AIサイト内検索の有用性と、サイト内キーワード検索の課題

サイト内検索はAIで劇的に利便性が向上する

サイト内検索は、従来のキーワード検索からAIによる自然言語検索に対応することで、有用性の高いナビゲーションツールに進化させることができます。

キーワードマッチによる大量ヒットか0件ヒットという両極端な結果ではなく、自然言語による検索によって、ユーザーの要件に絞り込まれた適切なページをヒットさせることができます。

これにより、ユーザーが的確なキーワードを使わなくても、探しているページに辿り着くことが可能です。さらに、複数のページの内容をAIが読み取って、要約を示すこともできます。

従来のサイト内検索は設置されていても使い勝手が悪いケースが多く見られましたが、AIサイト内検索はウェブサイトの利便性を大きく向上させます。

キーワード検索の課題

大規模なサイトの多くに備わっているサイト内検索は、キーワードの一致によって検索する仕組みが一般的です。代表的なシステムとしてGoogleカスタム検索などが広く利用されていますが、この方式にはいくつかの課題があります。

• 単純なキーワードで検索すると、大量のページがヒットしてしまう
• 大量のページが検索意図を考慮した順序になっていないため、必要なページが見つからない
• 複数のキーワードを使うとページがヒットしなくなる
• あいまいな検索ができないため、適切なページを見つけるのことが困難

これらの要因により、満足のいく検索体験をユーザーに提供することができません。

結果として、大規模なサイトにおいて、検索によって素早く適切なページへ案内することは難しくなり、グローバルメニューなどのナビゲーションの役割が重要になっています。

サイト内検索機能の実装が難しい原因

CMSが提供する検索機能でも同様の課題を抱えています。

CMSは全てのコンテンツを保持しているため優れた検索機能を備えてもよさそうですが、実際は様々なパーツを分解して保持し、それらのパーツを元にページを生成する仕組みとなっています。そのため、ユーザーが望むページごとの検索に対してはあまり向いていません。

なお、ECシステムの商品検索は、商品の情報をデータベースに登録しているため、商品の検索については高い利便性を実装することができます。一方で、不定形な検索については、多くのシステムでCMSと同様の課題が存在します。

つまり、ユーザーがページを見つけるためのシステムは基本的に、システム外からページ単位で情報を取得・整理する方式をとる必要があります。このことから、サイト内検索においてもGoogle検索の情報を利用することが最適解の1つとなります。

サイト内検索がGoogle検索より満足度が低い理由

基本的には同じようにGoogleのサイト情報のインデックスを利用して検索しているにもかかわらず、なぜサイト内検索は、世界中のサイトを対象にしたGoogle検索のような高い満足度を得られないのでしょうか。

Google検索は、キーワードから検索意図を推定し、そのマッチ度を順位にして検索結果を返します。そのため、ユーザーは通常1位から順に見ることで、最適なサイトを素早く見つけることができます。

このとき、順位にはユーザーの行動、つまり多くの人がそのサイトを選んだかどうかが考慮されます。このため、正しい検索意図を得るためには一定の検索ボリュームが必要です。しかし、サイト内検索においては、ほとんどのキーワードで十分な検索ボリュームを得ることが難しいため、有意義な順位で結果を表示することができません。

また、Google検索では原則として、キーワード1つにつき1つのサイトから、最も検索意図に相応しい1ページが選択されて表示されます。しかし、同じサイト内のコンテンツにおいて、1つのキーワードに対する意図の違いや強さを評価することはあまり意味を成しません。サイト間の違いのような決定的な差がないため、やはり従来のサイト内検索では適切な順位付けをすることができません。

従来の課題を解消するAIサイト内検索の価値

従来のサイト内検索において十分な満足度が得られなかったのは、キーワードの一致だけに頼る仕組みや、CMSのデータ保持構造、さらには順位付けに必要なデータ量の不足など、複合的な構造の限界によるものです。そのため、検索が本来のナビゲーションとして機能せず、ウェブサイトの利便性を損ねる原因となっていました。

AIによる自然言語検索は、入力された言葉の意味やコンテンツの文脈を理解することで、これらの課題を包括的に解決します。正確なキーワードがなくても適切なページへ案内し、必要に応じて要約を提示するなど、サイト内検索を本来あるべき実用性の高いナビゲーションへと進化させます。

ウェブサイト全体の利便性を向上させ、ユーザーの離脱を防ぐナビゲーションを構築するために、これからの大規模サイトにおける検索機能は、AIによる自然言語検索がスタンダードになっていくと言えます。