重要な AI データサービス: 検索関連性

ブランド企業にこのサービスが必要な理由

最終更新日: 2025年4月22日 16:04

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検索関連性の影響

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ステップ 1: データ収集サービスを利用する

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ステップ 2: データの注釈付けを提供するベンダーを探す

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ステップ 3: AI トレーニングサービスの専門家と協力する

「検索関連性」は、多くの企業にとって成功のための非常に重要な要素です。検索関連性とは、企業の内部検索エンジンによる検索結果が、ユーザーのニーズや意図にどの程度合っているかを示す尺度です。適切な検索結果を提示できるかどうかは、販売が成立するか顧客を失うかの分かれ目となることがあります。AI データサービスを利用することで、企業の内部検索エンジンでは、以下のような情報に基づいてユーザーにとって関連性の高い検索結果を表示できるようになります。

キーワード: 検索クエリで使用される単語/語句
コンテキスト: ユーザーの居住地、デバイス、検索履歴など
意図 (インテント): ユーザーが求めているサービスや製品

検索関連性はまた、検索結果に表示されるコンテンツを評価する尺度でもあります。評価対象となる要素には次のようなものがあります。

品質: 詳しさ、正確さ、独創性
新しさ: どのくらい最近作成されたものか
反応: ユーザーがどのように反応しているか (クリックスルー率など)

今回のブログ記事では、検索関連性が顧客に及ぼす具体的な影響のほか、AI データサービスを利用して検索関連性を改善するためのベストプラクティスもご紹介します。

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検索関連性が顧客に及ぼす影響

検索関連性はもはや、単に「あったほうがよい」という要素ではありません。それにはいくつかの理由があります。まず、ユーザーエクスペリエンスはカスタマージャーニーにおいて非常に重要な要素です。多くの Web サイトでは現在、SEO の効果を高めるために、定期的にユーザーエクスペリエンスの改善と監査が行われています。そうでない Web サイトも競争力を保つためにはこれに倣う必要があり、これは Google や Bing の検索結果での上位ランクインを必ずしも目指していない場合でも同じです。検索関連性はユーザーエクスペリエンスの重要な一要素です。見込み顧客は Web サイトを容易にナビゲートして目的の情報や製品などを見つけたいと考えており、意識的かどうかに関わらず、優れた検索関連性を期待しています。オンラインで訪問できる Web サイトの選択肢は非常に多いため、検索関連性が低いと訪問者や潜在的な顧客を失うことにつながります。

検索関連性が顧客に及ぼす影響の 2 つ目は、その購入行動に関連します。検索関連性が高い場合は、顧客が求めているものと正確に一致する検索結果が提示されます。また、予想はしていなかったものの同様に魅力的な検索結果が得られることもあります。どちらの場合も、顧客が 1 回 (ないしは 2 回、3 回) は購入する可能性が高くなります。検索関連性はその場の売上を生み出すだけでなく、将来の売上も促進するカギとなる可能性があるのです。

検索関連性が顧客に及ぼす影響として最後に挙げられるのが、顧客の不快感を防止することです。不適切な検索結果が提示されると、混乱を招くだけでなく、さらに悪い状況になる可能性があります。不適切な検索結果は不快感を与えるおそれがあり、例としては次のようなケースが考えられます。

ある女性がトレーナーを検索したところ、ピンク色の商品や、「ママ」という言葉の入った商品が表示されたとします。こうした検索結果は非常に性差別的です。その女性は母親になることを望んでいないかもしれず、あるいは不妊治療に悩んでいるかもしれません。ピンク色は女性らしさを表現する 1 つの方法ではありますが、唯一の方法ではなく、この女性はピンクやフリルなどを女性らしさの抑圧的な表現と捉えるかもしれません。
「スタートレック」のファンがファン用 T シャツを探したときに、まったく別のシリーズである「スターウォーズ」が検索結果に含まれていたとします。実際、多くのスタートレックファンはスターウォーズを嫌っています。科学的根拠に乏しいうえ、より広く一般に知られており、人気も高いことが主な理由です。こうした検索結果は潜在的な顧客を苛立たせ、別のオンラインストアを選択させる原因となってしまう可能性があります。

顧客はこうした要因のいずれか、または複数の組み合わせから影響を受ける場合があります。そして結果的に、ブランド企業は検索関連性の低さのため、潜在的な顧客や既存の顧客も失う可能性があるのです。こうした顧客はまた、大きく気分を害したことを家族や友人に話し、そのストアでは買い物をしないよう説得してしまうかもしれません。こうした影響から見て取れるのが、効果的な LLM トレーニング、責任ある AI の使用、AI における人間の役割には強い力と ROI があるということです。

AI トレーニングサービスを活用して検索関連性を高める 3 つの方法

優れた検索関連性の持つ力は明らかですが、ブランド企業はどのようにして検索関連性を高めて強化すればよいのでしょうか。当社が推奨するステップは次の 3 つです。

ステップ 1: データ収集サービスを利用する。データ収集 AI サービスにより、一連の強力な AI トレーニングデータおよびインサイトを構築し、検索アルゴリズムの開発、改良、テストに役立てることができます。包括的で多様性に富む最新の情報を利用してトレーニングを行うことで、検索エンジンで高品質の検索関連性を確保できるようになります。強力なデータ収集サービスでは、次のものを利用できます。

多様性のあるデータソース
更新された最新の情報
関連するユーザー行動の情報
ユーザーのコンテキスト情報 (所在地、デバイス、検索履歴など)
自然言語処理機能 (スラング、同義語、さまざまな用法)
表現抽出と関係性マッピング (人、場所、製品の関係を理解するため)
ユーザーのフィードバックループ (長期にわたって生成される評価、レビュー、ユーザー生成コンテンツなど)
ロングテールクエリ (より具体的で、あまり一般的でないクエリ。検索ボリュームが少ない場合あり)
ユーザー行動の傾向とパターン
コンテンツ品質の評価 (エンゲージメント、バックリンク、ソーシャルシェア、信頼性、有用性に基づいて有用性と信頼性が判断される)

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ステップ 2: データの注釈付けを提供するベンダーを探す。データの注釈付けによってデータにラベルを付けることで、検索エンジンアルゴリズムのトレーニングや微調整を行いやすくなります。このサービスは継続的なトレーニングに役立つため、ユーザーにとって検索関連性が高い状態を保つことができます。注釈付けの担当者は、LLM の検索関連性を向上させるために、以下のような領域のサポートを行います。

検索クエリにおけるユーザーの意図の特定
検索結果の関連性と品質の評価
自然言語処理機能の強化
人、場所、組織などの表現抽出の改善
ユーザーの行動、好み、属性に合わせた検索結果のカスタマイズ
低品質な検索結果や関連性の低い検索結果、重複する検索結果のフラグ付け
検索結果、キーワード、関連トピックなどの関連性についての、マシンラーニングモデルのトレーニング

ステップ 3: AI トレーニングサービスの専門家と協力する。ライオンブリッジに所属しているような優秀な AI トレーニング専門家と協力することは、既存の顧客や潜在的な顧客に優れた検索関連性を提供するうえで重要です。当社ではすでに、世界中の業界大手企業による検索関連性の監査と強化のサポートを行っています。当社は単に最新の AI ソリューションに精通しているだけでなく、AI の前身となる技術をすでに数十年にわたって活用しており、常に一貫して信頼性、品質、透明性の高いサービスを提供するために、AI トラストのフレームワークも開発しました。

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顧客に優れた検索関連性を提供するために役立つ AI データサービスや、真の ROI を実現できる AI ソリューションをお求めなら、ぜひ当社までお気軽にご相談ください。当社は、革新的なテクノロジーと深い専門知識を駆使して、世界中の業界大手企業が AI を利用してコンテンツ目標をより早く達成し、さらにそれを上回る成果を上げられるようご支援しています。皆様からのお問い合わせをお待ちしております。