こちらはAlgoliaのChris Stevensonによる Boosting conversions with new AI-powered Query Categorization の翻訳です。
Algoliaは、Query Categorization機能のリリースを発表しました。このAI-poweredな機能は自動的にすべてのカテゴリーの検索結果を改善し、より高いコンバージョンおよび顧客満足度をもたらします。
Query Categorizationは、オンサイトのパフォーマンスを向上させる新しい方法を探しているプロダクトマネージャーやマーチャンダイザーのために設計されています。Query Categorizationはどのように役立つのか？QueryCategorizationは、検索を最適化する複雑な作業の多くを自動化します。
Query Categorization以前は、商品やカテゴリーの管理者は、各カテゴリーのサイト内検索結果を改善するために、日々延々とルールを作成しなければなりませんでした。これは、何千ものSKUを持つ大規模なカタログでは特に骨の折れる作業でした。データを充実させるために、データサイエンティストや専門家のサポートを得なければならないこともしばしばでした。
Query Categorizationを活用することで商品のカテゴライズに必要な複雑さと時間を大幅に削減することが可能になります。Query CategorizationはAIモデルを使ってユーザーごとのクエリに関連する商品カテゴリを自動的に表示する動作をします。検索クエリが示しているカテゴリを予測することによって、手動なプロセスを自動化し、自動的なブースティングおよびその逆の処置を施し、より高度なAnalyticsを提供し、より効率的なマーチャンダイジングを促進することができます。
How it works
オンラインの食料品店を例にして、その仕組みを説明します。オンラインショップで商品を探しているお客様が、”バナナ “というクエリを入力するかもしれません。この場合、Query Categorizationは自動的にバナナを “Food”>”Vegetables and Fruits” のカテゴリーにあると認識し、バナナを原材料とする商品よりも実際のバナナを上位に表示します。この新しいカテゴリー分類は、エンドユーザーの検索結果を改善し、今までであれば必要であったとされる労力を省くことを可能にします。
AlgoliaのQuery Categorizationに含まれるもの:
- AlgoliaのダッシュボードにはAIモデルを設定して簡単で直感的な方法で予測を行うための専用セクションがあります
- ビジネスユーザーおよび技術者ではないユーザーが直接コントロールできるノーコード環境を使用して、予測されたカテゴリーに対する自動的なフィルタリングとブースティングを行い、ユーザーの検索結果の関連性を高める動作をします
- マーチャンダイザーは、Query Categorizationをコントロールすることができ、AIモデルが行ったカテゴライゼーションを変更することも可能です
- 予測されるカテゴリーごとにグループ化されたUIで利用可能なAnalyticsは、カテゴリーのパフォーマンスを学習し、パフォーマンスの低いクエリを検出します
- (Search APIを使用して)クエリを行う際にカテゴリ予測にアクセスして、お客様にパーソナライズされたSearch and Discovery体験を提供できるようにします
初期のテスターは、最大22％のコンバージョン率の向上という”ブーストされた”結果に大変ご満足いただきました。ヨーロッパのある大手マーケットプレイスでは、クリックスルー率(CTR)とコンバージョン率(CVR)の両方が大幅に改善されました。
Let’s get started!
Query CategorizationはPremiumプランのお客様がご利用いただけます。まず始めに、クリックとコンバージョンのAlgoliaへのデータ送信をしていただく必要があります。次に、AlgoliaダッシュボードのQuery Categorizationセクションでレコードをどのように分類するかを指定します。その次のステップは、エンドユーザーのクエリを分類する方法をモデルが自動的に学習するのを待つことだけです。これによってエンドユーザーに対してQuery Categorizationを有効にする前に、システムがどのような予測をしているかを簡単に確認することができます。
ということで、よろしければ今すぐお試しください！現在Algoliaをご利用のお客様は、Algolia Academyもご覧いただけます。
プレスリリースはこちらです。
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