると想像してみてください。 最初のクエリは何も戻りません、第二はクリックなしで多くの一般的なローラーを返し、参照は正しい製品を見つけます。 これらを3つの関係のない行として扱うことは機会を過小評価します.

製品スペシャリストは、このカタログのコンテキストで同じ関連コンポーネントにボトムローラとトラックローラーを使用していることを確認し、どのTL12バリアントが互換性のあるかを確認します。 データチームは、製品の安定した識別子を保持し、承認された用語を追加し、互換性の属性を記録し、OEMの参照が検索可能であることを確認します。 正確なモデルの互換性が一般的なテキストマッチの上にランクされているかどうかの検索所有者のレビュー.

作業項目には、生のクエリ、影響を受けたセッション、現在の結果、承認された製品証拠、提案されたカタログ変更、所有者が含まれています。 リリース後、チームは定義された期間に同じクエリコホートを比較します。結果のカバレッジ、クリック率、修飾された製品ビュー、および追加ツーカートアクティビティ。 比類のない製品がクリックを受け取り始めると、チームは、より低い非結果のカウントから成功を宣言するのではなく、調査します.

小売業者が互換性のあるローラーをストックしていない場合、正しい結果は異なります。 クエリは、観察された要求によってサポートされている範囲の決定になります。 企業がアイテムを調達したり、顧客を正直な選択肢に指示したり、明確なガイダンスを公開したりすることができます。 互換性のない製品を結果に強制しないでください.

承認された調査結果をカタログワークに転換して下さい

受け入れられたすべての発見は、最小限の適切な変更を作成する必要があります。 用語は、その意味に応じて、検索可能な同義語、製品タイトル、説明または構造化された属性に所属することができます。 互換性は、プロモーションコピーだけでなく、製品データを管理しています。 範囲は、購入と商品化のギャップに属しています。 調査結果からリンクされたコンテンツが必要な場合があります.

カタログレコードが変更されたときに、製品と異様なアイデンティティを保存します。 安定したプラットフォーム ID を使用して、ソース ID を管理し、そのエンリッチメントが意図した項目に達します。 タイトル、ハンドル、説明は、安全なマッチングキーとして機能するためにあまりにも頻繁に変更します。 値、提案値、証拠、承認値、展開結果を記録します.

バッチは、一貫性を向上させるような作業をしますが、出版物の前に影響を受けた製品をプレビューします。 共有の同義語または属性マッピングは、多くの結果セットを変更できます。 プレビューは、特にモデル名、略語、技術的な用語の目的の利益と明らかな衝突を示す必要があります.

外部の需要と内部検索を慎重に比較

Google検索コンソールのパフォーマンスレポートは、外部のGoogle検索データをクエリでグループ化し、クリック、インプレッション、クリックスルー率、平均位置を提供します。 パターンを見つけるために内部検索でその言語を比較しますが、同じ旅を測定した場合、データセットをマージしません.

外部の問い合わせは、Google検索結果のサイトに遭遇した人々について説明しています。 訪問者がサイトに到達した後に尋ねたものを内部問い合わせます。 多くのGoogleの印象を持つ用語ですが、サイト内検索がすでに強力なランディングページを持っているかもしれません。 Google の視認性が少ない頻繁なサイトクエリは、ナビゲーションの摩擦、リピーターのタスク、または専用のページのための機会を明らかにすることができます.

仮説を形成するために比較を使用してください。. 次に、SEOコピーや製品データを変更する前に、ランディングページ、結果セット、カタログレコード、商業コンテキストをチェックします。 異なるアトリビューション、プライバシーのしきい値、日付範囲、集計ルールは、カタログの欠陥ではない明らかな矛盾を作り出すことができます.

制御されたフィードバック ループを実行して下さい

予測可能なサイクルで有用な検索知性プロセスが繰り返されます。 データの安定した期間を収集し、クエリをグループ化し、クエリを分類し、最高値の証拠を見直し、特定の変更を承認し、責任あるシステムを通じてそれらを公開し、同じコホートを再び測定します。 管理期間や不当なクエリグループを実用的な状態に保ちます.

いくつかの結果をまとめて測定します。: 応答速度、クリック率、リフォーム率、有用な製品クリック、追加のカート活動、ボリュームが十分な結果を購入します。 また、ギャップを分類する時間、修正を公開する時間、繰り返された例外、および提案された変更のパーセンテージがレビューで拒否される割合などの運用対策を追跡します.

日々の騒音を追いかけるのは避けてください。 季節ごとの需要、キャンペーン、株式変更、サイトリリースはすべて検索行動に影響を及ぼします。 これらのイベントをアナノテートし、同等の期間を比較し、元のクエリの証拠を保ち、後者の審査官は決定が行われた理由を理解することができます.

検索データの誤解を招く一般的な間違い

最初の間違いは、より良い発見で少ないゼロ結果検索を装備しています。 サーフアレイダント製品では、ゼロを削減できます。 2つ目は、訪問者がすぐに返されたかどうかをチェックせずに成功としてクリック数をカウントし、クエリを洗練したり、旅を放棄したりします.

別の間違いは、すべてのフレーズの周りに製品タイトルを書き換えています。 タイトルは、製品を明確に識別する必要があります。 顧客言語は、適切な説明、構造化された属性、および管理された検索マッピングを介してキャプチャすることができます。 チームはまた、技術的な質問やサイレントにまれながら、商業的に重要な検索とは異なり、グループを報告するときに信頼を失う.

最後に、インサイトツールが未読の公開システムになりません。 検索活動は、顧客の意図の証拠であります, 製品の等価の証拠ではありません, 法的適合性, 互換性や商業需要. 承認されたフィードバック信号および説明可能な所有者はループを有用保ちます.

検索 インテリジェンス 操作チェックリスト

• データをトリガーできるカタログ、ランキング、コンテンツ、範囲の決定を定義します.
• 生のクエリ、結果のコンテキスト、およびその後の旅行イベントをキャプチャします.
• 個人情報、ボットおよび既知の社内テストトラフィックをフィルタリングします.
• ノーレスト、ノークリック、リフォーム、成功した検索を分離します.
• 修正を提案する前に、各マテリアルクエリグループを分類します.
• 頻度、摩擦、ビジネスの関連性および信任と優先します.
• 任意のカタログ変更のための安定した製品とバリアント識別子を使用します.
• 公開前の共有マッピングや高インパクトの変更をプレビューします.
• 外部のGoogle検索レポートとは異なる内部サイト検索を保持します.
• リリース後に同じコホーツを測定し、関連性が悪化したときに作業を再開します.