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お客様は、サイト検索技術を活用することで、お気に入りの商品を素早く簡単に見つけることができるようになります。 その結果、今こそこれらの技術を導入し、戦略を改善し収益を向上させる時です。
Eコマースサイトの検索機能は、検索パフォーマンスを改善し、売上を促進するうえで店舗運営者をサポートします。 Baymardによると、商品を探す際、カテゴリ別に閲覧するよりも検索を利用する方が好まれています。 この機能を好むオンライン購入者が多いにもかかわらず、eコマースサイトの61％は、許容レベルを下回る検索パフォーマンスを示しています。 その結果、ユーザーは購入を完了せずにあなたのサイトから離れ、他の場所へ行ってしまいます。
ここでは、オンラインストアを開発する際に使用すべき最新の検索トレンドを紹介します。 最も複雑な検索クエリであっても、適切な結果を得るための手助けとなるでしょう。
スマートオートサジェスト機能で、検索結果の順位をより高く表示させることができます#
(Source: [Cook Woods](https://www.cookwoods.com/collections/lumber))
オートサジェストとは何か？どのように機能するのか？ 訪問者が検索ボックスに検索語句を入力すると、検索エンジンはそれに似た語句を表示し、見込み顧客に提案します。 たとえば、Cook Woods のサイト検索を例に見てみましょう。訪問者が検索ボックスに「knif」と入力すると、「koa knife」や「burl knife」などの人気のある候補や、「Kingwood Knife Scales」などの関連商品が素早く表示されます。
あなたのeコマースサイトの検索エンジンは、ユーザーの検索語句に最も関連する商品やカテゴリを、インテリジェントなオートコンプリート機能を通じて提案できます。 その結果、オンラインのお客様は自分の求めるものをより素早く正確に見つけることができるようになります。 Nacho Analytics による調査によると、サイトにオートコンプリート機能を追加することで、デジタル売上を24%向上させる可能性があるとされています。 この機能は、EC事業者が顧客をより深く理解するのに役立つため、利益性が高く、優れたユーザー体験を提供し、特定の商品を自然かつ効果的にプロモーションすることも可能にします。
以下は、この機能を最大限に活かすための、有名ブランドからの実践的なヒントです：
Eastwood Guitars のように、提案された検索結果をハイライトすることで読みやすさを向上させ、候補の表示を強調するのも効果的です。 検索語を太字にすることで、ブランドは自社の提案がいかに的確であるかを示すことができます。
(Source: [Eastwood Guitars](https://eastwoodguitars.com/))
もうひとつの選択肢としては、フェデレーテッドサーチエンジンと協力する方法があります。 簡単に言えば、フェデレーテッドサーチ（統合検索）は複数のソースからの検索結果をまとめて、一つのユーザー体験として提供します。 その結果、顧客に提供できる検索結果の範囲を広げ、数秒で必要な情報を見つける手助けができるようになります。
(Source: [Dermalogica](https://www.dermalogica.com/pages/clearstart))
Dermalogicaの高速検索結果をご覧ください。ユーザーはわずか数回のキー入力で、関連する製品、関連カテゴリ、役立つガイドにアクセスできます。
オートコンプリートリストを整頓し、買い物客の「選択麻痺」を防ぐためには、表示する選択肢の数を制限するべきです。Baymardによると、デスクトップでは最大10件、モバイルでは8件までのおすすめが最適とされています。
Amazonのデスクトップサイトでは提案数が10件に制限されており、オンラインショッピングユーザーが素早く判断できるよう、一覧表示が短くなっています（出典：Amazon）
長いリストを避けるだけでなく、重複する表現を取り除くようにしましょう。そうしないと、お客様が最適な選択肢を選びにくくなってしまいます。時間をかけて検索分析を深堀りし、人気のある検索ワードを明らかにすることで、ユーザーが探している内容に最も適したアイデアを提供できるようになります。
ファセット検索が、求める商品を見つける手助けに#
eコマースサイトの検索機能を向上させる方法として、ファセット検索を取り上げないわけにはいきません。 ファセット（側面）オプションを選択することで、検索結果が絞り込まれ、ユーザーが希望する商品を素早く見つけやすくなります。 また、ユーザーが賢くフィルターを使ってさまざまな組み合わせを試せるようにもなります。
（出典：Yummy Bazaar）
700種類以上のクッキーオプションをスクロールして見る時間や忍耐力がある人はほとんどいません。 そこで、Yummy Bazaarはオンライン顧客に対して、ファセットフィルターという賢いソリューションを提供しています。これは、顧客の好みに基づいて結果数を減らす仕組みで、 顧客は「好みの食事制限」「ブランド」「価格帯」「地域」などを選ぶだけで済みます。
ファセットフィルターを活用することで、検索結果を絞り込み、ユーザーが興味のある商品を見つける可能性を高められることは間違いありません。 その結果、購入につながる可能性が高まり、売上の向上にもつながります。 「どのフィルター項目をオンラインストアに適用すればよいのか？」とお悩みの方もご安心ください。 価格、ブランド、ユーザー評価、サイズ、色など、最も重要なフィルター項目を厳選し、コンバージョン最適化と購買決定のスピードアップを支援しています。
それでは、以下に紹介する様々な業界の企業が、これらの要素をどのように活用して、顧客にポジティブな購買体験を提供しているかを見てみましょう。
およそ80％の消費者は価格を基準に商品を絞り込み、 自分がどれくらいの金額を使えるかをあらかじめ把握していることが一般的です。 Equal Exchangeは、価格帯のスライダーや価格レンジの選択肢を備えた価格フィルターを提供しており、 買い物客がより自分に合った商品を見つけやすくなっています。 Equal Exchange)
ブランド認知は広く浸透しており、特にファッション、化粧品、食品・飲料業界で顕著です。 新しい商品を試してみたいとき、人々はよく知られたブランド名を探す傾向があります。 Yummy Bazaarが採用しているような検索ボックス付きのブランドフィルターは、ユーザーが欲しい商品をスクロールせずに簡単に見つけられるようにしてくれます。 (Source: Yummy Bazaar)
消費者は商品を購入する前に、その商品の価値を知りたいと考えています。 そのため、45％の人が「オンラインでの買い物では、ユーザーレビューが最も重要な要素である」と答えています。 Headphone Zoneの商品は、レビュー評価があることで、顧客がより安心して購入できるようになっています。(Source: Headphone Zone)
顧客が自分に合わない商品を素早く除外できるようにするため、「サイズ」は重要な機能です。 Northern Brewerでは、ワイン製造キット向けにサイズフィルターを設定しており、 オンラインの顧客が自分のニーズに合っているかどうかを選べるようになっています。(Source: Northern Brewer)
人には色の好みがあります。 そのため、カラーフィルターの選択肢が不足していることで、好ましくない色の商品を購入させてしまうことがないように注意しましょう。(Source: Rug Emporium)
実際、eコマースサイトでは「高さ」「場所」「技術」など、特定の条件に基づいた追加フィルターも提供されています。 しかし、まずはこの5つの基本的なフィルター（価格、ブランド、評価、サイズ、色）を導入することが、 コンバージョン率を高める「最先端UX」を実現する第一歩なのです。
パーソナライズされた提案を行う#
消費者の期待に応えるために、デジタルコマースは「パーソナライズ」という聖杯を追い求めています。 eコマースにおけるパーソナライズとは、訪問者の過去の行動、閲覧履歴、購買履歴、属性情報、その他の個人データに基づき、 コンテンツや商品推薦、キャンペーンなどを動的に表示する手法のことです。 その結果、潜在的な顧客とのエンゲージメントが高まり、リピート購入の促進、売上向上、コンバージョン率の改善につながります。
パーソナライズされたサイト検索結果において重要なのは、関連性やコンテンツの強化だけではありません。 言語、場所、検索履歴、使用デバイスなどの特性も考慮に入れることが重要です。
初めて買い物をする顧客と、複数のKindle本を購入済みの顧客の検索結果が明らかになりました。(Source: Amazon)
Amazonは、オンライン購入者向けにカスタマイズされた商品提案を提供する点で優れています。 この巨大な小売業者は、顧客のすべてのクリックや購入履歴を記録しています。 例えば「コンテンツマーケティングの書籍」を探す際、既存顧客と初めての訪問者では検索結果が異なります。 検索結果ページは新規顧客には複数のフォーマットを表示しますが、デジタル書籍を購入したことのあるリピーターにはKindle形式のみが表示されます。
これは、オンライン顧客の声に積極的に耳を傾け、訪問ごとに体験を調整してエンゲージメントを高めるべきだという一例です。 eコマースサイトの検索機能を動的にカスタマイズすることで、顧客の滞在時間を延ばし、購入率の向上が期待できます。
自然言語処理（NLP）は検索結果をより人間らしくする#
サイト内検索が人間の言語ではなくアルゴリズムに基づいていることが、正確な検索結果が得られない主な理由のひとつです。 多くの消費者は、製品名ではなく日常的な言葉に近い単語で検索する傾向があり、 その結果、コードで処理するマシンはニーズを理解しにくくなります。
そこで登場するのが**自然言語処理（NLP）**です。 これはAIベースのソリューションで、コンピュータが会話形式の言葉を理解・解釈・処理できるようにします。 この強力な技術により、同義語を使った検索にも対応でき、検索結果のミスマッチを防ぐことが可能になります。
例えば「tops（トップス）」や「shirts（シャツ）」という語を考えてみてください。 「tops」で検索すればTシャツやタンクトップが表示されます。たとえ違う単語を入力しても、NLPはその検索意図を理解してくれるのです。
(Source: [Nordstrom](https://www.nordstrom.ca/sr?origin=keywordsearch&keyword=tops))
eコマースサイト検索の準備を整える#
eコマースサイト検索体験を改善する次のステップは、これらの検索ソリューションを導入することです。 もしサードパーティ製のソフトウェアを探しているなら、 「Boost Product Filter & Search」 が最適な選択肢です。 このソフトウェアは、高度な商品フィルターやスマート検索、迅速なサジェスト機能、購入者の行動に関する詳細なインサイトにより、 顧客が必要な商品を瞬時に見つけられるようサポートし、売上を向上させます。
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